信息系统集成
信息系统集成方法
信息系统集成方法信息系统集成方法是指将不同的信息系统组合在一起，形成一个整体的过程。
以下是关于信息系统集成方法的10条详细描述：1. 需求分析：在信息系统集成过程中，首先需要进行需求分析。
这一步骤包括确定系统的功能需求、性能需求、安全需求等，并与相关利益相关方进行沟通与确认。
2. 系统设计：在需求分析的基础上，进行系统设计。
设计阶段包括架构设计、模块设计、接口设计等。
根据需求分析的结果，确定信息系统的整体结构和各个部分的功能细节。
3. 开发与测试：根据系统设计的结果，进行软件开发和系统集成。
开发包括编写代码、测试和调试等。
在测试阶段，对系统进行功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统能够正常运行。
4. 数据集成：信息系统集成中一个重要的方面是数据集成。
不同的信息系统往往有各自的数据格式和结构，需要进行数据转换和集成，以确保数据可以在不同系统之间进行共享和交流。
5. 接口开发：在多个信息系统集成时，系统之间需要进行数据交换和通信。
接口开发是确保系统之间可以进行有效通信的关键。
接口开发包括协议定义、交互规范制定等。
6. 系统部署：完成开发和测试后，将系统部署到目标环境中。
这包括安装和配置软硬件、设置用户权限、配置网络等。
7. 系统集成测试：在系统部署完成后，进行系统集成测试，检验系统是否能够与已有系统正常交互。
测试包括功能测试、性能测试、安全测试等。
8. 系统运维：信息系统集成后，需要进行系统的运维和维护工作，包括监控系统运行状态、处理故障、更新和升级系统等。
9. 过程管理：信息系统集成是一个复杂的过程，需要进行有效的过程管理。
这包括项目计划制定、风险管理、进度控制等。
10. 持续改进：信息系统集成不是一次性的工作，随着业务的发展和技术的进步，系统需要不断改进和升级。
持续改进是保证信息系统集成与业务持续匹配的重要手段。
信息系统集成的体系结构
信息系统集成具有跨学科、跨领域的特点，涉及计算机科学、管理科学、工程等多个领域；同时，信 息系统集成需要综合考虑硬件、软件、网络、数据等多个方面，实现系统的整体优化。
信息系统集成ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ重要性
1 2 3
提高信息共享效率
信息系统集成能够打破信息孤岛，实现信息资源 的共享，提高信息传递和利用的效率。
提升组织协同能力
数据集成工具
数据集成工具用于将不同来源的 数据进行整合，实现数据的共享
和交互。
数据集成工具包括数据抽取、转 换和加载（ETL）工具、数据仓 库工具、数据映射和转换工具等。
数据集成工具能够提高数据的质 量和一致性，为上层应用提供可
靠的数据支持。
应用集成工具
1
应用集成工具用于将不同应用系统进行集成，实 现应用之间的数据交换和业务协同。
在信息系统集成过程中，不同系统之间的功能模块可 能存在交叉或重叠，导致应用冲突。这不仅增加了系 统的复杂性和维护成本，还可能影响业务流程的顺畅 运行。
界面不统一
总结词
界面不统一是指不同信息系统之间的用户界面风格、操 作方式、交互逻辑等方面存在较大差异，影响用户的使 用体验和效率。
详细描述
由于不同信息系统可能采用不同的界面设计和开发技术 ，导致界面不统一问题。这增加了用户的学习成本和使 用难度，降低了工作效率，同时也影响了企业形象和品 牌价值。
界面集成
界面集成概述
界面集成是将不同系统的用户界面进行整合，以提供统一的用户交互 体验。
界面集成方法
界面集成可以采用多种方法，如单点登录、门户网站和统一身份认证 等，每种方法都有其适用场景和优势。
界面集成技术
界面集成涉及的技术包括UI设计、前端框架和用户行为分析等，以确 保用户界面的美观、易用和个性化。
信息系统集成专业技术
03
信息系统集成的实施步骤
需求分析
确定项目目标
明确信息系统集成的目的和预 期结果，确保项目符合业务需
求。
收集需求
通过访谈、调查问卷、会议等 方式收集业务部门、用户和其 他相关方的需求。
分析需求
对收集到的需求进行整理、分 类和评估，明确需求的优先级 和可行性。
制定需求规格说明书
将分析后的需求编写成规范化 的文档，作为后续设计和开发
06
信息系统集成的发展趋势与展望
大数据与人工智能的融合
数据驱动决策
大数据技术能够提供海量的数据支持，通过人工智能算法 对数据进行处理和分析，帮助企业做出更科学、准确的决 策。
智能化应用
人工智能技术能够提高信息系统的智能化水平，例如自然 语言处理、机器学习等，使信息系统能够更好地适应各种 业务需求。
信息系统集成的发展历程
初级阶段
早期的信息系统集成主要是将计算机 硬件、软件和应用进行简单的整合， 以满足基本的业务需求。
发展阶段
高级阶段
现代的信息系统集成已经进入到高级阶段， 更加注重业务流程的优化和跨组织的协同， 强调云计算、大数据、人工智能等新技术的 应用。
随着信息技术的发展，信息系统集成 逐渐涉及到更广泛的领域，包括网络 集成、数据集成、应用集成等。
税务管理
将税务部门内部和外部的信息系统进行集成， 提高税收征管效率和防止逃税。
智慧城市系统集成
01
智能交通
通过集成交通管理部门、公交公 司、出租车公司等的信息系统，
实现交通智能化管理。
03
智能安防
将公安、消防、急救等部门的信 息系统进行集成，提高城市安全
保障能力。
信息系统集成
信息系统集成在当今信息化的时代，各行各业都离不开信息系统的支持和运作。
然而，由于不同的系统之间存在兼容性和协调性的问题，往往造成了信息孤岛和数据孤岛，限制了企业的发展。
为了解决这些问题，信息系统集成应运而生。
信息系统集成，简称ISI，是指将不同的信息系统、应用软件以及硬件设备等进行有机地整合和融合，实现互联互通、数据共享和业务协同。
通过信息系统集成，企业可以实现业务流程的优化和改善，提高资源利用效率，增强竞争能力。
首先，信息系统集成可以解决不同系统兼容性的问题。
由于不同系统采用的技术标准、数据格式和接口规范各不相同，导致了系统之间无法顺畅地通信和数据交换。
而信息系统集成可以通过中间件、数据转换和接口调整等手段，实现不同系统之间的兼容与协调，确保数据的一致性和完整性。
其次，信息系统集成可以实现数据共享和流程集约化。
在传统的信息系统中，数据通常存储在各个独立的系统中，无法实现数据的共享和统一管理。
而信息系统集成可以通过数据仓库、数据集线器等技术手段，将不同系统中的数据集中存储，并提供一套统一的数据访问接口，实现数据的共享和流程的集约化，提高了数据的利用价值。
此外，信息系统集成还能够实现业务流程的协同和集约化。
在传统的信息系统中，不同业务之间往往存在着数据冗余和流程重复的问题，造成了资源浪费和效率低下。
而信息系统集成可以通过业务流程再造和协同工作流的设计，实现业务流程的优化和集约化，减少了冗余环节和重复操作，提高了企业的响应速度和服务质量。
另外，信息系统集成还能够提升企业的管理水平和决策能力。
传统的信息系统往往只能提供有限的报表和分析功能，难以满足企业对数据挖掘和决策支持的需求。
而信息系统集成可以通过数据仓库、数据分析和数据挖掘等技术手段，实现对海量数据的快速分析和挖掘，为企业的决策提供科学和准确的依据。
综上所述，信息系统集成在现代企业管理中具有重要的作用和价值。
通过信息系统集成，企业可以实现不同系统之间的兼容和协调，实现数据的共享和流程的集约化，提高管理水平和决策能力，进而增强了企业的竞争力和可持续发展能力。
信息系统集成方法
信息系统集成方法随着信息技术的发展和应用，各种系统和应用程序的数量和种类不断增加。
为了实现这些系统之间的数据共享和信息流动，信息系统集成成为一种必要的技术手段。
信息系统集成是指将各种独立的系统、设备和软件通过一定的方法和技术整合在一起，形成一个更加高效、可靠的整体系统。
信息系统集成方法主要包括以下几个方面：1. 数据集成数据集成是信息系统集成的关键环节之一。
不同系统中的数据格式、数据结构和数据标准往往存在差异，因此需要通过数据转换、数据映射等手段将各个系统中的数据整合到一起。
数据集成的方法包括ETL（数据提取、转换和加载）、数据同步等，通过这些方法可以实现数据的一致性和完整性。
2. 接口集成接口集成是指通过定义和实现统一的接口规范，将各个系统的接口整合在一起。
接口集成可以通过Web服务、消息队列、API等方式来实现。
通过接口集成，不仅可以实现系统之间的数据交换和通信，还可以方便地扩展和替换系统组件，提高系统的灵活性和可维护性。
3. 流程集成流程集成是指将各个系统中的业务流程整合在一起，形成一个统一的、跨系统的业务流程。
通过流程集成，可以实现业务流程的优化和自动化，提高工作效率和响应速度。
流程集成的方法包括BPM （业务流程管理）、工作流等。
4. 系统集成系统集成是指将各个独立的系统整合在一起，形成一个统一的、协同工作的整体系统。
系统集成可以通过软件开发、系统配置、硬件设备等方式来实现。
通过系统集成，可以实现系统之间的资源共享和功能互补，提高系统的整体性能和可用性。
5. 安全集成安全集成是指在系统集成的过程中加强对系统和数据的安全保护。
安全集成包括身份认证、访问控制、数据加密、安全监控等措施，通过这些措施可以保护系统和数据免受未授权访问、篡改和泄露的风险。
信息系统集成方法的选择应根据具体的需求和情况来确定。
不同的系统集成方法有不同的特点和适用范围，需要综合考虑系统的规模、复杂度、安全性要求等因素。
信息系统集成
信息系统集成信息系统集成是指将不同的信息系统组合起来，实现数据交流和共享，提高组织内部业务流程和信息管理效率的过程。
随着企业数字化转型的进程加快，信息系统集成成为了企业发展中不可或缺的一环。
本文将从信息系统集成的定义、目的、组成要素、重要性、挑战和应对策略等方面进行探讨。
一、信息系统集成的定义信息系统集成是指通过技术手段将多个不同的信息系统整合成一个高效的整体系统，以实现数据交流、共享和协同工作的过程。
它能够消除信息孤岛，提升信息利用率，提高组织内部的沟通和协作效率。
二、信息系统集成的目的1. 数据共享与交流：通过信息系统集成，不同部门之间的信息可以实现共享与交流，避免了重复录入和数据冗余的问题。
2. 业务流程优化：信息系统集成能够将各个部门的业务流程进行整合，提高业务处理的效率和准确性。
3. 决策支持：集成的信息系统能够为管理层提供准确、及时的数据支持，帮助其在决策时更加科学、迅速，降低风险。
三、信息系统集成的组成要素信息系统集成主要包括硬件设备、软件系统、数据、网络和人员等要素。
1. 硬件设备：包括计算机、服务器、存储设备、网络设备等，为信息系统的运行提供支持。
2. 软件系统：包括操作系统、数据库管理系统、应用软件等，用于实现信息的处理和管理。
3. 数据：是信息系统的核心组成部分，用于存储和传递各种业务数据。
4. 网络：包括局域网、广域网、互联网等，为信息系统之间的数据传输提供通信渠道。
5. 人员：信息系统集成过程中需要专业的人员进行设计、开发、实施和维护，以确保系统的高效运行。
四、信息系统集成的重要性信息系统集成对企业的重要性不言而喻。
1. 提高工作效率：信息系统集成可以消除重复性的工作和数据录入，减少人力成本和时间成本，提高工作效率。
2. 降低错误率：集成的信息系统能够提供准确、一致的数据，减少人为错误的发生，保证数据的准确性和可靠性。
3. 加强沟通与协作：信息系统集成打破了各个部门之间的信息孤岛，促进不同部门之间的沟通和协作，提高组织内部的协同效率。
信息系统集成的基本概念
信息系统集成的基本概念信息系统集成（Information System Integration）是指将多个不同的信息系统组合到一起，使之形成一个整体的系统，以便实现数据共享、业务协同以及资源优化等目标的过程。
在现代社会中，信息系统的应用已经成为各行各业不可或缺的一部分，而信息系统集成则是实现信息共享和协同工作的重要手段。
一、信息系统集成的含义信息系统集成是指将多个独立的信息系统进行连接和整合，形成具有相互关联和相互协同功能的系统。
通过信息系统集成，不同的系统能够实现数据的共享和交换，从而提高工作效率和资源的利用效率。
信息系统集成可以在不同的层次上实现，例如在软件层面、硬件层面以及业务流程的层面都可以进行集成。
二、信息系统集成的目的1. 提高工作效率：通过集成不同的信息系统，可以减少数据的冗余录入和重复处理，实现信息的自动传输和共享，从而提高工作效率。
员工只需在一个系统中操作，即可访问到其他相关系统的数据，无需频繁切换系统，节省了大量时间和精力。
2. 实现业务协同：不同部门和岗位的信息系统之间往往存在信息孤岛的问题，导致信息无法及时传递和共享，影响了业务的协同进行。
通过信息系统集成，可以打破这种信息孤岛，实现业务流程的无缝连接和协同工作，提高业务处理的效率和质量。
3. 提供全面的信息支持：信息系统集成可以将企业各个方面的信息整合在一起，形成一个全面的信息系统，为决策者提供全面的信息支持。
通过集成后的系统，决策者可以获得更全面、准确的数据分析结果，以便做出更明智的决策。
三、信息系统集成的方法1. 数据集成：通过数据集成，将不同系统中的数据整合到一个统一的数据库中，实现数据的共享和统一管理。
这样一来，用户只需通过一个系统访问数据库，即可获取到所有相关数据，提高了查询和分析的效率。
2. 应用程序集成：通过将不同系统的应用程序进行集成，实现系统之间的数据交互和业务协同。
通过应用程序集成，用户可以在一个系统中完成多个系统的操作，减少了重复工作和数据冗余。
信息系统集成的概念
信息系统集成的概念说到信息系统集成啊，大家可能会觉得它好像是个很高深的东西，跟我们日常生活关系不大。
但咱们每个人都离不开它，基本上是和我们的工作、生活息息相关的。
什么？你说你没听说过？别急，听我慢慢给你解释。
信息系统集成，说白了就是把不同的技术、软件、硬件这些东西拼接起来，让它们能够顺畅地合作，像是一台精密的机器里头，各个齿轮都能完美配合，协同工作，不能掉链子。
你可以把它想象成搭积木，假如没有把每个块儿都对得上，不管积木再大再精致，最后也只能是一堆乱七八糟的块儿。
说到这里，你可能会问，那为什么要集成呢？是啊，大家想想看，我们平时用的这些软件系统、硬件设备，不就是分散在各个地方，各做各的事吗？一看起来没啥问题，但实际上，它们的工作效率和效果能差得多。
想象一下，你在公司里，要做个大项目，结果每个部门的系统都各自为政，数据传不过去，操作互不兼容，那这个项目能做得成吗？而且谁能耐得住那种一会儿去这儿查数据，一会儿去那儿找资料的日子？这时候，信息系统集成的作用就凸显出来了。
把这些孤立的系统连成一个网，让它们之间能共享信息，协同合作，最终形成一个高效、灵活的整体。
就像是找到了那个能打破时间和空间障碍的“魔法钥匙”，打开了工作效率的新大门。
但你知道吗？集成这个事儿，不是那么简单的。
不同系统的标准不一样，有的公司用的是一套系统，有的又用的是另外一套，可能还各自有各自的语言和“习惯”。
就好比你有一个朋友，说话口音特别重，听着有点费劲。
别看大家都说“你好”，意思明明一样，但得花点时间理解对方的“方言”。
如果系统之间不能沟通，那集成起来就像是给一群人交一个外语班，每个人都懂一点，但真要开会了，大家还是得用翻译。
这也是为什么信息系统集成需要有专业的技术人员，他们就像是系统之间的“翻译官”，负责把这些不同的“语言”转换过来，让系统们不再“自说自话”，而是能“心心相印”。
信息系统集成不仅仅是把不同的硬件、软件拼接起来就完事儿。
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信息系统集成，就是通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术，将各个分离的设备(如个人电脑)、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效、便利的管理。
系统集成采用功能集成、网络集成、软件界面集成等多种集成技术。
系统集成实现的关键在于解决系统之间的互连和互操作性问题，它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构，需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织管理和人员配备相关的一切面向集成的问题。
系统组成
信息系统集成主要包括以下几个子系统的集成：
(1)硬件集成
使用硬件设备将各个子系统连接起来，例如使用路由器连接广域网等。
(2)软件集成
软件集成要解决的问题是异构软件的相互接口。
(3)数据和信息集成
数据和信息集成建立在硬件集成和软件集成之上，是系统集成的核心，通常要解决的主要问题包括：
•合理规划数据和信息
•减少数据冗余
•更有效地实现信息共享
•确保数据和信息的安全保密
(4)技术与管理集成
企业的核心问题是经济效益，使各部门协调一致地工作，做到市场销售、产品生产和管理的高效运转，是系统集成的重要内容。
(5)人与组织机构集成
系统集成的最高境界，提高每个人和每个组织机构的工作效率，通过系统集成来促进企业管理和提高管理效率。
系统特点
系统集成能够最大限度地提高系统的有机构成、系统的效率、系统的完整性、系统的灵活性等，简化系统的复杂性，并最终为企业提供一套切实可行的完整的解决方案。
系统集成的本质就是最优化的综合统筹设计，一个大型的综合计算机网络系统，系统集成包括计算机软件、硬件、操作系统技术、数据库技术、网络通讯技术等的集成，以及不同厂家产品选型，搭配的集成，系统集成所要达到的目标-整体性能最优，即所有部件和成分合在一起后不但能工作，而且全系统是低成本的、高效率的、性能匀称的、可扩充性和可维护的系统。
数据量高速膨胀、网络异构化程度加深，加剧了数据的破碎性。
企业拼合失落的“数据碎片”需求的升温，让企业数据集成演变为一个独立的、跨越式的技术门类。
与我们熟知的“信息孤岛”相比，“数据孤岛”形容的是IT环境中最基本元素—数据的
离散状态。
毋庸置疑，数据是企业最重要的信息资产，但是在现实环境中，企业数据往
往会因天然的业务分隔或行政分划，或者是IT应用复杂性的增加而驻留在不同的应用程序、数据库和遗留系统中。
如何把不同来源、格式和质量的数据通过逻辑或物理的方法
集中起来，实现企业级数据的全面共享，进而为企业决策等高级应用提供支持，提升数
据资产的价值，是数据集成技术肩负的使命所在。
除了集中企业内部分散的业务数据之外，数据集成还能够在并购、分拆等商业行为
发生时充当IT边界变更后企业数据的“黏合剂”。
对于现阶段频繁发生的企业并购行为而言，数据集成能够帮助这些企业在短期内实现应用整合。
以苏格兰的哈利法克银行和苏格兰银行合并为例，由于专注的金融服务领域具有明
确的互补性，两家银行的结合被业界广为称道。
但是要合并两家银行信用卡业务系统中
的6亿份数据记录却是件异常艰苦的工作。
为了实现信用卡业务数据合并的目标，两家
银行启动了持续性的集成操作。
首先，哈利法克银行将其核心信用卡应用软件从First Data Resources平台迁移到EDS平台；然后，利用甲骨文和Business Objects建立一
个简单的报表数据库，并对3亿份记录进行了数据更新；最后，运用Informatica PowerMart套件所提供的ETL（抽取、转换和装载）功能建立新的数据库，并将剩余的
3亿份记录添加其中。
整个过程仅历时四个月，数据集成工具所提供的自动化建模、多数据源导入特性使合并工程的效率大幅提升。
多维度技术视角
数据集成与BI（商业智能）、数据库、数据仓库技术存在紧密的联动关系，同时它也被认为是能够提升企业业务响应能力的关键技术之一。
由于数据集成对业务敏捷化的
关键支持能力，使其正在成为促进不同应用间协同的基本保证。
要给“数据集成”下一个定义并不容易，对于具有不同技术背景、不同知识体系的人而言，其概念的差异性明显。
对开发人员而言，数据集成往往等同于数据联合，即把分散在不同位置的数据集中起来；对架构师来说，数据集成通常意味着应用消息的互联；对BI分析人员而言，它意味着数据的汇聚，以及数据清洗、规范化的过程；而对IT系统的使用者业务人员来说，他们希望数据集成并不是“服务”、“数据库”、“数据仓库”等概念的堆砌，而是真正数据语义的集中。
而从项目实施的流程与结果上看，数据集成需要拥有一个狭义的定义。
SAS中国华东区解决方案经理张天峰认为，从严格意义上说，数据集成代表着不同系统、不同存储介质中的数据被集成到同质数据环境中，并以统一数据视图的形式予以展现。
他还强调，数据集成并不是一项新技术，从有数据库开始就一直存在发展。
“数据集成之所以在近期被中国用户广泛关注，主要是由于中国企业的数据积累已经达到一定规模，数据集成需求逐渐暴露所引发的。
”他说。
Informatica中国区副总经理林杨则表示，无论立足于哪种视角，项目实施的范围如何，数据集成项目的进程都是要由业务来驱动的。
数据集成项目实施的过程往往要经历业务流程的变更、业务逻辑的修改和应用规模的扩充，这决定了数据集成持续性部署的特性。
在项目推进的各个阶段，其对业务运营的贡献是衡量数据集成的效果与价值的关键准则。
多元化技术路径
数据集成是企业数据战略的重要组成部分，其实现框架由不同层次和种类的技术所构成。
其中，数据仓库ETL是一个重要分支。
针对不同来源、不同格式的数据一致化和集成问题，ETL能够通过数据抽取、数据转换和数据装载的连续操作，实现对跨平台、多系统数据的高效集成。
基于ETL的数据集成在企业中的应用非常普遍，但传统ETL工具基本上不具备实时处理能力，其数据抽取操作以定时从业务系统中抽取的方式进行。
不过，随着实时分析与处理功能成为应用主流，具备实时消息处理、数据流功能的新一代ETL工具已经出现。
在实时能力方面，以XML为基础的实时数据整合技术更为擅长。
这种消息队列技术最早应用在银行的票据交换系统中。
实时数据整合与ETL的数据转换操作有所差别，前者只进行数据格式转换，不做内容转换。
据SAS的张天峰介绍，数据集成还包含一些基础层面的技术。
例如，数据同步/迁移技术。
以银行应用居多，该技术仅支持数据复制，应用的范围限于同质数据系统以内。
另外，映像/同步技术支持以磁盘映像的方式实现数据的物理同步，同时支持实时和非实时操作，但不支持数据清洗和转换的功能。
“ETL还有一个衍生的技术分支ELT（抽取、装载和转换），ELT宣称对传统ETL技术进行了改进，但两者没有本质上的区别。
”他说。
除此之外，从数据集市衍生出来的主数据管理也是数据集成应用的重要支持技术之一。
张天峰认为，在现阶段，ETL和消息队列是数据集成领域相对成熟的规范化技术，但技术产品化的程度仍有待提升。
依托平台跨越式集成
多元化的技术路径决定了数据集成部署方法的多样性。
作为BI应用的基础工程，不同种类的数据集成技术会分阶段地在企业中进行实施，从而加剧了IT基础架构的复杂程度。
据Informatica的林杨介绍，目前数据集成项目有三个主要的实施角度：一是数据集成平台，由独立于数据库平台的软件供应商提供，能够实现跨数据库平台、多种应用系统的数据集成，其过程中用户不会受到数据库类别的限制，集成操作最为灵活和自由；二是ERP或数据库厂商提供的数据集成技术，主要是从数据库集成的角度出发，包含报表、查询等功能。
其优点是在同品牌的应用系统（例如SAP、甲骨文）中具有一定的整合优势，但弱点是外部集成能力不强，兼容性差；三是基于手工编程的数据集成。
也被称为“非企业级集成”，这种集成操作往往以项目为单位进行，标准化和规范性均较差。
林杨指出，目前手工编程方式在我国仍有80%左右的市场占有率，基本上等同于北美市场5～6年前的情况。
“这种方式最大的弱点是，项目实施成果不能复用，只是单个项目受益，不具可扩展性”他说。
对于具有持续性、充足数据集成需求、同时渴望借助其发掘企业数据商业价值的用户而言，数据集成平台是一个明确的着眼点。
林杨表示，企业的IT部门在数据迁移、数据整合、数据同步、数据仓库等不同的业务领域都会使用到各式各样的数据集成技术，但是要解决企业数据碎片的问题还是要借助统一的数据集成平台。
过去，IT部门通常基于单个项目实施数据集成，但针对不同的集成内容却采用不同的方法。
例如一个团队采用ETL工具，另一个团队手工编写脚本和EAI（企业应用集成）代码，还有其他团队使用软件供应商的专用工具。
如此一来，便导致了IT环境中一次性数据集成技术的剧增。
数据集成技术的叠加让IT基础架构变得更加复杂和脆弱，同时也造成了其管理成本的大幅增加，一旦企业引入外包、SaaS等新的服务或应用，架构的复杂性会继续上升。
林杨指出，建立在统一平台和服务共享基础上的数据集成是许多大型企业的通用做法，同时也正在成为客户的主流选择。
“数据集成平台赋予了IT部门对数据集成技术灵活调用和分配的能力，使集成操作的协调性大大增加。
从长期看，降低了数据集成的成本，同时还能够满足企业在IT审计、法规遵从等方面对数据管理的需要。
”林杨说。