本文主要是介绍如何统一集成全域数据？三个点讲清楚多源异构数据融合，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
关于多源异构数据的融合问题，主要涉及以下三个关键点：
1、多源异构数据融合的必要性
2、多源异构数据融合的挑战
3、多源异构数据融合的解决方案
首先，我们来说多源异构数据融合的必要性。
随着以大数据为代表的信息技术快速发展，千行百业数字化转型深入，“数据”迎来大爆发。近十年，社会整体数据量有着近 10 倍的增长，各种不同格式、不同结构的数据如雨后春笋般不断涌现。与此同时，数据来源也变得更加多样化，包括不同的区域、系统、平台、设备或应用，例如集团总部和全国分部、云上云下、软硬件设备/平台等，这也就导致了数据的存储模式、逻辑结构、语言语义等全然不同，也就造成了所谓的“多源异构”。
而作为当下企业深化数字化、构建未来核心竞争力的新“燃料”，看数、用数、挖掘数据价值，已经成为每家企业高度关注和重点投入的领域之一。可是，面对如此海量、庞大、复杂、混乱的数据，如何高效、统一、低成本的管理和挖掘数据价值，就成为让企业头疼的事情。在此背景下，多源异构数据的融合大势所趋。
那么，多源异构数据的融合可以为企业带来哪些帮助呢？
- 提高数据的共享性和可用性：在不同组织、部门、系统之间，通过多源异构数据融合，使得数据更加容易访问和共享，促进数据的互联互通，打破“数据孤岛”，提高数据资源的利用率，助力业务协同合作。
- 提高数据的一致性和准确性：实现对不同来源的数据统一化管理，综合多个数据源信息（不同数据源可能包含互补信息），有助于消除单一数据源可能存在的偏见或误差，从而保证数据的一致性和准确性，提高数据质量，为业务决策提供更全面、更准确的数据支持。
- 挖掘数据的深层次联系和规律：原始数据价值有限，基于多源异构数据融合，有助于挖掘数据之间更深层次的联系和规律，撬动更大的数据价值，赋能业务健康、稳定、持续发展。
- 提高数据管理和分析效率，降低成本：通过多源异构数据融合，可以帮助企业轻松应对数据类型、来源、结构等差异造成的复杂性，也能够减少冗余数据的存储空间，在提高数据管理和分析效率的同时，大幅降低成本。
- 其他：实时整合不同来源数据，快速响应如金融交易、交通管控等业务场景需求；实现跨源数据挖掘，催生新的应用服务等。
第二，我们再谈一下多源异构数据融合的挑战。
多源异构数据融合，整个过程需要将不同来源、格式和结构的数据进行整合、清洗、转换、合并、分析，形成统一的、一致的视图。其中，数据清洗是将数据中的噪声、异常值、不一致和重复的数据去除，提高数据质量；数据整合、转换、合并是要解决数据格式、类型、单位之间的兼容性问题，从而确保数据有序、安全、合规的流通，保障数据的一致性和完整性。
实现整个过程，企业要面临诸多挑战，例如数据来源的差异、数据语义的差异、数据质量的差异、数据安全性的差异、数据隐私的差异、数据集成技术的差异、数据质量的差异、数据访问权限的差异等。
为了应对这些挑战，在过去，企业通常选择搭建自己的数据湖、数据仓库，通过将所有的数据以物理形式集中在一起进行管理，就好比在现实世界中修建了一个庞大的仓库，里面装的有结构化、半结构化、非结构化数据。然而，随着数据量的激增，用数需求和人员的持续增加，数据架构的复杂度和组织架构的复杂度对物理集中的方式带来全新挑战。
一方面，管理传统的数据湖、数据仓库里面的数据，企业需要依赖大量的 ETL 工作，满足用数需求，这个过程耗时耗力，即使数据团队投入巨大努力也难以获得业务部门好评。
另一方面，建立了数据湖和数据仓库后，需要将业务数据从业务数据库系统迁移到这些平台，而由于各种性能问题，还需要将数据进一步迁移到不同类型的数据集市，导致了多次不必要的数据复制、计算和存储，给企业造成巨大的成本压力。同时，由于合规和组织结构的复杂性，很多数据并不能集中到单一的数据湖或数据仓库之中，数据孤岛依然广泛存在。
因此，从实际用户角度来看，无论是业务人员还是数据开发者，最理想的情况是无论数据存放于何处，都能够便捷、迅速地使用这些数据。Data Fabric 理念开始兴起和广受欢迎。
最后，回到问题本身，说一下多源异构数据融合解决方案
Data Fabric 最早由 Forrest 分析师 Noel Yuhana 提出，Gartner 将其列为“2021 年十大数据和分析技术趋势”之一，其核心理念在于通过虚拟化的技术手段，实现数据逻辑上的集中管理，进而优化多源异构数据的发现与访问，实现灵活且业务可理解的交付，减少了传统大量不必要的数据搬运、存储和处理，显著降低成本。同时，因为是逻辑化集中，可以在一个统一平台进行数据治理和控制，从而确保了数据的安全、合规和可控流通。
作为 Data Fabric 理念的实践者和引领者，Aloudata 大应科技打造了 Aloudata AIR 逻辑数据平台，通过关系投影、智能数据编排、增强查询下推等技术创新，实现了预计算和即席计算的弹性自适应，突破了传统技术在多源异构场景下的计算性能瓶颈和数据规模瓶颈，为企业的多源异构数据融合提供了全新方案，帮助用户轻松实现全域数据的逻辑连接、快速访问和查询，并能够根据业务分析需求，进行跨数据源的数据整合，以及灵活开展数据分析和应用工作。
Aloudata AIR 逻辑数据平台架构
- 多源异构的数据融合：支持 50 种不同的数据连接方式，包括传统数据库、数据湖、数据仓库、各类 API 服务和应用，以及非同步数据和用户本地数据。这使得连接全域各类数据并进行快速分析变得异常简单。
- 逻辑化数据整合：不需要关注底层技术细节，可以通过 SQL 语言去表达和定义需求，或通过拖拽式界面来实现数据准备；支持跨源、多级逻辑视图定义，大大简化了各种复杂场景下的数据整合工作。
- 自适应数据加速：内置的 MPP 引擎可用于提高某些高性能场景的数据源查询性能。此外，自适应物化加速和智能下推功能，确保在大规模数据量下依然能实现秒级的交互式响应速度。
- 集中数据治理与控制：管理人员可以在 Aloudata AIR 中集中设置安全和合规的访问策略，包括细致的访问控制和对敏感数据的动态脱敏处理，确保数据的安全性。
- 统一的数据资产目录：提供统一的数据资产目录，它不仅有技术语言描述，还包括符合业务语言的描述。用户可以使用自然语言轻松找到所需数据，甚至系统会根据用户角色和需求主动推荐相关数据。
- 标准开放的数据服务：找到所需数据后，可以通过标准化的数据服务将这些数据连接到各种工具上，无论是用于可视化分析的工具，还是更高级的数据科学或 AI 工具，都可以在自己熟悉和喜爱的环境中进行工作。
目前，Aloudata AIR 逻辑数据平台在复杂的数据生产和消费环境中也取得显著成效，帮助招商银行构建了敏捷数据准备解决方案，大幅提升了数据准备效率和高并发下的请求响应效率，实现了全行数据的零复制实时汇聚与访问、VIP 业务报告百分百性能保障和 90% 以上报告请求秒级打开率，支持业务敏捷决策，总体存算成本也较之前降低超过 50%。
如果您现在计划推进多源异构数据的融合，或者考虑通过统一数据服务平面屏蔽底层引擎的差异性，提升业务用数的效率，那不妨先了解下 Aloudata AIR 逻辑数据平台，或许能为您带来新的思路。进入 Aloudata 官网，即可了解更多产品及最佳实践详情。
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