基于云端数据集成方案平台
云数据集成是一组涉及云技术的工具和实践，用于连接多个系统并支持它们之间的持续数据交换，以用于运营和分析目的。
在一个一切都会生成信息，业务由数据驱动的数字化世界中，处理无数的知识来源并从中提取有价值的见解类似于酒保的艰苦工作。毕竟，典型的企业数据资产绝不是同质的，可以比作“数据的鸡尾酒”，让我们做一个奇特的比喻。它们的成分来自不同的瓶子（即数据源），需要适当的摇动和搅拌技术来准备和混合（即数据转换和数据集成），并将在合适的玻璃杯中供应（即数据仓库或任何其他中央存储库）。
在本文中，我们将重点介绍震动部分，并了解如何将这些“数据精神”融合成商业智能分析师的好饮料。我们还将解释为什么云技术（特别是云数据集成平台）可能是大多数业务场景的最佳鸡尾酒调酒器，并且是投资商业智能服务时优先考虑的一个潜在方面。
什么是云数据集成？
云数据集成是一组涉及云技术的工具和实践，用于连接多个系统并支持它们之间的持续数据交换，以用于运营和分析目的。它可用于多种场景，包括：
应用程序到应用程序集成，用于在软件即服务和本地应用程序之间共享和同步数据（使其在不同数据类型之间保持一致）。
平台集成，用于通信分布在多个环境（包括本地、混合云和多云）中的多个平台。
B2B 集成，以设置适当的通信协议并与业务合作伙伴交换数据，即使使用不同的 API（应用程序编程接口）。
微服务集成，用于配置 API，这些 API 充当独立运行并处理特定进程的多个小型服务之间的桥梁。
IoT 集成，用于将数据流从传感器和其他设备网络引导到云平台。
多云集成，用于连接由不同 SaaS 供应商提供的多个公有云环境。
大数据集成，用于启用提取-转换-加载 （ETL） 管道，该管道将数据从选定来源传输到数据仓库，同时为商业智能和数据分析查询做好准备。
云数据集成优势
数据集成本身并不是什么新鲜事，但出于各种原因，其基于云的变体代表了向前迈出的一步。
与云环境协同
相当复杂的技术生态系统的激增，这些生态系统结合了分布在基于云的和本地环境（混合云）、私有云和公共云，甚至不同的云服务（多云）中的软件应用程序和数据存储，这促使一些企业转向更加以云为中心的数据集成方法。在这方面，Gartner 指出，81% 的公有云用户依赖于不止一个云提供商。
卓越的可扩展性
这种向云作为关键数据集成推动因素的转变以及其他主要数据相关趋势（如数据仓库现代化）的另一个催化剂是其巨大的可扩展性。
考虑到典型业务流程中涉及的企业系统数量庞大，以及企业为收集相关信息而应与之交互的无数外部数据源（例如社交媒体、物联网传感器或金融平台），管理它们之间不断增加的数据量可能具有挑战性。更不用说数据处理和存档工作负载的季节性变化，这可能很难及时预测。
越来越多的公司不再投资新的本地硬件，而是转向云服务以获得灵活的功能，以跟上持续的市场变化并满足其运营和商业智能要求。
全面的工具集
大多数云服务提供商都提供特定的数据集成工具和预构建的连接器，以无缝设计和执行新的数据集成流程。但是，如何在您的企业场景中成功实施云的同时真正利用这个工具箱呢？
嗯，在过去几年里，为了寻求一种可以确保更短实施时间、成本优化和用户友好性的数据集成方法，一些公司已经转向所谓的集成平台即服务 （iPaaS） 模型。
什么是 iPaaS？
iPaaS 涉及采用基于云的平台，这些平台由第三方服务提供商以订阅方式获得许可并集中托管，具有一组自动化工具，用于集成分布在多个云和本地环境中的数据和软件应用程序。其中，我们通常可以发现：
数据摄取工具，用于自动从不同来源收集数据并将此流定向到单个数据存储。
用于设计和管理上述提取-转换-加载管道的 ETL 工具。
用于检测、替换、修改或删除损坏的数据和重复项的数据清理工具。
数据目录，用于使用元数据标记数据资产、清点数据资产，并通过适当的搜索功能找到数据资产。
数据迁移工具，用于将数据从一个存储系统传输到另一个存储系统，同时确保与新位置的格式兼容性。
预构建的数据连接器，用于以合适的格式移动、筛选和转换数据，以便进行查询和分析。
数据治理工具，用于设置定义如何在整个组织中管理和共享数据资产的程序和协议。
这些丰富的功能选择旨在创建连接企业应用程序和资源的虚拟中心，通过将数据集成工作流中通常涉及的所有数据管理和治理任务委派给平台供应商，为组织及其 IT 部门减轻了负担。
此外，数据集成平台通常具有可靠的内置安全和监控功能，它们提供的服务可以轻松地按需扩展和缩减以满足您的集成需求，而无需投资额外的本地资源。
如何选择云数据集成平台
在定义了云数据集成平台的性质及其核心功能之后，让我们更好地构建它们的不同类别和一些选择标准，以帮助您为您的业务选择合适的解决方案。
平台类型
如今，市场上可用的数据集成平台的范围甚至比它们提供的工具和功能范围还要广泛。我们可以将这些庞大的服务分为三个子组：
主要的云计算平台，提供自己的集成解决方案来连接部署在其庞大生态系统中的不同应用程序，包括 Cloud Data Fusion、Azure Logic Apps 和 Amazon EventBridge。
由历史悠久的科技公司开发并经过重新设计以完全采用云技术的现有数据集成平台，例如 Informatica iPaas、IBM DataStage、SAP Data Hub 和 Oracle DIPC。
云原生数据集成平台由规模较小但充满活力的公司创建，专注于实时和增强分析等最新技术趋势，包括 Boomi AtomSphere、Jitterbit Harmony 和 Talend Data Integration。
纳入排除标准
无论您是选择第一组提供商的综合软件生态系统、第二组无可争议的稳定性和经验，还是第三组的创新方法，请考虑以下参数以选择最符合您要求的平台：
为您的企业软件应用程序和操作环境提供全面支持，无论是 SaaS 还是本地托管。
顶级数据处理性能，尤其是在处理大数据量和多个数据集成执行时，结合监控工具来监督和优化平台资源利用率。
在平台部署以及源到目标映射和集成工作流程设计方面易于使用，通常通过直观的 GUI（图形用户界面）实现。
能够处理各种数据类型（结构化和非结构化）、数据源（CRM、ERP 和其他公司或外部系统）、数据存储（OLAP、集中式、关系式、NoSQL 数据库等）和协议（HTTP、FTP 等）并与之交互。
支持全方位的数据捕获（实时数据摄取、事件驱动的数据采集、批量导入等）、转换（数据类型转换、聚合等）和映射（STTM、数据查找等）方法。
广泛的预构建数据连接器和其他集成工具，例如 OData、HTTP 和 FTP。
通过可靠的网络安全措施（如访问管理和数据加密）确保遵守适用于您所在行业的所有主要安全标准和数据保护法规。
当然，除了这些纯粹的技术标准外，您还需要检查每个潜在提供商的定价和许可条件。例如，请记住，大型供应商可能倾向于提供更长期的 SLA 和更严格的许可选项，尽管这些选项被坚如磐石的服务范围所抵消。
另一个需要考虑的相关指标是提供商的声誉，尽管其无形性质使其相当难以构建。然而，同行评审平台和主要咨询公司可以帮助我们揭开这个变量的神秘面纱，并阐明市场上最重要的数据集成平台的优缺点。