Datenbanken: Dies umfasst relationale Datenbanken wie Oracle, SQL Server, MySQL, aber auch NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra; Dateien und Dokumente: Daten in Dateiformaten wie CSV, Excel, XML, JSON können virtualisiert und in einer abstrakten Sicht bereitgestellt werden; Cloud-Speicher: Daten, die in Cloud-Speicherlösungen wie Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage oder Google Cloud Storage gespeichert sind, können virtualisiert und integriert werden; Legacy-Systeme: Auch Daten, die in älteren Legacy-Systemen gespeichert sind, können durch Data Virtualization zugänglich gemacht werden, ohne dass physische Kopien erstellt werden müssen; APIs und Webservices: Über APIs oder Webservices bereitgestellte Daten, können virtualisiert und in die Gesamtsicht der Datenlandschaft integriert werden; Echtzeit-Streaming-Daten: Auch Daten aus Echtzeit-Streaming-Quellen wie Kafka oder MQTT integriert und in Echtzeit verarbeitet werden