在当今数字化时代，数据无疑是企业的重要资产之一。随着数据源的多样性和数量的不断增加，如何有效地收集、整合、存储和分析数据变得至关重要。为了应对这个挑战，数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。
效率办公系列之前连续开了很多期讲RPA，于是就有粉丝安利了低代码数据集成平台，去体验了一波，果然非常nice~
ETL 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。
本文档为数据集成和互操作思维导图与知识点整理。共分为5个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
当前是一个数据驱动企业发展的时代，企业的数字化转型已不再是选择题，而是关乎生存与发展的必答题。在这场深刻的变革中，数据集成平台作为连接企业内部外数据孤岛、促进数据流动与融合的桥梁，扮演着至关重要的角色。它不仅是企业数据战略的基石，更是推动业务创新、提升决策效率、优化运营流程的强大引擎。下面是我们总结的数据集成平台在企业数字化转型过程中的五大关键角色，揭示其如何赋能企业，引领数字化浪潮。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
在数字化转型的浪潮中，数据已经成为企业的重要资产，而商业智能（BI）项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。尽管BI项目的目标是实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，只有约20%的时间用于BI可视化。
为物联网平台与应用提供高性能的实时数据处理与集成，一直是 EMQX 最重要的能力之一。最新发布的 EMQX 5.0 针对数据集成相关功能进行了深度的重构和优化，以期帮助用户更加轻松灵活地使用。
谈到数据集成，有些人可能想知道有什么可讨论的——这不就是 ETL 吗？也就是说，从各种数据库中提取、转换并最终加载到不同的数据仓库中。
ETL（Extract-Transform-Load）技术是数据集成领域的核心组成部分，广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来，经过必要的转换处理，最后加载到目标系统（如数据仓库、数据湖或其他分析平台）的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍：
在过去的半个世纪里，数据管理极大地改变了计算机处理数据的方式。如今，数据可以不按顺序存储，而且仍然可以有效地使用。适当数据管理的有用性并没有丧失，因为它的原则远远超出了数据的存储方式。
在大数据平台中，是不生产数据的，或者说原始数据都是来源于业务系统。所以，我们需要做的第一件事，就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话，我不生产数据，我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工，就是数据平台的第一个模块--数据集成。
摘要：本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：
选择基于云计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度，以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。
虽然云计算使用起来非常方便，对于用户来说也具有较好的成本效益，但它在整合和处理数据方面也可能带来新的挑战和要求。 云计算的出现，让企业在投资IT和商业应用时，多了一种部署选择，不再仅限于本地部署。但云
在数据仓库出现之前 , 上述两种处理类型都放在数据库中进行处理 , 其中分析性处理效果不好 , 因此提出不同的数据类型 , 放在不同的数据载体中 :
ETL是数据仓库和数据集成领域常用的缩写，代表Extract, Transform, Load（提取、转换、加载）三个步骤。它是一种数据处理过程，用于从不同的数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗，并将处理后的数据加载到目标系统或数据仓库中。
随着传统工业自动化软件应用转向新的IIoT解决方案，对IT/OT集成的要求也发生了变化。以前，重点是专用网关的低维护和易用性。现在，需要灵活、自动化的配置、接口抽象和IT安全性。 这导致了新的数据集成解决方案的两个关键特征:
在数据量不断增长、数据生态系统复杂的时代，追踪数据从源头到目的地，及其经过的各种流程和系统的信息，对确保数据质量、合规性和决策来说至关重要。这些信息被称为数据血缘。
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
TASKCTL 是一款免费、国产的ETL调度工具。以其实时数据集成、全 WEB 可视化操作、高性能和对国产数据库的深度支持，迅速成为市场的新选择。
作为一家集全球发行、自主研发、联运服务和团队孵化于一体的移动游戏公司，Y游戏公司成立多年以来，服务全球用户过亿。随着该公司发行、研发业务不断发展，逐渐暴露了出这些问题：
集成应用系统是指将不同的软件应用程序、硬件设备或系统集成在一起，形成一个协同工作的整体，以提高资源利用率、优化业务流程、提升工作效率等。主要集成方式包括界面集成、数据集成、控制集成和业务流程集成。
从数据治理的角度来看如何打破数据孤岛现是企业数据治理过程中最大的核心挑战。由于不同的业务部门和系统之间的数据相互独立，导致数据之间无法共享和利用，从而影响了企业的整体运营效率。IDC公司的调查显示，2022年，全球范围内有60%的企业面临“数据孤岛”的问题，企业无法高效、快速的从多个异构数据源中稳定汇聚数据。例如很多企业的生产部门和销售部门之间的数据无法共享，导致生产计划无法根据销售数据进行调整，销售订单也无法及时反馈到生产部门。这种数据孤岛现象导致企业生产效率低下，销售业绩也无法得到提升，要解决数据孤岛的问题，企业必须建立一个稳定、高效的全域数据集成平台。
数据治理中心DataArts Studio是为了应对上述挑战，针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理、数据服务、数据安全等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛，统一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。
在日益多样化、分布式和复杂的环境中，数据管理敏捷性已成为组织的任务关键优先事项。为了减少人为错误和总体成本，数据和分析 (D&A) 领导者需要超越传统的数据管理实践，转向现代解决方案，例如支持人工智能的数据集成
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
整个架构图分为三层，从下往上看，最下面一层是数据安全，包括受限域认证系统、加工层权限系统，应用层权限系统，安全审计系统，来保证最上层数据集成与处理的安全；
一直以来，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务（OLAP），都是企业数据资源的重点应用场景。但 AP 型业务并不是企业的全部，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析（Operational Analytics）以及越来越多的交互型业务场景（OLTP 或 Operational Applications），更是企业的核心命脉。
说到数据集成（Data Integration），简单地将所有数据倒入数据湖并不是解决办法。 在这篇文章中，我们将介绍如何轻松集成数据、链接不同来源的数据、将其置于合适的环境中，使其具有相关性并易于使用。
下午6点半，医药代表小张从某药集团下属A公司下班回到家中，但他还不能休息。他需要将各个药店、医院的销售额、库存等信息，这些整理好的数据需要手动录入至总公司的系统中。
近日，爱分析联合 TapData 发布实时数据集成解决方案调研报告，结合金融行业案例，从实时数据业务场景的定义和需求发展现状，剖析到传统方案与现代化数据平台方案的优劣对比，以期为各行业的数据资源挖掘与应用提供新的思路参考。以下为报告正文。
在当今快速发展的数字化时代，企业数据中台的构建变得尤为关键。TapData 作为一家领先的数据集成产品提供商，深刻理解到数据处理框架——无论是 ETL（提取、转换、加载）还是 ELT（提取、加载、转换）——对企业在管理、分析及实现数据驱动决策过程中的重要性。
作者｜高俊 编辑｜邓艳琴 在今年 2 月份的 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，Apache SeaTunnel PPMC Member 高俊 分享了题为《EtLT 架构下的数据集成平台—Apache SeaTunnel》，本文由此整理，复制链接下载完整 PPT：https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/5173 此次分享的主要内容分为 6 块，分别是—— 1. ETL 到 EtLT 架构演进 2. 数据集成领域的痛点 & 常见的解决方
在BI或数据大屏等数据分析工具中，经常需要从多个业务系统中提取原始数据，然后对数据进行清洗、处理，以获取高质量、有效且干净的数据以供后续的BI进行数据统计和分析使用，从高质量的实现企业数据的价值变现。
详情参考 : 【DBMS 数据库管理系统】数据仓库 ( 数据仓库简介 | 操作型数据与分析性数据对比 | 数据仓库特征 | 特征一 : 面向主题组织数据 | 面向应用 | ) 四、特征一 : 面向主题 数据组织方式
SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
德国，海德堡 —— 2023年11月29日，作为SAP环境中数字化转型、自动化数据迁移和数据管理软件的领先供应商，SNP 推出了新的SNP Glue软件，作为CrystalBridge技术平台的一部分，达到了一个重要的里程碑。这种创新的Saas解决方案承诺在云数据集成方面提供新功能，为客户提供无与伦比的优势。
过去几十年，随着数据量的爆炸性增长和数据处理需求的不断演进，我们目睹了大数据架构的不断发展和变革。在这个过程中，大数据技术和服务的发展取得了令人瞩目的成就，为各行业的业务智能化提供了强大的支持，数据驱动进行决策已成为共识。
8月27日，ChunJun社区与OceanBase社区联合组织的开源线下Meetup成功举办，会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun：构建一体化数据集成方案」。
8 月 27 日，ChunJun 社区与 OceanBase 社区联合组织的开源线下 Meetup 成功举办，会上重磅发布了「OceanBase&ChunJun：构建一体化数据集成方案」。
随着各个组织机构越来越多地将其数据和操作转移到Microsoft Azure云中，它们必须从存储在内部的旧系统中迁移数据。不幸的是，通过编写定制代码和遗留集成技术，它不能总是满足数据集成的最后期限，这会增加迁移的时间和成本。
数据总是巨大的，任何行业都必须存储这些“数据”，因为它带有巨大的信息，从而导致他们的战略规划。正如人们需要房子感到安全一样，数据也必须得到保障。这个数据主页在技术上称为数据仓库。
“在数字化转型的浪潮下，数据架构备受关注。作为企业架构中的关键纽带，数据架构解决了业务与数据的映射，规范了应用架构的数据集成关系，指导了技术架构的技术选型。伴随DataOps等场景的出现，数据架构会逐步走向数据消费端，为企业带来更多的变化和新发现。
当前企业集成工具主要有三大类：iPaaS、RPA、ETL 这三大类产品，这三大集成工具之间功能均有相互的交叉和重合，企业在进行集成类业务需求实现时，很多情况下会根据开发人员个人对工具的熟悉程度来选择其中的一个工具，而不是从企业总体集成管理规范和运维成本等方面全盘考虑后再做出正确的选择。当前不同集成工具的厂商都会扩展自己的功能边界并错误地引导企业的开发人员使用他们的工具去进行本不应该使用此集成工具去做的集成需求，这样往往会造成后续集成管理混乱，运维复杂，当集成出现问题时很难在原有平台上进行解决和扩展，最后不得不再迁移到其他集成工具上进行集成，浪费人力物力。所以开发人员要了解不同集成工具的定位和使用方式。
ENVI软件是一款专业的遥感图像处理软件，它可以帮助用户分析和解释从航空器、卫星和无人机等传感器获得的遥感数据。ENVI软件提供了许多独特的功能，以帮助用户更好地理解数据。在本文中，我将结合实际案例，讲解ENVI软件的几大独特功能。
数字经济时代，各行各业数字化转型大趋势下，数据要素成为关键。海量多源异构数据汇聚，使得数据同步面临同步速率受限、稳定性差、维护成本高等挑战。
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