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# 什麼是數據集成以及為什麼它對您的業務很重要？

已發表: 2021-12-22

每個企業每天都會產生大量數據。 典型的企業使用多個本地系統和數百個應用程序來存儲企業數據。 因此，數據是當今企業蓬勃發展的最重要組成部分之一。

現在，雖然企業每秒都在產生大量數據，但如果沒有得到充分的管理和集成，這些數據將毫無用處。 大量數據可能會堆積起來，最終變得無法管理。 這就是數據集成發揮作用的地方。

該過程已成為整個數據治理過程中的主要組成部分之一。 隨著及時共享現有數據的需求不斷增加，企業採用數據集成的頻率越來越高。

數據集成過程通常涉及一些常見元素，包括主服務器、數據源網絡以及從主服務器訪問數據的用戶。 利用這一數據集，企業可以做出更好的決策，推動更好的客戶體驗，並協調部門以更好地協同工作。

因此，事不宜遲，讓我們了解數據集成的概念以及為什麼它是企業的下一件大事。

## 什麼是數據集成？

數據集成是將來自不同來源的數據組合到一個單一且統一的視圖中的過程。 集成從攝取過程開始，並使用 ETL 方法從不同來源提取、轉換和加載數據到統一視圖中。 數據集成最終使分析工具能夠產生可操作、有效的商業智能。

例如，客戶數據集成涉及從不同的業務系統（如銷售、營銷和帳戶）中提取有關每個客戶的信息，然後將這些信息組合成一個客戶視圖，用於報告、分析和客戶服務。

數據集成可以整合各種類型的數據——結構化、非結構化、批處理和流式數據——從庫存數據庫的基本查詢到復雜的預測分析，無所不包。

現在我們知道什麼是數據集成，讓我們來看看在您的業務中使用數據集成的好處。

## 為什麼數據集成很重要？

對大數據集成的需求不斷增長。

據 Global News Wire報導，數據集成市場預計將從 2021 年的 116 億美元增長到 2026 年的 196 億美元，複合年增長率為 11%。

無論是組織希望在合作夥伴之間合併數據庫，還是政府部門希望消除部門之間的數據孤島，數據集成系統都可以在減輕繁瑣的數據操作方法方面發揮重要作用。

因此，在這一點上，以下是為您的業務使用數據集成解決方案的一些優勢。

1. 提高效率並節省時間：當公司將數據集成等技術集成到其業務流程中時，它會顯著減少準備和分析數據所需的時間。 統一視圖的自動化還消除了手動收集數據的需要。

在這些任務上節省的時間可用於分析和執行，以提高組織的生產力和競爭力。

2. 減少錯誤：在公司的數據資源方面，有很多事情需要跟上。 要手動收集數據，員工必須了解他們可能想要探索的每個位置和帳戶。 此外，他們甚至必須在開始確保他們的數據集準確和完整之前安裝所有必要的軟件。 如果添加了一個數據存儲庫，而該員工不知道，他們將擁有一個不完整的數據集。

數據集成到位後，您的員工可以在需要時訪問最準確和實時的數據。 它還減少了繁瑣的手動工作和數據操作，從而最大限度地減少錯誤。

3. 幫助做出更明智的業務決策：數據集成允許企業內部的業務流程透明。 數據集成系統可以靈活地以企業想要的任何方式在不同的內部系統中使用數據。 這使他們能夠清楚地理解數據。 因此，任何關於業務流程的決定都可以快速而巧妙地做出。

4. 改善協作： 每個部門的員工——有時在不同的物理位置——都需要訪問公司的業務項目數據。 此外，幾乎每個部門的員工都在改進和生成其他業務所需的數據。

通過集成數據，每個人都可以訪問整個組織的數據的統一視圖。 這提高了整個組織的協作和統一性。

5. 提供更有價值的數據：數據集成過程 i 隨著時間的推移提高了企業數據的價值。 隨著數據被集成到集中存儲系統中，質量問題得到識別並實施改進，從而產生更準確的數據——質量分析的基礎。

## 用於數據集成的技術

當數據來自外部和內部來源時，就會出現對大數據集成的需求。 這是使用不同類型的數據集成技術實現的，具體取決於數據源的複雜性、差異和數量。

讓我們一一了解不同類型的數據集成技術，看看它們如何幫助改進商業智能流程。

1. 數據整合：數據整合將來自不同來源的數據結合起來，創建一個集中的數據存儲庫。 然後將這個集中的存儲庫用於各種目的，例如數據分析和報告。

將數據整合與其他數據集成技術區分開來的一個關鍵因素是數據延遲。 數據延遲定義為從不同來源檢索數據並將其傳輸到數據存儲所需的總時間。

更短的延遲期意味著更新鮮的數據可用於數據存儲中的商業智能和分析。

根據用於數據集成的技術和您的業務需求，這種延遲可能從幾秒到幾小時不等，甚至更長。 然而，隨著數據技術的進步，可以近乎實時或實時地整合數據並將更改傳輸到目的地。

2. 數據傳播：數據傳播使用應用程序在事件驅動的基礎上將數據從一個位置複製到另一個位置。 企業數據複製 (EDR) 和企業應用程序集成 (EAI) 可用於數據傳播。
雖然 EDR 更常用於在兩個數據庫之間傳輸數據，但 EAI 為兩個系統之間的業務事務處理等目的提供了一個鏈接。

3. 數據聯合：這種技術創建了一個虛擬數據庫，可以整合來自不同來源的數據。 然後，用戶將虛擬數據庫用作組織中所有數據的單一事實來源。

在這種技術中，數據抽像被完成以創建用於數據檢索和訪問的統一用戶界面。 因此，每當應用程序或用戶查詢虛擬數據庫時，查詢都會發送到相關的底層數據源。

換句話說，數據在數據聯合中按需提供。

4. 數據倉庫：這種類型的數據集成涉及使用公共存儲區域來清理、格式化和存儲數據。 在這種技術中，來自整個組織的所有應用程序的數據都被複製到數據倉庫中。 從這裡，數據分析師可以查詢它。

在倉庫而不是源應用程序上查詢數據意味著分析師不必擔心影響應用程序或軟件的性能。

此外，數據分析師可以在一個集中的單一位置查看所有數據，這意味著他們可以檢查數據的準確性和一致性。

5. 中間件數據集成：中間件數據集成涉及在源系統和中央數據存儲庫之間使用中間件應用程序。 中間件有助於在將數據發送到存儲庫之前驗證數據，存儲庫可以是雲數據倉庫或數據庫。

[另請閱讀：企業數據科學與分析完整指南]

## 現實世界中的數據集成用例

整合數據是發掘其真正潛力的第一步。 當公司將所有信息集中在一個地方時，就有可能在其中找到最準確和最重要的見解。
大多數行業現在都在使用數據集成軟件，主要包括醫療保健、電信和零售業。 這些行業正在採用數據集成技術來改進他們的業務流程，這就是他們獲得競爭優勢的原因。

以下是一些數據集成的真實用例，展示了該技術如何幫助不同部門和行業的企業。

1. 醫療保健：治療患者需要最大程度的照顧並了解他們的治療史。 以前，患者數據過去常常跨系統傳播，這最終損害了護理。 然而，隨著數據集成，醫院已經開始將盡可能多的數據集成到一個單一的綜合記錄中。 這反過來又改善了患者的治療效果，提高了健康水平，並降低了成本。

2. 零售：零售商每天都要處理大量數據。 因此，他們的績效跟踪完全取決於將所有相關數據放在一個地方。 數據集成使零售商能夠在其不同的網點和渠道中順利管理銷售、庫存和其他重要指標。

3. 金融：金融業已開始採用數據集成來預防和檢測欺詐、衡量信用風險、最大化交叉銷售/追加銷售機會並留住有價值的客戶。

[另請閱讀：機器學習如何幫助金融科技行業的金融欺詐檢測]

4. 營銷：營銷是數據集成變得重要的另一個領域。 它涉及在預定時間向正確的受眾發送信息。 如果事情沒有得到很好的調整，營銷活動很快就會失敗。

如果沒有適當的集成渠道和數據集成工具，就不可能管理數千甚至數百萬消費者的信息。 它可能導致令人失望的活動和浪費營銷預算。 集成數據是使其保持最新和有條理的唯一方法。

5. 電信：優質的客戶服務在電信中至關重要，因此數據集成很重要。 整合來自各種來源的數據提供了公司和客戶關係的 360 度視圖。 可以識別和糾正導致客戶滿意度低和更多客戶服務請求的問題。

## 數據集成的挑戰

數據管理團隊在數據集成方面遇到的常見挑戰包括統一不一致的數據孤島、跟上不斷增長的數據量以及解決數據質量問題。 在具有全球業務的組織中，需要集成的系統的數量和分佈式特性增加了複雜性。

數據量繼續快速增長，而且隨著物聯網的進一步發展和低成本雲對象存儲服務的使用增加，這種增長只會越來越大。

數據集成軟件對於實現所有數據的全部潛力至關重要，但成功管理和規劃所需的集成工作是一個複雜的過程。

因此，以下是組織在構建集成系統時面臨的一些常見挑戰：

1. 部署和使用複雜：開始數據集成可能是一項令人生畏的任務。 對於具有分佈式數據孤島且沒有單一數據真實來源的大型組織而言尤其如此。 希望讓每個人都可以訪問數據的企業需要一種數據集成策略，以確保數據治理並滿足安全要求，同時使數據集成過程簡單且可擴展。

2. 新來源的數據：新系統生成不同類型的數據，例如來自視頻、傳感器和物聯網設備等不同來源的實時或非結構化數據。 弄清楚如何快速調整您的數據集成基礎架構以滿足集成所有這些數據的需求對您的業務至關重要。 但是數據的數量、速度和新格式帶來了新的挑戰。

3. 跟上數據集成：一旦集成系統啟動並運行，您的任務還沒有完成。 對於數據團隊而言，將數據集成工作與最佳實踐保持一致並根據組織和監管機構的最新要求變得至關重要

4. 新的數據類型可能具有挑戰性：物聯網設備或傳感器等不同系統生成的數據類型越來越多。 制定靈活的集成策略來集成這些新興數據類型非常重要。 然後，您可以利用從這些系統發出的數據中獲得的洞察力。

## Appinventiv 如何幫助數據集成？

在公司內利用數據集成的優勢是無窮無盡的。 從提供對所有部門業務趨勢和績效的清晰洞察到改善客戶體驗，數據集成的實施可以提高您的業務熟練度。

在 Appinventiv，我們經驗豐富的專業團隊將幫助您為您的企業實施自動化數據集成軟件，同時應對所有數據挑戰。

憑藉我們的專業知識，無論數據的類型、格式、來源或位置如何，您都可以為您的企業創建現代數據架構。

因此，如果您想在您的業務中實施數據分析解決方案，您可以諮詢並聘請我們的專家。 我們將滿足您的所有需求！

## 常見問題

#### Q. 簡單來說什麼是數據集成？

A. 數據集成是將來自不同來源的數據整合到單個數據集中以實現統一視圖的過程。

#### 問：如何使用數據集成？

A. 在典型的數據集成過程中，客戶端向主服務器發送數據請求。 然後，主服務器從內部和外部來源獲取所需的數據。 數據從源中提取，然後合併到一個統一的視圖中。 這將返回供客戶使用。

#### 問：為什麼數據集成很重要？

A. 數據集成將來自不同系統的數據匯集在一起，使其對您的業務更有價值。 它可以幫助您的員工更好地協同工作，並為您的客戶做更多的事情。

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