什么是数据集成？
了解数据集成的含义、为什么它是软件开发和 IT 过程不可或缺的一部分，以及新数据连接如何影响工具和团队之间的关系。
数据集成定义
数据集成是将多个不同源中的数据合并在一起，为用户提供一个统一视图的过程。 集成服务集成是将较小的组件整合到单个系统中，使其能够作为一个系统运行的行为。在 IT 上下文中，它将各种数据子系统拼接在一起，以便在多个团队之间构建更广泛、更全面、更标准化的系统，帮助为所有人构建统一的见解。
考虑到数据的增长、量及其各种不同的格式，数据集成有助于大幅整合所有类型的数据。通过合并这些数据，利用一套数据开展工作，企业就能帮助内部部门在策略和业务决策上达成一致，并生成可操作且极具吸引力的业务见解，实现短期和长期成功。作为数据管道不可或缺的一部分，将集成与数据引入、处理、转换和存储结合在一起将有助于企业无需考虑数据的类型、结构或量即可聚合数据。
如何集成数据？
了解数据集成的工作原理对于了解数据集成如何使你的人员、流程和技术受益至关重要。随着企业变得越来越以数据为驱动，实现数据存储、访问、可用性和质量的单一接入点变得越来越棘手。若要将数据从一个系统移动到另一个系统，则需要创建定义的路径。
数据集成的一种常见类型是数据引入，即一个系统中的数据按时集成到另一个系统中。另一种类型的数据集成是指数据仓库的一组特定流程，称为提取、转换和加载 (ETL)。ETL 由三个阶段组成：
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从多个源提取数据并将其移动到暂存区域。
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转换或转换数据，然后将其重新组织为适合加载到数据仓库的格式。
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将转换后的数据加载到分析数据仓库环境中。
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另一种替代方法是提取、加载和转换 (ELT)，此方法将数据处理推后以提高性能。
数据集成还可能包括清理、排序、扩充和其他过程，使数据可供使用。集成数据有几种不同的方法，具体取决于需求、公司规模和可用资源。除了 ETL 和 ELT 之外，其他一些策略类型包括：
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数据复制
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数据虚拟化
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变更数据捕获
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流式处理数据集成
数据集成的好处
你可能没有意识到，数据集成是许多软件开发和 IT 运营 (DevOps) 团队使用的过程。其中一个示例是你对未来技术的看法。不断思考团队如何生成、测试和部署应用程序是 DevOps 计划成功的关键。从试验到战略操作部署，你需要满足受众需求的计划和应用程序，否则可能会让竞争对手抢走你的受众。通过将数据集成到应用程序策略中并使用此过程获取见解，这有助于保持最新状态和准确性。
数据集成可以为组织提供短期和长期服务。部分优点包括：
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提升数据质量
在完整性和质量上，提供更有价值的数据。
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提升协作能力
通过系统间无缝的知识传输来改进协作，这意味着减少了错误。
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在数据存储之间快速连接
添加具有无缝连接的有效数据集成系统可确保始终能够在需要时访问数据。
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提高效率和 ROI
由于你能够快速访问数据，因此可以减少错误。
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提升客户和合作伙伴体验
当你能够保留客户的要求和需求时，就可以履行满足。例如，在制造环境中，当需要补充库存时，你可以向供应商订购。
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全面了解业务
这包括业务分析、见解和智能的完整详述，以及流程和性能的完整概述。
数据集成的难题
数据、数据源和数据结构的爆炸式增长以及对基础结构服务、计算能力、分析工具和机器学习的更改改变了公司集成数据的方式。
在学习如何将数据集成到当前系统中时，你将遇到的最大难题之一是在将一组不同的系统链接到一个系统中固有的困难。这可能导致：
无法快速找到数据
当你找不到所需的内容时，你和你的团队最终会浪费大量时间。这会影响工作效率，因为其他有需求的人可能无法访问这些数据组，或者你可以使用数据中的见解来构建更好的策略。
低质量或过时的数据
不断收集数据意味着你始终拥有大量数据，如果没有数据输入和维护标准，则可能会收集大量不准确、过时、重复和不充分的数据。你需要一个方案来帮助整理不一致数据。
与其他应用程序结合使用的数据
如果数据结合和依赖其他应用程序（尤其是旧版应用程序），则可能会使数据难以用于其他地方。
不同的格式和源
你将不可避免地拥有许多不同团队的应用程序，包括销售、营销、客户服务和物流。由于这些工具由多个团队进行访问、整理和维护，因此它们的数据格式可能不一致。即使是像编写国内和国际电话号码那样简单的任务，也可能导致数据不一致。
你的团队使用的软件错误
即使你已在使用集成解决方案，这也并不意味着你使用了正确类型的解决方案，或者以正确方式使用解决方案本身。请务必了解需要数据集成解决方案来完成哪些操作以及何时完成。
数据太多
是的，你可能会遇到过多的数据。如果没有计划收集数据的时间和方式，则最终可能会获得大量无用信息，而掩埋有用信息。
数据集成工具和技术
从手动到完全自动化，有多种数据集成技术可供组织的各个级别使用。一些典型的方法包括：
手动
由于没有统一视图，因此所有用户都可以通过所有源系统访问所需的任何数据。
基于应用程序
最适合小型团队，此方法要求每个应用程序实现集成。
中间件数据
此方法充当中介，规范化要添加到主池的数据。当旧版应用程序无法连接到其他较新的应用程序时，中间件可以帮助从旧版应用程序传输数据。
统一访问
数据保留在具有多个定义视图的源系统中，这些视图为所有用户提供统一视图。
通用数据存储
此方法创建一个新系统，用于复制主源中的数据，同时管理原始源之外的其他数据。
数据集成工具是基于软件的工具，用于引入、合并、转换数据并将其从原始源传输到目标，执行映射和数据清理。
添加的工具有可能简化流程。但首先，需要确定造就良好的数据集成工具所需的属性。数据集成工具中需要的一些特征包括：
- 易于学习和使用
- 许多预构建的连接器，可实现适应性
- 开源以获得更大的灵活性
- 可移植性
- 适用于所有级别的云功能
数据集成平台通常包括以下工具：
数据目录
帮助企业查找和清点多个孤岛中的数据资产。
数据清理
通过替换、修改或删除来检测和纠正数据的工具。
数据连接器
将数据从一个数据库移动到另一个数据库并处理转换。
数据引入
这使你能够收集和导入数据，以便立即使用或保存以供以后使用。
数据治理
确保数据的可用性、安全性、可用性和完整性的工具。
数据迁移
在计算机、存储系统或应用程序之间移动数据。
ETL 工具
如前所述，最常见的集成方法。
主数据管理
通过分类法帮助企业坚持标准的数据定义、分类和类别，以帮助建立单一事实来源。
创建集成计划
若要确保集成实现尽可能顺利，需要执行以下五个步骤：
清理数据
在执行任何操作之前，请清理数据。如果数据未清理，则不可用。查看现有应用程序并删除重复项，确保没有过时或无效的数据，并优化收集数据的通道。
引入易于理解的流程
你需要在整个公司范围内采用数据输入和维护标准。可以为一个团队或个人分配保持落实质量和管理流程的责任。如果无法选择个人或团队，请指定每个人都要遵循的流程，以确保数据保持干净、更新和井然有序，并记录应用程序为实现完全透明的连接方式。
备份数据
一个附加的安全预防措施是，确保将数据备份到云或物理驱动器。将转换后的信息保存在 数据工厂 有助于推动策略。
选择正确的软件
自动执行要同步的数据管理任务可自动减少手动输入的数据需求、统一数据格式并减少错误。选择工具时，需要询问自己：
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需要集成哪些数据？
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需要集成哪些应用程序？
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需要哪些组织数据流？ 需要是单向通信还是双向信息流？
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需要数据实时同步还是因特定操作而同步？
管理和维护数据
清理数据是一个持续的过程。采用能够随业务而发展并且按预期工作的适当工具，可确保策略成功。确保拥有最新且一致的数据，将为团队提供更好的数据驱动见解，以了解用户的需求。
数据集成始于组织意识到他们需要多个解决方案来整理和管理他们收到的所有数据，而此后我们发现了如何管理链接多个数据集的复杂性和难题。使用整合运营并支持企业的技术和分析需求的技术是任何成功的数据集成解决方案的核心。
借助数据集成，你可以连接软件，以便在组织中建立从端到端的持续有效数据流，确保所有关键玩家在需要时都可以访问所需的数据。
常见问题解答
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合并来自多个源的数据以便为用户提供单个统一视图的过程。
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数据集成包括清理、排序和扩充过程以准备要使用的数据。
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通过提取、转换数据并将其加载到数据仓库中。
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生成可操作且极具吸引力的业务见解，以获得短期和长期成功。
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数据可能质量低下、过时、过多或不一致。可能还有错误的软件类型。
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