数据集成详解 想象一下，这是您在一家新医院当医生的第一天。您的病人走进来，抱怨过去两周头痛得厉害。在进行了一些检查后，您调出他们的医疗记录以深入了解他们的病史。令您惊讶的是，他们的一些信息在网上，一些在另一个部门的系统中，而且部分病史缺失。现在，您陷入了困境。您知道是什么原因导致了头痛，但如果没有所有信息都集中在一个地方，您就无法自信地做出诊断。
数据集成可以打破上述孤岛。其理念是让人们能够从单一位置访问来自多个来源的信息，以帮助他们做出更好的决策（并提高效率）。
在本文中，我们将更深入地探讨数据集成。也就是说，您将了解：
数据集成的组成部分
基本技术
成功数据集成的工具
常见挑战
最佳实践
让我们开始吧！
数据集成的组件
数据集成是将来自不同来源的数据组合成一个统一的、有凝聚力的视图的过程，该视图可在整个组织内访问和分析。此过程可确保信息：
持续的
准确的
随时可用（用于决策、报告和分析）
当数据分散在多个平台和部门时，数据集成至数据集成详解关重要。它有助于打破孤岛并提高运营效率，从而使系统和团队之间的沟通更加顺畅。通过全面了解数据，人们可以更好地做出明智的战略决策。
数据集成的组件
当您想要有效地整合数据时，需要使用多种组件。这些元素可确保来自不同来源的数据无缝地流向统一且可用的形式。
在本节中，我们将讨论实现这一目标的不同组件。
数据源
数据源是指收集和集成数据的各种来源。例如：
传统数据库（PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等）
云存储系统（AWS S3、Azure Blob Storage 等）
文件（CSV、JSON、音频、视频等）
蜜蜂
有效的数据集成始于识别和连接这些不同的来源。
数据转换
在整合来自不同来源的数据之前，通常需 WhatsApp 号码数据 要将其转换为通用格式。为什么？因为现实世界的数据通常很混乱，这些不一致之处可能会进入您的系统。因此，您来源中的数据可能包含错误，例如重复、格式不正确，甚至数据类型错误。所有这些问题都必须纠正或预处理，以确保数据与目标系统的结构一致。
数据转换是清理、转换和标准化数据以确保跨不同系统兼容性的过程。
数据存储和目标系统
数据集成和转换后，需要将其存储在易于访问和分析的系统中。集成数据的常见存储选项包括：
数据仓库：数据仓库通常存储支持商业智 它为政策专业人士创建可立即使用的报告 能和报告的结构化数据。
数据湖：相比之下，数据湖可以处理大量非结构化或半结构化数据，以实现更灵活的探索。
数据库：数据库也可以用于存储数据，但需要注意的是，它们不一定是为分析或机器学习工作负载而设计的。
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数据集成技术
想知道集成数据的最佳方法是什么？在本节中，我们将探讨用于集成数据的各种技术。每种技术都适用于不同类型的环境和要求。让我们来看看它们！
ETL（提取、转换、加载）
ETL 是传统的 最後的資料庫 数据集成技术。它涉及三个关键步骤：
从各种来源提取数据
将数据转换为通用格式
将数据加载到目标存储（通常是数据仓库）中
在提取阶段，数据从不同的系统收集。转换阶数据集成详解段确保数据得到清理、标准化和格式化，以适应一致的模式。最后，在加载阶段，转换后的数据存储在目标系统中，可用于分析和报告。
当您需要集成和构建来自多个不同来源的数据以进行报告、分析或商业智能时，ETL 是最佳选择。对于拥有结构化数据且需要在分析之前进行彻底清理和转换的组织而言，ETL 是理想之选。
显示 ETL 管道如何工作的图表
示例 ETL 架构
这种方法在数据量和转换复杂度适中的传统本地环境中尤其有效。如果您的数据需要批处理和定期更新，则ETL 是首选方法。
ELT（提取、加载、转换）
ELT是 ETL 的一种变体，旨在处理云环境中常见的大型数据集。在这种方法中，首先提取数据并将其加载到目标系统中，只有在加载数据后才会进行转换。
换句话说，ELT 最适合需要快速加载大量原始数据并在稍后进行转换的组织。这为他们在应用数据转换的方式和时间方面提供了更大的灵活性。如果您的业务处理非结构化数据或需要近乎实时的转换，那么 ELT 比传统的 ETL 更好。
示例 ELT 架构
如果您想了解有关这些传统数据工程流程的更多信息，我建议您查看Python 课程中的 ETL 和 ELT！
数据复制
数据复制是将数据从一个系统复制到另一个系统的过程。此技术可确保所有系统使用相同的数据，并有助于保持不同环境同步。
根据具体需求，复制可以实时进行，也可以按预定间隔进行。其主要优点是可以提高数据可用性和可靠性，确保关键系统能够持续访问最新信息。
这种方法最适合跨系统的高可用性和一致性至关重要的场景。它通常用于跨不同环境（例如本地和云系统之间）的备份、灾难恢复和数据同步。
对于需要立即访问多个位置的相同数据副本的应用程序来说，数据复制也很有用。如果您的组织需要确保数据在不同平台或区域可用且最新，那么复制是一个绝佳的选择。
考虑到，从技术上讲，复制选项通常仅适用于传统数据库，以创建原始数据的精确副本。
数据虚拟化
数据虚拟化是一种更现代的数据集成方法。它使用户能够实时访问和查询数据，而无需移动或物理转换数据。
该技术不是将数据整合到单个存储库，而是创建一个连接到各种数据源的虚拟层，并提供来自多个系统的数据的统一视图，使数据更易于访问和分析。
当实时数据访问比物理移动或整合数据更重数据集成详解要时，此技术效果最佳。对于拥有不同数据源并希望创建统一视图而又避免传统 ETL 流程的复杂性和延迟的组织来说，此技术是理想之选。
如果您的用例需要按需访问多个数据源（例如跨各种数据库或 API 进行查询时），则数据虚拟化是一个强大的解决方案。
流数据集成
流数据集成处理来自事件驱动源（例如物联网设备、社交媒体平台、金融市场等）的实时数据。这种技术无需等待批处理，而是允许在数据生成后立即提取和集成。
此方法适用于需要及时洞察和快速响应的场景。如果您的组织需要根据最新信息做出快速决策，或者担心延迟，则流数据集成是最佳选择。
查看流概念课程来了解有关此技术的更多信息。
下表总结了我们刚刚讨论的不同技术：
传统方法涉及提取、转换和加载数据到目标系统。
结构化数据需要彻底清理和转换以用于报告、分析或 BI。
将来自多个来源的数据整合到数据仓库中，以进行批处理和定期更新。
确保干净、标准化且结构化的数据可供分析。
ELT（提取、加载、转换）
ETL 的现代变体，其中数据在加载到目标系统后进行转换。
云环境中的大型数据集、非结构化数据或近乎实时的转换需求。
将原始数据加载到基于云的数据湖或数据仓库中，实现灵活的按需转换。
为何时以及如何应用转换提供了灵活性。
数据复制
将数据从一个系统复制到另一个系统，以保持跨环境的一致性和可用性。
高可用性和一致性要求、灾难恢复和数据同步场景。
保持本地系统和云系统同步或创建用于灾难恢复的备份副本。
提高数据可靠性并确保跨系统的当前数据可用性。
数据虚拟化
无需物理移动或转换即数据集成详解可实时访问和查询数据。
需要实时访问的不同数据源，无需复杂的整合。
跨多个数据库或 API 查询数据，以提供统一的分析视图，而无需移动数据。
提供跨不同来源的实时、统一的数据视图。
流数据集成
实时处理并集成由事件驱动源生成的数据。
需要及时洞察、快速响应或低延迟数据处理的场景。
处理来自物联网设备的数据、监控金融市场活动或实时分析社交媒体流。
能够根据最新信息快速做出决策。
数据集成架构
数据集成架构是确定如何整合和管理数据的框架。这些架构因数据类型、存储要求和业务目标而异。让我们来看看最常见的两种架构。
数据仓库