企业的数据整合是组合来自不同来源的数据、通过消除错误来清理和验证数据、然后将其存储在单个位置（例如数据库或数据仓库）的过程。数据通常从多个来源以各种格式流入公司。数据整合统一了数据，使公司能够有效地规划、实施和执行业务流程和灾难恢复策略。通过集中所有关键数据，采用者可以获得其基本业务信息的360度视图。数据集中化还可以提高数据质量，同时加速流程执行并简化信息访问。
数据整合听起来像是一项艰巨的任务，但它可以轻松地分为七个基本步骤。下面是A5互联www.a5idc.net汇总的内容。
第1步-更新您的数据清单
检查您的数据清单，看看它是否是最新的。如果没有，请将其设为最新。
准确的数据清单不仅为需要整合的内容设置了基线，还为哪些系统将保存数据以及数据的格式、类型、特征、大小、当前使用方式、位置及其所有者设置了基线。从这里开始，公司可以定义整合工作的范围和规模。
第2步-制定整合目标
整合项目的目标非常重要。整合是为了提高数据质量、创建跨系统利用数据的新方法、改进分析、卸载数据以节省成本、满足监管要求还是任何其他特定原因？如果您希望利益相关者参与其中，您需要有明确的目标，这些目标具有商业意义并证明整合项目的努力是合理的。
第3步-评估项目需求
启动数据整合项目时的一个大错误是低估了与整合和整合不同数据源相关的复杂性和挑战。这通常源于规划和准备不足，包括没有明确定义项目的目标和范围、没有彻底评估现有数据环境以及没有正确分配资源。
第4步-考虑业务影响
数据整合通常作为专门的IT项目启动。这种方法抵消了将计划与可衡量的业务成果完全结合的好处。
当今的企业寻求敏捷性，这需要更高水平的数据质量。随着数字化转型的继续，公司必须将业务目标放在首位，在赚更多钱的同时节省资金，降低风险并提高可持续性，完善的数据质量计划与数据整合项目相结合，可以帮助实现所有这些目标以及更多目标。
第5步-建立有弹性的治理政策
着手整合计划的企业应制定明确的数据治理政策和程序，概述角色、职责、安全措施和访问协议。
持续和重复的数据质量检查对于识别和纠正错误或不一致至关重要，从而保证整合数据的准确性和可靠性。对数据整合项目的持续监控和评估对于评估进度、确定需要改进的领域并确保与不断变化的业务目标保持一致至关重要。
监控应包括跟踪关键绩效指标、进行定期审查以及征求利益相关者的反馈。通过遵循这些最佳实践，公司可以有效地管理和利用其整合数据来推动明智的决策并实现其战略目标。
第6步-解决安全问题
大多数企业无法容忍两件事：中断和安全问题。安全、网络和云团队经常在黑暗中工作，试图保护记录不足且充满盲点的网络。人类的思维不再能够分析所有变量。
建议部署数字孪生，它不仅可以创建网络的虚拟副本，还可以分析、标准化和情境化数据，同时准确显示系统随时间的变化情况。这为企业经营人员提供了成功决策所需的背景信息和可行的见解。
第7步-提供团队培训和教育
公司往往低估了开展全面培训和宣传活动的必要性，以教育最终用户了解新的整合系统、其安全协议和潜在风险。通过承认安全复杂性并主动规划，公司可以从数据整合中获益，同时最大限度地降低风险并保护有价值的信息。
