数据治理是指在整个数据生命周期中，对数据进行规范管理和有效应用的过程，包括数据质量管理、数据安全管理、数据集成、数据流程管理等方面。在数据治理中，数据集成和应用模式的演进是非常重要的议题，下面我们来详细分析一下。

首先，数据集成在数据治理中具有重要地位。随着企业规模和业务数据的不断扩展，数据来源多样化、数据格式异构化的情况下，数据集成变得尤为重要。传统的数据集成方式往往是基于批处理的ETL（Extract, Transform, Load）过程，但这种方式在面对大规模数据和实时数据处理需求时显得力不从心。随着大数据技术的成熟和发展，数据集成逐渐演进到了以流式处理为基础的实时数据集成模式，能够更加灵活、高效地处理数据，确保数据的实时性和准确性。

其次，应用模式的演进也对数据治理产生了深刻影响。随着云计算、容器化、微服务等新技术的兴起，传统的单体应用逐渐被分布式、微服务化的应用模式所替代。这种变化意味着数据的存储和处理方式发生了根本性的改变，需要更加灵活、可扩展的数据治理方案来支撑这种新型应用模式。同时，随着人工智能、机器学习等技术的广泛应用，数据的价值挖掘和应用需求也发生了巨大变化，对数据治理提出了更高的要求。

因此，针对数据集成和应用模式的演进，企业需要从多个方面进行应对。一方面，需要采用先进的数据集成技术和工具，例如流式数据处理系统、实时数据同步平台等，来满足企业对数据实时性和准确性的需求。另一方面，需要建立完善的数据治理平台和流程，确保数据的安全、合规和质量，同时配合新型应用模式的需求，提供满足其特点的数据服务和支持。

综上所述，数据治理中数据集成和应用模式的演进是一个持续发展的过程，需要企业不断审视自身的数据治理需求和挑战，进行技术和流程的更新和优化，以满足数据日益增长和变化的需求。只有通过不断地演进和创新，企业才能更好地应对数据治理的挑战，实现数据的最大化价值和持续创新。