數據虛擬化：創建一個虛擬層，對不同來源的數據提供統一的視圖，而不管數據的物理位置在哪里。它使用戶能夠按需訪問和查詢集成數據，而無需物理數據移動。數據湖：用于存儲大規模原始數據的系統，能夠支持結構化、半結構化和非結構化數據的存儲，提供更大的數據靈活性和擴展性。API集成：通過應用程序接口（API）實現數據集成的方法，允許不同系統之間進行數據交換和通信。數據中臺：一種集中化的數據管理和服務平臺，旨在打破數據孤島，實現企業級的數據集成和共享。數據集成的技術和工具包括ETL（提取、轉換、加載）、數據虛擬化、API集成、數據倉庫、數據湖等。嘉定區特種數據集成服務圖片

介紹Informatica Enterprise Data Integration包括Informatica PowerCenter和Informatica PowerExchange 兩大產品，憑借其高性能、可充分擴展的平臺，可以解決幾乎所有數據集成項目和企業集成方案?！nformatica PowerCenter用于訪問和集成幾乎任何業務系統、任何格式的數據，它可以按任意速度在企業內交付數據，具有高性能、高可擴展性、高可用性的特點。Informatica PowerCenter包括4個不同版本，即：標準版，實時版，高級版，云計算版。同時，它還提供了多個可選的組件，以擴展Informatica PowerCenter的核心數據集成功能，這些組件包括：數據清洗和匹配、數據屏蔽、數據驗證、Teradata雙負載、企業網格、元數據交換、下推優化(Pushdown Optimization)、團隊開發和非結構化數據等.嘉定區附近數據集成服務聯系方式解決方案包括實施嚴格的數據清洗和轉換流程，以及使用數據質量監控工具。

IT 機構感覺問題很棘手。每個業務規則生成一個新 IT 方案。每個新 IT 方案創建一個新 IT 項目。每個 IT 項目均需要數據 － 訪問數據、遷移和整合數據以及基本清楚數據的質量。方法不足傳統數據集成方法存在不足之處。它們不能解決當今 IT 環境的復雜性，也不能覆蓋 IT 必須執行的一系列方案的處理。對于連接數百（或數千）個應用程序的不同單點解決方案，它們**分裂運營數據并將其鎖定在部門應用程序中，例如 ERP 和 CRM。以應用程序為中心的數據集成方法沒有考慮所有企業數據。例如，它們不能處理計劃數據，這些計劃數據通常保存在 Excel 電子數據表中，而未保存在部門數據庫應用程序中。它們也不能解決駐留在企業外部的有關 BPO 或 SaaS 供應商的數據或與貿易合作伙伴共享的數據。

在實施數據集成時，**重要的是要確保有相對應的業務需求。以下列出了三個業務場景：企業集團需要統一數據當企業產生并購的時候，你可能需要整合所有企業數據，將它們集成起來。拿Hypercity舉例，Hypercity、Shoppers Stop、Crosswords這些都是零售集團公司，我們需要把它們所有的**進行集成，以更好地服務于我們的客戶群體。促進系統中的數據流即在你需要集成多個數據源和應用，去實施某個業務流程的時候；比如有些業務分析工具的數據流會來自多個應用程序——商品管理系統或Oracle財務系統等等。隨著大數據、云計算、人工智能和邊緣計算的發展，數據集成服務將迎來更多的機遇和挑戰。

數據倉庫技術則在另外一個層面上表達數據之間的共享，它主要是為了針對企業某個應用領域提出的一種數據集成方法，也就是我們在上面所提到的面向主題并為企業提供數據挖掘和決策支持的系統。數據高速緩存器是關鍵對數據集成體系結構來說，關鍵是擁有一個包含有目標計劃、源－目標映射、數據獲得、分級抽取、錯誤恢復和安全性轉換的數據高速緩存器。此外，數據高速緩存器包含有預先定制的數據抽取工作，這些工作自動地位于一個企業的后端及數據倉庫之中。它使用戶能夠按需訪問和查詢集成數據，而無需物理數據移動。靜安區質量數據集成服務圖片

數據提取：從不同的數據源（如數據庫、文件、API等）提取數據。嘉定區特種數據集成服務圖片

關鍵要素數據源：數據可以來自多個異構的、運行在不同的軟硬件平臺上的信息系統。數據轉換：數據集成涉及將不同格式和性質的數據轉換為統一的格式，這可能包括數據清洗、匯總或概括等步驟。數據目標：轉換后的數據通常被加載到數據倉庫、數據湖或其他目標系統中，以供后續的分析和決策使用。三、主要方法數據倉庫：存儲和管理大量歷史數據的系統，通常用于匯總來自不同源的數據，為商業智能和數據分析提供支持。ETL/ELT工具：ETL（Extract, Transform, Load）涉及從源提取數據、將其加載到數據庫或數據倉庫中，然后將其轉換為適合業務需求的格式。ELT（Extract, Load, Transform）則先加載數據再進行轉換。這些工具能夠自動化數據處理流程，提高數據的準確性和一致性嘉定區特種數據集成服務圖片

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