如今，组织不断向前发展的业务及其数据需求构成了一个不断变化的全新世界。这个新的数据智能世界建立在数据集成的扩展方法之上，这些方法统称为现代数据集成。如果企业需要正确的数据来支持高级分析流程或创建客户的多维视图，则必须将数据集成作为其与业务目标一致的战略功能。

 

大多数组织已经进入了数字领域，各个方面的业务越来越多地将云计算，社交和移动作为重要平台。随着这些平台的使用增加，人们看到业务和客户行为方面的更多变化。而在数字领域表现良好，则需要一个弹性组织。

 

弹性作为商业和技术基础设施模式，可以使组织能够利用动态商业模式，决策过程和技术机制，以加强对任何情况的响应。为了增强企业弹性，组织必须致力于不断改进数据收集方法，分析方法，业务流程以及组织人员之间的双向连接。

 

现代企业意味着现代数据集成

 

组织经常需要的重要数据不仅出现在企业数据仓库之外，而且出现在企业外部。企业被迫认识到通过整合来自各种来源的数据可能带来的价值。其数据管理和数据集成解决方案已经面临着越来越多的实时处理数据连续变化及其使用方式的挑战。

 

现代数据集成建立在长期以来一直是更大的数据集成世界的技术和过程之上，超越了基本的ETL（抽取、转换、加载）功能。像数据质量，数据分析和数据治理（也与业务用户高度相关）的实践包括重要的功能，这些功能对于可靠的最新数据至关重要，无论其来源或结构如何。

 

现代数据集成产品包括互操作的多平台解决方案（iPaaS和内部部署），以及纯粹的云计算和SaaS解决方案，在应用程序和数据集成之间的界限不断模糊。如今，现代数据集成是一个关键的努力，必须敏捷和快速的商业响应，直接相关的许多举措，可以使或打破组织成功的分析和决策；实时过程以改善客户体验;全渠道和数字营销;智能业务自动化;数字变换的对准，等等。

 

如今，更新的技术（如图形数据库和数据虚拟化）促进了传统数据集成到现代数据集成的蜕变，如“足够好”的数据质量和数据混搭的概念。蜕变的一部分是提供给企业用户的访问，给他们更多的动手能力，数据的使用和分析。蜕变也反映了需求，如实时态势感知分析，经常作为连续过程运行。有了这些变化，现代数据集成也承担了负担，确保企业用户受到保护的固有陷阱的概念，如“足够好”的数据质量和数据混搭。

 

现代数据集成的种子

 

对于数据集成解决方案，现代数据集成的实际工作已经进行了好几年。一些解决方案开始于专门为云到云数据流设计的集成，然后扩展到将云包括到内部。然后是第三方供应商的Salesforce生态系统，它一直是开发云到内部（和后端）集成流的强大驱动力，也是数据集成即服务的独特孵化器。

 

随着云计算服务的激增，组织已经扩展了已建立的集成解决方案，以便与云数据流一起工作，从而将其数据集成功能扩展到新领域。传统数据集成厂商正在添加基于云计算的解决方案。一些解决方案已经进入了来自ETL和EDW世界的现代数据集成领域；一些来自ESB/SOA/EAI的应用程序集成空间。现代数据集成也源于B2B数据交换和商业消息系统的多结构化世界。