数据集成概述
数据集成通过将系统和环境中的数据汇集到统一可靠的视图中来支持现代组织。借助数据集成，团队能够处理一致对齐的信息，以便他们能够快速解释数据、做出明智决策，并随着业务需求的发展而自信地行动。
什么是数据集成？
了解数据集成如何帮助组织跨系统和环境汇集数据，以改进可见性、决策制定和运营效率。
- 数据集成将来自多个系统和环境的数据汇集在一起，为决策奠定一致可靠的基础。
- 定义完善的数据集成过程可帮助组织在系统缩放时管理复杂性并保持对其数据的信任。
- 现代数据集成系统支持跨云和多云环境的分析、运营和安全性。
- 有效的数据集成可在业务和技术团队之间获取更好的见解、更高的效率和更强的一致性。
什么是数据集成？
数据集成过程将多个源中的数据组合成统一、一致的视图，可在组织中访问和使用。这些源可能包括应用程序、数据库、云平台或操作系统。目标是确保数据一致且可用，以便团队可以快速可靠地从中收集所需的见解。
随着组织的发展，其数据的复杂性也会增加。过去可能只是少数几个系统，如今则可能包含数十个应用程序、多个云平台以及旧式基础设施。随着公司存储的数据量的激增，数据集成已从后台技术任务发展为核心组织功能。
通过提供结构化的方法来连接系统、对信息进行标准化处理，以及随时间推移维护数据质量，现代数据集成系统有助于管理这种复杂性。这一点在多云环境中尤为重要，在这些环境中，数据可以存储在使用不同运营模型和控件的平台上。
许多组织依赖数据集成服务作为更广泛数据战略的组成部分。这些服务支持数据的移动和协调，而无需团队手动连接每个系统。尽管特定工具可能有所不同，但基础目标保持不变：为分析、报告和运营决策奠定一致的基础。
数据集成的工作原理是什么？
数据集成通常从连接到源系统开始。这些源可能包括应用程序、数据库、云服务或生成运营数据的设备，例如物联网 (IoT) 设备。连接后，将以同时支持一致性和安全性的方式收集数据。
接下来，数据经过对齐、验证并准备就绪，以确保格式、定义和结构跨源保持一致。 在跨多云环境集成数据时，对齐尤为重要，在这些环境中，平台之间的差异可能会带来风险或混淆。
最后，数据将传递到其目标，例如分析平台、报表系统或运营工作流。通过此方式，整个组织中的团队能够访问一致的信息，并使用它来生成见解、支持决策并采取措施。
请务必注意，数据集成不是一次性活动。 这是一个持续且可重复的过程，由随时间推移监视可靠性、访问和治理的工具和系统提供支持。
数据集成的类型
大多数组织使用多种数据集成方法。 不同的数据集成系统满足不同的需求，具体取决于规模、速度和复杂性。
手动数据集成
手动数据集成涉及通常使用电子表格和其他基本工具自行组合数据。此方法通常用于小型数据集或短期工作。
虽然手动方法可以在有限的场景中工作，但随着数据量的增长和安全要求的增加，它们将变得难以管理。
中间件数据集成
中间件通常用于连接需要交换数据的应用程序和系统。中间件可充当中间层，支持系统在无需紧密连接的情况下进行通信，这可以简化跨复杂环境的集成。
当组织使用多个必须共享信息的应用程序时（这在多云体系结构中很常见），此方法特别有用。
数据仓库
集中存储的数据集成通常涉及将数据合并到数据仓库中，可在其中一致地对其进行分析和报告。数据仓库支持结构化分析，并广泛用于商业智能和历史分析。
云数据集成
云数据集成侧重于跨基于云的系统和服务连接数据。当组织采用多云策略时，此类集成对于维护跨平台的可见性和协调至关重要。
云数据集成也与云迁移紧密相关，在云迁移期间，组织必须将旧系统与新采用的云服务集成。
实时数据集成
通过实时数据集成，数据能够在生成数据时持续流动，而不是在计划批次中移动。在需要及时访问数据（例如监视运营、响应事件或支持实时决策）的情况下，此方法非常有用。
基于应用程序和 API 的集成
基于应用程序和 API 的集成侧重于使用应用程序编程接口 (API) 直接在系统之间共享数据。此方法通常用于支持基于云的新式应用程序，并且经常与多云环境中的中间件模式重叠。
大多数组织依赖于组合使用数据集成方法，而不是使用单个方法。 正确的组合取决于数据量、速度要求、系统复杂性以及数据在整个企业中的使用方式等因素。
数据集成的价值
有效的数据集成可帮助组织在系统和环境中更自信、更一致地处理数据。通过将信息汇集在一起并随时间推移保持信息一致，有助于减少摩擦、提高可见性，并从已有数据中获取更多价值。
改进了数据质量和准确度
跨源对齐数据可减少不一致和错误，并帮助团队依赖于单个受信任的信息视图。
增强了决策能力
集成数据提供更完整、更及时的组织视图，可支持更快、更明智的决策。
提高了运营效率
自动化数据集成可减少手动工作量和重复操作，支持团队专注于更高价值的工作。
更好的客户见解
通过跨系统连接数据，可以更全面地了解客户交互和行为。
资源优化
通过更清晰地了解数据和系统，组织可以更好地分配人员、工具和预算，这在规划复原能力和灾难恢复时尤为重要。
运行中的数据集成
数据集成通过连接通常单独管理的系统来支持各种组织目标。跨平台集成 数据时，团队可以更清楚地了解运营、风险和性能，而不会增加不必要的复杂性。
下面是数据集成用例 的一些示例：
在 多云环境 中运营 的 医疗保健组织 可以跨云平台和本地系统集成数据，以提高对电子病历、临床应用程序和安全事件的可见性。此统一视图可帮助团队保护敏感患者数据、 更一致地监视 访问，并 保持 遵守医疗保健法规。
大学 可以 集成来自学生门户、学习管理系统、标识平台和 IT 运营工具的数据。通过跨部门连接数据，IT 团队可以更好地管理学生和员工的访问、了解高峰期间的系统使用情况，以及更快地响应中断或安全事件。
全球 企业 可能会 集成开发管道、部署工具和应用程序性能监视系统中的数据，以支持 DevOps 团队。连接发布数据和性能指标后，团队可以提前 确定 问题、了解更改对面向客户的应用程序的影响，并提高云环境中的可靠性。
选择合适的数据集成方法
如果数据处于碎片化状态，团队可能会难以洞察风险、快速响应，或保持技术决策与业务需求处于一致状态。通过跨系统和环境连接数据，数据集成平台可解决此问题，支持你以更一致、更可靠的方式查看所依赖的信息。
选择合适的数据集成平台至关重要。不同的工具支持不同的数据源、集成模式和运营模型。合适的解决方案应适应现有体系结构，支持多云环境，并随数据量和复杂性的增加而进行缩放。此外，它还应简化安全性、治理和可靠性方面的管理，而不会增加不必要的开销。
最后，选择数据集成平台就是将技术与业务需求相匹配。准备好适当的工具后，你将可以使用可访问、可信和安全的数据。这种可靠性同时支持当前的运营和未来的增长。
资源
详细了解数据集成
常见问题解答
- AI 和机器学习 密切相关，但并不完全相同。 AI 是创建可执行需要 类似人类智能任务的计算机的广泛领域，而机器学习 (ML) 则是 AI 的一个子集，侧重于从数据中学习模式以提高性能的系统。
- 是， 没有机器学习，AI 仍然可以存在。机器学习只是更广泛的人工智能领域中的一种方法。AI 系统可以使用基于规则的逻辑、符号推理或 不 依赖于数据驱动学习的专家系统来构建。
- AI 和机器学习都是模拟智能的 强大 方法。 AI 并 不 比 ML“更先进” 。相反， ML 其实是目前 AI 中 最先进 的领域。
- 机器学习 的一些常见用例 包括预测分析、建议引擎、语音识别和自然语言理解、图像和视频处理以及情绪分析。
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