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什么是数据集成?

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概述

我们自由共享和使用数据的能力经常受到互操作性挑战的困扰。数据集成可以用来缓解这个问题。许多企业和组织使用各种数据管理系统,这不可避免地意味着单个工作实体中存在多种数据格式。数据集成,简单来说就是将各种数据类型和格式组合到一个位置,通常称为数据仓库。数据集成的最终目标是生成有价值和可用的信息,以帮助解决问题并获得新的见解。


数据集成可用于任何和所有行业。将数据统一到单个数据源中所获得的回报可以并将帮助您访问数据集中未开发的信息。无论是政府部门希望消除部门之间的数据孤岛,还是希望在合作伙伴之间合并数据库的组织,数据集成都可以在减少繁琐的数据操作方法方面发挥重要作用。


如果数据只是放在那里,它就一文不值。在所有行业中,数据必须可供需要的人访问,然后才能充分发挥其潜力。集成数据可以帮助组织利用否则仍会隐藏的信息。这样做有助于加强部门之间的沟通、提供更好的客户服务、简化运营、改进决策并整体提高生产力。

数据集成能解决什么问题?

以下是数据集成可以帮助解决的一些问题。虽然数据集成可以解决的解决方案不限于此列表,但它们是当今许多技术和 IT 部门正在处理的一些主要主题。


大数据

大数据是科技界的一个大话题。虽然由于数据量大,管理大数据的想法可能看起来很费劲,但高数据多样性通常是一个更大的问题。数据集成有助于理解组织内封装的所有数据,无论数据是内部生成的还是外部收集的。


数据孤岛

数据孤岛是指将数据存储在特定位置的异构数据源。由于遗留系统和部门脱节,它们长期以来一直是一个问题。过去,部门只考虑自己的需求来选择数据存储的软件和方法是有意义的。现在必须考虑跨功能。整合数据有助于将专有的遗留数据带入任何团队成员都可以轻松访问的新系统中。


语义整合

使用各种系统收集数据或让多人收集数据的常见问题是本体问题。这意味着拥有多种类型的数据来描述相同的事物但组织方式不同。这方面的一个例子可能是日期的存储方式(“DD/MM/YYYY”、“MM/DD/YYYY”、“月日、年”等)。通过删除变体并创建结构化数据仓库,您将能够更轻松地查找数据、分析模式并更有效地理解数据。


无障碍

“一次创造,多次交付”。通过创建中央数据源,您公司内的数据用户都将能够访问相同的信息,这可以减少提出的问题数量、提高数据访问速度并限制错误复制数据的可能性。作者可以继续使用他们选择的系统,而最终用户可以从一个中心位置访问他们需要的内容。


数据集成如何增加价值?

虽然上面列出的上述数据集成解决方案不可避免地通过节省时间和金钱来增加价值,但数据集成对于更大的概念和流程也很有用。下面列出的数据管理方法是关键示例,其中数据集成是其流程的重要组成部分,但是,数据集成可以帮助许多应用程序,而不仅仅是此处列出的那些。


商业智能 (BI)

商业智能是一个总称,描述了使用技术分析业务数据以帮助做出更好的业务决策的过程。在使用这些工具之前,必须对数据进行结构化、清理和准备分析。该数据还可用于生成信息丰富的视觉报告。


做决定

决策者必须深入了解所有必要信息,以帮助其组织蓬勃发展,这一点至关重要。当数据处于非结构化、孤立或难以访问时,无法有效地确定要使用的策略和采取的步骤。


主数据管理 (MDM)

根据定义,MDM 听起来与数据集成本身非常相似,但是,数据集成发生在实际主数据管理完成之前的一个步骤。MDM 需要输入数据管理员强制执行的特定策略和指南,以便为最终用户创建“单一版本的真相”。


客户/公司关系

通过以结构化的方式整合和管理客户信息,您将不可避免地能够提供更好的客户服务。客户数据集成 (CDI) 可以帮助创建更高效的数据管理系统,让您的代表能够根据需要轻松访问和查询客户数据。


数据虚拟化

数据虚拟化允许用户访问、操作和查询数据,而无需访问实际数据存储位置。要有效地虚拟化数据,构建良好的后端结构是正确维护数据的关键。这将允许前端应用程序和自助服务解决方案以最佳方式运行。