在過去幾年中，數字技術的快速采用使數據量猛增。因此，數據被視為新的“石油”，從而導致了組織之間的激烈競爭，他們試圖收集盡可能多的數據。Gartner的一份報告顯示，到2025年，70%的企業將把注意力從大數據轉向小數據和大數據。

但是，僅僅收集數據是不夠的。企業還應該確保收集的數據在企業基礎設施中的各個平臺之間無縫集成。因此，許多企業經常通過數據集成來幫助實現業務盈利能力和生產力。

數據集成有助于創建單一、統一的視圖，使企業能夠更輕松地合并數據。數據集成使企業能夠更輕松地從可用數據中獲得深入的見解，并可以快速交付有意義的業務成果。這使得它在整個企業環境中受到廣泛采用。此外，最近的一份報告表明，數據集成市場將從2021年的116億美元增長到2026年的196億美元，在預測期內的復合年增長率（CAGR）為11.0%。

1. 隨著數據量的激增及其復雜性，數據集成的挑戰也隨之加劇。雖然企業高管了解數據的價值，但他們越來越難以密切關注來自移動設備、物聯網和遠程信息處理以及其他來源的數據。無法有效地整合這些數據流可能導致企業落后于競爭對手，而無法滿足客戶的需求。

為了避免這種情況，企業應實施策略，幫助他們跨業務部門無縫執行數據集成。以下是企業在數據集成方面面臨的四個挑戰及其應對方式：

2. 數據量激增

最大的數據集成障礙是來自多個來源的數據量激增——這會對數據保留的可用容量以及從中獲取可操作的見解產生負面影響。

企業應制定一種策略，使他們能夠主動管理和集成不斷增長的數據量，同時在需要時對其進行分析。

3. 數據質量差

數據質量差是當今企業的主要關注點。根據Gartner的數據，數據質量差每年給組織造成的損失高達970萬美元。從這些數據中提取的分析往往會誤導企業，因為這些分析經常被用來評估業務決策。

IT團隊應重新考慮其數據集成方法，應對與之相關的挑戰。他們需要努力建立數據連接，并在確?？蓴U展性的同時實現數據倉庫的現代化。Celigo最近的一份報告顯示，74%的受訪者表示，數據倉庫現代化已成為他們未來12個月的首要任務。

4. 數據管理流程復雜

作為一個復雜且持續的過程，數據集成在實施之前需要進行徹底的評估。但許多組織發現很難設計一個戰略計劃來整合各種第三方來源的數據。

因此，在實現企業范圍的數據輸入和維護標準之前，CIO應該考慮分配數據所有權。他們應該指定一個團隊或專業人員來維護數據質量，同時確保順暢銜接的工作流程。他們將有責任檢查進入數據倉庫的一切是否符合企業的合規性和戰略。通過設計和實施企業范圍的數據輸入和管理協議，企業可以最大限度地減少低質量的冗余數據。

5. 格式不一致

根據《哈佛商業評論》，知識工作者最終將超過50%的時間花在隱藏的數據工廠中尋找有價值的信息，識別和糾正錯誤，并搜索他們不信任的經過認證的數據來源。另一方面，手動格式化、驗證和更正數據是一項消耗開發人員大量時間的普通任務。

在多個系統之間集成數據以及數據模型的差異可能會使數據集成變得模糊。因此，企業應選擇企業級集成工具，例如數據轉換——它使他們能夠通過分析原始的基本語言來解決這個問題，并在進行更改的同時識別正確的格式化語言。而企業可以在轉換過程中的每個點標記和檢查代碼，從而減少了錯誤的數量。

應對數據集成挑戰

構建無縫的數據集成過程并不容易——對于大多數企業來說，這通常以減慢數據流速度并對其協作產生負面影響為代價。

在實施數據集成之前，企業應評估其業務目標并確定影響其成功執行的挑戰。通過整合正確的思維方式、文化和自動化工具，企業甚至可以應對最復雜的數據集成挑戰。