数据集成是一个长期以来被广泛使用的过程，早在1970年代，提取、转换、加载（ETL）的方法就已应用于数据集成。这个过程涉及从多个数据源中提取信息，对其进行转换，然后加载到中央数据库中。尽管这个过程一直稳定应用，但它相对较慢、不够灵活，通常只能与本地系统一起使用，导致基于云的宝贵数据孤立且难以访问。

现代的ETL继承者是iPaaS（集成平台即服务），它同样从多个数据源中收集数据，并对其进行标准化以便进一步分析。然而，iPaaS与ETL的主要区别在于，它不仅可以集成本地系统，还可以与基于云的数据源进行集成。更重要的是，iPaaS可以集成应用程序本身，使来自一个数据源的信息能够实时被其他所有数据源访问和操作，包括员工、人工智能、工厂车间的机器等等。

那么，数据集成的工作流程是如何实现的呢？将所有数据放在一个中心位置是否值得？接下来，我们将详细介绍与iPaaS系统的数据集成过程。

数据集成流程

数据集成是建立连接并使所有数据源之间的数据以可操作的方式可访问的过程。现代数据集成利用API集成的思想，将其应用于组织拥有的每个数据源。这一连接生态系统允许一个系统捕获数据，然后实时共享给整个组织的所有相关应用程序和工具。这创造了一个始终保持最新状态的单一事实来源。

数据集成过程通常包括以下六个步骤：

1、找到所有数据源： 在开始数据集成过程之前，需要识别每个数据源，包括现场系统、基于云的SaaS应用程序、零售POS终端、物联网传感器等。

2、创建连接： 数据集成的核心工作是在数据源和集成平台之间建立连接。使用像数环通平台这样的iPaaS系统，这些连接可以在几分钟内完成，无需编写代码，只需使用可视化的拖放界面。

3、构建自定义集成： 尽管有广泛的预构建连接器库，但不是每个公司都能满足所有需求。数环通平台提供了连接器软件开发工具包（SDK），允许开发人员构建自定义连接器。

4、在新数据源出现时集成它们： iPaaS系统使用即服务模型，这意味着新的连接器正在不断开发中，以支持新的应用程序。随着公司规模的扩大，可能会出现新的数据源，iPaaS简化了将它们集成到数据生态系统中的过程。

5、使用自定义仪表板访问可操作的数据： 通过可自定义的仪表板，员工可以根据其需求筛选、组织和可视化数据，而不必从孤立的部门中查找信息。

6、自动化常见流程工作流： 数据集成的最终目标是消除人为因素。许多流程可以自动化，从ERP与合同生命周期管理系统的集成，到CRM记录的同步，以保持销售团队了解客户的最新信息，还有IT部门对支持工单的自动化反应。

数据集成是使组织能够更好地利用其数据资源，实现更高效的运营和更具战略性的决策的关键过程。借助iPaaS系统，数据集成变得更加灵活、高效，允许组织更好地适应不断变化的数据需求。