为什么需要对数据收集过程进行严格设计和监控，为什么需要大数据技术

来源：计算机世界

在上一篇文章《处理复杂的数据集成，你还在编写脚本吗？》中，我们说过企业发展需要大量的数据，问题是如何整合数据。这次我们将讨论数据整合平台如何帮助企业，看看它如何帮助您解决你的问题。

强大的数据集成平台的特点

数据集成平台支持多个数据管道的开发、测试、执行和更新。公司选择它们是因为他们认识到数据集成是一个平台和功能，具有特定的开发技能、测试要求和运营服务水平期望。当架构师、IT 领导者、CIO 和首席数据官谈论扩展数据集成功能时，他们发现软件开发人员无法轻松地通过自定义代码实现他们寻求的功能。

数据集成平台具有以下特点：

专门设计用于开发和增强集成的工具。低代码可视化工具通常支持拖放处理元素来配置元素并将其连接到数据管道。

该连接器开箱即可使用。快速与流行的企业系统、SaaS平台、数据库、数据湖、大数据平台、API和云数据服务集成。例如，如果您想要连接到Salesforce 数据、检索帐户和联系人，并将该数据推送到AWS 关系数据库服务，那么集成平台可能会包含供您的数据管道使用的预构建连接器。

能够处理相关数据结构和文件类型之外的各种数据结构和格式。数据集成平台通常支持JSON、XML、Parquet、Avro、ORC，有时还支持特定于行业的格式，例如用于金融服务的NACHA、用于医疗保健的HIPAA EDI 以及用于保险的ACORD XML。

高数据质量和主数据管理功能可以是数据集成平台的功能，也可以是开发人员可以从数据管道接口获得的附加产品的功能。

一些数据集成平台针对数据科学和机器学**功能，例如处理分析元素和与机器学**模型的接口。一些平台还提供数据准备工具来帮助数据科学家和分析师构建原型并开发集成。

DevOps的功能包括支持版本控制、自动化数据管道部署、销毁和关闭测试环境、在暂存环境中处理数据、扩大和缩小生产管道基础设施以及支持多线程执行和激活等。

多种托管选项，包括数据中心、公共云和SaaS。

Dataops 功能允许您维护测试数据集、捕获数据沿袭、支持管道重用和自动化测试。

在运行时，数据集成平台可以通过多种方式触发数据管道，包括计划作业、事件驱动触发器和实时流处理模式。

可监控的生产数据管道提供性能报告、数据源问题警报以及诊断数据处理问题的工具。

支持您的安全性、合规性和数据治理要求的各种工具，包括加密格式、审核功能、数据脱敏、访问管理以及与数据目录的集成。

数据集成管道不能单独工作。高层平台与IT服务管理、敏捷开发等IT平台集成。

如何选择数据集成平台

考虑到平台类型、每个领域竞争供应商的数量以及分析师用于对选项进行分类的术语，数据集成功能和要求的列表可能会很大。在这种情况下，您如何选择适合您当前和未来数据集成需求的工具组合？

简而言之，您需要遵循一些规则。首先盘点您已经使用的集成工具，对您的用例进行编目，并考虑数据源、格式、转换、目标点和触发器的逆向工程要求。接下来，确定操作要求，例如服务级别目标、安全要求、合规性要求和数据验证要求。最后，考虑添加对业务关键且与现有数据集成不同的新的或未来的用例。

通过此类尽职调查，您可能会发现您的DIY 集成解决方案不合格的充分原因，以及在审查数据集成平台时应寻求哪些指导。

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