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时间：2022-11-14来源：真心实意浏览数：229次
企业还应该确保收集的数据在企业基础设施中的各个平台之间无缝集成。因此，许多企业经常通过数据集成来帮助实现业务盈利能力和生产力。
在过去几年中，数字技术的快速采用使数据量猛增。因此，数据被视为新的“石油”，从而导致了组织之间的激烈竞争，他们试图收集尽可能多的数据。Gartner的一份报告显示，到2025年，70%的企业将把注意力从大数据转向小数据和大数据。
但是，仅仅收集数据是不够的。企业还应该确保收集的数据在企业基础设施中的各个平台之间无缝集成。因此，许多企业经常通过数据集成来帮助实现业务盈利能力和生产力。
数据集成有助于创建单一、统一的视图，使企业能够更轻松地合并数据。数据集成使企业能够更轻松地从可用数据中获得深入的见解，并可以快速交付有意义的业务成果。这使得它在整个企业环境中受到广泛采用。此外，最近的一份报告表明，数据集成市场将从2021年的116亿美元增长到2026年的196亿美元，在预测期内的复合年增长率（CAGR）为11.0%。
1. 随着数据量的激增及其复杂性，数据集成的挑战也随之加剧。虽然企业高管了解数据的价值，但他们越来越难以密切关注来自移动设备、物联网和远程信息处理以及其他来源的数据。无法有效地整合这些数据流可能导致企业落后于竞争对手，而无法满足客户的需求。
为了避免这种情况，企业应实施策略，帮助他们跨业务部门无缝执行数据集成。以下是企业在数据集成方面面临的四个挑战及其应对方式：
2. 数据量激增
最大的数据集成障碍是来自多个来源的数据量激增——这会对数据保留的可用容量以及从中获取可操作的见解产生负面影响。
企业应制定一种策略，使他们能够主动管理和集成不断增长的数据量，同时在需要时对其进行分析。
3. 数据质量差
数据质量差是当今企业的主要关注点。根据Gartner的数据，数据质量差每年给组织造成的损失高达970万美元。从这些数据中提取的分析往往会误导企业，因为这些分析经常被用来评估业务决策。
IT团队应重新考虑其数据集成方法，应对与之相关的挑战。他们需要努力建立数据连接，并在确保可扩展性的同时实现数据仓库的现代化。Celigo最近的一份报告显示，74%的受访者表示，数据仓库现代化已成为他们未来12个月的首要任务。
4. 数据管理流程复杂
作为一个复杂且持续的过程，数据集成在实施之前需要进行彻底的评估。但许多组织发现很难设计一个战略计划来整合各种第三方来源的数据。
因此，在实现企业范围的数据输入和维护标准之前，CIO应该考虑分配数据所有权。他们应该指定一个团队或专业人员来维护数据质量，同时确保顺畅衔接的工作流程。他们将有责任检查进入数据仓库的一切是否符合企业的合规性和战略。通过设计和实施企业范围的数据输入和管理协议，企业可以最大限度地减少低质量的冗余数据。
5. 格式不一致
根据《哈佛商业评论》，知识工作者最终将超过50%的时间花在隐藏的数据工厂中寻找有价值的信息，识别和纠正错误，并搜索他们不信任的经过认证的数据来源。另一方面，手动格式化、验证和更正数据是一项消耗开发人员大量时间的普通任务。
在多个系统之间集成数据以及数据模型的差异可能会使数据集成变得模糊。因此，企业应选择企业级集成工具，例如数据转换——它使他们能够通过分析原始的基本语言来解决这个问题，并在进行更改的同时识别正确的格式化语言。而企业可以在转换过程中的每个点标记和检查代码，从而减少了错误的数量。
构建无缝的数据集成过程并不容易——对于大多数企业来说，这通常以减慢数据流速度并对其协作产生负面影响为代价。
在实施数据集成之前，企业应评估其业务目标并确定影响其成功执行的挑战。通过整合正确的思维方式、文化和自动化工具，企业甚至可以应对最复杂的数据集成挑战。
