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数据集成整体解决方案
继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成〔Data Integration〕已渐被各大企业纷纷触及。目前国内大多数企业还仅停留在效劳于单个系统的多对一架构数据集成应用，这种架构常见于数据仓库系统领域，效劳一种是为多个跨企业、单位机构实现某一项或几项业务活动而建立的多对多架构，数据集成的应用差不多都是基于这三种架构，每种架构可能会对应于多种数据集成的应用。国内企业常见的数据集成应用有数据仓库、数据同步、数据交换，随着企业并购、新旧系统升级、分布系统向数据大集中看齐、电子商务的开展、多个企业单位协同作业等等众多业务需求的诞生，数据集成的应用开场纷繁异景起来。
目前大局部数据集成软件厂商都是围绕数据仓库〔Data Warehousing〕、数据迁移〔Data Migration〕、数据合并〔Data Consolidation〕、数据同步〔Data Synchronization〕、数据交换〔Data Hubs或者叫主数据管理：Master Data Management〕这5种常见的企业应用形式来开展各自的产品技术。
数据仓库〔Data Warehousing〕应用：
数据仓库的开展在国内差不多有近10个年头，数据仓库中的数据集成应用主要是围绕ETL的功能来实现，一般来说其主要功能是将多个业务系统不同种数据类型的数据抽取到数据仓库的ODS〔Operational Data Store〕层，经过转换，加载存储到星型构造的DW〔Data Warehouse〕
层，为满足不同主题的展现应用，再向关系型数据库或多维数据库进一步汇总加载，其ETL功能可由手工编程或专业工具软件这两种类型来实现。
第一种类型：由手工编程到专项ETL工具的应用，这种应用类型是成熟的数据集成软件工具的雏形，是为快速达成工程功能需求为主，满足复杂的业务处理的需要，以ETL为核心应用，开发技术也发挥得淋漓尽致，PB、JAVA、SQL、存储过程、C/C++都可能会悉数登场，多一种系统的数据集成就可能会多于一倍的开发工作量，使数据集成平台更趋于复杂、脆弱。另外，如电信、金融、税务、公安等行业的众多系统集成商针对各自的业务系统也开发有专项的数据集成工具，只是有一定的局限性，拘泥于某一种应用或某一特定的系统环境。
第二种类型：众多成熟的数据集成软件工具的应用为这一代表，如Informatica PowerCenter、IBM Datastage、Oracle ODI、Microsoft SISS等，集各种数据接口、ETL、数据质量、实时、数据联邦、分区并行、网格、HA等技术于一身，历练世界众多客户需求多时，具有更宽广的应用、可扩展性强、平安稳定等一些特点。
数据迁移〔Data Migration〕应用：
这种应用比拟容易理解，对于新旧系统升级、数据大集中时的数据作迁移，使数据更能顺应新系统的构造变化而平稳迁移。
数据合并〔Data Consolidation〕应用：
在企业并购中很容易产生数据合并的应用，如两个企业的HR系统的合并、财务系统的合并、其它业务系统的合并，当系统需要合并必然产生数据的合并，因此对企业数据进展统一标准化、标准化、数据的补缺、数据的一致性都将导致数据合并。
数据同步〔Data Synchronization