数据集成是一种将不同来源的信息整合到一个数据集中，为用户提供一致的访问和数据交付的方法。架构师开发数据集成软件程序和平台，以促进自动集成方法，将信息从供应系统连接和路由到目标系统。 用于实现这些目标的一些技术是： 更改数据捕获：识别实时数据库中的更改并将其应用到数据仓库或替代存储库。 数据复制：一个数据库中的事实被复制到备用数据库，以保持信息与操作使用同步并用于备份 数据虚拟化：来自完全不同系统的数据几乎组合在一起形成统一读取，而不是将数据加载到替换存储库中 流数据集成：一种实时数据集成技术，将不同的流集成并输入到分析系统中并进行存储。

该方法包括CDP、iPaaS、ELT、ETL

和反向ETL等技术。 CDP或客户信息平台是一个软 太原手机号码表 件包，用于生成、收集和整理来自不同来源的客户信息，并将该信息发送到多个目的地。CDP 必须与现有文件集成，并允许轻松检索其中存储的文件。它构建了客户档案的全面视图。它从多个来源和系统收集第一方客户信息（交易、行为和人口统计），并将该信息链接到创建它的客户。 iPaaS或集成平台即服务是用于在云内以及云与企业之间构建和部署集成的平台。借助 iPaaS，用户可以开发集成流程，连接驻留在云端或本地的应用程序，然后部署它们，而无需安装或管理任何硬件或中间件。不同供应商的集成和功能有所不同；然而，它们都执行相同的任务——执行由触发器支持的操作。

触发器是系统中发生的事件

传输到平台（通过 API 调用或 Webhook），然后平台执营 BJ 领先 销专行一个或多个预定义的操作。 ETL信息集成是一个三步方法。从一个或多个信息源中提取信息，将其转换为所需状态，然后加载到数据库或云数据仓库中。此外，开发人员应在需要时执行错误处理。ETL 技术仍然是一种经过验证的技术，许多组织都考虑使用它来响应数据迁移需求。使用无代码 ETL 软件包工具，企业可以显示来自完全不同的数据存储库的数据，并整合来自外部和内部来源的数据，从而为最终用户提供所有业务运营的统一、全面的读取。