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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。数据转换：对提取的数据进行清洗、格式化和转换，以确保数据的一致性和准确性。静安区定制数据集成服务推荐货源

中间件模式是比较流行的数据集成方法，它通过在中间层提供一个统一的数据逻辑视图来隐藏底层的数据细节，使得用户可以把集成数据源看为一个统一的整体。这种模型下的关键问题是如何构造这个逻辑视图并使得不同数据源之间能映射到这个中间层。数据仓库模式数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的和不可修改的数据**。其中，数据被归类为广义的、功能上**的、没有重叠的主题。这几种方法在一定程度上解决了应用之间的数据共享和互通的问题，但也存在以下的异同:联邦数据库系统主要面向多个数据库系统的集成，其中数据源有可能要映射到每一个数据模式，当集成的系统很大时，对实际开发将带来巨大的困难。松江区国产数据集成服务图片数据加载：将处理后的数据加载到目标系统中，如数据仓库、数据湖或其他存储系统。

1) 模型的时效性:包括开发期模型和运行期模型，而运行期模型则显示了模型驱动的**思想。(2) 模型的进化性:它揭示了模型是否可以根据应用的变化而自我进行改变。(3) 模型的层级性:随着系统的复杂性增加，模型可以由多层级构成。集成挑战IT机构在经济危机中面临的数据集成挑战企业要平安渡过当前的经济危机并变得愈发强大，则必须转变为数据驱动型企业。它们需要将其企业数据视为可用来支持战略和运营决策的宝贵资产。通过转为数据驱动型，企业可以更为高效地运营、更好地管理风险、改善客户服务、更快做出明智的决策并保持较低成本。

数据仓库技术则在另外一个层面上表达数据之间的共享，它主要是为了针对企业某个应用领域提出的一种数据集成方法，也就是我们在上面所提到的面向主题并为企业提供数据挖掘和决策支持的系统。数据高速缓存器是关键对数据集成体系结构来说，关键是拥有一个包含有目标计划、源－目标映射、数据获得、分级抽取、错误恢复和安全性转换的数据高速缓存器。此外，数据高速缓存器包含有预先定制的数据抽取工作，这些工作自动地位于一个企业的后端及数据仓库之中。数据网格的优势在于其分布式架构和高可用性。

在这种模式下又分为紧耦合和松耦合两种情况，紧耦合提供统一的访问模式，一般是静态的，在增加数据源上比较困难；而松耦合则不提供统一的接口，但可以通过统一的语言访问数据源，其中**的是必须解决所有数据源语义上的问题。中间件模式中间件模式通过统一的全局数据模型来访问异构的数据库、遗留系统、Web 资源等。中间件位于异构数据源系统(数据层) 和应用程序(应用层) 之间，向下协调各数据源系统，向上为访问集成数据的应用提供统一数据模式和数据访问的通用接口。各数据源的应用仍然完成它们的任务，中间件系统则主要集中为异构数据源提供一个高层次检索服务。基于数据复制的数据集成：将数据从一个数据库复制到另一个数据库，以实现数据的同步和整合。普陀区特种数据集成服务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。静安区定制数据集成服务推荐货源

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。静安区定制数据集成服务推荐货源

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