數據集成是一個長期以來被廣泛使用的過程，早在1970年代，提取、轉換、加載（ETL）的方法就已應用于數據集成。這個過程涉及從多個數據源中提取信息，對其進行轉換，然后加載到中央數據庫中。盡管這個過程一直穩定應用，但它相對較慢、不夠靈活，通常只能與本地系統一起使用，導致基于云的寶貴數據孤立且難以訪問。

現代的ETL繼承者是iPaaS（集成平臺即服務），它同樣從多個數據源中收集數據，并對其進行標準化以便進一步分析。然而，iPaaS與ETL的主要區別在于，它不僅可以集成本地系統，還可以與基于云的數據源進行集成。更重要的是，iPaaS可以集成應用程序本身，使來自一個數據源的信息能夠實時被其他所有數據源訪問和操作，包括員工、人工智能、工廠車間的機器等等。

那么，數據集成的工作流程是如何實現的呢？將所有數據放在一個中心位置是否值得？接下來，我們將詳細介紹與iPaaS系統的數據集成過程。

數據集成流程

數據集成是建立連接并使所有數據源之間的數據以可操作的方式可訪問的過程?，F代數據集成利用API集成的思想，將其應用于組織擁有的每個數據源。這一連接生態系統允許一個系統捕獲數據，然后實時共享給整個組織的所有相關應用程序和工具。這創造了一個始終保持最新狀態的單一事實來源。

數據集成過程通常包括以下六個步驟：

1、找到所有數據源： 在開始數據集成過程之前，需要識別每個數據源，包括現場系統、基于云的SaaS應用程序、零售POS終端、物聯網傳感器等。

2、創建連接： 數據集成的核心工作是在數據源和集成平臺之間建立連接。使用像數環通平臺這樣的iPaaS系統，這些連接可以在幾分鐘內完成，無需編寫代碼，只需使用可視化的拖放界面。

3、構建自定義集成： 盡管有廣泛的預構建連接器庫，但不是每個公司都能滿足所有需求。數環通平臺提供了連接器軟件開發工具包（SDK），允許開發人員構建自定義連接器。

4、在新數據源出現時集成它們： iPaaS系統使用即服務模型，這意味著新的連接器正在不斷開發中，以支持新的應用程序。隨著公司規模的擴大，可能會出現新的數據源，iPaaS簡化了將它們集成到數據生態系統中的過程。

5、使用自定義儀表板訪問可操作的數據： 通過可自定義的儀表板，員工可以根據其需求篩選、組織和可視化數據，而不必從孤立的部門中查找信息。

6、自動化常見流程工作流： 數據集成的最終目標是消除人為因素。許多流程可以自動化，從ERP與合同生命周期管理系統的集成，到CRM記錄的同步，以保持銷售團隊了解客戶的最新信息，還有IT部門對支持工單的自動化反應。

數據集成是使組織能夠更好地利用其數據資源，實現更高效的運營和更具戰略性的決策的關鍵過程。借助iPaaS系統，數據集成變得更加靈活、高效，允許組織更好地適應不斷變化的數據需求。