数据流转是持续的、不断变化的，企业想要做好数字化转型就需要善用这些数据特点来发挥最大价值，要在多个系统或者数据源里管理业务，就必须用到数据集成。在软信天成看来，企业数字化转型秘诀-做好数据集成是关键。

一、数据集成的挑战

• 各种数据结构之间的差异变得更加显著
• 整合外部数据源意味着企业对数据源的数据标准缺乏控制权
• 体积和速度呈现几何级增长，将系统和过程推向了极限

数据集成，是基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程。要想实现企业数据集成，不仅需要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。

使用快速、灵活和智能的方式构建和管理大规模数据集成。

据统计，大数据项目中80%的工作都和数据集成有关，包括数据清洗、数据抽取、数据集成数据变幻等操作。由于进行数据挖掘前，所需的数据往往分布在不同的数据源中，需要考虑字段表达是否一致、属性是否冗余等情况。多数情况下，企业进行数据集成是将多个来自不同源的数据组合为用户提供单一统一视图的过程，可以兼顾数据的增长量及所有不同的格式，合并所有类型的数据。

二、数据集成策略

一种常见类型的数据集成方法是ETL，指的是数据仓库的一组特定流程：提取、转换、加载，由以下三个阶段组成：

• 从多个源提取数据并将其移动到暂存区域；

• 转换或转化数据，然后将其重新整理为适合加载到数据仓库的格式；

• 将转换后的数据加载到分析数据仓库环境中。

另一种替代方法使ELT，即提取、加载、转换，旨在将处理推动到数据以提高性能。当然，数据集成还包括清理、排序、扩充和其他进程，旨在让数据可控使用。企业可根据自身需求、公司规模、可用资源选择不同的集成方式。除了ETL和ELT还包括其他不同的策略类型：

• 数据复制

• 数据虚拟化

• 变更数据捕获

• 流式处理数据集成

三、五步实现数据集成

随着组织数据驱动的日益增多，实现数据存储、访问、可用性、质量的单个访问点变得越来越棘手。软信天成认为，数据集成平台通常将包含数据目录、数据清理、数据连接器、数据引入、数据治理、数据迁移、ETL工具、主数据管理等工具。若要确保数据集成尽可能顺畅，则需要执行以下步骤：

1、清理数据

在执行任何操作之前，请清理数据，如果数据不干净则不可用。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，并优化从中收集数据的通道。

2、介绍易于理解的过程

需要公司范围内的数据输入和维护标准。可以为一个团队或人员分配保持质量和管理流程到位的责任。如果无法选择人员或团队，请指定要遵循的流程，以确保数据保持干净、更新、有序，并记录应用程序的连接方式以实现完全透明。

3、备份数据

作为额外的安全预防措施，请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中有助于推动策略。

4、进行软件选型

自动执行要同步的数据管理任务可自动减少手动数据输入的需求，取消数据格式并减少错误。选择工具时，需要明确：

• 需要集成哪些数据？
• 需要集成哪些应用程序？
• 需要哪些组织数据流？它需要单向通信还是双向信息流？
• 需要数据是为了实时同步还是某个具体操作？

5、管理和维护数据

清理数据是一个持续的过程。它让适当的工具按预期工作，并能够随业务发展，可确保成功策略。它让你拥有最新且一致的数据，为团队提供更好的数据驱动见解，了解用户的需求。

虽然当企业意识到需要多个解决方案来排序和管理收到的所有数据时，数据集成才开始，但此后我们已经发现了管理链接多个数据集带来的复杂性和挑战。

使用整合运营并支持业务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，企业可以连接软件，在公司内部中建立端到端的持续有效数据流，确保所有用户在需要时都可以访问所需的数据。集成作为企业数字化转型的关键一环，不仅在转型的开始阶段提供帮助，而且在其整个生命周期中提供帮助，如果您是一个计划开始其数字化转型之旅的企业，那么强大的集成工具将是必不可少的。