由于每個企業具有不同類型，數量和格式的數據，并隨著時間的推移而產生不同的業務需求，因此目前有許多不同的方法和工具用于集成數據。根據業務和技術，本文總結了幾種主要類型的工具：
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運用代碼數據集成
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ETL工具
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API 工具
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大數據企業平臺
1、運用代碼數據集成
只要掌握基本編程技能，業務人員就可以運用簡單的腳本來獲取集成數據。這個過程可以直接在數據庫內完成，也可以部署到應用程序。代碼是移動數據的快捷方式，它們可以按照預定義的時間表運行，也可以作為由事件觸發的服務運行，或者在滿足定義的條件時作出響應。他們可以從多個來源獲取數據，在將數據傳送到目標數據源之前加入，過濾，清理驗證和轉換數據。但要求開發人員預測數據集成和相應程序可能出現的問題。另外，開發自定義腳本在使用許多實驗數據源時可能不具有成本效益。最后，數據集成腳本通常難以完成知識轉移知識，并且需要專業開發人員進行維護。
2、ETL工具
ETL是英文Extract-Transform-Load 的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、加載（load）至目的端的過程。ETL負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。數據抽取，從數據源中抽取數據的過程。實際應用中，數據源較多采用的是關系數據庫。數據轉換，這一步包含了數據的清洗和轉換。從數據源中抽取的數據不一定完全滿足目的庫的要求，例如數據格式的不一致、數據輸入錯誤、數據不完整等等，因此有必要對抽取出的數據進行數據轉換和加工。數據的轉換和加工可以在ETL引擎中進行，也可以在數據抽取過程中利用關系數據庫的特性同時進行。數據加載，將轉換和加工后的數據裝載到目的庫中通常是ETL過程的最后步驟。轉換作業生成的數據有可能直接插入目標數據庫，一般來說，這種情況常見于使用數據庫存儲過程進行轉換作業的方案。此時，ETL作業位于目標數據庫上，加載作業只需要使用INSERT或者LOAD的方式導入目標表即可。
3、API工具
如果開發需要連接到多個數據源和API的Web或移動應用程序，則有API和應用程序開發工具可以簡化這些集成。這些工具不是將數據集成到中央存儲庫中，而是提供各種選項，以便在使用多個API和數據源時支持更快的應用程序開發。應用程序集成有多種不同的平臺類型和工具提供，旨在簡化API和數據訪問，并充當數據總線以集中交互。可以實現使用低代碼和移動開發平臺進行數據集成，并提供開發和開發環境，以快速構建和運行應用程序。
以億信華辰睿治數據集成管理平臺為例，基于開源Hadoop框架開發，融合MPP、SQL on Hadoop、流處理等大數據技術，支持海量數據的高效儲存和集成。可實現跨部門數據的傳輸、加載、清洗、轉換和整合，支持自定義調度和圖形化監控，實現統一調度、統一監控，滿足運維可視化需求，提高運維管理工作效率。該平臺還可以融合數據集成、數據交換、實時計算存儲、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊，打通數據治理各個環節，十大產品模塊可獨立或任意組合使用，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。
