数据集成工具有哪些，数据集成工具的应用场景

本文讲了数据集成工具有哪些，数据集成工具的应用场景。

数据集成平台通常包括以下许多工具：1、数据提取工具；2、ETL 工具；3、数据目录；4、数据治理工具；5、数据清理工具；6、数据迁移工具；7、主数据管理工具；8、数据连接器。

一、数据集成工具

数据集成平台通常包括以下许多工具：

1、数据提取工具

借助此类工具，您可以获取和导入数据，以便立即使用或储存起来供日后使用。

2、ETL 工具

ETL 代表提取、转换和加载，这是最常见的数据集成方法。

3、数据目录

此类工具可帮助企业找到并盘点分散在多个数据孤岛中的数据资源。

4、数据治理工具

确保数据的可用性、安全性、易用性和完整性的工具。

5、数据清理工具

通过替换、修改或删除来清理脏数据的工具。

6、数据迁移工具

此类工具用于在计算机、存储系统或应用格式之间移动数据。

7、主数据管理工具

帮助企业遵循通用数据定义，实现单一真实来源的工具。

8、数据连接器

此类工具可以将数据从一个数据库移动到另一个数据库，还可以进行转换。

二、数据集成的用途

数据集成通常用于以下几个方面：

1、数据湖开发

数据集成可以将数据从孤岛式的本地平台移动到数据湖中，以提高数据价值。

2、数据仓储

数据集成可以将各种来源的数据整合到一个数据仓库中进行分析，以实现业务目的。

3、营销

数据集成可以将您的所有营销数据（如客户人群特征、社交网络和网络分析数据）移动到一个地方以执行分析和相关操作。

4、IoT

数据集成有助于将多个物联网来源的数据整合到一个地方，便于您从中获取价值。

5、数据库复制

数据集成是将数据从 ***、*** 或 MySQL 等源数据库复制到云数据仓库这一操作的核心部分。

数据集成是指将来自不同来源的数据合并到一个统一视图中的过程，该视图应用在下游数据分析和数据应用。

数据集成是消除企业信息孤岛，实现数据集中共享，进而实现数据治理和数据应用的重要手段，包括以下几个应用场景：主数据应用、大数据迁移上云、数据入仓入湖/交互分析、数据工程与科学平台构建。

数据集成企业案例，图源《数据智能知识地图》

数据集成的主要技术包括：数据采集、数据建模、消息队列。

上文就是小编为大家整理的数据集成工具有哪些，数据集成工具的应用场景。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。