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按照大数据技术的生命周期，我们通常将其划分为七个部分：数据集成、数据存储、批流处理、数据查询与分析、数据调度与编排、数据开发和商业智能（BI）。其中，数据集成在生命周期的早期阶段扮演着至关重要的角色。它负责将来自不同数据源的数据聚合到一个统一的数据存储中（例如数据仓库或数据湖），以提供一个单一、统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。

数据集成在大数据项目中占据了大部分工作量，大约90%甚至更多。它不仅包括数据清洗、数据抽取、数据转换和数据同步复制等操作，还涉及到数据源的融合和自治异构数据源的整合。因此，数据集成在数据工作中非常重要，这也是为何数据集成可以单独出书的原因之一。

一、相关概念

1. 数据集成概念

数据集成旨在解决“信息孤岛”问题，通过融合来自不同来源、格式和特性的数据，提供统一的数据视图，揭示数据间的联系，挖掘潜在价值，为用户提供集中管理和全面数据共享的条件。

数据集成过程

数据集成涉及多个方法和技术，下面介绍几种常见的方法：

（1）基于元数据的方法

元数据是对数据本身的描述，通过编写受控词表，确定元数据语义描述标准，设置元数据语义化映射模式，对不同系统的数据进行集成。尽管这种方法能够很好地体现档案数据元素之间的语义关系，但由于不同行业的元数据标准各异，存在一定的局限性。

（2）基于语义本体的方法

语义本体通过对某一领域中的概念及其关系进行显性描述，构建领域本体，建立各数据源之间的映射关系网络。用户可以通过本体描述有效访问多个数据源中的数据。

（3）基于关联数据的方法

关联数据采用RDF数据模型，使用统一资源标识符（URI）命名数据对象，描述数据对象及其关联关系和语境信息，通过HTTP协议发布和共享数据。关联数据集的构建是一个复杂的过程，通过关联数据的方式对数据和知识进行再组织，使之形成关联化、结构化、有序化的语义信息。

二、技术手段

1. 开放网格服务架构下的数据访问与集成技术

OGSA-DAI技术允许跨特定域使用计算资源，通过备份数据的方法提高可靠性、可用性。同时，提供一站式访问异构数据资源的方式，提高数据集成工作的效率。

2. 人工智能技术

人工智能技术能够处理高维非结构化数据，基于人工智能的科学数据集成方法能够高效构建科学数据关系网络，挖掘科学数据关联资源，实现大规模多源异构科学数据的融合管理。

3. 开源软件技术

开源软件为数据集成提供了低成本、高效率的技术工具，但很多开源软件没有可视化操作界面，且需要二次开发适用的插件，技术要求和开发成本较高。

三、价值作用

数据集成是现代企业改善战略决策和提高竞争优势的重要手段。它可以改善现有系统的协作和统一，节省时间，减少错误（和返工），提供更有价值的数据。

1. 改善现有系统的协作和统一

企业各部门生成和改进业务所需的数据，需要通过数据集成提供一个安全的解决方案，以便各部门间能够更好地协作和统一。

2. 节省时间

通过数据集成提供的统一视图，可以自动化地收集和处理数据，减少了手动操作所需的时间，使员工能够更多地专注于分析和执行任务，提高组织的生产力和竞争力。

3. 减少错误（和返工）

数据集成减少了因手动收集数据而产生的错误，同时通过自动化更新，可以在需要时实时轻松地运行报告。

4. 提供更有价值的数据

数据集成有助于识别和改进数据质量问题，从而提高数据质量分析的基础，帮助企业制定正确有效的方案，创造更多的利润价值。

四、具体应用

1. 数据集成的业务场景

数据集成常应用于同构或异构数据源间的同步，以及数据上云等场景，为各种数据同步需求提供强大高效的解决方案。

2. 数据集成案例

亿信华辰曾帮助某能源集团建设了煤矿风控大数据平台，通过仓湖一体化建设方案，实现工业务链和设备数据的实时采集存储，解决数据互联互通和实时利用的问题，实现智能预警与精准防控。

数据集成是消除企业信息孤岛、实现数据共享的关键技术。它能够使企业的应用、流程、系统、组织和人员等关键要素协同起来，提高企业业务效率，助力企业高效数字化。