什么是数据集成以及为什么它对您的业务很重要？

每个企业每天都会产生大量数据。 典型的企业使用多个本地系统和数百个应用程序来存储企业数据。 因此，数据是当今企业蓬勃发展的最重要组成部分之一。

现在，虽然企业每秒都在产生大量数据，但如果没有得到充分的管理和集成，这些数据将毫无用处。 大量数据可能会堆积起来，最终变得无法管理。 这就是数据集成发挥作用的地方。

该过程已成为整个数据治理过程中的主要组成部分之一。 随着及时共享现有数据的需求不断增加，企业采用数据集成的频率越来越高。

数据集成过程通常涉及一些常见元素，包括主服务器、数据源网络以及从主服务器访问数据的用户。 利用这一数据集，企业可以做出更好的决策，推动更好的客户体验，并协调部门以更好地协同工作。

因此，事不宜迟，让我们了解数据集成的概念以及为什么它是企业的下一件大事。

什么是数据集成？

数据集成是将来自不同来源的数据组合到一个单一且统一的视图中的过程。 集成从摄取过程开始，并使用 ETL 方法从不同来源提取、转换和加载数据到统一视图中。 数据集成最终使分析工具能够产生可操作、有效的商业智能。

例如，客户数据集成涉及从不同的业务系统（如销售、营销和帐户）中提取有关每个客户的信息，然后将这些信息组合成一个客户视图，用于报告、分析和客户服务。

数据集成可以整合各种数据——结构化、非结构化、批处理和流式数据——从库存数据库的基本查询到复杂的预测分析，无所不包。

现在我们知道什么是数据集成，让我们来看看在您的业务中使用数据集成的好处。

为什么数据集成很重要？

对大数据集成的需求不断增长。

据Global News Wire报道，数据集成市场预计将从 2021 年的 116 亿美元增长到 2026 年的 196 亿美元，复合年增长率为 11%。

无论是组织希望在合作伙伴之间合并数据库，还是政府部门希望消除部门之间的数据孤岛，数据集成系统都可以在减轻繁琐的数据操作方法方面发挥重要作用。

因此，在这一点上，以下是为您的业务使用数据集成解决方案的一些优势。

1. 提高效率并节省时间：当公司将数据集成等技术集成到其业务流程中时，它会显着减少准备和分析数据所需的时间。 统一视图的自动化还消除了手动收集数据的需要。

在这些任务上节省的时间可用于分析和执行，以提高组织的生产力和竞争力。

2. 减少错误：在公司的数据资源方面，有很多事情需要跟上。 要手动收集数据，员工必须了解他们可能想要探索的每个位置和帐户。 此外，他们甚至必须在开始确保他们的数据集准确和完整之前安装所有必要的软件。 如果添加了一个数据存储库，而该员工不知道，他们将拥有一个不完整的数据集。

数据集成到位后，您的员工可以在需要时访问最准确和实时的数据。 它还减少了繁琐的手动工作和数据操作，从而最大限度地减少错误。

3. 帮助做出更明智的业务决策：数据集成允许企业内部的业务流程透明。 数据集成系统可以灵活地以企业想要的任何方式在不同的内部系统中使用数据。 这使他们能够清楚地理解数据。 因此，任何关于业务流程的决定都可以快速而巧妙地做出。

4. 改善协作： 每个部门的员工——有时在不同的物理位置——都需要访问公司的业务项目数据。 此外，几乎每个部门的员工都在改进和生成其他业务所需的数据。

通过集成数据，每个人都可以访问整个组织的数据的统一视图。 这提高了整个组织的协作和统一性。

5. 提供更有价值的数据：数据集成过程 i随着时间的推移提高了企业数据的价值。 随着数据被集成到集中存储系统中，质量问题得到识别并实施改进，从而产生更准确的数据——质量分析的基础。

用于数据集成的技术

当数据来自外部和内部来源时，就会出现对大数据集成的需求。 这是使用不同类型的数据集成技术实现的，具体取决于数据源的复杂性、差异和数量。

让我们一一了解不同类型的数据集成技术，看看它们如何帮助改进商业智能流程。

1. 数据整合：数据整合将来自不同来源的数据结合起来，创建一个集中的数据存储库。 然后将这个集中的存储库用于各种目的，例如数据分析和报告。

将数据整合与其他数据集成技术区分开来的一个关键因素是数据延迟。 数据延迟定义为从不同来源检索数据并将其传输到数据存储所需的总时间。

更短的延迟期意味着更新鲜的数据可用于数据存储中的商业智能和分析。

根据用于数据集成的技术和您的业务需求，这种延迟可能从几秒到几小时不等，甚至更长。 然而，随着数据技术的进步，可以近乎实时或实时地整合数据并将更改传输到目的地。

2. 数据传播：数据传播使用应用程序在事件驱动的基础上将数据从一个位置复制到另一个位置。 企业数据复制 (EDR) 和企业应用程序集成 (EAI) 可用于数据传播。

虽然 EDR 更常用于在两个数据库之间传输数据，但 EAI 为两个系统之间的业务事务处理等目的提供了一个链接。

3. 数据联合：这种技术创建了一个虚拟数据库，可以整合来自不同来源的数据。 然后，用户将虚拟数据库用作组织中所有数据的单一事实来源。

在这种技术中，数据抽象被完成以创建用于数据检索和访问的统一用户界面。 因此，每当应用程序或用户查询虚拟数据库时，查询都会发送到相关的底层数据源。

换句话说，数据在数据联合中按需提供。

4. 数据仓库：这种类型的数据集成涉及使用公共存储区域来清理、格式化和存储数据。 在这种技术中，来自整个组织的所有应用程序的数据都被复制到数据仓库中。 从这里，数据分析师可以查询它。

在仓库而不是源应用程序上查询数据意味着分析师不必担心影响应用程序或软件的性能。

此外，数据分析师可以在一个集中的单一位置查看所有数据，这意味着他们可以检查数据的准确性和一致性。

5. 中间件数据集成：中间件数据集成涉及在源系统和中央数据存储库之间使用中间件应用程序。 中间件有助于在将数据发送到存储库之前验证数据，存储库可以是云数据仓库或数据库。

[另请阅读：企业数据科学与分析完整指南]

现实世界中的数据集成用例

整合数据是发掘其真正潜力的第一步。 当公司将所有信息集中在一个地方时，就有可能在其中找到最准确和最重要的见解。

大多数行业现在都在使用数据集成软件，主要包括医疗保健、电信和零售业。 这些行业正在采用数据集成技术来改进他们的业务流程，这就是他们获得竞争优势的原因。

以下是一些数据集成的真实用例，展示了该技术如何帮助不同部门和行业的企业。

1. 医疗保健：治疗患者需要最大程度的照顾并了解他们的治疗史。 以前，患者数据过去常常跨系统传播，这最终损害了护理。 然而，随着数据集成，医院已经开始将尽可能多的数据集成到一个单一的综合记录中。 这反过来又改善了患者的治疗效果，提高了健康水平，并降低了成本。

2. 零售：零售商每天都要处理大量数据。 因此，他们的绩效跟踪完全取决于将所有相关数据放在一个地方。 数据集成使零售商能够在其不同的网点和渠道中顺利管理销售、库存和其他重要指标。

3. 金融：金融业已开始采用数据集成来预防和检测欺诈、衡量信用风险、最大化交叉销售/追加销售机会并留住有价值的客户。

[另请阅读：机器学习如何帮助金融科技行业的金融欺诈检测]

4. 营销：营销是数据集成变得重要的另一个领域。 它涉及在预定时间向正确的受众发送信息。 如果事情没有得到很好的调整，营销活动很快就会失败。

如果没有适当的集成渠道和数据集成工具，就不可能管理数千甚至数百万消费者的信息。 它可能导致令人失望的活动和浪费营销预算。 集成数据是使其保持最新和有条理的唯一方法。

5. 电信：优质的客户服务在电信中至关重要，因此数据集成很重要。 整合来自各种来源的数据提供了公司和客户关系的 360 度视图。 可以识别和纠正导致客户满意度低和更多客户服务请求的问题。

数据集成的挑战

数据管理团队在数据集成方面遇到的常见挑战包括统一不一致的数据孤岛、跟上不断增长的数据量以及解决数据质量问题。 在具有全球业务的组织中，需要集成的系统的数量和分布式特性增加了复杂性。

数据量继续快速增长，而且随着物联网的进一步发展和低成本云对象存储服务的使用增加，这种增长只会越来越大。

数据集成软件对于实现所有数据的全部潜力至关重要，但成功管理和规划所需的集成工作是一个复杂的过程。

因此，以下是组织在构建集成系统时面临的一些常见挑战：

1. 部署和使用复杂：开始数据集成可能是一项令人生畏的任务。 对于具有分布式数据孤岛且没有单一数据真实来源的大型组织而言尤其如此。 希望使每个人都可以访问数据的企业需要一种数据集成策略，以确保数据治理并满足安全要求，同时使数据集成过程简单且可扩展。

2. 新来源的数据：新系统生成不同类型的数据，例如来自视频、传感器和物联网设备等不同来源的实时或非结构化数据。 弄清楚如何快速调整您的数据集成基础架构以满足集成所有这些数据的需求对您的业务至关重要。 但是数据的数量、速度和新格式带来了新的挑战。

3. 跟上数据集成：一旦集成系统启动并运行，您的任务还没有完成。 对于数据团队而言，将数据集成工作与最佳实践保持一致并根据组织和监管机构的最新要求变得至关重要

4. 新的数据类型可能具有挑战性：物联网设备或传感器等不同系统生成的数据类型越来越多。 制定灵活的集成策略来集成这些新兴数据类型非常重要。 然后，您可以利用从这些系统发出的数据中获得的洞察力。

Appinventiv 如何帮助数据集成？

在公司内利用数据集成的优势是无穷无尽的。 从提供对所有部门业务趋势和绩效的清晰洞察到改善客户体验，数据集成的实施可以提高您的业务熟练度。

在 Appinventiv，我们经验丰富的专业团队将帮助您为您的企业实施自动化数据集成软件，同时应对所有数据挑战。

凭借我们的专业知识，无论数据的类型、格式、来源或位置如何，您都可以为您的企业创建现代数据架构。

因此，如果您想在您的业务中实施数据分析解决方案，您可以咨询并聘请我们的专家。 我们将满足您的所有需求！

常见问题

Q. 简单来说什么是数据集成？

A. 数据集成是将来自不同来源的数据整合到单个数据集中以实现统一视图的过程。

问：如何使用数据集成？

A. 在典型的数据集成过程中，客户端向主服务器发送数据请求。 然后，主服务器从内部和外部来源获取所需的数据。 数据从源中提取，然后合并到一个统一的视图中。 这将返回供客户使用。

问：为什么数据集成很重要？

A. 数据集成将来自不同系统的数据汇集在一起​​，使其对您的业务更有价值。 它可以帮助您的员工更好地协同工作，并为您的客户做更多的事情。