与传统方法相比数据集成的难点都有哪些呢

 

     你对数据了解吗，现在的我们可谓是在一个互联网数字化的时代，本文，就跟随着小编的脚步一起来看下与传统方法相比目前数据集成的难点都有哪些呢？

     数据源的数据集成主要是指数据库管理系统，推广到包括所有类型的结构化的XML文档，HTML文档，电子邮件，文件和其他普通的，半结构化的信息。数据进行集成是信息管理系统集成的基础和关键。良好的数据集成系统，确保用户以更低的成本高效地利用异构数据。要实现中国这个发展目标，必须解决这些数据集成中的～些难题。

     数据集成的难点可概括如下：

     异质性。集成的数据源通常独立开发的，异构的数据模型，集成带来了很大的困难。这些异构性主要表现在：数据进行语义、相同语义信息数据的表达不同形式、数据源的使用网络环境等。

     数据的分布。远程数据源是分布式的，数据集成依赖于网络来发送数据，其具有的性能和安全性问题，如网络传输上。

     数据自治性。各个数据源有很强的自治性，它们之间可以在不通知集成管理系统的前提下进行改变企业自身的结构和数据，给数据技术集成控制系统的鲁棒性提出一个挑战。

     对比以往传统的数据集成方法

     传统的数据集成方法，创建脚本来读取，清洗数据，写入到数据仓库中，或者使用传统的离线ETL软件（比如阿里的DataX）来集成来自不同来源的数据。但是，这些方法非常耗时，昂贵且容易出错。传统方法要求工程师花大量时间来集成或维护，并且传统的数据集成工具实时性较低，无论是人力和时间上都不划算。码蚁科技之前的文章对此有更详细的描述。

     现代化的数据集成，新一代数据集成也可以被称作数据集成即服务，是一种服务化了的云原生集成方法。由于已被抽象称为一种服务，所以在理论上实现了100％无维护。数据集成即服务（DIaaS）通常提供市面上所有主流的数据库集成，SaaS产品数据集成，数据仓库集成，符合现代“开箱即用”的理念。数据集成即服务，配合现代化的云数仓（和现代化的自助型BI，帮助企业真正意义上的解锁数据的可能性。

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