2025 年的常见数据集成技术

合并来自多个不同来源的数据的问题始终存在。 因此，明尼苏达大学的科学家们设计了 1991 年第一个整合数据的系统。 该系统使用 ETL 方法，从多个系统和来源提取、转换数据并将其加载到统一视图中。

本博客将讨论各种数据集成技巧和技术。

11种数据集成技术

整合来自多个应用程序的数据并创建统一视图的过程称为 数据集成。 企业使用不同 数据集成工具 使用各种应用程序、技术和技巧来集成来自不同来源的数据并创建 单一版本的真相（SSOT）.

数据集成技术，也称为数据集成技术，只是用于将多个源的数据组合到一个目的地的不同策略、方法和工具。 数据集成技术在过去十年中快速发展。 最初， 提取、转换、加载 (ETL) 是唯一可用的数据集成技术，用于批处理。 然而，企业不断向其数据生态系统添加更多来源，并且出现了对实时数据集成技术的需求。 因此，引入了新的进步和技术。

常见的数据集成技术包括：

• ETL（提取、转换、加载）
• ELT（提取、加载、转换）
• CDC（变更数据捕获）
• 资料复制
• 基于 API 的集成
• 数据整合
• 数据联合
• 中间件集成
• 数据传播
• 企业信息集成（EII）
• 企业数据复制 (EDR)

不同的数据集成方法适合来自各种内部和外部来源的数据。 这是使用一种数据集成技术来实现的。 该方法取决于所涉及数据源的差异、复杂性和数量。 让我们分别看看这些数据集成技术，看看它们如何帮助改进业务流程。

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提取，转换，加载（ETL）

最著名的数据集成技术是 ETL，即提取、转换、加载 (Extract, Transform, Load)，它涉及从源系统提取数据，并在转换后将其加载到目标位置的过程。ETL 长期以来一直是数据集成的标准方法。组织使用 ETL工具 提取、转换和加载他们的数据。

ETL 的主要用途是整合数据以用于商业智能 (BI) 和分析。它可以批量进行，也可以近乎实时地进行。ETL 流程包括从数据库、ERP 解决方案、云应用程序或文件系统中提取数据，并将其传输到另一个数据库或数据存储库。对数据执行的转换因具体的数据管理用例而异。然而，常见的转换包括 数据清理、聚合、过滤、连接和协调。

提取、加载、转换 (ELT)

ELT（提取、加载、转换） 是另一种数据集成方法，与 ETL 密切相关。ETL 专注于从源系统提取数据，进行转换，然后将其加载到目标系统（例如 数据仓库），ELT颠倒了最后两个步骤的顺序，即先加载数据，再进行变换。

ELT 特别与大数据和数据仓库场景相关，其中目标系统具有处理大规模转换的处理能力。 这种方法利用现代数据仓库和大数据平台的功能，允许转换在更靠近存储的地方进行，通常以并行和分布式的方式进行。

热门选择 基于云的数据仓库，例如 Amazon Redshift、Google BigQuery 和 Snowflake，通常支持 ELT 流程，使组织能够利用可扩展和并行处理的优势在数据存储环境中进行数据转换。

了解更多：ETL 与 ELT.

变更数据捕获 (CDC)

在某些情况下，组织需要随时了解源数据的任何更改，而无需重新复制所有数据。这可以通过 变更数据捕获 (CDC)是一种常见的数据集成技术。CDC 仅识别并捕获源数据中的更改，例如插入、更新或删除，其余数据则保持其原始状态。组织通常在需要以下操作时使用 CDC：

• 保持系统实时或近实时同步，例如将操作数据库与数据仓库同步。
• 通过避免全表扫描或批量提取来减少数据库的负载。
• 支持事件驱动架构，例如当某些数据发生变化时触发业务操作。
• 启用增量 ETL管道 实现更快、更高效的数据移动。

资料复制

数据复制是一种数据集成方法，用于将数据从一个系统复制到另一个系统，通常是为了维护跨系统的一致性或提高可用性。它涉及将数据从源复制到目标，可以连续进行，也可以按预定的时间间隔进行。复制可以是单向的，也可以是双向的，具体取决于需求。组织在需要以下情况时会使用数据复制：

• 确保数据一致性，尤其是跨地理分布的系统
• 维护实时或近实时副本以实现高可用性和灾难恢复
• 通过将数据分发到更靠近最终用户或应用程序来提高性能
• 支持跨多个平台并行访问同一数据

基于 API 的集成

顾名思义，基于 API 的集成是一种使用 应用程序编程接口 (API) 使系统能够通信和交换数据。API 为应用程序之间的数据或服务访问提供了标准化的端点。这种方法通常用于微服务、SaaS 平台或松散耦合系统的环境。当组织希望实现以下目标时，他们会采用基于 API 的集成：

• 连接通过以下方式公开功能的现代应用程序 REST 或 SOAP API
• 实现系统间实时或近实时数据交换
• 减少对分布式架构中传统 ETL 流程的依赖
• 支持模块化、可扩展的系统设计，具有灵活的集成点

数据整合

顾名思义， 数据整合 组合来自不同来源的数据以创建集中式数据存储库或数据存储。 数据分析师可以将此存储库用于各种目的，例如报告和数据分析。 此外，它还可以作为下游应用程序的数据源。 数据延迟是区分数据整合与其他数据集成技术的关键因素。 延迟时间越短，数据存储中可用于商业智能和分析的数据就越新鲜。

一般来说，源系统中存储的数据发生更新的时间与这些更新反映在数据仓库或数据源中的时间之间通常存在一定程度的延迟。 此延迟可能会有所不同，具体取决于所使用的数据集成技术和业务的特定需求。 然而，随着集成大数据技术的进步，可以近实时或实时地整合数据并将更改传输到目的地。

数据联合

数据联邦，也称为联邦数据访问或联邦数据集成，可以整合数据并简化消费用户和前端应用程序的访问。在这种技术中，不同模型的分布式数据被集成到具有统一数据模型的虚拟数据库中。联邦虚拟数据库背后没有物理数据移动。相反，数据抽象为数据访问和检索创建了统一的用户界面。

因此，每当用户或应用程序查询联合虚拟数据库时，查询就会被分解并发送到相关的底层数据源。 换句话说，数据联合中的数据是按需提供的，这与实时数据集成方法不同，在实时数据集成方法中，数据被集成以构建单独的集中式数据存储。

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中间件集成

中间件集成技术是指用于促进不同系统之间顺畅数据交换的方法。这些软件充当不同系统和应用程序之间的桥梁，使它们不仅可以通信和共享信息，还可以作为一个整体协同运行。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，并安全地 将数据移至云端.

常见的技术包括面向消息的中间件 (MOM)、面向服务的架构 (SOA)、企业服务总线 (ESB) 和应用程序编程接口 (API)。中间件集成可实现不同系统之间的无缝通信、数据转换和集成。

数据传播

数据传播是另一种数据集成技术。 它涉及在所需的转换后将数据从企业数据仓库传输到不同的数据集市。 由于数据仓库中的数据不断更新，因此更改会同步或异步传播到源数据集市。 用于数据传播的两种常见数据集成技术包括企业应用程序集成（EAI）和企业数据复制（EDR）。

企业信息集成（EII）

企业信息集成 (EII) 是一种数据集成策略，可按需提供精选数据集。 EII 也被视为一种数据联合技术，它涉及创建底层数据源的虚拟层或业务视图。 该层使消费应用程序和业务用户免于连接到具有不同格式、接口和语义的多个源系统的复杂性。

换句话说，EII 是一种数据集成方法，允许开发人员和业务用户将一系列数据源视为一个数据库。 这项技术使他们能够以新的方式呈现传入的数据。 与批量 ETL 不同， EII 可以轻松处理实时集成 和交付用例，允许业务用户使用新数据进行数据分析和报告。

企业数据复制 (EDR)

企业数据复制 (EDR) 作为一种数据传播技术，是一种实时数据整合方法。 它涉及将数据从一个存储系统移动到另一个存储系统。 在最简单的形式中，EDR 包括将数据集从一个数据库移动到具有相同架构的另一个数据库。 最近，该过程变得更加复杂，涉及不同的源数据库和目标数据库。 根据企业的需求，数据也会定期、实时或零星地复制。 EDR 与 ETL 的不同之处在于它不涉及任何数据转换或操作。

除了这些关键的数据集成技术之外，具有复杂数据管理架构的企业还使用企业应用程序集成（EAI）和其他基于事件和实时的技术来满足其业务用户的数据需求。

6 种数据集成技术

要实现上述技术，你需要专门的工具、软件、平台或基础设施。这些被称为数据集成技术，它描述了 什么 用于执行集成。常见的数据集成技术包括：

ETL工具

这些软件或平台主要用于数据仓库相关的用例。ETL 工具简化并自动化了数据提取、转换和加载的过程。这些工具大多是独立的，专门用于数据集成的 ETL 方面。流行的 ETL 工具包括 Astera 数据管道, 拓蓝、AWS Glue 和 Informatica的.

ELT 工具

与 ETL 工具一样，ELT 工具也能自动化数据移动过程。由于数据在任何转换发生之前就已加载，因此 ELT 平台最适合需要将大量非结构化数据快速转储到数据仓库或数据湖的用例。

统一数据集成平台

这些是功能齐全的集成解决方案，可实现端到端的整个数据集成流程自动化。这些平台并非专注于特定的数据集成技术，而是通过提供多种不同的数据集成方式脱颖而出。例如， Astera的集成平台使组织能够使用 ETL、ELT、CDC、API 等技术统一数据。许多数据集成工具可以连接到本地和云环境，这是大多数数据迁移用例的先决条件。

数据管道

顾名思义，数据管道构建器是专门用于将数据从源系统迁移到目标系统的工具。这些工具对业务用户特别有用，因为它们使他们能够 建立数据管道 无需编写代码。 Astera 数据管道、Apache Airflow、Informatica、Azure Data Factory 是一些数据管道工具的示例。

数据仓库构建者

有 数据仓库平台 允许组织 设计自己的数据仓库 并填充公司范围内的数据。一个常见的例子是 Astera 数据仓库构建器 使用元数据驱动的方法创建数据仓库，加速开发并提供可供分析的数据。

API 整合工具

API 集成工具 使用 API 跨系统集成数据和功能。这些平台是现代松散耦合架构的核心，尤其是在云原生、微服务和混合环境中。API 集成工具既可用于数据集成，也可用于应用程序互操作性。

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哪种数据集成技术适合您的业务？

具体选择取决于您企业的具体需求和目标。最佳技术取决于数据量、延迟要求、基础设施和业务目标等因素。例如，如果您需要集中式分析和报告，ETL 可能比较合适。另一方面，如果您想利用数据仓库的处理能力，ELT 可能是一个不错的选择。对于无需集中式数据的实时访问，数据联合或企业信息集成可能是正确的选择。

自动化数据集成 Astera 数据管道

Astera 数据管道 是一个由人工智能驱动的数据集成平台，使用户能够将企业范围内的数据提取、转换、清理和整合到任何目标系统中，无论部署在本地还是云端。它支持现代集成技术，以确保效率、可扩展性和数据一致性。如果您正在考虑部署一个自动化数据集成平台，以下是具体方法 Astera 数据管道可以帮助您：

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