一、什么是数据集成

大数据、物联网 (IoT)、软件即服务 (SaaS)、云活动等正在导致世界上现有的数据源数量以及数据量呈爆炸性增长，但这些数据大部分都收集并存储在数据孤岛或独立的数据存储空间中。数据集成是将这些独立的数据整合到一起，以产生更高的数据价值和更丰富的数据洞见的过程。

在企业制定数字化转型策略时，数据集成显得尤为重要，因为要想改善运营、提高客户满意度，并在日益数字化的世界中进行竞争，就需要对所有数据具有深入了解。

数据集成是将不同来源的数据整合在一起，以获得统一且更有价值的视图的过程，数据集成有助于您的企业做出更快、更好的决策。

数据集成可以整合各种数据（结构化、非结构化、批量和流式模式），以完成从库存数据库的基本查询到复杂预测分析的所有工作。

二、数据集成面临的挑战

1、使用数据集成平台具有难度

经验丰富的数据专业人员很难找到而且价格昂贵，然而部署大多数数据集成平台都需要依赖这类专业人员。需要获取数据以做出业务决策的业务分析师往往依赖于这些专家，这会降低数据分析的时间价值。

2、数据集成基础设施的资本支出和运营支出较高

在采购、部署、维护和管理企业级数据集成项目所需的基础设施时，资本和运营费用都会增加。基于云的数据集成作为一种代管式服务，直接解决了此类费用问题。

3、与应用紧密相关的数据

在以前，数据与特定应用紧密相连，并依赖于应用而存在，以至于您无法在企业的其他地方检索和使用数据。如今我们可以看到，应用和数据层已逐渐分离，这样可以更灵活地使用数据。

4、数据语义问题

表示相同含义的多个数据版本可以用不同的方式组织或编排格式。例如，日期可以用数字形式存储为“年/月/日”，也可以用字符形式存储为“X 年 X 月 X 日”。ETL 中的“转换”元素和主数据管理工具可以解决此类问题。

以上就是关于什么是数据集成以及数据集成面临的挑战的全部内容了，希望对你有所帮助。

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