數據集成是將來自不同來源的數據組合到統一視圖中的過程：從攝取，清理，映射和轉換到目標接收器，最后使數據對訪問它的人更具可操作性和價值。?今天的企業建立數據集成計劃，以更有效地分析和處理其數據，特別是隨著數據和新云和大數據技術的爆炸式增長。數據集成是現代企業改善戰略決策和提高競爭優勢的必要條件。

數據集成沒有通用的方法。但是，數據集成解決方案通常涉及一些常見元素，包括數據源網絡，主服務器和從主服務器訪問數據的客戶端。

在典型的數據集成過程中，客戶端向主服務器發送請求以獲取數據。然后，主服務器從內部和外部源獲取所需的數據。數據從源中提取，然后以統一的統一形式組合。這以可用，有凝聚力的形式回饋給客戶。

為什么數據集成很重要

即使公司正在接收所需的所有數據，該數據通常也存在于許多單獨的數據源中。例如，對于典型的客戶360視圖用例，必須組合的數據可能包括來自其CRM系統，網絡流量，營銷運營軟件，面向客戶的應用程序，銷售和客戶成功系統，甚至合作伙伴數據的數據，僅舉幾例。來自所有這些不同來源的信息通常需要整合在一起以用于分析需求或操作操作，對于數據工程師或開發人員來說，將這些信息匯集在一起并非易事。

我們來看一個典型的分析用例。如果沒有統一數據，單個報告通常涉及在分析可能發生之前，在多個站點上登錄，訪問本機應用程序中的數據，復制數據，重新格式化和清理。

盡可能高效地開展所有這些操作突出了數據集成的重要性。它還展示了深思熟慮的數據集成方法的主要好處：

1.數據集成改善了系統的協作和統一

每個部門的員工 - 有時在不同的物理位置 - 越來越需要訪問公司的共享和個人項目數據。IT需要一個安全的解決方案，通過所有業務線的自助服務訪問來提供數據。

此外，幾乎每個部門的員工都在生成和改進其他業務所需的數據。數據集成需要協作和統一，以改善整個組織的協作和統一。

2.數據集成節省時間

當公司采取措施正確整合其數據時，它會大大減少準備和分析數據所需的時間。統一視圖的自動化消除了手動收集數據的需要，員工不再需要在需要運行報表或構建應用程序時從頭開始建立連接。

此外，使用正確的工具，??而不是手動編寫??集成，可以為開發團隊返回更多的時間（以及整體資源）。

在這些任務中節省的所有時間都可以用于其他更好的用途，更多的時間用于分析和執行，以使組織更具生產力和競爭力。

3.數據集成減少錯誤（和返工）

關于公司的數據資源，有很多事要跟上。要手動收集數據，員工必須知道他們可能需要探索的每個位置和帳戶，并在開始之前安裝所有必需的軟件，以確保他們的數據集完整和準確。如果添加了數據存儲庫，并且該員工不知道，則他們將擁有不完整的數據集。

此外，如果沒有同步數據的數據集成解決方案，則必須定期重新報告以應對任何更改。但是，通過自動更新，可以在需要時實時輕松地運行報告。

4.數據集成提供更有價值的數據

數據集成工作實際上會隨著時間的推移提高業務數據的價值。隨著數據集成到集中式系統中，可以識別質量問題并實施必要的改進，最終產生更準確的數據 - 質量分析的基礎。

現代商業中的數據整合

數據集成并非一刀切的解決方案;?正確的公式可以根據眾多的業務需求而變化。以下是數據集成工具的一些常見用例：

利用大數據

數據湖可能非常復雜且數量龐大。例如，Facebook和谷歌等公司處理來自數十億用戶的不間斷數據涌入。這種信息消費水平通常被稱為大數據。隨著越來越多的大數據企業的出現，企業可以利用更多的數據。這意味著對復雜數據集成工作的需求成為許多組織運營的核心。

創建數據倉庫

數據集成計劃 - 尤其是大型企業 - 通常用于創建數據倉庫，這些倉庫將多個數據源組合到關系數據庫中。數據倉庫允許用戶以一致的格式運行查詢，編譯報告，生成分析和檢索數據。

簡化商業智能（BI）

通過提供來自眾多來源的統一數據視圖，數據集成簡化了商業智能（BI）分析過程。組織可以輕松查看并快速理解可用數據集，以便獲得有關業務當前狀態的可操作信息。通過數據集成，分析人員可以編譯更多信息以進行更準確的評估，而不會被大量產品所淹沒。

與業務分析不同，BI不使用預測分析來進行未來預測;?相反，它側重于描述現在和過去，以幫助戰略決策。這種數據集成的使用非常適合數據倉庫，其中易于消費的格式的高級概述信息很好地對齊。

ETL和數據集成

提取，轉換，加載（通常稱為??ETL）是數據集成中的一個過程，其中數據從源系統獲取并傳送到倉庫中。這是數據倉庫正在進行的持續流程，可將多個數據源轉換為有用的，一致的商業智能和分析工作信息。

數據集成的挑戰

采用多個數據源并將其轉換為單一結構內的統一整體對自身來說是一項技術挑戰。隨著越來越多的企業構建數據集成解決方案，他們的任務是創建預先構建的流程，以便在需要的地方持續地移動數據。雖然這可以在短期內節省時間和成本，但實施可能受到許多障礙的阻礙。

以下是組織在構建集成系統時面臨的一些常見挑戰：

• 如何到達終點??- 公司通常會從數據集成中了解他們的需求 - 針對特定挑戰的解決方案。他們經常沒有想到的是到達那里需要的路線。任何實現數據集成的人都必須了解需要收集和分析的數據類型，數據的來源，將使用數據的系統，將要進行的分析類型以及需要更新數據和報告的頻率。
• 來自遺留系統的數據??- 集成工作可能需要包括存儲在遺留系統中的數據。然而，這些數據往往缺少標記，例如活動的時間和日期，而現代系統通常包括這些標記。
• 來自更新業務需求的數據 -如今的新系統正在從各種來源（如視頻，物聯網設備，傳感器和云）生成不同類型的數據（如非結構化或實時）。弄清楚如何快速調整數據集成基礎架構以滿足集成所有這些數據的需求對于您的企業獲勝至關重要，但由于數據量，速度，新格式都帶來了新的挑戰，因此非常困難。
• 外部數據??- 從外部來源獲取的數據可能不會以與內部來源相同的詳細程度提供，因此難以以相同的嚴格程度進行檢查。此外，與外部供應商簽訂的合同可能會使整個組織內的數據共享變得困難。
• 保持聯系??- 一旦集成系統啟動并運行，任務就不會完成。數據團隊有責任使數據集成工作與最佳實踐保持一致，以及組織和監管機構的最新要求。

然而，正確的數據集成平臺可以緩解大多數這些挑戰。有??免費的開源數據集成解決方案??，有助于開展業務。

如何整合業務數據

以下是幾種集成數據的方法，這些方法取決于業務規模，滿足需求和可用資源。

• ?手動數據集成??只是個別用戶通過直接訪問接口手動從各種來源收集必要數據，然后根據需要清理它，并將其組合到一個倉庫中的過程。這是非常低效和不一致的，除了最小的數據資源最小的組織之外，幾乎沒有任何意義。
• 中間件數據集成??是一種集成方法，其中中間件應用程序充當中介，有助于規范化數據并將其帶入主數據池。（考慮使用過時連接點的舊電子設備的適配器）。傳統應用程序通常不能很好地與其他人一起使用。當數據集成系統無法獨立訪問其中一個應用程序的數據時，中間件就會發揮作用。
• 基于應用程序的集成??是一種集成方法，其中軟件應用程序定位，檢索和集成數據。在集成期間，軟件必須使來自不同系統的數據彼此兼容，以便它們可以從一個源傳輸到另一個源。
• 統一訪問集成??是一種數據集成，專注于創建前端，使數據在從不同來源訪問時看起來一致。但是，數據保留在原始來源中。使用此方法，可以使用面向對象的數據庫管理系統來創建不同數據庫之間的一致性外觀。
• 通用存儲集成??是數據集成中最常用的存儲方法。來自原始源的數據副本保存在集成系統中，并進行處理以獲得統一視圖。這與統一訪問相反，后者在源中留下數據。通用存儲方法是傳統數據倉庫解決方案背后的基本原則。

在數據集成工具中查找的內容

數據集成工具??有可能大大簡化這一過程。您應該在數據集成工具中查找的功能包括：

• 很多連接器。?世界上有許多系統和應用程序;?數據集成工具擁有的預構建連接器越多，團隊節省的時間就越多。
• 開源。?開源架構通常提供更大的靈活性，同時有助于避免供應商鎖定。
• 可移植性??隨著公司越來越多地轉向混合云模型，能夠構建一次數據集成并在任何地方運行它們，這一點非常重要??。
• 便于使用。數據集成工具應易于學習，并且易于使用GUI界面，以使數據管道的可視化更加簡單。
• 透明的價格模型。?您的數據集成工具提供商不應該指望您增加連接器或數據量。
• 云兼容性。您的數據集成工具應在單個云，多云或混合云環境中本機工作。

數據集成入門

對于組織來說，跟上現代商業需求的步伐越來越迫切，并且越來越多地需要數據沖擊。了解數據集成所服務的需求，實現數據集成的方法以及實現中出現的障礙應該為發現任何企業或組織的最佳數據集成選項提供充分的先機。