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第 2 步：发现数据源－ 特别是记录不详尽或来源未知 － 必须探查才能了解其内容和结构。需要推断数据中隐含的模式和规则。必须标记潜在的数据质量问题。第 3 步：清洗 必须清洗数据以确保其质量、准确性和完整性。必须解决错误或疏漏问题。必须强制执行数据标准，并且对值进行验证。必须删除重复的数据条目。第 4 步：集成 要跨越多个系统保持一致的数据视图，必须集成并转换数据， 以便协调不同系统在定义各种数据元素并使之结构化的方式上存在的差异。例如，对于“客户盈利”，营销系统和财务系统可能具有完全不同的业务定义和数据格式，这些差异必须得到解决。数据同步：确保不同系统之间的数据保持一致，通常涉及实时或定期的数据更新。徐汇区定制数据集成服务联系方式

在实施数据集成时，**重要的是要确保有相对应的业务需求。以下列出了三个业务场景：企业集团需要统一数据当企业产生并购的时候，你可能需要整合所有企业数据，将它们集成起来。拿Hypercity举例，Hypercity、Shoppers Stop、Crosswords这些都是零售集团公司，我们需要把它们所有的**进行集成，以更好地服务于我们的客户群体。促进系统中的数据流即在你需要集成多个数据源和应用，去实施某个业务流程的时候；比如有些业务分析工具的数据流会来自多个应用程序——商品管理系统或Oracle财务系统等等。杨浦区质量数据集成服务供应数据集成服务将更加注重实时性、智能化和自动化，以满足企业日益增长的数据处理和分析需求。

中间件模式是比较流行的数据集成方法，它通过在中间层提供一个统一的数据逻辑视图来隐藏底层的数据细节，使得用户可以把集成数据源看为一个统一的整体。这种模型下的关键问题是如何构造这个逻辑视图并使得不同数据源之间能映射到这个中间层。数据仓库模式数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的和不可修改的数据**。其中，数据被归类为广义的、功能上**的、没有重叠的主题。这几种方法在一定程度上解决了应用之间的数据共享和互通的问题，但也存在以下的异同:联邦数据库系统主要面向多个数据库系统的集成，其中数据源有可能要映射到每一个数据模式，当集成的系统很大时，对实际开发将带来巨大的困难。

从**是“保持业务持续运转”转变为“不断开发出新项目”数据集成平台可以帮助您的 IT 机构**缩减成本，从而从简单的“保持业务持续运转”转变为“不断开发出新项目”。请看示例。假设您的 IT 机构通过数据集成平台方便的使用和管理、预建的连接性、可复用的逻辑和规则、高可扩展性和性能以及无缝升级，实现了该平台的成本节省。**终，您获得资源和预算，以推出过去六个月一直要求您推出的单个关键的应用程序。您面临三个基本问题：1. 如何将需要的数据从旧系统迁移到新系统，并确保按照业务要求只迁移有用的、准确的和有效的数据？数据提取：从不同的数据源（如数据库、文件、API等）提取数据。

由于现代企业的飞速发展和企业逐渐从一个孤立节点发展成为不断与网络交换信息和进行商务事务的实体，企业数据交换也从企业内部走向了企业之间;同时，数据的不确定性和频繁变动，以及这些集成系统在实现技术和物理数据上的紧耦合关系，导致一旦应用发生变化或物理数据变动，整个体系将不得不随之修改。因此，我们进行数据集成将面临着如何适应现代社会发展的复杂需求、有效扩展应用领域、分离实现技术和应用需求、充分描述各种数据源格式以及发布和进行数据交换等问题。在大多数情况下，这些数据以不同的格式和位置存储，质量水平参差不齐，从而导致数据孤岛和不一致。静安区附近数据集成服务24小时服务

数据质量管理：监控和维护数据的质量，确保数据的准确性、完整性和可靠性。徐汇区定制数据集成服务联系方式

手动编码数据集成方法也不起作用。手动编码费时费力，并且还容易犯错。由于 IT 机构力求管理更多的数据和更多的数据格式，手动编码通常导致更复杂－ 而不是更简单，如图 2 所示。它会增加维护成本并使 IT 效率下降。在数据质量方面的表现如何？传统数据集成方法无法保证所有数据（**、物料与资产数据以及财务数据）保持完整、一致、准确和***，而无论数据驻留于何处。如果您的 IT 机构继续采用传统方法进行数据集成，即按部门、按应用程序或按数据库，在“孤岛”中进行数据集成，那么您将花费更多时间和金钱来管理复杂情况并“保持业务持续运转”，而不是集中精力来处理新的业务规则。徐汇区定制数据集成服务联系方式

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