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？

研究论文将数据集成定位为孤立数据存储和有意义的洞察之间的桥梁。 Lenzerini 2002 年的开创性作品 正式提出了将多个源模式映射到一个“全局”模式以实现一致性查询的想法，而最近的调查记录了这些原则如何扩展到云原生ETL、实时联合和语义图模型。文献表明，数据集成与其说是工具的潮流，不如说是严谨的技术——模式匹配、转换逻辑和来源追踪——这些技术将异构输入转化为可随时分析的可靠信息。对于任何想要了解数据集成的人来说，以下是定义：

数据集成是将来自多个异构源的数据组合成单个数据集或实时视图的过程，以便分析师、运营系统和 AI 模型可以像查询来自同一来源的数据一样进行查询。对于企业而言，数据集成可以提升商业智能、报告、决策能力和运营效率。

数据整合流程

数据集成是更广泛领域的核心组成部分 数据管理流程几乎所有数据驱动型项目都以此为支柱。它通过以下方式赋能企业，在日益以人工智能和数据为中心的环境中保持竞争力和创新力：

• • 精简 数据分析、商业智能 (BI) 以及最终的决策
  • 为人工智能提供值得信赖、随时可用的数据
  • 将产品迭代周期缩短至几天
  • 拉平人工智能实验成本曲线

数据集成的最终目标是通过将数据生产者（源）与数据消费者分离，帮助组织实现数据驱动计划的民主化。组织中的每个人都可以根据其角色和职责，更轻松地访问数据，因为 数据孤岛被打破。这赋予了它们进化的灵活性，无需反复 重新设计他们的数据管道，这是一项代价高昂的事业。

为什么数据集成很重要？

现在我们已经了解了数据集成的定义，让我们来谈谈为什么它在 2025 年如此重要。

数据格局比以往任何时候都更加复杂和动态。企业面临着来自越来越多、越来越多样化来源的数据爆炸式增长：物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 应用、多个云平台、SaaS 应用，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，企业运营时就会对其运营、客户和市场形成不完整且孤立的视角。缺乏一个统一的 单一事实来源 (SSOT) 从基础层面阻碍了有效的分析和决策。

鉴于数据和人工智能的最新进展，数据集成不再局限于消除数据孤岛或修复数据质量，它之所以重要是因为它使组织能够：

• • 为分析和机器学习模型提供现成的数据
  • 通过自动化、实时的管道缩短发现和行动之间的时间。
  • 通过结合数据源来识别趋势、模式和机会
  • 在每个渠道为客户提供一致、内容丰富的体验。

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数据集成的两种方法

主要地，组织可以通过两种方式之一来集成数据，即通过编码手动集成或使用自动化，尽管自动化程度通常随着组织对采用最新集成技术和解决方案的渴望而变化。

手动数据集成

手动数据集成依赖于手写代码和脚本在系统之间移动数据。工程师通常使用 SQL、Python、shell 脚本或特定于源的 API 来提取记录，将其转换为所需的结构，然后将其加载到仓库或运营存储中。 整合数据可能具有挑战性 因为开发人员和工程师需要：

• • 为每个源构建和维护点对点连接器
  • 映射字段、转换数据类型并在代码中应用业务规则
  • 通过自定义工作流程安排作业并监控运行
  • 每当模式发生变化或出现新来源时更新脚本

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

现代企业越来越依赖自动化数据集成方法来有效管理不断增长的数据需求并及时获得洞察。数据集成自动化利用人工智能、专用软件、工具和平台来简化和自动化整个集成流程。这些解决方案可以自动执行数据集成过程中的各种任务，特别是从各种来源提取数据，根据预定义规则进行转换，并将其加载到目标系统中，无需人工干预。

广泛普及 现代数据集成工具 具备 AI 能力意味着应用程序和数据的集成不再仅限于技术团队。相反，它超越了 IT 领域，成为赋能业务用户（也称为公民集成商）掌控自身数据项目的基础。供应商正在将包括对话式 AI 和 AI 代理在内的最新技术融入其集成平台，以提供完全自主的数据集成解决方案。

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：

1. 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。

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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。

6. 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。

7. 信号分析

集成数据集后，即可使用。根据需求，您可能需要结合使用各种工具，例如 BI 软件、报告工具或 数据分析平台 用于决策。

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。

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数据集成的好处

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性的工作，同时数据集成简化了日常流程。

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 请参阅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方法。这些方法包括：

• • 提取、转换、加载 (ETL): 提取、转换和加载 (ETL) 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。
  • 提取、加载、转换 (ELT): ELT（提取、加载和转换） 流程提取数据，将其加载到 数据仓库，然后利用仓库的处理能力对其进行转换。
  • 变更数据捕获 (CDC): 变更数据捕获 是一种通过识别和捕获对数据库所做的更改来集成数据的方法。
  • 企业数据集成: 企业数据集成 是一种整体战略，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。
  • 数据虚拟化: 数据虚拟化 通过创建一个逻辑层，抽象数据源的复杂性并提供数据的集成视图（无需物理移动），允许组织访问和操作来自不同来源的数据。
  • 中间件集成：中间件集成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协同运行。

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数据集成工具如何简化流程

现代平台承担了数据集成的大部分重担。如今，消费者在数据集成技术方面拥有众多选择。从基本的 ETL 工具到功能齐全的 数据集成平台，每个企业都有相应的解决方案。研究和分析报告指出，对日常工作影响最大的五种设计选择：

自动化优先

各组织始终致力于简化和加速从源系统到统一目标的数据流。那些已经实现部分数据集成任务自动化的企业，正在寻求更进一步的尝试。这正是 AI 驱动的数据集成平台的价值所在，它们能够提供诸如使用对话式 AI 构建端到端数据管道等功能。

可视化、无代码/低代码开发

拖放式用户界面允许用户链接字段、应用转换并预览结果。预建连接器的模板和库缩短了设置过程，并消除了常见系统的自定义代码。一些供应商还提供通过 API 构建自定义连接器的功能。研究表明，可视化映射已应用于 70% 的集成项目，并因其更快的交付速度和更少的错误而备受推崇。现代工具更进一步，将数据映射任务完全转移到人工智能。这些功能使数据集成流程更加民主化，使业务用户能够更轻松地处理数据。

更好的数据质量管理

与手工编码的解决方案相比，能够处理不断变化的数据源的自动化数据集成管道能够更好地处理源数据中的数据质量问题。许多平台都内置了数据质量功能和转换功能，例如数据清理、数据分析、数据质量规则等，这些功能和转换功能能够 简化数据质量管理.

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式存储库中——成功的数据集成需要仔细的规划并遵守一些最佳实践：

• • 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。

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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）数据集成： 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。

电子商务数据集成： 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。

供应链数据集成： 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。

医疗保健数据集成： 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）数据集成： 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）数据集成： 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。

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