數據集成平臺通過提高工作效率，幫助 IT 機構更為高效地運營。平臺使 IT 不必在每個項目上做重復工作。IT 而是可以在所有項目***享方法、技術和資產，例如邏輯和元數據。當您在平臺上標準化數據集成實踐，然后創建集成能力中心（Integration Competency Center，簡稱 ICC）或***中心時，您可以在集成應用程序和數據接口的開發時間與成本以及維護成本方面獲得極大節省。數據集成還涉及許多不同角色 － 從數據管理員和業務分析師到數據架構師和 IT 開發人員－ 各司其職并且各盡所能。IT 部門和業務部門需要協同工作，以便以更為快速和實惠的方式應對不斷變化的業務需求。數據集成服務將更加注重實時性、智能化和自動化，以滿足企業日益增長的數據處理和分析需求。浦東新區特種數據集成服務24小時服務

數據集成是指將來自不同來源的數據進行整合，以便于分析和使用。它通常涉及多個步驟和技術，目的是創建一個統一的數據視圖，幫助組織更好地理解和利用其數據資源。數據集成的主要步驟包括：數據提取：從不同的數據源（如數據庫、文件、API等）提取數據。數據清洗：處理缺失值、重復數據和不一致的數據格式，以確保數據的質量。數據轉換：將數據轉換為統一的格式和結構，以便于后續分析。數據加載：將處理后的數據加載到目標系統中，如數據倉庫或數據湖。數據存儲：選擇合適的存儲解決方案，以便于高效訪問和分析。靜安區特種數據集成服務聯系人通過應用程序接口（API）實現數據集成的方法，允許不同系統之間進行數據交換和通信。

中間件模式是比較流行的數據集成方法，它通過在中間層提供一個統一的數據邏輯視圖來隱藏底層的數據細節，使得用戶可以把集成數據源看為一個統一的整體。這種模型下的關鍵問題是如何構造這個邏輯視圖并使得不同數據源之間能映射到這個中間層。數據倉庫模式數據倉庫是在企業管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關的和不可修改的數據**。其中，數據被歸類為廣義的、功能上**的、沒有重疊的主題。這幾種方法在一定程度上解決了應用之間的數據共享和互通的問題，但也存在以下的異同:聯邦數據庫系統主要面向多個數據庫系統的集成，其中數據源有可能要映射到每一個數據模式，當集成的系統很大時，對實際開發將帶來巨大的困難。

手動編碼數據集成方法也不起作用。手動編碼費時費力，并且還容易犯錯。由于 IT 機構力求管理更多的數據和更多的數據格式，手動編碼通常導致更復雜－ 而不是更簡單，如圖 2 所示。它會增加維護成本并使 IT 效率下降。在數據質量方面的表現如何？傳統數據集成方法無法保證所有數據（**、物料與資產數據以及財務數據）保持完整、一致、準確和***，而無論數據駐留于何處。如果您的 IT 機構繼續采用傳統方法進行數據集成，即按部門、按應用程序或按數據庫，在“孤島”中進行數據集成，那么您將花費更多時間和金錢來管理復雜情況并“保持業務持續運轉”，而不是集中精力來處理新的業務規則。解決方案包括實施嚴格的數據清洗和轉換流程，以及使用數據質量監控工具。

方法特點IT 機構需要采用可靠的新方法進行數據集成－ 新方法可以：l 集成企業內的所有內部預置數據孤島，包括非結構化數據l 集成云計算應用程序和系統中的外部數據l 與貿易合作伙伴之間以企業對企業的形式無縫交換數據l 確保所有數據的質量l 經濟高效地管理應用程序生命周期而在企業要求其 IT 機構處理更多數據集成項目時，它們已經在財務上嚴陣以待。如果沒有積極削減 IT 預算，企業則會更加仔細地檢查每筆開支。企業正在放緩 IT 采購周期，以做到其它方面的謹慎處理。它們正在延長部署時間，以評估總擁有成本 (TCO) 和分析潛在投資回報 (ROI)。另外，它們正在積極尋找控制成本和消除冗余的方法。這種方法能夠處理大量數據，并且處理后的數據質量較高，但缺點是過程較為復雜且需要較多資源。靜安區特種數據集成服務聯系人

數據目標：轉換后的數據通常被加載到數據倉庫、數據湖或其他目標系統中，以供后續的分析和決策使用。浦東新區特種數據集成服務24小時服務

數據集成服務在現代企業中發揮著越來越重要的作用，它不僅能夠提高企業的數據處理效率，還能為企業的決策分析和業務運營提供有力支持。數據集成是指將來自多個來源的數據組合和協調為統一、連貫的格式，以便用于各種分析、操作和決策目的的過程。以下是對數據集成的詳細解析：一、背景與需求在當今的數字環境中，組織通常必須從各種來源收集數據才能正常運作，這些來源包括數據庫、應用程序、電子表格、云服務、API等。然而，在大多數情況下，這些數據以不同的格式和位置存儲，質量水平參差不齊，從而導致數據孤島和不一致。數據集成流程旨在解決這些問題，通過將來自不同來源的數據匯集在一起，將其轉換為一致的結構，并使其易于分析和決策。浦東新區特種數據集成服務24小時服務

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