什么是数据集成？
大数据、物联网 (IoT) 和 SaaS 应用导致数据量呈爆炸式增长。数据集成指对这些数据进行发现、移动和整合，使其形成统一视图，从而发掘数据洞见并为新一代 AI 驱动的分析提供支持。
Google Cloud 的数据集成解决方案专注于无服务器架构和自主平台，可快速将原始数据转化为 AI 驱动的行动。
- BigQuery：Google 的无服务器自主式数据到 AI 平台，可自动完成从数据注入到分析洞见的整个生命周期。
- Managed Service for Apache Spark：使用您喜爱的工具开发 Apache Spark 应用，无需管理集群。
- Lakehouse for Apache Iceberg：一种开放式湖仓一体解决方案，使用 Apache Iceberg 在 BigQuery 和 Spark 等开源引擎之间提供互操作性。
- Knowledge Catalog（以前称为 Dataplex）：用于发现和治理数据及 AI 制品的中央枢纽，为 AI 智能体提供关键语义。
数据集成的好处
现代数据集成不仅提供统一视图，更是构建自主数据平台与 AI 驱动行动机制的基石。主要优势包括以下各项：
AI 就绪型数据基础
AI 就绪型数据基础
数据集成可提供高质量的统一数据，为大语言模型 (LLM) 和智能体 AI 打造关键基础。
通过无服务器扩缩提高运营效率
通过无服务器扩缩提高运营效率
利用无服务器架构消除集群管理的人工开销，让您的基础设施能够随着企业工作负载自动扩缩。
加快获取数据洞见的速度
加快获取数据洞见的速度
与传统的孤立方法相比，从数据注入到 AI 驱动的分析洞见的自动化数据生命周期管理让组织能够更快地将数据转化为行动。
无缝开放的互操作性
无缝开放的互操作性
采用 Apache Iceberg 等开放标准的现代集成技术可确保您的数据能够在多个分析引擎之间共享，不会受制于特定供应商。
数据集成工具有哪些？
现代数据集成平台已不再局限于简单的 ETL，而是包括：
- 自治数据平台：BigQuery 等无服务器系统，可自动完成从数据注入到机器学习和 AI 数据洞见的整个生命周期
- 通用 AI 目录：Knowledge Catalog 等中央平台，可让团队跨分散的数据孤岛发现、治理 AI 智能体并为其提供语义
- 无服务器处理引擎：Managed Service for Apache Spark 等工具，让数据工程师无需管理底层集群即可运行复杂的处理作业
- 开放式湖仓一体表：Lakehouse for Apache Iceberg 等技术提供全托管式 Apache Iceberg 表，实现不同开源引擎之间的互操作性
- 流式传输和 CDC 服务：Datastream 等无服务器变更数据捕获 (CDC) 工具，可实现近乎实时的数据复制和同步
数据集成有哪些用途？
数据集成通常用于以下几个方面：
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)
数据集成能提供高质量的统一数据，是生成式 AI 的基础，可为 LLM 提供接地数据，并为智能体 AI 和自主智能体提供支持。
开发数据产品
利用现代集成技术能创建可重复使用的数据产品，让组织能够将数据视为可供内部和外部使用高价值资产。
实时智能
利用实时数据处理来激活即时推荐、欺诈检测和预测性分析等应用场景。
数据集成面临的挑战
扩缩基础设施
扩缩基础设施
传统平台难以实现企业级可伸缩性。现代云原生集成通过无服务器全托管式基础设施解决了这一问题。
大规模数据治理
大规模数据治理
在数据孤岛中识别高质量数据并非易事。Knowledge Catalog 等工具可提供 AI 就绪数据所需的集中治理。
复杂的技术人才
复杂的技术人才
聘用经验丰富的专业人员费用高昂。AI 赋能的建议和基于 SQL 的可视化工作流（如 BigQuery 流水线）有助于解决这一问题。
