顾名思义，数据整合指的是将不同来源的数据汇集在一起，并将其集中存储于一个统一的数据平台。数据整合使用户能够通过单一访问入口获取数据，进而推动数据洞察的生成与分析。
数据通常被简单地看作信息的集合，仿佛默认每个数据单元在结构和目的上都是相同的。但实际情况却大相径庭——对于大多数组织而言，比起全靠苹果装满的购物车，数据更像是品类齐全的大果篮——其中的大部分数据都来源不同，且格式各异。
由于数据驱动型企业通常依赖于来自众多数据源的多种类型的数据，具有前瞻性思维的公司现在都在使用数据整合工具，以便更高效地管理其数据仓库中的各种信息。
虽然数据在初始阶段只是未经处理的原始信息，但通过数据分析，企业可以从中提取商业智能洞察（如趋势、模式等）。接下来，企业需要将这些洞察有效地应用到实际业务决策中。至于如何实现这一点，完全取决于企业自身的执行力。但至少，企业能够通过数据整合，更快速、更全面地访问数据，这为后续做出更明智的决策提供了坚实的基础。
为什么需要数据整合？
数据整合（通常也称为数据集成）通常伴随着以下几点关键优势：
- 更好的决策支持
从整体影响来看，数据整合最大的长远获益可能在于帮助提升组织的整体决策能力。通过将不同职能部门和业务的数据汇集在一起，并提供给全部必要的相关人员，企业能够更好地获取全面、相关的信息，从而做出更明智的决策。此外，整合后的客户数据可以帮助企业分析客户行为，优化与客户的互动，从而改善客户体验。 - 降低成本
数据整合还能帮助企业降低运营成本。通过将所有数据集中存储到一起，为数据分析提供了机会，企业可以利用这些数据来发现内部的低效环节，这些低效操作往往会增加企业的成本。整合数据后，企业可以减少这些低效操作，节省资金。同时，由于数据质量在整合过程中得到了提高，信息系统的运行也会更可靠，进一步降低了维护和修复的成本。 - 节省时间
在数据资产中“搜索”所需信息上的耗时，是一个经常被忽略的问题，而这也是数据整合能够展现优势的一处。如果企业的数据分散在不同系统中，往往要花费大量时间去定位和获取这些数据。而通过将所有数据集中保存在一个中央存储库（如数据仓库）中，就可以更快速地找到所需的信息，减少不必要的时间浪费，从而提高工作效率。 - 应急操作
虽然通常不会将数据整合与应急操作直接联系在一起，但值得一提的是，如果企业的数据都集中存储在一个统一的系统中，并且经过整理和清理，那么在意外发生时，数据的恢复会更加快速和顺畅。这种集中化管理能够让企业在面对突发情况时，更有效地进行灾难恢复和应急处理。
数据整合技术
随着数据整合相关需求的增加，支持这些需求的方案也越来越多。
ETL
ETL（提取、转换和加载）是最常用的数据整合技术。其工作流程是：首先使用 ETL 工具从不同数据源中提取数据，然后将这些数据转换为统一标准的格式，最后将转换后的数据加载到指定的目标存储位置。
ELT
ELT（提取、加载和转换）是一种新兴的 ETL 替代方案。二者的关键区别在于步骤顺序的调整。ELT 在提取数据之后，会先将其加载到某种暂存区域。在此区域内，不同部门可以从多个角度分析数据，最后再进行转换。
数据仓库
将所有数据集中存储在一个中央存储库中是一种实用的做法。数仓思路下，企业从不同的数据源系统接收数据，并在一个统一的位置进行管理。这种集中化的存储方式有助于提高数据的安全性。此外，还可以使用 ETL 工具来自动化数据处理，将不同来源的数据整合到数据仓库中，从而简化数据的管理和分析流程。
数据湖
数据仓库包含一部分清洗和处理数据的作用，而数据湖只是一个简单的数据存储库，并不具备数据处理能力。本质上，数据湖更像是一个临时存放数据的地方，里面的数据通常是未经处理的原始数据。通常，企业会将一些不常用或结构不明确的数据存放在数据湖中。
数据集市
数据集市和数据仓库的区别则在于规模。数据仓库旨在接收和存储所有的企业数据，范围较大；而数据集市则是一个规模较小的数据仓库，通常聚焦于特定的需求。因此，虽然整个公司全局上可能会使用一个大型的数据仓库，但公司内部的某个部门或团队可能会配备一个专门的数据集市，用来满足其特定的业务需求。
手工编码
在当今自动化的时代，手工编码似乎显得有些过时。然而，仍有很多情况下需要依赖其进行一些简单的数据整合任务。这类工作通常由数据工程师通过手工编码来完成。数据工程师编写的代码能够将数据“收集”到一个集中的位置。
数据虚拟化
数据虚拟化是企业可以考虑的另一种数据整合方案，即数据保留在现有的孤岛中，并通过添加到每个数据源上的虚拟层来查看和访问这些数据。然而，这种方法存在一些局限性，比如扩展性较差，当数据量或复杂性增加时，性能可能会受到影响。
数据整合近期发展与趋势
大数据的迅猛增长对科技行业的“余震”仍在持续，且无疑还将保持很长一段时间。根据 Acumen Research and Consulting 预测，从 2022 年到 2030 年，大数据市场将以年均约 12.7% 的速度扩张，市场规模将从 2021 年的 1635 亿美元飙升至 2030 年的 4736 亿美元。随着大数据市场的扩张，数据整合的需求也在同步增长。
近年来，数据整合相关的手动流程自动化是另一个发展迅速的领域。而此时，数据科学人才却相对稀缺，据不完全统计，约超过 60% 的数据科学工作时间耗费在了数据清洗和处理上，这主要发生在数据整合过程中。重点在于，此类流程不仅可以被自动化，事实上，越来越多的企业已经在加速这一进程。
数据安全也仍然是焦点问题，这反映出网络攻击和勒索软件攻击的威胁仍在持续且不断增长。对此，许多组织选择了能够在数据传输、存储和分析过程中提供更高安全性的数据管道解决方案。
与此同时，随着多起高调的网络攻击导致大量消费者数据泄露，保护消费者隐私的需求也显著增加。为此，越来越多的企业开始采用所谓的“数据净室”（data clean room），这是一种更注重隐私保护的消费者互动方式。在数据净室中，互动方式经过设计，限制了企业通常收集的消费者信息量，从而更好地保护消费者隐私。
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