企業數據集成是将不同來源的數據整合在一個數據庫中的過程，即異構數據之間的同步。将不同種類，不同版本的數據庫、文件、Mail等之間進行同步。由于不同的數據源定義屬性時命名規則不同，存入的數據格式、取值方式、單位都會有不同。因此即便兩個值代表的業務意義相同，也不代表存在數據庫中的值就是相同的。因此需要數據入庫前進行集成，去冗餘，保證數據質量。數據集成可以認為是ETL（BI上的定義為：抽取——轉換——清洗——過濾——加載）；但更強調自動化過程管理。
在實現機制上，應包括常見的集成模式：Split/Merge/Route/PS等；另外還應該具備建模（元數據管理）和治理（Governace）功能。
數據集成有什麼意義呢？
數據集成意義主要是實現數據中心，例如企業級SID；或者遺留系統在數據層面的集成。在建立全局SID的基礎上，可以構建很多有意義的東西：例 如Portal/CMS，報表，數據搜索，挖掘等等，這些可以概括地稱為BI，即商業智能。
因此，數據集成有兩個層面的意義：
1）操作層面
2）分析層面
數據集成的實現步驟：
1.界定數據交互的項别與内容，如：PDM系統和ERP系統之間的BOM數據；
2.指定數據交互周期，一天一次，還是一周一次；
3.選擇交互方式，通過數據庫，還是中間件技術來交互；
4.由ODS數據交互調度程序實現數據上載或是由外圍系統自行實現數據下載，從而實現數據的集成。
大數據
數據集成會出現什麼問題：
1.數據重複
檢查數據重複一般需要通過主要關鍵詞，最好對主要關鍵詞進行優化，過濾掉重複數據。在數據結構上盡量調研每個字段的含義，拆分或整合。重複數據入庫，不僅會給日後的數據關聯造成極大的影響，也會影響數據分析與挖掘的效果，應盡量避免。
2.數據沖突
數據沖突就是兩個數據源中同樣的數據，但是取值記錄的不一樣。造成這種情況除了有人工誤入，還有可能是因為貨币計量的方法不同，彙率不同，稅收水平不同、評分體系不同等等原因。
對待數據沖突問題，就需要對實際的業務知識有一定的理解。同時，對數據進行調研，盡量明确造成沖突的原因。如果數據的沖突實在無法避免，就要考慮沖突數據是否要保留、是否要進行取舍，如何取舍等。
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