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第 5 步：交付 必须以适当的格式、在适当的时间将适当的数据交付给所有需要数据的应用程序和用户。交付数据的范围涵盖从支持实时业务运营的单个数据元素或记录到用于趋势分析和企业报告的数百万个记录。必须确保数据的高可用性和交付安全性。此外，数据集成平台还必须：审计、管理和监控 数据管理员和 IT 管理员需要协作进行审计、管理和监控数据。不断地对关键指标（例如数据质量）进行衡量，随着时间的推移这些指标会得到有目共睹的稳步提高。这是为了跟踪关键数据属性的进度，并标记任何新问题，以便在将数据传回数据集成生命周期之后，可以解决这些问题并不断改进。数据集成服务的目标是实现不同系统之间的数据交互和协同工作，提供准确、及时的数据，支持业务决策和运营。崇明区特种数据集成服务推荐货源

保持至精至简· 我的企业如何才能降低开销，从而以机动灵活性取胜？使企业井井有条 · 我的企业如何才能确保遵守当前和即将颁布的行业和**法规？这需要成千上万个决策。但是每个业务规则的成功秘诀只有一个：及时、完整和 准确的数据。这正是需要 IT 的环节。企业期望其 IT 机构能够随时按要求提供业务所需的数据。但说起来容易，做起来难。数据分散于整个企业 － 应用程序、数据库、桌面上的 PDF、Excel 电子数据表和 Word 文档中。它也存储在公司防火墙之外 － 在与软件即服务(SaaS) 和业务流程外包 (BPO) 供应商以及与贸易合作伙伴的应用程序“云”中。普陀区定制数据集成服务推荐厂家数据虚拟化的关键优势在于其灵活性和实时性。

IT 机构感觉问题很棘手。每个业务规则生成一个新 IT 方案。每个新 IT 方案创建一个新 IT 项目。每个 IT 项目均需要数据 － 访问数据、迁移和整合数据以及基本清楚数据的质量。方法不足传统数据集成方法存在不足之处。它们不能解决当今 IT 环境的复杂性，也不能覆盖 IT 必须执行的一系列方案的处理。对于连接数百（或数千）个应用程序的不同单点解决方案，它们**分裂运营数据并将其锁定在部门应用程序中，例如 ERP 和 CRM。以应用程序为中心的数据集成方法没有考虑所有企业数据。例如，它们不能处理计划数据，这些计划数据通常保存在 Excel 电子数据表中，而未保存在部门数据库应用程序中。它们也不能解决驻留在企业外部的有关 BPO 或 SaaS 供应商的数据或与贸易合作伙伴共享的数据。

数据质量管理：监控和维护数据的质量，确保数据的准确性、完整性和可靠性。数据治理：制定数据管理政策和流程，确保数据的安全性和合规性。常见的数据集成工具和平台包括：ETL工具（提取、转换、加载）：如Apache NiFi、Talend、Informatica等。数据集成平台：如Microsoft Azure Data Factory、AWS Glue、Google Cloud Dataflow等。API集成：通过API将不同系统的数据进行集成。数据集成服务在现代企业中至关重要，因为它们能够帮助企业打破数据孤岛，实现数据的集中管理和分析，从而支持更好的决策和业务洞察。数据治理：制定数据管理政策和流程，确保数据的安全性和合规性。

其次，您需要测试和配置应用程序。借助数据集成平台，您可以只选择**相关的业务数据，以快速复制和刷新符合您需求的特定生产数据。与创建一个完整系统/数据库备份相比，此方法**减少了需要的时间、精力和磁盘空间。***，在完全建立和运行应用程序之后，您需要将非活动数据从新应用程序迁移至安全存档，从而在存储、数据库许可证和性能方面保持任务关键应用程序的稳定状态。借助数据集成平台，您可以简便地标识和移动非活动数据，使之以联机或脱机方式长期保留，您也可以随时访问已存档数据。它具有灵活性、安全性、可伸缩性、易用性和实时性等特点，在各行各业都有应用。普陀区本地数据集成服务24小时服务

数据管理：实施数据治理和管理策略，确保数据的安全性和合规性。崇明区特种数据集成服务推荐货源

性能与可扩展性：随着数据量的增长，数据集成的性能和可扩展性成为关键问题。采用分布式处理架构和云计算资源可以提高数据处理能力和系统的可用性。安全与隐私：在数据集成过程中，确保数据的安全和隐私至关重要。采用加密技术、访问控制和数据***等方法可以保护敏感数据不被泄露或滥用。综上所述，数据集成是组织在数字环境中实现数据共享、分析和决策的关键过程。通过选择合适的数据集成方法和工具，并应对相关的挑战与问题，组织可以充分发挥数据的价值，推动业务发展和创新。崇明区特种数据集成服务推荐货源

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