在外部世界看来，您的组织可能是一个高度系统化的结构。 但在内部，它是从数据库、文件和其他几个来源收集的各种数据。 这些数据可以帮助您的业务发展和改进，但前提是您对其进行有效管理。 数据整合可以帮助您做到这一点！

本博客将概述数据整合，以及一些用于整合数据的标准技术。

什么是数据整合？

数据整合是组合来自多个来源的数据、通过消除错误来清理和验证数据并将其存储在单个位置（例如 数据仓库 or 数据库。每个企业的数据来源不同，格式也各异。数据整合过程使统一数据变得更加容易。

整合数据使公司能够有效地规划、实施和执行业务流程和灾难恢复解决方案。 这样做是因为所有关键数据都集中在一个地方，从而为用户提供了 360度视图 所有商业资产。它改善了 数据质量加快流程执行，简化信息访问。从而证明了数据整合的必要性。

了解数据集成和数据整合之间的区别

数据集成和合并经常互换使用，但是这两个过程有一些关键的区别。 数据集成 包括一系列更广泛的活动，通过将来自不同来源的数据组合成一个统一的数据视图 单一事实来源 (SSOT)。另一方面，数据整合特别强调将来自多个来源的数据合并和组织到一个存储库中，并形成一个连贯的数据集的过程。它是为了标准化数据结构并确保一致性而执行的。 简而言之，数据整合是数据集成的一个子集。

组织必须了解数据集成和整合之间的差异，以便为他们的业务选择正确的方法。 数据管理 需要。 通过这样做，他们可以确保数据准确、一致和可靠。 

通过 CDC 和作业调度功能整合业务数据

看看它是如何完成的

数据整合技术

数据整合旨在创建一个易于分析的统一数据集，使企业能够获得有价值的见解并做出明智的决策。  以下是三种最常见的数据整合技术：

ETL（提取、转换、加载）

ETL 是用于整合数据的最广泛使用的数据管理技术之一。这是一个从源系统中提取数据并在转换后加载到目标系统的过程（包括 数据清理、聚合、排序等）。

自动化数据集成工具 可以通过两种方式进行ETL：

• 批处理：适合运行重复的、大容量数据作业。
• 实时ETL：使用CDC（变更数据捕获）将更新的数据实时传输到目标系统。

资料来源：Wisatakuliner

数据虚拟化

数据虚拟化 集成来自异构数据源的数据，无需复制或移动。它为数据操作员提供整合的虚拟信息视图。

与 ETL 流程不同的是，数据保留在原位，但可以通过应用程序、仪表板和门户等前端解决方案进行虚拟检索，而无需知道其特定存储站点。

数据仓库

数据仓库 是集成来自不同来源的数据并将其存储在中央存储库中的过程。 因此，可以促进报告、商业智能和其他临时查询。 它提供了所有数据资产的广泛、集成的视图，并将相关数据聚集在一起。

使用数据整合工具在一个地方收集的数据可以更轻松地确定趋势和制定业务计划。

数据湖 

A 数据湖 是一种非结构化存储系统，用于存储大量原始数据。与 数据仓库、数据湖 不限制可存储的数据类型，使其更加灵活，但分析起来也更具挑战性。  

数据湖的主要优势之一是它还可以存储非结构化数据，例如社交媒体帖子、电子邮件和文档。对于需要整合和分析各种数据类型的组织来说，这使其成为一种宝贵的资源。

主数据管理（MDM） 

主数据管理 (MDM) 是整合数据以创建业务关键信息（例如客户或产品数据）的单一权威数据源的过程。MDM 可确保数据一致性并减少跨系统的重复。 它在数据完整性、数据治理和数据质量至关重要的场景中特别有用，例如客户数据管理、产品信息管理和法规遵从性。

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包起来

数据整合任务为企业带来了多种好处。 当数据存储在一个位置时，需要较小的管理设置。 这使得公司能够降低成本。

此外，通过整合大数据，您可以享受更好的控制，因为数据检索涉及的流程更少，并且您可以直接从一个地方访问数据。 这可确保节省大量时间。 此外，由于所有关键数据都位于一个位置，因此规划、实施和执行灾难恢复解决方案变得相对更加简单。

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