概述
数据集成是将分散在不同源系统中的数据进行采集、转换和加载到目标系统的全过程。核心目标是实现数据的统一管理与高效利用，常见场景包括：
- 企业数据整合：打通ERP、CRM、数据库等系统数据壁垒
- 实时数据同步：通过消息队列实现跨平台数据实时流转
- 数据仓库构建：为BI分析提供结构化数据支持
关键概念
ETL过程
- Extract（抽取）：从异构数据源获取数据
- Transform（转换）：清洗、标准化、聚合数据
- Load（加载）：将处理后的数据存入目标仓库
数据流处理
- 使用Apache Kafka、Apache Flink等工具实现流式数据整合
- 支持实时计算与批量处理混合场景
数据治理
- 建立数据质量标准与元数据管理机制
- 实现数据血缘追踪与权限控制
常见工具对比
| 工具名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Apache Nifi | 可视化流程编排，支持多种数据格式 | 复杂ETL任务自动化 |
| Talend | 企业级数据集成平台，提供丰富组件 | 多源系统数据同步 |
| Informatica | 强大的数据迁移与转换功能 | 大规模数据仓库构建 |
最佳实践
- 分阶段实施：先完成数据清洗，再进行转换和加载
- 监控与报警：通过Prometheus+Grafana监控数据管道状态
- 安全合规：确保数据传输加密（TLS 1.3+）和访问控制