企业数据从不同位置（CRM 系统、Web 应用程序、数据库、文件等）大量涌入，集成异构数据源是简化数据流程的一大挑战。在这种情况下，标准化数据成为有效和准确分析的先决条件。缺乏正确的集成策略将导致特定于应用程序的部门内数据孤岛，从而阻碍生产力和延迟结果。
整合来自不同结构、非结构化和半结构化源的数据非常复杂。Gartner进行的一项调查显示，1/3 的被告公司认为”集成多个数据源”是四大集成挑战之一。
了解在此过程中面临的常见问题可以帮助企业成功应对这些问题。以下是组织在集成异构数据源时通常面临的三个常见挑战，以及解决这些问题的方法：
数据提取
挑战：提取源数据是集成过程的第一步。但是，如果数据源具有不同的格式、结构和类型，则可能非常复杂且耗时。此外，一旦提取数据，必须转换数据，使其在集成前与目标系统集成兼容。
解决方案：最好的方法是创建您的组织将定期处理的源列表。查找支持从所有这些来源提取的集成工具。最好使用支持结构化、非结构化和半结构化来源的工具，以简化和简化提取过程。
数据完整性
挑战：数据质量是每个数据集成策略中的首要问题。数据质量差可能是一个复合问题，可能会影响整个集成周期。处理无效或不正确的数据可能会导致分析错误，如果通过下游，可能会损坏结果。
解决方案：为确保正确、准确的数据进入数据管道，在启动项目之前创建数据质量管理计划。概述这些步骤可确保从开发到处理的数据管道的每一步都排除不良数据。
可 伸缩 性
挑战：数据异质性导致数据从不同来源流入统一系统，最终会导致数据量呈指数级增长。为了应对这一挑战，组织需要采用强大的集成解决方案，该解决方案具有处理高容量和数据差异的功能，而不会影响性能在此方案中，遵循零敲碎打的方法也是有益的，因为此时一次集成了一个数据点。评估每个数据点相对于整体集成策略的价值有助于确定优先级和规划。
例如，企业希望合并来自三个不同来源的数据：Salesforce、SQL Server 和 Excel 文件。每个系统中的数据可以分类为唯一的数据集，如销售、客户信息和财务数据。一次优先处理和集成这些数据集可以帮助组织逐步扩展数据过程。
克服异构数据集成的挑战对于企业的成功至关重要。集成来自不同来源的数据时遇到任何问题吗？你能解决它们吗？在评论中让我们知道。