数据是现代企业的货币。对于大多数公司来说，您收集的数据越多，您就越能准确地预测接下来会发生什么。

但是，企业组织平均跨多个业务部门使用数百个应用程序。这种用于收集业务数据的孤立结构提供了组织内正在发生的事情的支离破碎、不完整的视图。

当与手动数据收集方法结合使用时，团队只能处理不完整或不准确的数据。结果可能从低效的业务流程到由于基于错误信息的业务决策而导致的代价高昂的失误。

打破这些数据孤岛并创建整个组织数据的统一视图需要一个数据集成工具。请继续阅读，详细了解数据集成工具，以及更高级的应用程序集成解决方案如何从业务数据中获取更多信息。

01 什么是数据集成

数据集成是检索来自多个源的数据并将其合并到一个统一的视图中。这将创建一个单一的事实来源，确保组织内的每个人都在使用最新和准确的数据。

必须从其源中提取每个数据位，将其转换为与组织其余数据兼容的格式，然后加载到中央存储库（如数据仓库）中。然后，企业可以使用这些数据进行分析，从而为报告提供信息、提高效率并指导未来规划。

02 数据集成工具

数据集成需要专门的工具。毕竟，组织使用数百种不同的应用程序收集和生成数据，并且大多数组织都有自己的格式化和传输数据的方式。需要中间工具来确保将数据转换为相同的格式。

虽然存在许多类型的数据集成工具，但通常使用三种类型。

· 提取、转换、加载 （ETL）

提取、转换、加载 （ETL） 解决方案顾名思义。它从所有连接的源中提取数据，将其转换为标准格式，并将其加载到数据仓库等中央存储库中。ETL 解决方案是最常用的数据集成工具之一。在收集数据时，它们可以非常彻底 - 包括清理、识别重复数据以及呈现干净、统一的视图。

但是，ETL 解决方案也带来了一些挑战。数据转换过程更加复杂，因此创建的数据更干净，这种复杂性需要更多的技术专长才能以编码的形式实现。

· 数据复制

数据复制工具从所有可用源检索数据并将其复制到中央存储库中。这种数据集成方法为用户提供了更直接的集成过程，同时提供了更快的搜索，因为它复制数据的技术要求比与 ETL 工具集成要少得多。

数据复制工具在速度和安装便利性方面获得的方面，它们在数据卫生方面却失去了。数据复制解决方案不会转换数据，而只是复制数据。这对于将数据聚合到数据湖中非常有用，但如果用户要求所有数据采用通用格式（例如在数据仓库中使用），则会出现问题。

· 数据虚拟化

数据虚拟化系统不会从其源中提取数据。相反，它会从所有可用源创建数据的虚拟版本。

与数据复制或 ETL 解决方案相比，此方法的设置速度更快，并且需要的存储空间要少得多。但是，运行查询的速度也可能慢得多，并且在未连接到互联网时无法访问。

03 通过应用程序集成将数据投入使用

无论公司使用何种工具，数据集成对于在单个集中位置收集和存储数据都是非常宝贵的。

然而，好处主要是被动的。可以根据需要访问它以执行分析。尽管如此，数据集成需要人为干预才能实现其优势。

为了充分利用数据，组织应考虑应用程序集成。

04 应用集成让数据更智能

数据集成是指将数据从多个源移动到单个位置。应用程序集成更进一步，允许数据在应用程序之间移动。这为应用程序通过数据驱动的自动化自行协同工作创造了机会。

应用程序集成的好处遍及整个企业。在应用程序之间自由流动的统一数据可以创建每个客户的最新 360 度视图，通过 ERP 集成实现更智能、更高效的规划，甚至可以实现 AI 驱动的流程自动化。

05 数环通让集成变得简单

从数据集成转向更全面的应用程序集成方法可以使业务的各个方面受益。数环通的iPaaS解决方案提供了一个庞大的预构建连接器库，使您能够快速轻松地将整套业务应用程序与可视化的无代码/低代码流程集成。

对于尚不存在的连接器，数环通的快速入门向导可以轻松地将您需要的任何内容连接到集成生态系统中。