自动化， 无代码 数据栈
了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。
什么是数据集成？定义、技术、优势和最佳实践
在此实用指南中，我们将解释什么是数据集成、它如何工作、它的好处和用例，以及在当今人工智能驱动的商业环境中用于集成数据的所有不同技术和技术。
什么是数据集成？
数据集成是将来自多个来源的数据合并到单一位置的过程，创建统一、一致的信息视图，以提高商业智能、报告和运营效率。
数据整合流程
数据集成是更广泛领域的核心组成部分 数据管理流程，是几乎所有数据驱动计划的支柱。它通过简化流程，使企业能够在日益以数据为中心的环境中保持竞争力和创新力 数据分析、商业智能（BI）以及最终的决策。
数据集成的最终目标是通过以下方式支持组织开展数据驱动计划： 打破数据孤岛 并提供对最新数据的不间断访问。组织可以通过两种主要方式实现此目标：手动数据集成和自动数据集成。
手动数据集成
手动数据集成通常需要人工干预来收集、清理和组合来自不同来源的数据。这通常需要执行诸如将数据导出到电子表格、使用 Excel 等工具手动清理和转换数据，然后将其导入目标系统等任务。虽然这种方法可能适用于数据量有限的小型组织或一次性集成任务，但它通常很耗时、容易出错，并且随着数据量的增长难以扩展。
自动化数据集成
数据集成自动化利用专门的软件、工具和平台来简化和自动化整个集成过程。这些解决方案可以自动从各种来源提取数据，根据预定义的规则进行转换，并将其加载到目标系统中，而无需大量人工干预。
随着广泛的可用性 现代数据集成工具，集成不再是一项技术工作。相反，它超越了 IT 领域，并成为使业务用户（也称为公民集成商）能够掌控自己的数据项目的基础。现代企业越来越依赖自动化数据集成方法来有效管理其不断增长的数据需求并及时获得洞察。
为什么数据集成很重要？
数据环境比以往任何时候都更加复杂和动态。组织面临着来自越来越多、越来越多样化来源的数据爆炸：物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、多个云平台、SaaS 应用程序，当然还有遗留系统。如果没有一个整合这些数据的统一策略，企业在运营、客户和市场方面就会存在不完整和孤立的观点。缺乏一个统一的战略，企业将无法在数据上进行有效管理。 单一事实来源 (SSOT) 从基础层面阻碍了有效的分析和决策。
简而言之，数据集成很重要，因为它使组织能够：
- 打破数据孤岛
- 解决数据不一致和不准确的问题
- 确定趋势、模式和机会
- 充满信心地采取战略举措
- 增强客户售后体验
数据集成如何工作？
就集成过程而言，它可以被协调为实时、批量或通过流式传输连续运行。
为了整合数据，组织通常遵循以下关键步骤：
- 识别数据源
第一步是考虑你的数据来自哪里以及你想用它实现什么。这意味着你需要确定你需要集成数据的数据源以及它们包含的数据类型。例如，根据你的组织及其要求，这些数据源可能包括多个 数据库、电子表格、云服务、API等。
- 数据提取
一旦你记住了你的资料来源，你需要 从每个来源提取数据 并将其移至暂存区。现代组织使用人工智能驱动的 自动化数据提取过程的工具.
- 数据映射
数据映射 涉及定义来自不同来源的数据如何相互对应。更具体地说，它是将一个来源的字段与另一个来源的字段进行匹配的过程。 AI数据映射工具 自动化这一步骤，因为它们提供了直观的拖放式用户界面，确保公民集成商可以轻松地映射数据和 建立数据管道.
- 数据质量改进
当合并数据时，您会发现它经常伴有错误、重复或缺失值。 管理数据质量 此阶段将确保只有健康的数据填充到您的目标系统中。它涉及检查数据是否存在不完整、不准确和其他问题，并使用 自动化数据质量工具.
- 数据转换
当您的数据源分散时，您的数据可能采用各种格式、结构甚至语言。您需要转换和标准化这些数据，使其保持一致并满足目标系统或数据库的要求。组织使用 转换数据的专用工具 因为如果手动完成这个过程会很繁琐。 数据转换过程 通常包括应用树连接和过滤器、合并数据集、规范化/反规范化数据等。
- 资料载入
下一步是将数据加载到中央存储库，例如数据库或 托管在云中的数据仓库仅将健康数据加载到此中央存储系统可确保准确分析，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 受益于云的无限性能、灵活性和可扩展性。
- 分析
数据集成后即可使用。根据你的需求，你可能需要结合使用各种工具，如 BI 软件、报告工具或 数据分析平台 访问并呈现集成的数据。
数据集成过程并不会就此停止，获得的见解可能会促使您调整整体数据集成策略。
数据集成如何使组织受益
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。
增强决策能力
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。
节约成本
节省成本是数据集成不可否认的好处。 数据集成技术的初始投资与其带来的长期节省和盈利能力的提高相抵销。 数据集成简化了流程，减少了重复工作和由不同数据源引起的错误。 这样，您的组织将能够更好地有效分配和使用其资源，从而降低运营费用。
例如，零售公司不仅可以通过将其销售数据集成到单个数据库中来实时了解其库存，而且还可以降低库存持有成本。
更好的数据质量
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。
提高运营效率
通过将不同的数据源合并到一个统一的系统中，曾经需要数小时手工劳动的任务现在可以自动化。这不仅节省了时间，还降低了错误的风险，否则错误会阻碍 数据管道。因此，您的团队可以专注于更具战略性的努力，而数据集成则可以简化日常流程。
增强数据安全性
与保护多个存储位置相比，保护整合在一处的数据要容易得多。因此，安全性是使组织受益匪浅的另一个方面。现代的 数据集成软件 使您能够通过各种方式保护公司范围内的数据，例如应用访问控制、使用高级加密和身份验证方法等。
有哪些不同的数据集成技术？
数据集成技术是指统一数据的不同方法。根据您的业务需求，您可能需要结合使用两种或多种数据集成方法。这些包括：
提取、转换、加载 (ETL)
提取、转换和加载 (ETL) 长期以来一直是集成数据的标准方式。这种数据集成策略涉及从多个来源提取数据，将数据集转换为一致的格式，然后将其加载到目标系统中。组织使用 自动化 ETL 工具 简化并加速数据集成任务。
提取、加载、转换 (ELT)
与 ETL 类似，数据提取是 ELT（提取、加载和转换） 过程。它'这是一项相当新的数据集成技术。然而，数据不是在加载之前进行转换，而是直接加载到 数据仓库 一旦提取出来，就会立即进行转换。转换在数据仓库内部进行，利用其处理能力。
变更数据捕获 (CDC)
变更数据捕获 是一种通过仅识别和捕获对数据库所做的更改来集成数据的方法。它使实时或近实时更新能够有效地、有选择性地跨系统复制，确保下游应用程序与源数据的最新更改保持同步。
企业数据集成
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
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复制到单个存储库中。 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性能挑战。 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。
数据虚拟化
数据虚拟化 允许组织访问和操作来自不同来源的数据，而无需物理移动数据。 它提供跨数据库、应用程序和系统的数据的统一虚拟视图。 将其视为抽象这些底层数据源的层，使用户能够实时查询和分析数据。
对于寻求提高数据敏捷性且避免传统 ETL 流程复杂性的组织来说，数据虚拟化是一种有价值的数据集成技术。
中间件集成
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。可以将其视为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.
数据传播
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。
最常见的数据集成技术
数据集成技术是指促进数据集成的平台、工具或软件解决方案。如今，消费者在数据集成技术方面有很多选择。从基本的 ETL 工具到成熟的 数据集成平台，每个企业都有一个解决方案。
以下是最广泛使用的数据集成技术：
ETL 工具： ETL 工具提取、转换数据并将其加载到目标系统中。 这些大多是独立工具，专门关注数据集成的 ETL 方面。
数据集成平台： 数据集成平台是高端解决方案，提供一套产品来简化端到端的数据集成。
云端数据集成解决方案： 这些是专门的解决方案，旨在简化基于云的环境中的数据集成。
变更数据捕获工具： 这些工具捕获并复制源数据中的更改，以使目标系统近乎实时地保持最新状态。
数据迁移工具： 数据迁移工具 允许您通过将数据集从一处无缝移动到另一处来集成数据。
数据仓库解决方案： 不完全是一种技术 至 整合数据，而是一种技术 用过的 数据集成。 自动化数据仓库工具 提供必要的基础设施和工具 设计和构建数据仓库 用作数据集成的目标系统。
数据集成面临哪些挑战？
数据集成过程可能是一个挑战，特别是当您处理多个数据源时。数据源可能具有不同的格式、结构和质量标准，因此建立强大的数据集成策略至关重要。此外，您还需要规划集成项目，以确保整个过程中数据的准确性和及时性。以下是您可能遇到的挑战：
- 数据源不断变化——时不时出现更多数据源——数据量不断上升。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。
- 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挑战。集成这些异构数据需要进行充分的转换和准确的映射，以确保互操作性。
- 维护数据质量也可能是一个挑战。您可能会遇到诸如缺失值、重复或数据不符合预定义标准等问题。 清理数据来解决这些问题 可能非常耗时，尤其是如果手动完成的话。这些问题会造成瓶颈 ETL 管道，影响下游应用和报告。
- 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性且成本高昂。 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。
- 维护数据管道 是一项重大挑战，因为它包括持续维护和优化集成系统，以确保它们高效运行并提供准确和最新的信息。随着时间的推移，信息来源会发生变化，新信息会出现，业务需求也会发生变化。这种情况需要对集成过程进行调整。
如今，克服这些挑战意味着使用由人工智能（AI）等先进技术驱动的专用工具。
5 个数据集成最佳实践
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。
- 在开始数据集成项目之前，先定义明确的目标。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切实的商业价值。
- 选择最符合您的组织目标和数据源的集成技术。
- 实施数据质量检查、清理和验证过程以保持一致性和准确性。只有当集成数据健康时，您的努力才会产生预期的结果。这是一个简单的“垃圾进垃圾出。”
- 始终选择可扩展的集成架构，该架构可以处理数据增长而不会出现性能瓶颈。这可能涉及使用分布式系统、基于云的解决方案或为可扩展性而设计的数据仓库技术。
- 确保您的组织遵守行业和监管标准，例如 《通用数据保护条例》（GDPR） 和 HIPAA 在集成数据时实施强大的安全措施、加密和访问控制。
8 个数据集成用例
商业智能 (BI) 和数据仓库： 使用数据集成将来自不同来源和操作系统的信息整合到中央数据仓库中。这为您提供了统一的视图，使报告和分析更加高效。然后，您可以做出更好的数据驱动决策并深入了解您的业务绩效。
客户关系管理（CRM）： 集成来自不同接触点（例如销售、营销和支持系统）的客户数据。这有助于您改善客户服务、个性化交互并更有效地开展营销工作。
电商整合： 在电子商务平台、库存管理系统和其他后端系统之间连接和同步数据。这可确保准确的产品信息、库存水平和简化的订单处理。
供应链管理： 集成整个供应链（从采购和制造到分销和物流）的数据。这可以提高整个供应链流程的可见性，减少效率低下并优化库存水平。
医疗一体化： 集成来自电子健康记录 (EHR)、实验室系统和其他医疗保健应用程序的患者数据。 医疗数据整合 使您能够全面了解患者信息，从而改善患者护理和治疗结果。
人力资源（HR）整合： 集成来自各个系统的人力资源数据，包括薪资、招聘和员工管理。这可确保准确且最新的员工信息，简化人力资源流程和合规报告。
并购（M&A）： 当您的组织进行合并或收购时，使用数据集成来合并来自不同系统的信息，以实现平稳过渡。这包括整合客户数据库、财务系统和其他运营数据。
物联网 (IoT) 集成： 将 IoT 设备中的数据连接并集成到中央系统以进行分析。这在制造业、农业和智能城市等行业特别有用，在这些行业中，来自传感器和设备的数据对于决策至关重要。
简化企业数据集成 Astera
Astera 是一个由自动化和人工智能驱动的端到端数据集成解决方案。 Astera，您可以：
- 无缝处理非结构化数据格式
- 清理并准备数据以供处理
- 构建全自动数据管道
- 构建自定义数据仓库
- 管理整个 API 管理生命周期
- 与贸易伙伴交换 EDI 文件
Astera 使用其直观的拖放式 UI，您无需编写一行代码即可完成所有这些工作以及更多任务。 其庞大的本机连接器库和内置转换进一步简化了业务用户的流程。
想了解更多关于如何 Astera 可以简化并加速您的数据集成项目吗？ 访问 我们的网站 or 联系我们 与我们的一位数据解决方案专家取得联系并讨论您的用例。
什么是 Astera 数据管道构建器？
数据集成是什么意思？
数据集成的主要目的是什么？
数据集成的一个例子是什么？
数据集成和ETL一样吗？
数据管道和数据集成有什么区别？
作者：
库拉姆·海德尔
