經驗豐富的資料專業人士難以覓得，且薪資極高，但多數資料整合平台的部署作業又不得不借重他們的才能。需要存取資料才能做出業務決策的企業分析師往往必須依賴這些專家。從企業來源整合資料通常需要花費 6 個月的時間，因此無法迅速藉由資料分析創造價值。

機構要讓高品質可供輕鬆發掘及存取，以便用於數據分析，往往困難重重。隨著資料來源和資料孤島的數量增加，企業必須做出取捨：該在資料孤島之間移動及複製資料，以便用於進階數據分析；還是該讓資料分散各處，可是又缺乏靈活彈性。

客戶對於在單一平台上使用多種提交方式 (例如批次、串流和事件) 的需求日增。隨著越來越多業務層面建立數位追蹤記錄，機構也希望運用即時資料整合與分析來提升業務成效。

代表同一事物的資料可能因採用不同的分類或格式，而產生多個版本。例如，日期可以數字形式 dd/mm/yy 或「月日年」格式儲存。ETL 中的「轉換」元件和主要資料管理工具可以克服這個難題。

採購、部署、維護及管理企業級資料整合計畫所需的基礎架構時，必須同時負擔資本和營運支出，而雲端式資料整合代管服務可以直接解決這方面的成本問題。

以往資料都綁定並依附於特定的應用程式，因此無法擷取到企業的其他位置使用。如今，我們看到應用程式已和資料層脫鉤，因此可以更靈活地運用資料。

資料整合可彙整高品質的資料，為機器學習模型提供必要支援，因此是 AI 和機器學習的基礎。

資料整合可將各種來源的資料彙整到資料倉儲中，以便進行業務分析。

資料整合可將資料從孤立的地端部署平台移至資料湖泊，以便對資料執行進階數據分析和 AI 技術，輕鬆擷取其中的價值。

資料整合是確保順利移轉至雲端的關鍵要素。資料移轉服務、資料連接器、CDC 工具和 ETL 工具分別提供了不同的選項，讓機構可在營運不中斷的情況下，順利遷移至雲端。  

資料整合能將多個 IoT 來源的資料集中在單一位置，以利從中發掘價值。

資料整合功能包含串流和事件擷取等用途，可應用於即時預測和建議。