數據融合(也將其視為數據混搭)解決了許多公司面臨的難題。由于很多公司現在已經收集了數年或更長時間的數據，現在經常擁有數十個數據存儲庫，從Excel電子表格到Tableau工作簿。如果為業務洞察挖掘適當的數據，這些數據主體中的每一個存儲庫都提供了潛在的價值。 通過將不同的數據整合到一個數據集中，數據融合可以創建一個單一的源，同時將其輸入大數據軟件。重要的是，數據融合有助于揭示明顯對比的數據集之間令人信服的相關性。 數據融合的真正優勢：數據融合往往是一個快速的數據挖掘過程，銷售代表和業務分析師可以使用它來進行特定查詢，而無需IT支持人員的幫助。
將可能數據融合成單個數據的過多數據集幾乎是無窮的。這可能包括傳統數據庫、客戶關系管理(CRM)系統、人力資源、來自表單的用戶生成數據、社交媒體、營銷運營、Web分析，通常包括結構化和非結構化數據的自由組合。
可以肯定的是，數據融合并非沒有成本。企業員工必須花費時間從各種來源收集和路由數據，數據融合需要投入企業員工的大量時間和精力。此外，某些數據湖可能比其他數據庫更難融入單個池中。這可能會給數據處理帶來棘手的管理挑戰。
然而，在這個信息泛濫的世界中，數據融合在數據挖掘中具有以下關鍵競爭優勢。
•提供對關鍵數據的更快、更準確的訪問，使企業能夠更快地收集洞察力。
•從直接數據挖掘到高級預測分析，它可以提高所有類型數據操作的效率。
•它為管理人員和與他們合作的數據科學家提供了更高質量的數據智能。
•最終，它可以顯著改善決策制定，因為推動決策制定的數據更有條理、更具邏輯性。
數據融合工具可以使數據合并成為一個更快的過程
數據融合步驟：收集、合并、聯接
有些企業不愿意實施復雜的數據融合工作。畢竟，企業的每個部門通常都有自己的系統、格式和標簽，用于處理和存儲數據。根據工作的不同，即使是基于項目的特定數據融合也可能是一個繁瑣且耗時的過程。
但是，如果將數據融合過程分解為其組成部分，則更易于管理。因此，盡管可能存在許多方面(權限問題、搜索數據)，但在全局視圖中，數據融合分為三個步驟。
•數據收集：探索、標記和量化所有需要的數據集。當然，數據收集越徹底，從生成的數據集中獲得的洞察力就越多。
•數據組合：一旦大量數據被剔除，將這些不同的數據集連接到一個中央數據集，即數據池，或者用于大型的數據倉庫。
•數據清理/清除：在某些情況下，需要將數據轉換為允許存儲在單個存儲庫中的格式。此外，一旦檢查了所有數據的角落和縫隙，很可能需要清除一些數據;它只是不可用或與企業的大任務相關，所以它會減慢整個數據挖掘過程。
數據融合與數據集成
數據融合和數據集成這兩個術語，就像數據分析領域中的許多術語一樣，不同的人使用不同的術語。
簡短的比較：數據融合通常是更快、更基于項目的合并，而數據集成通常是更全面的數據源合并。
以下進行一下深入探討：
數據融合：用于項目
如上所述，數據融合基于將多個數據源合并成一個數據集，該過程可能(或可能不)需要準備或重新格式化數據。它通常強調速度，數據被混合用于特定時間敏感的項目或業務查詢。
而使用數據融合工具，香港服務器，因此不需要IT人員。然而，為了增加定義的復雜性，在某些情況下，企業正在進行數據融合，以生成一個持續的單一存儲庫(而不是單個用例)，該存儲庫將在市場條件變化時用于查詢數據。
數據集成：單一視圖
數據集成也指組合來自多個來源的數據。如果數據融合和數據集成之間存在關鍵區別，那就是數據集成提供了統一的數據視圖。
生成這種統一的視圖通常需要對基礎數據進行一些深入的重新格式化，因此可以比較趨勢發展。在某些情況下，需要數據虛擬化。
簡而言之，數據集成往往是一個比數據融合更深入、更復雜的過程。
數據集成通常涉及提取、轉換、加載(ETL)，這是企業已經使用了數十年的過程。 數據融合、ETL和ELT 雖然數據融合被視為一個非常現代化的過程，但由于當今數字源的復雜性和數量的增加，實際上它遵循傳統的歷史過程。
例如，注意上述過程與ETL提取、轉換和加載(ETL)的相似之處：
•提取：從多個來源收集數據。
•轉換：根據需要更改數據格式，以將其與其他不同的數據源混合。
