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什么是数据集成?

大数据、物联网 (IoT)、软件即服务 (SaaS)、云活动等正在导致世界上现有的数据源数量以及数据量呈爆炸性增长,但这些数据大部分都收集并存储在数据孤岛或独立的数据存储空间中。数据集成是将这些独立的数据整合到一起,以产生更高的数据价值和更丰富的数据洞见的过程。

在企业制定数字化转型策略时,数据集成就显得尤为重要,因为要想改善运营、提高客户满意度,并在日益数字化的世界中进行竞争,就需要对所有数据具有深入了解。

Google Cloud 的数据集成解决方案 Cloud Data Fusion 是一项全代管式云原生数据集成服务,可帮助用户高效地构建和管理 ETL/ELT 数据流水线。

数据集成的定义

数据集成是将不同来源的数据整合在一起,以获得统一且更有价值的视图的过程,数据集成有助于您的企业做出更快、更好的决策。  

数据集成可以整合各种数据(结构化、非结构化、批量和流式模式),以完成从库存数据库的基本查询到复杂预测分析的所有工作。

数据集成面临哪些挑战?

使用数据集成平台具有难度

经验丰富的数据专业人员很难找到而且价格昂贵,然而部署大多数数据集成平台都需要依赖这类专业人员。需要获取数据以做出业务决策的业务分析师往往依赖于这些专家,这会降低数据分析的时间价值。

数据集成基础设施的资本支出和运营支出较高

在采购、部署、维护和管理企业级数据集成项目所需的基础设施时,资本和运营费用都会增加。基于云的数据集成作为一种代管式服务,直接解决了此类费用问题。

与应用紧密相关的数据

在以前,数据与特定应用紧密相连,并依赖于应用而存在,以至于您无法在企业的其他地方检索和使用数据。如今我们可以看到,应用和数据层已逐渐分离,这样可以更灵活地使用数据。

数据语义问题

表示相同含义的多个数据版本可以用不同的方式组织或编排格式。例如,日期可以用数字形式存储为“年/月/日”,也可以用字符形式存储为“X 年 X 月 X 日”。ETL 中的“转换”元素和主数据管理工具可以解决此类问题。

数据集成工具有哪些?

数据集成平台通常包括以下许多工具:

  • 数据提取工具:借助此类工具,您可以获取和导入数据,以便立即使用或储存起来供日后使用。
  • ETL 工具:ETL 代表提取、转换和加载,这是最常见的数据集成方法。
  • 数据目录:此类工具可帮助企业找到并盘点分散在多个数据孤岛中的数据资源。
  • 数据治理工具:确保数据的可用性、安全性、易用性和完整性的工具。
  • 数据清理工具:通过替换、修改或删除来清理脏数据的工具。
  • 数据迁移工具:此类工具用于在计算机、存储系统或应用格式之间移动数据。
  • 主数据管理工具:帮助企业遵循通用数据定义,实现单一真实来源的工具。
  • 数据连接器:此类工具可以将数据从一个数据库移动到另一个数据库,还可以进行转换。

数据集成有哪些用途?

数据集成通常用于以下几个方面:

数据湖开发

数据集成可以将数据从孤岛式的本地平台移动到数据湖中,以提高数据价值。

数据仓储

数据集成可以将各种来源的数据整合到一个数据仓库中进行分析,以实现业务目的。 

营销

数据集成可以将您的所有营销数据(如客户人群特征、社交网络和网络分析数据)移动到一个地方以执行分析和相关操作。

物联网

数据集成有助于将多个物联网来源的数据整合到一个地方,便于您从中获取价值。

数据库复制

数据集成是将数据从 Oracle、MongoDB 或 MySQL 等源数据库复制到云数据仓库这一操作的核心部分。

Google 已经消除了数据集成的最大障碍之一,那就是数据集成工具历来要求技术团队能够熟练地进行数据挖掘、合并、清洗和分析,才能生产出有价值的数据产品,比如数据湖或数据仓库。

Cloud Data Fusion 是一项代管式云原生数据提取和集成服务,它可以为任何团队提供与经验丰富的数据工程师同等的能力,无论团队成员是否懂代码,都可以实现 ETL/ELT 数据流水线的无代码开发。