物理数据管理是指在数据库管理系统或其他数据存储技术中，实现数据物理存储、访问和处理的过程。它涵盖了将逻辑数据模型应用于特定数据库技术，并定义数据存储和访问的物理特性。
我们熟知的关系型数据库、NoSQL 数据库和数据仓库管理系统等，都属于物理数据管理的范畴。
逻辑数据管理侧重于以逻辑关系、含义和上下文为基础，对数据进行组织和管理。它致力于以通俗易懂的方式定义数据元素，包括其关系、属性等，以便业务用户和技术用户都能轻松理解。
逻辑数据管理的目标是创建一个易于理解和维护的数据概念模型，涵盖数据实体、属性、关系以及业务规则和数据质量标准。其成果是一个独立于任何特定技术或实现的高层次逻辑数据模型。
简而言之，逻辑数据管理确保了数据的组织性、易理解性和有效性，这对于高效的数据治理、集成和分析至关重要。
虽然物理数据架构几十年来一直是主流架构，但逻辑数据管理凭借其敏捷性正日益受到青睐。以下两个数据管理领域的热门话题，充分印证了这一点：
- 数据编织: 支持跨异构数据源增强数据集成和共享。它在各种数据源之上构建逻辑数据访问层，使用户无需关心底层数据源的差异。
- 数据网格: 建立在分布式数据平台之上，通过位于底层数据源之上的抽象层和基于域的数据产品提供数据访问。数据产品的使用者无需了解底层数据源的具体细节。
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数据虚拟化实现逻辑数据架构和管理，整合了跨不同系统的所有企业数据，并进行统一的数据管理以保证数据的安全和管理的效率，并实时将其交付给业务用户。
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