数据集成进化论：从传统 ETL 到数据编织的跨越

引言：数据是企业最宝贵的资产，然而，数据的价值并非自然显现，而是需要通过有效的集成、开发和消费来释放。本系列文章将深入探讨数据集成、数据开发以及数据交付这三个关键环节，揭示它们如何共同构成企业数据战略的核心。

在本文“数据集成篇”中，我们将重点关注数据集成的重要性及其发展历程，分析传统 ETL 技术的局限性，并介绍 Data Fabric 作为一种新兴技术的出现及其优势。特别是，我们将详细阐述 Aloudata AIR 作为基于 Data Fabric 理念的逻辑数据编织平台，在数据集成方面的创新应用和显著优势。

在信息化建设的初期，信息系统的建设和业务数字化是核心目标。不同系统之间的数据难以互通，数据应用局限于简单的管理层看数场景。早期的数据集成主要停留在简单数据汇聚的层面，通过手工取数与数据汇聚满足看数需求，缺乏对数据的深度处理和分析能力。

随着信息化的深入，更多业务信息被数字化，数据量持续增长，这让数据分析的价值日益凸显。企业开始意识到利用数据支持业务决策和创新的突出价值。与此同时，数据仓库技术的成熟为大规模数据处理与分析提供了可能。

数据仓库不仅能够存储海量数据，还支持复杂的数据查询和分析操作，为数据应用提供了坚实的基础。而 ETL（Extract, Transform, Load）则在数据仓库的构建和运行中扮演着至关重要的角色。ETL 技术能够从多个数据源中提取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中，确保数据的质量、准确性和一致性。这一时期的数据集成不再局限于简单的数据汇聚，而是更加注重数据的清洗、整合和一致性，以满足更加复杂的数据分析需求。企业对于数据分析的需求推动了数据仓库和 ETL 技术的发展，而这些技术的发展又进一步促进了数据分析的应用和价值释放。

互联网和移动互联网的迅猛发展，进一步推动了业务场景的数字化和在线化进程。这一时期，数据源的种类和数量急剧增加，涵盖了用户行为、交易记录、社交媒体互动等多个维度。同时，用数人群也从管理层扩展到了业务一线人员，甚至是企业的外部合作伙伴和客户，用数场景更加多样化，包括实时营销、风险监控、个性化推荐等。这种变化