數據倉庫技術則在另外一個層面上表達數據之間的共享，它主要是為了針對企業某個應用領域提出的一種數據集成方法，也就是我們在上面所提到的面向主題并為企業提供數據挖掘和決策支持的系統。數據高速緩存器是關鍵對數據集成體系結構來說，關鍵是擁有一個包含有目標計劃、源－目標映射、數據獲得、分級抽取、錯誤恢復和安全性轉換的數據高速緩存器。此外，數據高速緩存器包含有預先定制的數據抽取工作，這些工作自動地位于一個企業的后端及數據倉庫之中。這種方法能夠處理大量數據，并且處理后的數據質量較高，但缺點是過程較為復雜且需要較多資源。上海本地數據集成服務服務電話

第 2 步：發現數據源－ 特別是記錄不詳盡或來源未知 － 必須探查才能了解其內容和結構。需要推斷數據中隱含的模式和規則。必須標記潛在的數據質量問題。第 3 步：清洗 必須清洗數據以確保其質量、準確性和完整性。必須解決錯誤或疏漏問題。必須強制執行數據標準，并且對值進行驗證。必須刪除重復的數據條目。第 4 步：集成 要跨越多個系統保持一致的數據視圖，必須集成并轉換數據， 以便協調不同系統在定義各種數據元素并使之結構化的方式上存在的差異。例如，對于“客戶盈利”，營銷系統和財務系統可能具有完全不同的業務定義和數據格式，這些差異必須得到解決。靜安區附近數據集成服務價目一種集中化的數據管理和服務平臺，旨在打破數據孤島，實現企業級的數據集成和共享。

IT 機構感覺問題很棘手。每個業務規則生成一個新 IT 方案。每個新 IT 方案創建一個新 IT 項目。每個 IT 項目均需要數據 － 訪問數據、遷移和整合數據以及基本清楚數據的質量。方法不足傳統數據集成方法存在不足之處。它們不能解決當今 IT 環境的復雜性，也不能覆蓋 IT 必須執行的一系列方案的處理。對于連接數百（或數千）個應用程序的不同單點解決方案，它們**分裂運營數據并將其鎖定在部門應用程序中，例如 ERP 和 CRM。以應用程序為中心的數據集成方法沒有考慮所有企業數據。例如，它們不能處理計劃數據，這些計劃數據通常保存在 Excel 電子數據表中，而未保存在部門數據庫應用程序中。它們也不能解決駐留在企業外部的有關 BPO 或 SaaS 供應商的數據或與貿易合作伙伴共享的數據。

統一的數據集成平臺讓 IT 部門和業務部門可以更加有效地協作。平臺提供界面和使用感受一致的工具集，使工具集中各部分能夠在多個項目中無縫配合使用。這些工具專為各項功能定制，因此各崗位人員都能專注于他們各自的專長領域，并更為迅速地提高自身技能。參與數據集成的各人員只需花費較少時間了解平臺，從而可以將更多時間投入本職工作中。提升技術新的數據集成方法幫助企業提升技術價值在當前經濟環境下，每項技術投資都面臨著嚴格的審核。IT 機構需要充分利用現有技術。借助數據集成平臺，IT 機構可以繼續使用遺留的系統和應用程序，規避 “淘汰和更換”所帶來的浪費和風險。它具有靈活性、安全性、可伸縮性、易用性和實時性等特點，在各行各業都有應用。

一些涉及銷售數量和零售價格的問題在這些檢測點中提出。B2B平臺的提取上載階段構成了第二個檢測點，問題的答案會在這里出現。自動化系統會檢測輸入數據的準確性。為了避免錯誤的出現，相關用戶會收到提示郵件，以確認全天的數據是不是正確上載、是不是需要糾錯措施。6.保證數據的安全性根據風險級別設置安全政策。如果你只是在內網中轉換數據，也許不需要加密；但如果你需要將數據對外傳送，可能就要加以防范了。 [3]數據集成對于企業信息系統的作用數據集成的出現使企業能夠將后端的ERP信息遷移到Internet上。數據集成產品在一個公司的Internet計算機與SAP、Oracle和PeopleSoft等公司的后端系統之間提供“高速緩存”或數據分級。通過有效的數據集成，組織能夠獲得更視角，支持決策制定和業務分析。靜安區附近數據集成服務價目

數據清洗：處理缺失值、重復數據和不一致的數據格式，以確保數據的質量。上海本地數據集成服務服務電話

中間件模式是比較流行的數據集成方法，它通過在中間層提供一個統一的數據邏輯視圖來隱藏底層的數據細節，使得用戶可以把集成數據源看為一個統一的整體。這種模型下的關鍵問題是如何構造這個邏輯視圖并使得不同數據源之間能映射到這個中間層。數據倉庫模式數據倉庫是在企業管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關的和不可修改的數據**。其中，數據被歸類為廣義的、功能上**的、沒有重疊的主題。這幾種方法在一定程度上解決了應用之間的數據共享和互通的問題，但也存在以下的異同:聯邦數據庫系統主要面向多個數據庫系統的集成，其中數據源有可能要映射到每一個數據模式，當集成的系統很大時，對實際開發將帶來巨大的困難。上海本地數據集成服務服務電話

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