什么是数据整合？

设想一下现今一个典型的组织。数据并非整齐地存储在一个地方。相反，它经常分散在不同的系统中：

• 销售交易可能存在于关系型数据库中。
• 市场营销活动的结果可能在电子表格或云应用中。
• 网站用户互动记录可能存储在网络服务器的文件中。
• 客户支持工单可能在独立的客服系统中进行管理。

每个系统都包含有价值的信息，但孤立地看待它们会提供不完整的情况。如果销售数据与支持数据分离，您如何能理解完整的客户生命周期？如果营销活动数据未与实际销售关联，您又如何能分析营销活动的成效？

这就是数据整合的作用。其根本目的在于，数据整合是将来自不同来源的数据结合起来，为用户提供这些数据的统一视图的过程。它是关于打破数据孤岛，并以一致且有意义的方式将信息汇集起来。

来自各种不同来源的数据通过整合过程结合起来，以创建一个单一、连贯的视图。

为什么数据整合很重要？

组织整合数据有以下几个重要原因：

1. 全面分析： 结合数据能带来更全面、更准确的分析。例如，将营销支出与销售数据关联起来，有助于衡量营销活动的投资回报率（ROI）。
2. 改进决策： 统一的视图为决策者提供完整信息，从而做出更明智的决定。了解所有仓库的库存水平，并结合销售趋势，有助于优化库存管理。
3. 运营效率： 整合后的数据可以简化运营。客户服务代表能够查看客户的购买历史记录和支持工单，从而提供更快、更有效的支持。
4. 报告一致性： 确保不同部门生成的报告基于相同的信息，从而避免差异。

整合的挑战

将数据汇集起来并非总是简单。数据通常存在于：

• 不同格式： 关系型数据库、平面文件（如CSV）、来自API的JSON或XML、电子表格。
• 不同位置： 本地服务器、各种云平台、第三方应用程序。
• 不一致的表示方式： 日期在一个系统中可能存储为 MM/DD/YYYY，在另一个系统中可能存储为 YYYY-MM-DD。国家名称可能是“USA”、“United States”或“U.S.A.”。缺失值可能以不同方式表示（或根本不表示）。

要有效地整合数据，需要解决这些不一致之处，并将数据转换为适合分析或存储在目标系统（如数据仓库）中的标准格式。

数据整合是更宏大的目标，而 ETL（抽取、转换、加载）是实现这一目标的主要过程集合之一。在接下来的章节中，我们将详细阐述“抽取”、“转换”和“加载”在此处的具体含义。