数据集成是一个战略过程，它将来自多个来源的数据结合起来，为组织提供统一的视图，以增强洞察力、做出明智的决策以及对其业务运营的统一理解。
数据集成不仅仅是一项技术工作。 相反，它超越了 IT 领域，成为使业务用户能够负责自己的数据项目的基础。
以下是两个过程之间的主要区别：
应用程序集成的重点是使软件应用程序能够通过共享数据来协同工作，而后者则侧重于整合和协调来自不同来源的数据以进行分析和决策。我们再次用下表来总结两者之间的差异：
数据集成过程可能是一个挑战，尤其是在处理多个数据源时。 每个来源可能有自己的格式、结构和质量标准，因此建立强大的数据集成策略至关重要。
就流程而言，可以是实时、批量、流式等。但一般来说，数据集成过程涉及以下关键步骤：
第一步是考虑您的数据来自哪里以及您想用它实现什么目标。 这意味着您需要确定集成数据所需的数据源以及它们包含的数据类型。 例如，根据您的组织及其要求，这些可能包括数据库、电子表格、云服务、API 等。
转换提取的数据是数据集成的下一步。 当数据源不同时，您可能拥有各种格式、结构甚至语言的数据。 您需要对其进行转换和标准化，以使其保持一致并满足目标系统或数据库的要求。
正确映射数据后，下一步就是将其加载到中央存储库中，例如数据库或数据仓库。 仅将健康数据加载到该中央存储系统中可以保证准确的分析，从而改善业务决策。 除了数据准确之外，尽快提供数据也很重要。 如今，组织经常使用基于云的数据仓库或数据湖，以从云的无限能、灵活和可扩展中受益。
初始集成后，建立持续数据同步的机制。这可以是定期更新，或者在实时数据至关重要的情况下，可能涉及在新数据可用时立即同步。请注意，数据同步需要监督。因此，您需要监控该流程，以识别集成数据中的任何问题或差异，并确保其按预期工作。
通过实施数据治理策略确保数据安全、隐私和合规。您可能需要设置访问控制、加密和审核措施来保护您的数据，特别是如果您的企业在高度监管的行业（例如金融或医疗保健）中运营。
维护元数据存储库以记录有关集成数据的信息。这应该包括有关其来源、转换过程和业务规则的详细信息。这样做将帮助您更有效地了解和管理集成数据环境。
一旦您的数据被集成，就可以使用了。根据您的要求，您可能需要结合使用各种工具（例如 BI 软件、报告工具或分析平台）来访问和呈现集成数据。无论是了解客户行为、优化运营还是做出战略选择，您获得的见解都是数据集成工作的成果。
然而，这个过程并没有就此结束，获得的见解可能会促使您调整数据集成策略。这有点像反馈循环——您从数据中学到的越多，您就能更好地完善集成流程以获取未来的见解。
数据集成的类型通常是指在不同场景下使用的不同数据集成技术。它们也称为数据集成策略或方法。
这些是集成数据的不同方式。根据您的业务需求，您可能必须结合使用两种或多种数据集成方法。这些包括：
当谈到跨组织集成数据时，没有比这更广泛的了。 企业数据集成是一种整体策略，提供统一的数据视图，以改善数据驱动的决策并提高企业层面的运营效率。
它通常由一系列技术支持，例如 ETL 工具、API 等。技术的选择取决于企业特定的数据集成需求、现有的 IT 基础设施和业务目标。
数据联合也称为联合数据访问或联合数据集成，是一种允许用户和应用程序访问和查询来自多个不同源的数据的方法，就像它们是单个统一的数据源系统一样。 它提供了一种集成和访问来自不同系统的数据的方法，而无需将其物理集中或到单个存储库中。 相反，数据保留在其原始位置，用户可以使用统一的界面访问和查询。
然而，数据联合可能会带来一些能挑战。 例如，它通常依赖于来自多个源的实时数据检索，这可能会影响查询响应时间。
简单来说，中间件集成是一种数据集成策略，专注于实现系统之间的通信和数据传输，通常涉及数据转换、映射和路由。 将其视为位于中间并连接不同软件应用程序的中介，使它们能够作为一个有凝聚力的单元一起执行。
例如，您可以使用中间件集成将旧的本地数据库与现代云数据仓库连接起来，并将数据安全地移动到云中。
数据传播是指信息或更新自动从一个源分发到另一个源，确保所有相关方都能访问最新数据。
例如，假设您有一个产品价格数据库，并且您在一个中心位置更改这些价格。 现在，假设您希望在需要这些数据的所有地方（例如您的网站、移动应用程序和内部销售工具）自动更新这些新价格。 在这种情况下，数据传播可能是一个可行的解决方案。
以下是最广泛使用的数据集成技术：
除了提供整个组织数据的统一视图之外，数据集成还以多种方式使他们受益。
数据集成消除了耗时的数据协调的需要，并确保组织内的每个人都使用一致的最新信息。消除信息孤岛并提供 SSOT 后，C 级管理人员可以快速分析趋势并发现机会。因此，他们能够做出更明智的决策，而且速度也更快。
数据经过严格的清理步骤（例如分析和验证、应用数据质量规则、修复缺失值等）这一事实意味着您可以更加自信地做出关键业务决策。
通过将不同的数据源合并到一个统一的系统中，曾经需要数小时体力劳动的任务现在可以实现自动化。 这不仅节省了时间，还降低了错误风险，否则会成为数据管道的瓶颈。 因此，您的团队可以专注于更具战略的工作，同时数据集成简化了日常流程。
在继续之前，让我们花点时间认识到，组合多个数据源本身就是一个重大挑战。以下是您可能会遇到的挑战：
数据源不断变化——时不时就会出现更多数据——而且数据量不断增加。正如数据集成是一个持续的过程一样，确保您的系统能够处理增加的负载和新的数据源也是一个持续的挑战。如果缺乏可扩展的解决方案，您可能需要集成的大量数据可能会给您的组织的基础设施和资源带来压力。
处理来自不同来源和不同格式的数据是团队遇到的最常见问题。集成此类异构数据需要仔细的转换和映射，以确保其能够协同工作。它还涉及协调不同的数据结构和技术以实现无缝的互操作。华体会体育
供应商锁定是指组织严重依赖单个服务提供商的技术、产品或服务，以至于转向替代解决方案变得具有挑战且成本高昂。 这一挑战的根本问题是，组织意识到他们存在这个问题之前通常为时已晚。
维护数据集成管道是一项重大挑战，因为它包括集成系统的持续维护和优化，以确保它们有效运行并提供准确和最新的信息。这是那些不像其他挑战那样受到关注的挑战之一。随着时间的推移，来源可能会发生变化，新的信息可能会出现，业务需求也可能会发生变化。这种情况需要对集成过程进行调整，因此维护非常重要。
数据集成不仅仅是组合数据源并将其加载到集中存储库中，成功的数据集成需要仔细规划并遵守最佳实践。华体会最新首页
数据集成通常涉及复杂的流程、多样化的数据源和大量的资源投资。因此，在开始数据集成项目之前，有必要从一开始就定义明确的目标。这样做可以为整个工作提供路线图和目的。它还有助于设定期望并确保项目提供有形的商业价值。
有多种方法可供选择，包括 ETL、基于 API 的集成和实时数据流。选择最适合您的组织目标和数据源的方法。例如，金融机构需要汇总来自各个分支机构和系统的数据以实时检测欺诈行为。在这种情况下，实时流媒体将确保及时检测，保护机构免受财务损失和声誉损害。
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