資料整合概覽

組織會在各種應用程式、平台和環境中產生資料。財務系統、供應鏈平台、客戶應用程式、雲端服務和外部資料提供者都會產生資訊；這些資訊本身就很有價值，但若能一併存取和使用，發揮的效益將大幅提升。如果缺乏協調一致的方法，這些資料就會零散、難以信任，也難以在不同團隊和使用案例中一致使用。

隨著資料量增加且架構日益分散，資料整合已成為一項核心能力。這能讓組織超越人工調節和彼此脫節的資料管線，為值得信賴的見解和資料驅動成果奠定基礎。

本頁面說明何謂資料整合、其運作方式以及不同類型。此外，也涵蓋現代方法如何實現即時存取、統一分析和不斷演進的資料架構。

什麼是資料整合？

資料整合是將來自多個不同來源的資料結合至單一統一檢視的過程。這能讓組織跨系統、應用程式和環境一致地存取、分析及使用資料。

實際上，資料整合會連結來自交易系統、分析平台、雲端服務和外部來源的資料。透過對齊格式、結構和企業定義，資料整合有助於確保資訊值得信賴，並可在不同使用案例中重複使用。

設計完善的資料整合方法可減少資料孤島、改善資料品質，並為分析和營運流程建立可靠的基礎。團隊不必處理零散或不一致的資料集，而可依靠整合資料來支援報表、預測和決策制定。

整合資料的效益

資料整合對於組織的整體資料管理策略來說是關鍵要素。 它有助於在整個企業中提供正確的資訊，並透過協調支援企業目標的活動和決策將團隊凝聚在一起：以兼具效益及效率的方式提供高品質的產品和服務。

從整個企業收集資料後，系統會進行清理和驗證，以確保資料沒有錯誤和不一致。這些資料接著可透過協調一致的資料管理方法，在多個資料集之間進行整合與管理，通常稱為資料經緯；這些方法可連接跨系統的資料，同時支援資料控管、分析和即時存取，而不必將所有資料統整至單一儲存庫中。

全面且準確的整合資料來源支援企業保持競爭力所仰賴的創新流程和技術。諸如 Artificial Intelligence、機器學習和工業 4.0 等方案，仰賴一致且整合的資料來產生可靠結果。

如果沒有資料整合，資訊將會在不同的應用程式和平台之間形成孤島。這會限制營運效率與策略性決策制定。例如，重要的企業決策可能是根據從有限資料集中取得的不完整或不準確分析做出的。

資料整合的運作方式為何？

資料整合的運作方式是自來源系統收集資料、依需求進行轉換，並將其傳送至目標系統，以供進行分析或營運。

傳統資料整合方法通常仰賴 ETL（擷取、轉換、載入）流程。在 ETL 中，資料會從來源系統擷取，根據企業規則進行轉換，然後載入目標系統，例如資料倉儲。

較新的方法越來越多採用 ELT（擷取、載入、轉換）。使用 ELT 時，原始資料會先載入至目標環境，之後再運用該環境的處理能力進行轉換。這種做法在雲端式架構中相當常見。

現代資料整合亦包含 API 和即時資料擷取。API 可讓應用程式直接交換資料，而串流和以事件為基礎的整合則可支援持續的資料更新。這些方法有助於組織在傳統批次處理之外，支援即時分析和快速回應的應用程式。

資料整合流程概覽

資料整合流程通常包括從多個來源收集資料、進行轉換以符合企業規則，以及將資料傳送到可供分析或營運的環境。此流程的視覺化檢視有助於說明資料如何在整合管線中傳輸。

資料整合的類型

資料整合有不同類型，通常取決於資料的來源、格式和資料量，以及需要存取或更新資料的頻率。

• 大量或批次資料移動：這是最常見的資料整合方式，涉及排程資料擷取、轉換和載入。批次整合通常用於報表、歷史分析，以及不需要近乎即時更新的情境。
• 資料複製：資料會從一個資料庫複製到另一個資料庫，僅傳輸已變更的資料。複製有助於讓系統保持同步，常用於支援可用性、備援或下游分析。
• 資料虛擬化：資料虛擬化運用虛擬抽象層，針對多個來源提供單一的資料邏輯檢視。這種方式可讓人即時存取資料，無論資料的位置、來源系統或格式為何，且無需實際移動資料。
• 串流資料整合：此類整合用於處理在持續資料流或串流中產生的資料，且必須即時進行處理和轉換。串流整合支援事件處理、監控和即時分析等使用案例。
• 訊息導向的資料移動：資料會組成訊息，在應用程式之間交換，且通常是即時進行。訊息導向整合支援非同步通訊，通常用於解耦系統，同時實現及時資料交換。
• 以 API 為基礎的資料整合： API 可讓應用程式和服務透過標準化介面直接交換資料。以 API 為基礎的整合通常用於支援應用程式對應用程式情境、即時資料存取和事件驅動架構。
• 混合資料整合：混合整合結合跨內部部署與雲端環境的多種整合方式。此類型常見於具有分散式環境的企業，無論資料位於何處，都能跨系統一致地存取資料。

針對特定的架構和企業需求，選擇適合的資料整合模式是一項挑戰。大多數組織依賴不只一種方法。瞭解如何將這些整合方法結合成一致的策略，對於建立可擴充且可調適的資料架構至關重要。

Data and Analytics 統一層的效益

統一的 Data and Analytics 層是指一種能在組織的資料架構中一致存取、分析及運用整合資料的方法。這種方法不依賴彼此脫節的資料副本或孤立的報表環境，而是為分析和決策制定提供共享基礎。

透過統一層進行作業，組織可以確保分析、報表與規劃皆以一致的資料定義和企業情境為基礎。這有助於減少團隊之間的差異、提升對見解的信任度，並更容易比較不同功能和區域的結果。

統一的 Data and Analytics 層亦支援重複使用與擴充性。組織不必針對每個使用案例重新建立資料管線或分析模型，而可建基於共享資料資產，在減少重複與複雜性的同時，加速提供見解。

重要的是，這種方法不需要將所有資料實體集中在單一系統中。資料整合可讓人存取資料所在位置的資料，同時支援整個企業一致的分析檢視。

資料整合生命週期與架構

結構化的資料整合生命週期有助於組織在大規模下管理複雜性並維持資料品質。典型的生命週期包含：

• 規劃：定義整合目標、資料來源和目標架構。
• 對應：識別來源與目標資料結構之間的關係。
• 擷取：從來源系統使用批次、串流或以 API 為基礎的方法收集資料。
• 轉換：套用企業規則、資料擴充和格式化。
• 驗證：檢查資料品質、完整性和準確性。
• 編目：記錄中繼資料、歷程和所有權。
• 監控：追蹤一段時間內的效能、可靠性和資料新鮮度。

這些步驟共同支援可擴充且受治理的資料整合架構。

資料整合趨勢與技術

在現今的企業環境中，轉換並善用資料價值是建立韌性與企業靈活度的核心。隨著組織追求數位轉型並採用新技術，資料整合也持續發展。新興趨勢正在延伸傳統資料整合方法，協助組織管理複雜性，並為進階分析和 AI 驅動的使用案例準備資料。

資料彙整

隨著企業環境日益分散、資料來源持續增加且資料類型更加多樣，組織越來越常採用資料編排，以更有效地管理大量資料。

相較於傳統的 ETL，資料編排採用更廣泛、更全面的資料整合方法。它負責協調來自內部部署系統、雲端環境和外部來源等多種類型資料（包括結構化、非結構化和串流資料）的整合、擴充和轉換。透過管理資料在各系統和流程中的流向，資料編排可協助組織產生更有意義的見解，同時降低大規模資料整合所帶來的複雜性和成本。

資料經緯

近年來，傳統資料整合方法已難以跟上不斷擴充的資料架構步調。日益複雜的資料來源、連線限制和零散架構等挑戰，使大規模整合更難管理。

資料經緯透過提供更敏捷且具韌性的資料整合方法，解決這些挑戰。透過使用中繼資料、自動化和智慧型流程，資料經緯有助於將跨整合工作流程和管道的複雜性降至最低。這種方法讓組織能跨環境更動態地連結資料，同時提升治理、一致性和適應性。

混合式資料整合

現今許多企業都在包含雲端和內部部署系統的混合式環境中運作。這些系統產生的資料通常分散在各種應用程式、平台和位置，為存取和一致性帶來挑戰。

混合式資料整合讓組織能夠跨這些環境連線、存取及共用資料，無論資料儲存於何處。透過支援雲端與內部部署系統之間的整合，混合式方法有助於組織保持靈活性，同時確保資料能夠一致地用於分析、營運和應用程式中。

全方位整合

在步調快速的數位經濟中，企業靈活度已成為策略要務。要實現這種靈活度，需要的不只是專注於單一領域的孤立整合工作。

全方位的整合方式將資料整合與應用程式整合納入統一策略中。組織若將整合視為一項綜合能力而非個別領域，便能支援混合架構中的所有整合形式。這種全方位的觀點有助於改善跨系統、流程和資料的協調，讓組織更有效地因應變化。

資料整合與 AI

AI 方案取決於能否存取大量準確且完善整合的資料。若缺乏一致且可靠的資料基礎，AI 模型和應用程式便難以提供有意義的成果。

資料整合在為 AI 準備資料方面扮演關鍵角色，透過匯集來自多個系統的資訊、統整格式和定義，並確保資料品質。整合資料可讓 AI 從更廣泛且更具代表性的輸入資料集取得資訊，提升成果的相關性和可靠性。

隨著組織在分析、營運和決策制定中採用 AI，資料整合也有助於支援治理和透明度。透過在資料跨系統移動時維持歷程、情境和控制，整合可協助組織以負責任的方式大規模應用 AI。

透過這種方式，資料整合成為 AI 不可或缺的推動要素——提供支援進階分析、自動化與智慧應用程式所需的可靠資料基礎。

資料整合應用案例

若公司產生資料，便可整合這些資料，用於建立能為企業帶來效益的即時見解。橫跨不同地理區域或企業單位的組織可以整合其整個營運過程中的檢視，以瞭解哪些運作順利、哪些需要改善，以及可能在何處出現問題。

統一的企業檢視可讓您更容易瞭解跨系統與流程的因果關係。透過整合資料，組織能更快速回應、即時修正方向，並降低營運和策略風險。

資料整合可讓公司：

• 最佳化分析：從作業系統存取、佇列或擷取資料（通常稱為資料倉儲），並將其轉換為企業可信賴的分析。透過整合來自多個來源的資料，組織可提升報表準確度，並啟用跨功能的更有意義分析。
• 促進營運應用程式間的一致性：協助確保企業內部及跨組織界線的應用程式間具備資料庫層級的一致性。資料整合支援單向及雙向資料流，協助應用程式以對齊且最新的資訊運作。
• 在組織外共用資料：提供如客戶、供應商及夥伴等外部對象可靠且受控管的資料。整合資料支援受控管的資料共用，同時在外部互動中維持準確性、安全性和透明度。
• 協調資料服務：將執行階段的資料整合功能部署為可重複使用的資料服務，讓應用程式和流程可根據需要存取。在營運情境中使用資料時，此方法有助於確保速度、準確性和一致性。
• 支援資料移轉和合併：因應移轉與合併專案期間的資料移動及轉換需求。常見情境包括取代舊系統、在併購後整合應用程式，或在保留企業情境的同時將資料移轉至新環境。

資料整合歷史

自從企業系統開始收集資訊以來，結合不同來源的資料便一直是一項挑戰。直到 1980 年代初，電腦科學家才開始設計能支援異質資料庫互通性的系統。

最早的大規模資料整合系統之一由明尼蘇達大學於 1991 年推出。其目的是讓數千個人口資料庫得以互通。此系統採用資料倉儲方法，從不同來源擷取、轉換及載入資料至共同結構，使資料能夠一併使用。

在隨後的幾年中，新的挑戰隨之出現。各組織面臨日益嚴重的問題，涉及資料品質、資料控管、資料模型化，尤其是隨著資訊在各系統間形成孤島，資料孤立問題更為顯著。

整合資料隨著物聯網 (IoT) 的興起，於 2010 年代初期成為企業的當務之急。急速增加的各類裝置、應用程式和平台開始產生巨量的資料。隨著 Big Data 成為主流，組織需要新型方法來管理所收集的資訊並從中擷取價值。

現今，各種規模與產業的組織皆依賴資料整合，從整個企業各應用程式與平台所儲存的資料中獲取價值。

常見問題