随着企业系统数字化转型升级的深入推进,企业内部通常存在多种异构数据源系统,如ERP、CRM、SCM等。这些分散的数据源通常存在数据标准不一致、系统平台不同等问题,给企业统一管控和跨系统分析决策带来了很大的挑战。多数据源集成技术正是为了解决这一痛点应运而生。它能够将不同系统、不同格式的数据整合到同一个平台,构建企业级数据中心,为统一的分析决策提供支撑。

实现企业多数据源集成需要遵循以下基本原则:（1）数据抽取原则。设计灵活、高效的抽取机制,确保能够从各数据源系统获取所需的全量和增量数据。（2）数据转换原则。根据企业数据标准,对采集到的原始数据执行规范化转换,如码值转换、字段拆分等。（3）元数据管理原则。详细记录数据字段、存储位置、生命周期等元数据,实现数据资产可视可管。（4）集成服务原则。以服务化方式向上层系统和应用提供规范的数据访问能力,如ODBC/JDBC连接。

常用的多数据源集成方法有:（1）ETL工具利用Informatica、DataStage等工具实现抽取、转换、加载的数据集成流程。（2）数据虚拟化。通过构建虚拟数据视图,实现对底层多源数据的统一查询访问。（3）数据湖技术。
将各数据源数据按原貌导入统一的数据湖存储平台,并在之上构建统一的分析应用。

以某企业集团为例,笔者负责实施了集团级的多数据源集成平台建设,集成了多达30余个异构系统的数据。具体做法如下:
选择优秀ETL工具(DataStage)作为集成引擎,搭建高效的集成作业流程。针对核心系统设计实时数据抽取方案,利用CDC等增量抽取技术;其他系统每日全量抽取。实现各异构数据源向标准化物理模型的规范转换,集成公共主数据模型。构建企业级数据服务层,提供元数据搜索、数据质量监控、统一查询等能力。在集成数据平台基础上,开发企业经营数据分析应用及各业务智能分析应用。该集成平台的建设完整解决了集团内多源异构数据统一管控和高效利用的问题,成为集团数据智能化转型的坚实数据基础。

当前数据已成为企业最核心的战略资产,多数据源集成技术则是企业赋能核心生产要素的关键基础。通过规范化的统一集成管理,企业可充分整合利用内外部数据资源,开展全方位数据驱动的经营决策,推动数字化转型,实现更高质量发展。