微软数据集成策略：解决企业数据难题与产品应用

微软数据集成技术解决方案是IT领域中一项关键任务，主要关注在多源异构环境中管理和整合数据，以实现企业内部或跨系统的一致性和效率。以下是文章中涉及的主要知识点： 1. **需求背景**： 数据集成对于任何组织来说至关重要，它解决了不同系统间数据格式不一致、冗余以及实时更新的问题。随着企业日益依赖于多个数据库、数据仓库（如SQL Server和旧的SAP系统）、文本文件和XML等数据源，数据集成的需求愈发突出。 2. **数据集成类型与策略**： - **改变数据形状**：通过创建星型模式，代理键（业务键）和预聚合操作来简化数据结构，支持报表需求。 - **跟踪历史**：处理缓变维度，如处理数据随着时间变化的情况，比如每月进行细节汇总和存档。 - **数据操作**：包括插入、删除和修改数据，采取增量或全量刷新策略，确保数据同步和一致性。 3. **长时间运行的'桥梁'**： 在新旧系统切换期间，设置数据桥接机制，保证在系统变更时维持数据一致性，同时尽量减少对应用系统的影响。 4. **系统异构集成**： 面对后台架构不同，需要匹配数据模式、表结构和列，确保数据域一致性，解决重复数据问题。 5. **创建统一视图**： 通过聚集、分配操作，以及数据模式的匹配，将来自不同来源的数据整合到统一的模型中，形成“真相的一个版本”。 6. **数据质量管理**： 通过删除重复数据、填充缺失值和检测重复项，确保数据质量。 7. **数据迁移与合并**： 当涉及系统合并或企业并购时，需要设计和构建集成系统，减少停机时间，并确保数据格式、键生成等的一致性。 8. **应用系统一致性**： 保证订单履行、发货系统等业务流程中的数据一致性，涉及合同、服务水平协议、标准化格式等关键业务元素。 9. **集成方法论**： 提及了ETL（提取、转换、加载）、XML处理、以及ELT（提取、加载、转换）的不同方式，适用于不同类型的数据源。 10. **数据仓库和商务智能**： 数据仓库用于长期运行的事务或业务流程，而商务智能工具则帮助分析这些整合后的数据，支持决策支持。 11. **主数据管理**： 保证核心数据的一致性和准确性，对于企业间的数据共享和跨部门协作至关重要。 微软数据集成技术解决方案涵盖了从数据源获取、清洗、转换到整合和存储的全过程，旨在优化企业数据管理，提高效率，支持决策制定。通过理解并实施这些策略，企业能够更好地应对数据驱动的时代挑战。