数据集成整体解决方案继系统集成、应用集成、业务集成之后,最头痛的数据集成(Data Integration）已渐被各大企业纷纷触及.目前国内大多数企业还仅停留在服务于单个系统的多对一架构数据集成应用,这种架构常见于数据仓库系统领域，服务于企业的商务智能.早期那些数据集成大家大都是从 ETL 启蒙开始的,当时 ETL 自然也就成了数据集成的代名词，只是忽然一夜春风来，各厂商相继推出 DI 新概念后，我们不得不再次接受新一轮的 DI 洗脑，首推的有 SAS DI、Business Objects DI、Informatica DI、Oracle DI（ODI）等厂商。数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程,是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化进展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库(Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据.数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用,不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远进展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。单个系统数据集成架构,是国内目前大兴土木所采纳的架构,主要是以数据仓库系统为代表提供服务而兴建的数据集成平台,面对企业内部如 ERP、财务、OA 等多各业务操作系统，集成企业所有基础明细数据，转换成统一标准,按星型结构存储，面对市场经营分析、客户行为分析等多个特有主题进行商务智能体现.这种单个系统数据集成应用架构的主要特点是多对一的架构、复杂的转换条件、TB 级的数据量处理与加载，数据存储结构特别,星型结构、多维立方体并存，数据加载层级清楚。企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数...
