I professionisti dei dati esperti sono difficili e costosi da trovare e in genere sono necessari per eseguire il deployment della maggior parte delle piattaforme di integrazione dei dati. I business analyst che hanno bisogno di accedere ai dati per prendere decisioni aziendali dipendono spesso da questi esperti. L'integrazione dei dati da origini aziendali richiede generalmente 6 mesi. causando un rallentamento del time-to-value dell'analisi dei dati.

Le organizzazioni hanno difficoltà a rendere i dati di alta qualità facilmente rilevabili e accessibili per l'analisi. Con la crescita delle origini dati e dei silos di dati, sono costrette a trovare un compromesso tra spostare e duplicare i dati tra i silos per consentire analisi avanzate e lasciare i dati distribuiti, limitando però l'agilità.

I clienti hanno sempre più bisogno di stili di distribuzione diversi, ad esempio batch, streaming ed eventi, in un'unica piattaforma. Dal momento che un numero sempre maggiore di aspetti del business crea tracce digitali, le organizzazioni vogliono utilizzare l'integrazione e l'analisi dei dati in tempo reale per ottenere risultati migliori per le loro attività. 

Più versioni di dati con lo stesso significato possono essere organizzate o formattate in modo diverso. Le date, ad esempio, possono essere archiviate numericamente come gg/mm/aa o come mese, giorno, anno. L'elemento "trasformazione" dell'ETL e gli strumenti di gestione dei dati master fanno fronte a questa sfida.

Al momento di acquisire, eseguire il deployment, mantenere e gestire l'infrastruttura necessaria per un'iniziativa di integrazione dei dati di livello enterprise, ecco che si accumulano le spese in conto capitale e quelle operative. L'integrazione dei dati basata su cloud come servizio gestito affronta direttamente questo problema di costi.

In passato, i dati erano talmente legati a specifiche applicazioni e dipendenti da esse che non era possibile recuperarli e riutilizzarli per altri scopi nella propria azienda. Oggi assistiamo a una separazione tra il livello delle applicazioni e quello dei dati, per garantire un utilizzo più flessibile dei dati.

L'integrazione dei dati è la base per l'IA e il ML, in quanto fornisce i dati combinati di alta qualità necessari per potenziare i modelli di ML. 

L'integrazione dei dati combina dati provenienti da origini diverse in un data warehouse per analizzarli a scopi aziendali. 

L'integrazione dei dati trasferisce i dati dalle piattaforme on-premise in silos ai data lake, per estrarre facilmente valore attraverso l'esecuzione di analisi avanzate e processi di IA sui dati.

L'integrazione dei dati ha un ruolo centrale nella transizione fluida al cloud. I servizi di trasferimento dati, i connettori dati, gli strumenti CDC e gli strumenti ETL forniscono diverse opzioni per consentire alle organizzazioni di passare al cloud senza compromettere la continuità aziendale.  

L'integrazione dei dati aiuta a raccogliere i dati da più origini IoT in un'unica posizione, in modo da poterne ricavare valore.

Le funzionalità di integrazione dei dati, come l'inserimento di flussi di dati e l'importazione di eventi, attivano casi d'uso come previsioni e suggerimenti in tempo reale.