很多企业把核心分析平台逐步迁移到 SAP HANA Cloud 之后，很快都会碰到一个现实问题。数据并没有一起搬到云上。订单可能仍然留在本地 SAP HANA，历史业务数据存放在 Microsoft SQL Server，某个海外系统已经迁移到 Microsoft Azure，供应链系统又运行在另一个数据中心。如果为了做一次跨系统分析，就要求把所有数据复制进 SAP HANA Cloud，不但实施成本高，数据同步机制、存储空间、网络带宽和数据一致性都会随之变复杂。SAP HANA 对这个问题给出的一个重要答案，就是 Data Virtualization，也就是数据虚拟化。SAP HANA Cloud 当前的数据访问体系中，可以利用 SAP HANA Smart Data Access，也可以利用 SAP HANA Smart Data Integration 创建 Virtual Table。SAP 官方当前的 Data Access Guide 明确说明，Virtual Table 指向远程数据源中的 Table、SQL View、Calculation View 等对象。应用执行 SQL 查询时，可以像查询本地表一样查询这些 Virtual Table，而真正的数据仍然位于远端。当远端系统需要通过 SAP HANA Smart Data Integration，也就是 SDI 接入时，整个架构里会多出一个非常关键的组件，SAP HANA Data Provisioning Agent。这一点看似只是连接方式上的区别，实际却直接关系到我们如何理解 SDI 数据虚拟化。
