数据集成的方法及技术

在现今信息化时代，各类数据随处可见，而不同部门或不同组织间的数据鸡肋却基本无法避免。为了方便数据的存储、检索以及利用，一个显而易见的问题就是如何完成数据集成。数据集成即将来自不同数据源的数据合并成一个统一的数据视图或数据集。数据集成是实现数据共享、提高数据利用率的基础，同时也是实施数据挖掘、智能分析和数据治理等关键技术的前提。

数据集成的方法和技术有很多，本篇文章将从几个角度进行分析。

1.集成方式

首先，数据集成可以从集成方式角度来分类。按照数据集成的场景和目的不同，可以分为以下几种方式：

①同步集成：即实时将数据从不同的数据源上抽取到一个集中库中，使得数据能够实时同步，以方便快速检索的目的。

②异步集成：通过定时或者循环异步抽取数据进行处理，避免不同数据源的性能不兼容导致的性能问题，并保持不同数据源的原始模式，还原原始数据表的关系，这种方式可以保护原始数据的完整性，并在需要时使分析结果更加准确。

③虚拟集成：该方法涉及到使用虚拟源，在查询发生时，后端中心软件结合不同的虚拟源和映射元数据，将源数据进行查询。这种方式的优点在于，它不要求将所有数据都保存在一个存储空间中。

2.集成能力

其次，数据集成可以从集成能力的角度划分。按照集成能力的强弱，数据集成可以分为以下几种：

①基于关系的集成：以数据关系为核心，通过关系来进行数据集成处理。这种集成能力最常见于数据库集成技术，以关系层面进行数据整合，使其能够更好地支持复杂的查询和处理操作。

②基于语义的集成：与关系集成相比，这种集成考虑了更深层次的语义结构和语义关联，以提高数据集成的质量，弥补了关系集成的不足。

3.集成工具

最后，数据集成还可以从集成工具的角度进行划分。数据集成的工具包括以下分类：

①ETL工具，即extract(提取)、transform(转换)和load(加载)的缩写。这种工具通常使用GUI界面，通过对数据源操作来实现映射、过滤、连接、转换等操作，是目前最常用的数据集成工具之一。

②ELT工具，即extract(提取)、load(加载)和transpose(转化)的缩写。与ETL相比，在ELT中，数据不在预先转换，在源数据库中处理和加载到计算机中。这种方式的优点是减少转换过程中的数据误差。

③API集成：API是应用程序接口的缩写。用于实现不同系统部件之间的联通，也可以在数据集成时使用。该方式基于所需集成数据的程序化接口，可以进行点对点的直接集成，并支持高级自动化处理。

综上所述，数据集成是数据管理和智能决策的重要方法和技术，有助于提高数据的利用率和价值。数据集成的方法和技术有很多，不同的方式具有不同的优点和限制，需要根据不同的应用场景和业务需求进行选择和使用。