应用程序集成与数据集成的对比
管理数据是应用集成和数据集成的核心。两者的目标是相同的：让最终用户更方便地访问数据并让数据更好地发挥作用。
二者均能对各类数据源进行转换，将其整合为全新的、完整的数据集。应用集成与数据集成通常都基于云计算技术，具备云计算所带来的可访问性与可扩展性优势。
但是，当涉及到用例时，这些类型的集成在多个方面存在不同。数据集成通常以批处理的方式开展，其重点在于创建能够揭示业务洞察的新数据集。而应用集成则主要用于在日常运营中构建更优的工作流程。
应用集成能够在两个或多个应用程序之间创建连接器，使它们能够协同工作。
通过统一应用工作流并实时合并数据，集成方案能消除数据孤岛，全面提升组织效率。例如企业可将 Slack 即时通讯工具与 Salesforce 集成，实现潜在客户的快速高效跟进。此时应用集成可使用户在双平台间无缝共享信息。
同时，应用集成也是公司将云端及软件即服务（SaaS）应用程序与本地部署系统和遗留系统相连接的一种途径，如此一来，员工便能够运用更新的工具和技术，与现有系统协同配合。
应用集成的优势包括：
- 节省时间： 集成来自两个或多个应用程序的数据，可减少手动来回传输数据的繁琐操作。
- 增强功能：将多个应用程序的功能或能力进行整合，例如将银行应用程序与记账应用程序相结合，能够提升工作效率、提高生产力，并为用户增添价值。
- 促进信息交流：连接整个组织的应用程序，能够消除信息孤岛现象，避免各个团队和部门之间出现信息分享不畅的情况。应用集成有助于培育协作文化。
若要了解企业应用集成（亦称企业整合）的相关内容，请阅读《企业整合：它是什么以及为什么它很重要》。
数据集成是指将来自不同来源和格式的数据合并为一个数据集的过程。
但数据集成并非仅仅是将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，它更是一个使数据更易于使用的过程。数据集成能够整合来自不同来源的结构化和非结构化数据，创建有价值的新数据集。这有助于增强分析功能，使您能够更深入地了解运营状况，并发现新的创新机遇。
数据集成最基本的功能是从一个来源获取数据，将数据转换成另一个应用程序能够识别的形式，并将其加载至该应用程序中。然而，现代数据集成需求已超越了提取、转换和加载（ETL）的能力范畴。通过批量整合、实时整合以及利用自动化解决错误，企业正在打破数据孤岛，充分挖掘当今数据的价值。
数据集成的优势包括：
- 让数据更易于访问：数据集成可以将多个位置和多个来源的数据组合到一个统一的视图中。掌握这些全面的洞察信息，有助于公司改善协作与创新。
- 获得更深入的洞察分析： 拥有统一的数据视图将为您提供有关运营和客户的更优质情报。这反过来又有助于做出更明智的决策和改进流程。
- 提高数据完整性：数据质量才是衡量其价值的真正标准。当数据不完整或存在错误时，可能会影响您对数据的使用。数据集成工具能够识别低质量数据。
主要区别在于数据转换的速度以及所涉及的数据量。应用集成能够实时处理较小的数据集，因此公司能够快速响应新信息或性能问题。它还能使整个公司的人员在应用程序中即时访问相同的信息，即便信息在不同位置更新亦是如此。
数据集成通常在流程完成后以批处理的方式进行，以消除冗余并确保数据质量。通常情况下，数据集成处理的是静态的大型数据集，且发生在创建数据的流程完成之后。另一方面，应用集成是指在两个或多个应用程序之间集成实时数据。
二者在组织管理方式上也存在差异。应用集成由 DevOps 开发运维负责管理，是公司整体软件开发运营的组成部分。其职责是通过现有的整合平台或构建自定义整合来连接应用程序，从而创建高效的工作流程。数据集成则由 DataOps 进行监督，DataOps 仅专注于出于业务目的的数据管理与编排。
一般来说，当组织需要合并和分析静态数据时，会采用数据集成；而当需要与实时变化的数据进行交互时，应用集成则是最佳选择。
以商业智能为例，在使用大数据时，数据集成能够确保数据的一致性，并以单一视图供分析工具访问。数据集成能够精确分析不同形式的数据，为企业开启改善运营的新洞察。
应用集成适用于对速度要求极高的场景。数据集成虽然能够确保准确性，但速度远低于应用集成。通过应用程序捕获数据，无论是客户数据还是来自生产车间的输入数据，都意味着您可以通过应用集成将其转换为其他工具和应用程序，并立即采取各种行动。能够在一个视图中更便捷地访问来自不同来源的数据，有助于拓展创新的可能性。
IBM 的主要应用集成产品是 IBM Cloud Pak for Integration，其主要数据集成产品是 IBM Cloud Pak for Data。这两款产品均具备自动化功能，涵盖流程映射、人工智能（AI）和预测分析。这有助于提升整合效率，让您的团队有更多时间专注于更高层次的项目。
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