数据集成介绍

数据集成的重要性在于它为在数据管理和分析领域获得深入见解打下了基础。在当今以数据为驱动的世界中，快速收集和协调数据的能力至关重要，这些数据不断增长，来源多样，复杂度不断提高。

本章将深入探讨数据集成的概念，探讨其原则、重要性以及对日常工作的影响，以应对我们日益数据中心化的世界。

我们将讨论以下主题：

• 定义数据集成
• 介绍现代数据堆栈
• 数据文化与战略
• 数据集成技术、工具和技术

定义数据集成

数据集成是将来自多个来源的数据进行组合，以帮助企业获取见解并做出明智的决策的过程。在大数据时代，企业定期产生大量结构化和非结构化数据。要充分认识这些信息的价值，必须以能够进行高效分析和解释的格式将其纳入。

以提取、转换和加载（ETL）处理为例，该过程包括多个阶段，包括数据提取、转换和加载。提取涉及从各种来源（如数据库、数据湖、API或平面文件）收集数据。转换包括清理、丰富和转换提取的数据为标准化格式，使其更易于组合和分析。最后，加载是指将转换后的数据传输到目标系统（如数据仓库），供相关利益相关者存储、访问和分析。

数据集成过程不仅涉及处理不同的数据类型、格式和来源，还需要解决数据质量、一致性和安全性等挑战。此外，数据集成必须具有可伸缩性和灵活性，以适应不断变化的数据格局。以下图示了数据集成的范围。

理解数据集成作为一个过程对于企业有效利用其数据的力量至关重要。

警告

数据集成不应与数据摄取混淆，数据摄取是从各种来源移动和复制数据，并将其加载到数据层的第一步骤中，以最小的转换。数据摄取是数据集成的必要但不充分的步骤，后者涉及额外的任务，如数据清洗、丰富和转换。

一个设计良好、执行良好的数据集成策略可以帮助组织打破数据孤岛，简化数据管理，并为更好的决策提供宝贵的见解。

现代数据驱动企业中数据集成的重要性

数据集成在当今数据驱动的企业中至关重要，不可低估。随着组织越来越依赖数据来指导他们的决策、运营和目标，连接不同的数据源的能力变得越来越重要。以下原则强调了数据集成在当今数据驱动企业中的重要性。

组织和资源

对于试图利用其数据的力量并做出明智决策的企业来说，数据集成在当今竞争激烈的商业市场中至关重要。打破数据孤岛是这个过程中的一个重要部分，因为断开的和不可用的数据可能阻碍合作、生产力和获取宝贵见解的能力。数据孤岛通常在组织内不同部门或团队单独存储其数据时出现，导致对可用信息的理解和分析缺乏凝聚力。数据集成通过将来自多个来源的数据集中在一个中心区域，促进了企业范围内的平滑访问和分析。这不仅鼓励了更大范围的团队沟通和协作，而且建立了一个数据驱动的文化，这有可能极大地提高整体业务绩效。

数据集成的另一个方面是简化数据管理，这简化了数据处理流程并消除了手动合并来自多个来源的数据的需要。通过自动化这些过程，数据集成减少了错误、不一致性和重复的风险，确保利益相关者可以访问准确和及时的信息，从而使组织能够做出更明智的决策并更有效地分配资源。

数据集成的另一个额外好处是能够从流媒体来源（如物联网设备和社交媒体平台）实时获取有用的见解。因此，组织可以更快速、更有效地对市场变化、消费者需求和运营问题做出反应。实时数据也可以帮助企业识别趋势和模式，使其能够做出积极的决策并保持竞争力。

为了获得可信的数据

考虑到对公司良好决策的重要性，通过整合来自各种客户接触点的数据来提升客户体验是至关重要的。通过这种方式，企业可以获得对客户的全面了解，从而能够提供个性化的体验和有针对性的营销活动。这可能导致客户满意度、收入和忠诚度的增加。

同样，质量改进涉及数据清理、丰富和标准化，这可以显著提高数据的质量。高质量的数据对于准确可靠的分析至关重要，从而导致更好的业务结果。

最后，有必要考虑治理和遵守法律方面的问题。数据集成帮助组织遵守数据保护法规，如《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法》（CCPA）。通过将数据集中在一个中心位置，企业可以更有效地跟踪、监控和控制对敏感信息的访问。

战略性决策解决方案

有效的数据集成使企业能够全面了解其数据，这对于做出明智决策至关重要。通过结合来自不同来源的数据，组织可以发现难以以其他方式识别的隐藏模式、趋势和见解。

此外，通过数据集成，您可以让组织从不同来源汇总数据，从而发现新的见解并促进创新。

以下图示了数据集成在现代商业中的位置。

公司可以利用这些见解来开发新产品、服务和商业模式，推动增长和竞争优势。

将数据集成与其他数据管理实践区分开来

围绕数据的话题非常广泛，很容易在这个生态系统中迷失方向。我们将尝试澄清一些当前使用的可能或可能不是数据集成一部分的术语：

数据仓库：数据仓库是指从各种来源收集、存储和管理大量数据的过程，存储在一个集中的存储库中。虽然数据集成是构建数据仓库的关键组成部分，但后者还涉及额外的任务，如数据建模、索引和查询优化，以实现高效的数据检索和分析。

数据迁移：数据迁移是将数据从一个系统或存储位置转移到另一个系统或存储位置的过程，通常发生在系统升级或整合期间。虽然数据集成可能涉及一些数据迁移任务，如数据转换和清洗，但数据迁移的主要目标是在不从根本上改变其结构或内容的情况下移动数据。

数据虚拟化：数据虚拟化是一种数据管理方法，允许组织从不同来源访问、聚合和操作数据，而无需进行物理数据移动或存储。这种方法提供了统一的、实时的数据视图，使用户能够更明智地做出决策，而不需要传统数据集成技术的复杂性。

数据联合：数据联合是数据虚拟化的一个子集技术，它提供了一个统一的数据视图，来自多个来源的数据无需在中心存储库中进行物理移动或存储即可展示。主要涉及将自主数据存储虚拟化为一个更大的单一数据存储，通常关注关系型数据存储。这与数据虚拟化形成对比，后者更加灵活，可以处理从关系数据库管理系统到NoSQL等各种类型的数据。

数据同步：数据同步是在不同位置或系统中维护多个数据副本之间的一致性和准确性的过程。数据同步确保对一个数据源进行的更改自动反映在所有其他副本中。虽然数据集成可能涉及一些同步任务，但其主要重点是将多个来源的数据合并成一个统一视图。

数据质量管理：数据质量管理是在数据生命周期内维护和提高数据的准确性、一致性和可靠性的实践。数据质量管理包括数据清洗、去重、验证和丰富。虽然数据质量是数据集成的一个重要方面，但它是一个更广泛的概念，涵盖了几个其他数据管理实践。

数据仓库：数据仓库建模是一种设计企业数据仓库的方法，由Dan Linstedt提出。它是一种细节导向的混合数据建模技术，结合了第三范式（3NF）的最佳方面、我们将在第4章《数据源和类型》中介绍的维度建模以及其他设计原则。数据仓库建模的主要重点是创建一个灵活、可扩展和适应性强的数据架构，能够适应快速变化的业务需求并轻松集成新的数据源。

通过区分这些相关的数据管理实践，我们可以更好地理解数据集成在现代数据堆栈中的独特角色。数据集成对于企业从多样的数据源中获取有价值的见解至关重要，确保信息准确、及时并且易于访问，以支持决策。

数据集成面临的挑战

数据集成是一个复杂的过程，需要企业和数据服务应对各种挑战，以有效地将来自多个来源的数据整合并创建一个统一的视图。

技术挑战

随着组织规模的增长，数据的种类和数量也增加，技术复杂性也随之增加。应对这一挑战需要综合性的方法，以确保对所有数据类型的无缝集成：

• 数据异构性：数据具有各种格式、结构和类型，这可能使得将其整合变得困难。将结构化数据（如来自关系数据库的数据）与非结构化数据（如文本文档或社交媒体帖子）相结合，需要先进的数据转换技术来创建统一的视图。
• 数据量：今天企业和数据服务处理的数据量之大可能令人生畏。涉及到千兆字节或拍字节数据的大规模数据集成项目需要可伸缩和高效的数据集成技术和工具，以处理这些量而不影响性能。
• 数据延迟：为了使业务能够及时做出选择，实时或准实时的数据集成变得至关重要。然而，将来自众多来源的数据进行低延迟集成可能会很困难，特别是在处理大量数据时。为了减少延迟并快速访问集成数据，数据服务必须使用实时数据集成方法和技术。

行业良好实践

为了克服诸如数据异构性、数据量和数据延迟等技术挑战，组织可以利用云技术提供的可伸缩性、灵活性和速度。基于云的解决方案还可以降低基础设施成本和维护工作量，使组织能够专注于其核心业务流程。

完整性挑战

一旦实施了数据捕获，最好是在设置过程中，保持数据完整性就变得重要了，以确保基于可靠的指标做出准确的决策。此外，还必须确保合适的人可以访问适当的数据：

• 数据质量：确保数据质量是数据集成过程中的一项重要挑战。糟糕的数据质量，如缺失、重复或不一致的数据，可能会对集成数据集导致的见解产生负面影响。企业必须实施数据清洗、验证和丰富技术，以在整个集成过程中维护和提高数据质量。
• 数据安全和隐私：确保数据安全和隐私在数据集成过程中至关重要。企业必须遵守数据保护法规，如GDPR或《健康保险可移植性与责任法》（HIPAA），同时整合敏感信息。这一挑战需要在集成过程中实施数据加密、访问控制机制和数据匿名化技术，以保护敏感数据。
• 主数据管理（MDM） ：实施MDM对于确保非交易性数据实体（如客户、产品和供应商）的一致性、准确性和可追溯性至关重要。MDM有助于创建一个真实数据的单一来源，减少数据重复，并在数据集成过程中确保不同系统和数据库的数据准确性。MDM策略还有助于将来自不同来源的各种数据模型进行对齐，确保所有集成系统使用一致的主数据集，这对于有效的数据分析和决策至关重要。
• 引用完整性：维护引用完整性涉及确保不同数据库中的数据之间的关系得以保持并在集成过程中保持一致。这包括确保外键准确可靠地指向相关表中的主键。实施引用完整性控制是避免数据异常和完整性问题的关键，如孤立记录或不一致的数据引用，这可能导致不准确的数据分析和商业智能结果。

知识挑战

实施和维护全面的数据集成平台需要随着时间的推移建立、积累和保留知识和技能：

• 集成复杂性：从各种来源、系统和技术集成数据可能是一项重大任务。为了简化和减少复杂性，企业必须使用强大的数据集成工具和平台，处理多个数据源和集成协议。
• 资源限制：数据集成项目通常需要专业的数据工程师和架构师，以及特定的工具和基础设施。企业可能会面临资源限制，例如经验不足的员工、预算限制或基础设施不足，这可能会阻碍数据集成项目的进行。

通过理解和解决这些问题，企业可以制定有效的数据集成策略，实现其数据资产的全部潜力。实施强大的数据集成流程将使企业能够获得有用的见解并做出更好的决策。

引入现代数据堆栈

现代数据堆栈是一组工具、技术和平台的组合，旨在简化从多个来源提取、转换和加载数据到集中式存储系统的过程。这些堆栈组件通常根据公司的需求进行精确选择，因此不仅提高了简单性，而且成本效益显著。这个堆栈使企业能够管理、分析并从其数据中获取见解，以做出明智的决策。当前数据堆栈的组件可以在以下图示中进行广泛分类。

首先，识别涵盖数据完整性识别、捕获和测量的组件是至关重要的，这些组件将被集成到数据平台中。现代数据堆栈以其众多组件为组织提供了一个灵活和可扩展的框架，用于管理和从数据中获取价值。通过采用合适的工具、技术和平台，组织可以创建一个支持其数据驱动决策和业务目标的强大数据生态系统。

数据来源

数据堆栈从数据来源开始，这些来源可以包括关系数据库、NoSQL数据库、平面文件、API或由传感器或设备生成的数据流。这些来源负责生成原始数据，这些数据将在现代数据堆栈中被摄取、处理和存储。

TIP

数据来源是现代数据堆栈的起点，提供将被摄取、处理和存储在堆栈内的原始数据。组织应该识别和评估其现有和潜在的数据来源，以确定其对业务目标的相关性、质量和可用性。

数据摄入

数据摄入指的是从各种来源移动和复制数据，并将其加载到数据层的第一步中，最小化转换。数据摄入可以与实时流、变更数据捕获、API或批处理一起使用。摄入是确保平稳和高效数据传输过程的第一步。工具如Airbyte或Fivetran可以帮助构建这一层。

存储

现代数据堆栈包括各种存储技术，用于管理和存储数据。存在各种存储选项，从主要提供性能方面的高效存储和在分析方面提供非专门化冗余的解决方案，但能够适应不同情况，到针对各层（如数据仓库）所需的数据交汇的高性能的更专业化的解决方案。数据存储的选择取决于组织的具体要求和所管理数据的类型。像MinIO、Ceph或Scality这样的分布式对象存储系统，符合S3 API，可以作为存储层的良好基础。

转换

数据转换是将来自不同来源的数据结合起来创建统一视图的过程。这个过程涉及数据清洗、验证、丰富和转换（过滤、映射、查找、聚合等），以确保数据的一致性和质量。在这个阶段，数据转换起着至关重要的作用。它促进了各种数据类型和格式在系统和应用程序之间的传输和同步。这一步通常被称为数据集成。像dbt或Spark这样的计算引擎可以帮助处理您的数据。

注意

转换是现代数据堆栈的关键组成部分，因为它确保了摄取的数据在分析和使用中是一致和标准化的。组织应根据其业务需求和目标系统规范定义其转换逻辑和规则。

消费

数据消费可以采取各种形式，采用不同的方法来分析和可视化信息以满足不同的目的。数据消费的三种常见方法包括报告/仪表板、数据科学和企业绩效管理（EPM）。

提示

消费是现代数据堆栈的最终目标，因为它使组织能够分析和可视化其集成数据以满足各种目的。组织应根据其分析需求和能力选择适当的工具和方法进行数据消费。

管理和监控

工作流管理和监控确保流程的顺利执行和准确信息的及时传递。工作流管理侧重于设计、自动化和协调各种任务，简化流程，最小化错误的风险。另一方面，监控维护着数据集成工作流的有效性和可靠性。通过持续跟踪数据集成任务的进度，监控有助于识别潜在的瓶颈、性能问题和数据不一致。这种实时监控使组织能够积极地解决问题，确保数据质量。

数据治理和可观察性

规定数据收集、存储和使用的一套政策、方法和实践被称为数据治理。它解决了数据质量、安全性、隐私和合规性等问题，以确保数据准确、一致且可供授权用户访问。一个良好执行的数据治理结构可以帮助企业保持数据信任，降低风险，并提高决策能力。

可观察性，另一方面，是指监视和理解数据生态系统的许多组成部分的能力。监视和可视化指标、日志和跟踪是必要的，以了解数据管道、系统和应用程序的性能、可靠性和功能。有效的可观察性使组织能够积极地识别和解决问题，最大限度地利用资源，并确保其基础设施中的持续数据流。与监控不同，可观察性关注的是组织内数据的质量和使用，而不是技术因素。在许多情况下，像DataHub这样的工具在实现可观察性方面非常有帮助。

云技术在现代数据堆栈中的作用

与传统的本地解决方案相比，云技术在塑造现代数据堆栈方面发挥了重要作用，为组织提供了更大的灵活性、可扩展性和成本效益。然而，云策略不仅限于公共云，还可以通过私有云中的各种解决方案来实施。以下几点突出了云技术在现代数据堆栈中的重要性：

可扩展性： 云服务提供了几乎无限的可扩展性，使企业能够快速、轻松地调整其计算、存储和处理能力，以满足其需求。这种适应性帮助企业避免了过度配置，并确保他们只支付他们使用的资源。

成本效益： 通过采用基于云的基础设施和服务，组织可以减少硬件、软件和维护方面的资本成本。云提供商的按需付费模式有助于企业更好地管理其运营成本，同时受益于尖端技术和功能。

速度和敏捷性： 基于云的解决方案使企业能够快速配置和部署新的数据堆栈组件，从而使它们能够更快地响应不断变化的业务需求。企业可以利用云服务尝试新的工具和技术，而不必支付大笔的基础设施费用。

全球可用性： 云公司在全球多个地区设有数据中心，保证用户具有最小的延迟和高可用性。通过全球化的存在，企业可以将数据存储和处理更靠近他们的客户，提高性能和用户体验。

集成和互操作性： 基于云的数据堆栈组件设计得与其他云服务顺畅交互，使得跨多个平台连接和协调数据活动变得更加容易。这种兼容性使数据处理更加流畅和高效。

托管服务： 云服务提供商为各种数据堆栈组件提供托管服务，如数据集成、转换、存储和分析。这些托管服务处理底层基础设施、维护和更新，使企业能够专注于重要的业务流程，并从其数据中获取价值。

安全性和合规性： 云公司大力投资于安全性和合规性，确保其服务符合行业标准和法规。组织可以通过使用基于云的服务来保护其数据，并遵守数据保护要求，从而受益于高级安全功能，如加密、身份和访问控制以及网络安全。

工具和服务生态系统： 云生态系统拥有各种各样的工具和服务，旨在满足现代数据堆栈的需求。这个多样化的生态系统使企业能够为其个别用例和目标选择最佳的工具和解决方案，促进创新并推动增长。

明显地，云技术已经改变了现代数据堆栈，为企业提供了管理其数据资产所需的灵活性、可扩展性和成本效益。通过实施基于云的解决方案，组织可以构建一个强大、灵活和安全的数据堆栈，支持数据驱动的决策和业务目标。

从传统到基于云的解决方案的数据堆栈评估

多年来，数据堆栈发生了显著变化，从传统的本地解决方案转向基于云的技术。管理快速增长的数据量的需求，以及对实时数据处理和分析日益增长的需求，推动了这种变化。

传统数据堆栈

在数据管理的早期阶段，组织主要依赖于单片式的本地解决方案，例如关系型数据库和数据仓库。这些系统设计用于处理结构化数据，通常在可扩展性、灵活性和集成能力方面存在限制。数据集成和处理任务通常通过ETL过程来执行，这些过程往往耗时且资源密集。

大数据技术的出现和数据湖架构

大数据技术的出现，如Hadoop和NoSQL数据库，标志着数据堆栈景观发生了重大变化。这些技术旨在处理大量的非结构化和半结构化数据，为组织提供了处理和分析各种数据来源的能力。分布式处理系统的实施显着增强了对大规模数据集的处理和检查能力。

随着存储和处理各种类型数据的需求日益增长，数据湖成为传统数据仓库的流行替代方案。数据湖是大规模存储库，可以以其原生格式存储原始、未加工的数据，提供更大的灵活性和可扩展性。组织开始采用数据湖架构来适应他们正在处理的多种数据类型和来源，从而使他们能够执行更高级的分析并得出更深层次的洞察。

基于云的解决方案

随着云计算的普及，企业开始使用基于云的服务来构建和管理其数据堆栈。与传统选项相比，云具有各种优势，包括几乎无限的可扩展性、成本效益以及访问多样化的工具和服务。基于云的数据存储解决方案在云上存储数据的方法上变得越来越受欢迎，而托管服务提供可扩展的数据仓库和分析能力。

现代数据堆栈

现代数据堆栈汲取了以往版本的累积进步，利用每个堆栈的最佳方面来提供优化的解决方案。这种现代化的数据管理方法非常灵活，保证了其在当今快速变化的技术场景中的相关性和适应性。物联网的引入是改变现代数据堆栈的关键发展。随着全球数十亿个连接设备不断产生大量数据，物联网推动了对高效可扩展的流媒体解决方案的需求。这些系统专门用于处理实时数据，使企业能够根据当前事实做出更加理性的决策。现代数据堆栈还强调数据质量、治理和安全性，确保企业可以信任和成功管理其数据。

采用现代数据堆栈方法的好处

采用现代数据堆栈方法为组织带来了许多好处，使它们能够利用数据管理、集成和分析领域的最新技术和最佳实践。采用现代数据堆栈的一些关键好处包括以下几点：

可扩展性： 现代数据堆栈建立在基于云的技术之上，提供几乎无限的可扩展性，使组织能够处理不断增长的数据量而不必担心基础架构的限制。随着数据需求的增长或波动，现代数据堆栈可以轻松扩展或缩减以适应这些变化，确保性能和成本效益最佳。

灵活性： 现代数据堆栈旨在容纳多样化的数据来源和类型，为组织提供了集成和处理来自各种系统和格式的数据的能力。这种灵活性使组织能够从各种数据中获取见解，支持更全面和明智的决策。

敏捷性： 通过利用现代数据堆栈工具和服务，组织可以加快其数据集成、转换和分析过程，使其能够迅速应对不断变化的业务需求和市场状况。这种敏捷性帮助组织保持竞争力，并适应快速变化的业务环境。

成本效益： 基于云的技术构建的现代数据堆栈的采用使组织能够利用按需付费的定价模型，消除了昂贵的本地基础设施投资的需求。这种成本效益使组织能够优化其数据管理支出，并更有效地分配资源。

改善数据质量和治理： 现代数据堆栈强调数据质量、治理和安全的重要性。通过采用最佳实践和利用先进的数据质量工具，组织可以确保其数据准确、完整和一致，从而产生更可靠的见解和决策。

实时数据处理和分析： 现代数据堆栈使组织能够实时处理和分析数据，使其能够根据发生的事件和趋势做出反应。这种能力对需要根据最新数据做出及时决策的企业特别有价值，例如金融、营销和运营领域的企业。

易用性和协作： 现代数据堆栈工具和服务通常设计时考虑了用户友好性和协作性，使团队更容易合作并访问他们需要的数据。这种易用性和协作有助于组织打破数据孤岛，培育更具数据驱动文化。

采用现代数据堆栈方法为组织带来了许多好处，包括可扩展性、灵活性、敏捷性、成本效益、改善数据质量、实时分析和易用性。通过采用现代数据堆栈，组织可以构建一个强大而敏捷的数据基础架构，支持其数据驱动的决策和业务目标。

接下来，我们将讨论文化和战略。

数据文化和战略

在当今的企业环境中，数据已经成为企业获取见解、做出明智决策并保持竞争优势的关键工具。公司必须了解其现有和未来的数据文化，并制定明确定义的数据战略，以充分利用其数据的力量。数据管理有不同的技术，各自具有优缺点。本节将探讨几种数据管理策略、数据中心化概念以及企业如何将数据用作服务、产品或网格。

数据文化

在进行涉及公司数据平台或系统的工作之前，一个关键的第一步是评估组织数据文化心态的现状和期望状态。以下是一些不同的数据中心文化。

数据无政府状态

数据无政府状态指的是企业运营专业人员对其IT部门的支持不满，因此创建和管理自己的非官方数据库或"影子IT"。在这种方法中，数据分散在各种系统、部门和个人之间，没有任何集中的控制或治理。虽然数据无政府状态为各个团队提供了灵活性和自主权，但它可能导致不一致性、重复和数据孤岛，使得很难获得组织数据景观的全面视图。

数据君主制

数据君主制将数据管理集中在一个单一的权威下，通常是IT部门或专门的数据团队。这种方法确保了数据的一致性和标准化，但可能会妨碍敏捷性，并减慢业务用户的数据访问速度，他们通常必须依赖中央机构进行数据请求。

数据贵族制

在数据贵族制中，来自不同部门的多个数据管理者共享管理数据的责任。这种方法平衡了集中化和分散化，允许更好地在组织内进行协作和数据共享，同时保持一定程度的控制和治理。

数据民主制

数据民主制赋予所有员工根据其工作职能随时访问和使用数据的权力。这种方法培养了数据驱动的文化，鼓励创新，并改善了组织内的决策。然而，它需要健全的数据治理政策和实践来确保数据质量、安全性和合规性。

数据管理策略

当前，数据存在于您的组织中，您的目标是促进承诺增加和增强结构化。在这种情况下，建立与数据管理相关的方法是有利的：

• 数据中心化： 数据中心化方法将数据置于企业的中心位置。在这种方法中，数据被视为一种有价值的资产，其质量、可访问性和安全性至关重要。通过实施数据中心化策略，公司可以加速创新，提高运营效率，并改善客户体验。
• 数据即服务（DaaS）： DaaS 是一种概念，通过基于云的平台向客户提供按需交付数据。这种策略使企业能够即时访问并合并来自多个来源的数据，无需设置或维护基础架构。DaaS通过仅向企业收取其消耗的数据费用来实现更快的决策、更好的协作和更低的成本。
• 数据即产品（DaaP）： 将数据视为产品涉及将数据打包销售给客户或合作伙伴。公司可以通过向外部方提供有价值的见解、分析或数据集来实现数据商业化。这种方法可以创造新的收入来源，并增加组织的市场价值。然而，它也需要强大的数据治理和安全措施来保护敏感信息，并确保符合数据保护法规。
• 数据网格： 数据网格是一种分散的数据架构，将数据所有权和管理分配到组织内不同的领域或团队中。这种方法打破了数据孤岛，促进了协作，同时仍保持数据治理和安全性。数据网格使组织能够高效扩展其数据基础架构，并利用数据作为创新和增长的战略资产。

组织必须仔细评估其数据管理需求、内部能力和战略目标，以确定最适合其当前和未来数据文化的数据公司战略方法。通过采用数据中心化的思维方式，并利用创新的数据模型，如DaaS、DaaP和数据网格，公司可以充分利用其数据的潜力，推动在当今竞争激烈的商业环境中的增长、创新和成功。

接下来，我们将讨论数据集成技术、工具和技术。

数据集成技术、工具和技术

数据集成是一个复杂的过程，需要使用多种工具和技术，从不同的来源中提取、转换和加载数据到一个集中的位置。在本章中，我们将讨论一些最重要的数据集成工具和技术，包括开源和商业解决方案，以及在选择正确的工具和技术进行数据集成项目时需要考虑的标准。

数据集成技术

数据集成是对需要 consolida 数据进行处理的组织而言是一个必不可少的过程，以获取见解并做出明智的决策。然而，该过程可能是异构的，特别是当处理来自不同来源的大量数据时。数据集成涉及从多个来源提取数据、将其转换为一致的格式，并加载到一个中央位置。为了实现这一目标，组织需要使用各种工具和技术，这些工具和技术可以帮助它们简化流程并确保数据质量，从开源解决方案到商业工具。

数据集成架构概述了从源系统到目标系统处理和传输数据的多种方法。这些方法可以根据具体要求进行混合和匹配，考虑到最慢的转换方法将影响整体处理时间。

例如，批处理涉及在规则间隔时间内收集和处理大批量数据，适用于数据延迟不是问题的大型项目。微批处理是一种批处理的变体，以更短的间隔和更小的批量工作，适用于需要最小延迟但不需要实时处理的应用程序。另一方面，实时处理非常适合需要低延迟并且需要快速处理和评估数据的项目。增量处理适用于产生大量数据但随时间变化的数据只是其中一小部分的情况，从而降低了处理时间和一致性。

数据集成模式，如提取、加载和转换（ELT），指的是将数据转换和加载到目标系统的不同方式。ETL 是一种传统方法，面向批处理，并适用于数据质量和转换复杂的项目。相比之下，ELT 是一种现代方法，利用了目标系统的处理能力，并适用于数据转换相对简单的项目。

主要工具和技术概述

有各种各样的工具和技术可用于数据集成，每种都有其优点和局限性。以下是用于数据集成的一些关键工具和技术。

ETL 工具

ETL 工具是自动化 ETL 过程的软件应用程序；它们可以是基于代码或图形用户界面（GUI）的。这些工具帮助设计和执行 ETL 工作流程，映射源之间的数据元素，并转换数据。ETL 工具可以是基于本地或云端的，它们可能是商业的或开源的。

第一步涉及从源系统中提取数据。ETL工具使用连接器或API连接到这些源。在提取过程中，工具读取数据。第二步是最复杂的步骤；这是数据被转换为适合分析的格式/模型的步骤。这一步包括清洗、规范化、增强和过滤等操作。第三步也是最后一步是加载到目标存储系统，例如数据湖或数据仓库。

数据集成中间件

数据集成中间件是一种软件，为不同应用程序、数据库和平台之间的数据交换提供了标准化接口。数据集成中间件可以处理复杂的数据转换，还可以提供高级功能，如数据质量、数据治理和数据安全。中间件可以采用多种形式，最常见的是企业服务总线（ESB）。它可以用于集成不同的应用程序，例如客户关系管理（CRM）和企业资源规划（ERP）系统，以实现互操作性并促进数据交换。 以下是数据集成中间件的屏幕截图：

数据集成中间件可用于在源系统和中央数据存储库之间传输数据。

基于云的集成平台

基于云的集成平台为数据集成提供了基于云的基础架构，使组织能够访问和集成来自不同来源和应用程序的数据。基于云的集成平台可能比本地解决方案更具成本效益，而且它们还可以提供可扩展性和灵活性。 以下是基于云的集成平台的屏幕截图：

以下是这些平台通常的操作概述：

• 数据收集：该平台使用来自各种来源的连接器或API（包括本地数据库、云存储或SaaS应用程序）从私有数据中心、云平台或公共域等不同环境中收集数据。
• 数据处理：一旦收集到数据，就会对其进行转换、清理和规范化，以确保其格式和质量适合在集成平台内直接进行分析。这可能涉及对来自不同来源的数据进行过滤、聚合或合并。
• 数据传递：处理后的数据然后被推送到其目的地，可能是数据库、数据仓库或另一个用于进一步分析、报告或实时决策的业务应用程序。

数据虚拟化工具

数据虚拟化工具代表了数据管理的一种现代方法；它们使组织能够在不移动或复制数据的情况下访问和集成来自不同来源和应用程序的数据。数据虚拟化工具可以提供对数据的实时访问，它们还可以减少数据复制和存储成本。这些工具以其提供实时数据访问并减少与数据复制和存储相关的成本而脱颖而出。数据虚拟化工具的操作涉及几个关键步骤。

以下是数据虚拟化工具的屏幕截图：

以下是这些平台通常的操作概述：

• 数据源连接：该平台使用连接器或API与各种源建立连接，例如传统数据库、云存储解决方案、大数据系统和实时数据流。
• 虚拟数据层创建：该平台形成一个虚拟层，将数据从其源中抽象出来，使其能够无缝交互，就好像它来自一个统一的数据库，尽管它分散在各种不同的位置。
• 查询翻译和集成：该平台将查询转换成每个源的语言，并检索和集成数据，以统一格式呈现数据，而无需进行物理数据复制，从而减少存储成本和复杂性。

这种实时过程消除了数据复制或物理移动的需求，从而大大降低了与维护数据一致性相关的存储成本和复杂性。因此，数据虚拟化工具提供了一种灵活、高效和成本效益的数据集成方式，使组织能够更有效地利用其数据资产进行分析和决策。

它们可以采用不同的类型：

• 基于查询引擎的工具：这些工具设计有强大的查询引擎，可以实时从各种来源检索和集成数据。在需要跨多种数据环境立即访问数据的情况下，它们特别有用。
• 面向中间件的工具：作为中间件层，这些工具促进了数据源和应用程序之间的无缝连接。它们在不需要处理各种数据结构和格式的复杂性的情况下，起到了促进数据访问和操作的关键作用。
• 数据联邦工具：专门用于创建虚拟数据库，这些工具提供了来自多个源的数据的统一视图。

它们对于从不同的数据库和文件系统聚合数据，将其呈现为一个连贯的数据集非常宝贵。

数据质量工具

数据质量工具通过提供一系列功能来提高数据集成过程中数据的准确性、一致性、完整性和完整性，并通过提供一套功能来工作。

以下是维护和增强数据质量的主要步骤的简要概述：

• 数据剖析：通过识别模式、异常值和不一致性来分析现有数据，以了解数据的结构、质量和问题。
• 数据清洗：纠正或删除不正确、损坏、格式不正确、重复或不完整的数据。它包括错误校正、数据规范化和去重。
• 数据丰富：通过从外部来源附加相关信息来增强数据质量，提供更丰富、更全面的数据集。
• 数据验证：根据预定义的规则和约束检查数据的准确性和一致性，以确保其符合质量标准和业务要求。

这些工具自动化了数据质量过程的许多方面，极大地减少了手动工作量和人为错误的可能性，并且它们在确保用于分析和决策的数据可靠和有价值方面至关重要。这些工具可以是基于编码的工具、基于配置的工具和/或基于UI的工具。

开源和商业工具

数据集成工具和技术可以是商业的或开源的。商业工具需要获取使用权，以获得无限制的访问权限，包括当前和未来的功能，并确保供应商提供支持。开源解决方案由社区支持，有时也由服务公司支持。因此，相关成本直接与在使用这些解决方案的范围内需要的服务有关。

选择工具和技术时要考虑的因素

在为您的数据集成项目选择合适的数据集成工具和技术时，您需要考虑几个因素，包括数据来源的大小和复杂性、目标系统的处理能力、数据集成项目的要求，以及组织的预算和IT专业知识。以下是在选择工具和技术时要考虑的一些因素。

下表列出了在选择工具和技术时要考虑的因素。

类别	标准	描述
自适应架构	可扩展性	工具应该管理当前的数据量并为未来的增长做好准备。
	灵活性	解决方案必须支持各种数据格式、结构和不同的转换。
	集成能力	确保工具与各种来源和平台集成，提供标准化接口。
支持与维护		选择由可靠供应商支持的、具有强大支持和维护的工具。
治理与合规	数据治理特性	工具应包括数据血统、数据监护和目录管理，以进行一致、合规的管理。
	安全特性	优先考虑具有强大安全措施的工具，如加密、访问控制和审计。
	数据质量特性	寻找通过数据剖析、清洗和增强确保数据质量的工具。
公司战略	公司文化	考虑与组织的价值观和实践相一致的工具。
	团队专业知识	选择与团队技能相匹配或具有可管理的学习曲线的工具，以减少培训成本。
	使用便捷性	更倾向于具有用户友好界面的工具，适用于所有用户。
	成本	工具应该是负担得起的，考虑许可费用、实施和维护成本与预算相比。

选取最适合您的数据集成工具和技术时，必须考虑一系列因素，如数据源的大小和复杂性、目标系统的处理能力、项目需求以及组织的财务资源和技术知识。此外，评估自适应架构、治理与合规以及企业战略至关重要。通过仔细研究这些因素，您可以确保所选的工具和技术与您组织的文化环境、团队专业知识和财务限制相符，最终实现一个根据您的具体需求和目标量身定制的成功数据集成项目。

总结

企业需要数据集成工具和技术来最大化其数据资产的价值。通过了解数据集成的各种工具和技术，组织可以选择最佳方法，有效和高效地实现其数据集成目标。数据源的数量和复杂性、目标系统的处理能力、数据集成项目的要求以及组织的预算和IT能力都会影响数据集成工具和技术的选择。通过采用正确的数据集成工具和技术，组织可以确保其数据被准确、高效和安全地集成，从而使其能够做出数据驱动的决策，并在数据驱动的商业环境中获得竞争优势。

在下一章中，我们将深入探讨数据集成的演变，并调查为满足每个阶段要求而建立的各种结构。