现代数据集成

现代数据集成是指用于无缝集成和协调来自不同来源（例如数据库、云结构、API 和各种应用程序）的统计数据，以便为决策和分析提供统一而全面的见解的尖端方法和方法。在当今的数据驱动环境中，企业面临着以惊人速度处理海量数据的挑战，因此需要高级技术，如数据虚拟化、ETL（提取、转换、加载）流程、API 集成和实时数据流。现代数据集成旨在使企业能够打破数据孤岛，提高数据质量，促进更快的数据访问，并支持敏捷的决策流程。利用人工智能、机器学习和自动化等技术，现代数据集成使组织能够获得可操作的见解，发现隐藏的模式，并在竞争激烈且动态的环境中推动创新。

数据集成流程

下面给出了数据集成流程的简单 3 步流程。

1. 设计

• 对记录的范围和资源进行全面评估。
• 与利益相关者合作定义集成需求和目标。
• 概念化数据集成架构，概述数据流、更改和频率。
• 建立数据治理规则和安全功能，以确保合规性和完整性。

2. 实施

• 配置和安装集成设备和系统（例如，ETL 工具、中间件、API）。
• 实施事实映射和变更，以确保来源之间的一致性。
• 根据需要执行数据清理、重复数据删除、丰富和聚合。
• 创建具有错误处理日志记录和跟踪机制的集成工作流。

3. 测试

• 进行单元测试以确认单个组成部分的实际功能。
• 执行集成检查以验证系统之间和数据改进之间的交互。
• 执行端到端测试以模拟真实世界的场景并评估工作流。
• 进行性能测试以评估不同情况下的可扩展性和效率。
• 迭代解决问题并改进集成解决方案，直到它们满足卓越要求。

数据集成产品

以下是数据集成的一些产品

1. 数据仓库

数据仓库是集中式存储库，用于存储来自多个来源的已集成和结构化的事实。它们旨在通过提供组织的统一视图来支持分析和报告流程。数据集成通过从各种运营系统提取、转换和加载 (ETL) 事实来发挥关键作用，从而填充数据仓库。一旦集成，信息仓库使机构能够执行复杂的查询、生成报告并获得用于选择的信息。

2. 数据湖

数据湖是存储库，以其原生布局保存大量原始、非结构化和半结构化统计数据。数据集成技术用于将统计数据摄取到各种来源，包括数据库、物联网设备、社交媒体和传感器，到统计湖中。通过将记录集成到集中位置，机构可以执行高级分析、机器学习和事实探索，以发现隐藏在记录中的有价值的见解和模式。

3. 企业应用程序集成 (EAI) 系统

EAI 系统有助于无缝集成不同的机构程序，包括 CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源规划）、HRM（人力资源管理）和供应链管理系统。数据集成使这些系统能够实时通信和共享信息，确保整个组织的一致性和准确性。通过集成应用程序，团队可以简化流程，增强记录可见性，并在部门之间增强协作。

4. 主数据管理 (MDM) 解决方案

MDM 解决方案提供了一个集中式设备，用于管理和协调整个机构的主记录，包括客户、产品和员工数据。数据集成在整合来自异构资源的大量事实、解决记录不一致以及确保数据质量方面发挥着重要作用。通过维护主信息的单个、结构化的来源，MDM 解决方案使公司能够改进决策、增强运营效率，并在系统和应用程序中实现更多数据一致性。

5. 商业智能 (BI) 平台

BI 平台使企业能够通过报告、分析和统计可视化，将原始记录转化为可操作的见解。数据集成在 BI 环境中至关重要，用于将来自多个资产的记录（例如数据库、电子表格和云应用程序）合并到统一的记录模型中。

6. 实时数据集成解决方案

实时记录集成解决方案使公司能够实时或接近实时地捕获、处理和交付事实，从而确保企业流程和决策基于可用的最新统计数据。这些解决方案利用了诸如贸易事实捕获 (CDC)、事件驱动的结构以及流式分析等技术来不断摄取和处理来自各种来源（例如交易结构、物联网设备和社交媒体平台）的事实。通过实时集成记录，企业可以利用即时见解，快速响应市场变化，并推动主动选择。

前 9 个新要求

以下是增强数据集成流程的十个新要求

1. 数据网格架构采用

数据网格结构分散了信息所有权和处理，强调了面向领域的统计团队对其统计产品的责任。现代数据集成必须通过为无缝协作、信息发现和跨领域特定信息结构的治理提供工具和框架来协助此架构。

2. 自动化数据沿袭跟踪

先进的信息集成答案必须提供自动化的记录沿袭跟踪能力，以便在给出结束到截止的信息流的可见性。通过自动拍摄元数据和沿袭记录，组织可以确保整个混合生命周期中的数据质量、合规性和可信度。

3. 低代码/无代码集成

随着对敏捷性和灵活性的日益增长的需求，当代事实集成系统需要提供低代码或无代码的开发环境。这些系统使业务用户和公民集成商能够构建和安装事实集成工作流，只需最少的编码，即可加速上市时间和减少对 IT 资源的需求。

4. 嵌入式数据质量检查

为了确保记录的准确性和可靠性，当代数据集成解决方案需要将信息质量考试和验证直接嵌入到集成工作流程中。通过实施实时信息分析、清理和丰富功能，团队可以主动地认识和解决信息质量问题，从而降低下游出现错误和不一致的风险。

5. 语义数据集成

语义事实集成超越了传统模式映射，它通过结合语义模型和本体来促进对数据的更好理解和解释。现代集成解决方案应该支持语义映射和推理策略，以实现更智能的记录集成和跨异构信息来源的互操作性。

6. 事件驱动集成

事件驱动的集成使企业能够实时响应事件和变化，触发数据流和流程。现代数据集成结构必须包括事件驱动的结构，支持事件驱动的消息传递协议和技术，如 Apache Kafka 或 AWS Kinesis，允许无缝集成来自各种来源的事件流。

7. 用于数据来源的区块链集成

区块链时代提供了防篡改的事实来源和不变性，从而提高了事实集成流程中的信任和透明度。现代集成解决方案应该支持区块链集成，从而使团队能够跟踪和安全地验证分布系统中的事实的起点和沿袭。

8. DataOps 和持续集成/持续部署 (CI/CD)

DataOps 实践和 CI/CD 管道对于自动化和编排端到端的信息集成生命周期至关重要。现代统计信息集成平台需要与 DataOps 设备和 CI/CD 管道无缝集成，从而促进集成工作流的计算机化尝试、部署和跟踪，以实现改进的敏捷性和可靠性。

9. 联合查询处理

联合查询处理允许组织查询和分析分布式事实来源，就好像它们是单个数字数据库的一部分一样。现代记录集成答案必须帮助联合查询技能，允许无缝访问和评估不同系统和平台上的数据，而无需大量数据移动或复制。

数据集成的优势

• 通过访问统一、准确和及时的事实来增强选择。
• 通过简化事实过程和减少手动尝试来改进运营性能。
• 提高响应不断变化的商业需求和市场动态的敏捷性。
• 促进遵守信息治理法规和行业规范。
• 增强整个组织的数据质量和一致性。
• 通过优化数据存储、处理和维护来节省成本。
• 赋予业务用户自助服务的数据访问和集成技能。
• 通过各种事实资产和技术的组合加速创新。
• 通过整体事实集成提供更好的客户洞察和定制报告。
• 通过数据驱动的选择和分析加强竞争优势。

结论

最后，现代数据集成结构提供了大量的好处，使企业能够在当前的数据驱动环境中脱颖而出。通过促进对统一、正确和真实信息的正确访问，这些系统使机构能够做出推动成功的明智决定。此外，当前的统计集成通过优化事实方法、完善事实质量和最大限度地减少手动辛苦的工作来增强运营性能，从而带来可观的费用节省和更高的生产力。此外，这些结构培养了敏捷性，允许企业快速适应不断变化的业务需求和市场波动，同时也确保遵守记录管理政策和行业标准。通过各种事实资产和尖端技术的无缝集成，尖端事实集成结构为创新、量身定制的客户体验和可持续的积极优势奠定了基础，使企业在不断增长的数据中心环境中获得持续的成功。