商业智能分析如何有效地对来自许多不同来源和地点(每个来源和地点都有自己独特的格式化标准)的数据进行分析?解决这个问题就是数据整合的意义所在。bluehost美国服务器商分享数据整合是什么，为什么它很重要
今天的企业在其日常运作中产生了大量的数据。其中一些是由企业的销售部门、营销部门和客户服务部门产生的。其他部分可能来自公司的财务交易，或者来自于研究、开发和生产活动。每个来源都为数据池贡献了自己的部分。当作为整体时，我们可以通过分析来揭示出具有战略意义的重要信息。
什么是数据整合?
IBM将数据整合定义为 “技术和业务流程的结合，用于将来自不同来源的数据结合成有意义和有价值的信息”。推荐阅读：《企业数据中心：审视数据整合的真正价值》
从本质上讲，数据整合会产生一个单一的、统一的公司数据视图，商业智能应用程序可以访问该视图，以提供基于组织的全部数据资产(无论原始源或格式)的可操作见解。整合过程产生的信息库通常被收集到数据仓库中。
为什么它对企业很重要
商业智能应用可以利用通过数据整合提供的全面信息，并从公司的历史和当前数据中获得重要的商业洞察力。通过让高管和经理深入了解公司当前的运营情况，以及公司在市场上面临的机会和风险，数据整合可以对底线产生直接影响。
另外，数据整合过程对于与外部组织(如供应商、商业伙伴或政府监督机构)的合作往往是不可或缺的。
在今天的IT环境中，数据整合的一个重要应用是提供对存储在传统系统(如大型机)上的数据的访问。例如，现代的大数据分析环境，通常与大型机的数据不兼容。优秀的解决方案将弥合这一差距，使企业宝贵的传统数据可用于当今流行的商业智能应用程序。推荐阅读：《医疗保健、金融、零售等领域数据整合的6个真实案例》
它是如何工作的
数据整合拥有各种各样的方法，包括手动和自动。今天，大多数解决方案都使用了某种形式的ETL(提取、转换、加载)方法。
顾名思义，ETL的工作方式是从主机环境中提取数据，将其转换为某种标准化的格式，然后将其加载到目标系统中，供运行在该系统中的应用程序使用。转换步骤通常包括一个清洗过程，试图在数据加载到目标系统之前纠正其错误和缺点。
独立解决方案的优势
从历史上看，数据整合往往是由负责不同系统或应用程序数据制作报告的个人员工以临时的方式执行。但是，当使用手工方法时，即使拼凑了几个通用的软件工具来完成任务，及时从不同的数据流中提取所需的信息可能非常耗时、十分困难并且容易出错。
一个精心设计的数据整合解决方案，将使这个过程自动化，并允许创建混合的数据集，而无需手动编码或调整。推荐相关阅读：《什么是数据丢失防护，它是如何工作的?》
