今天，公司可用的数据量比以往任何时候都大得多。此外，随着云计算、移动技术和物联网(IoT)获得比以往更广泛的采用率，这些数据的传输速度继续增加。聪明的公司不是简单地对这种复杂性进行管理，而是将其作为2022年竞争优势的一个关键因素。如果企业要释放所有这些数据的巨大价值，一个健全的、全面的数据整合和治理方法是必不可少的。hostgator美国分销主机商分享2022年做好数据整合的4个关键原因
当然，许多组织所面临的问题是，他们的许多数据停留在孤立的应用程序中，在主机上，在ERP或CRM系统中，在专门的计费或物流系统、电子商务中，甚至在外部供应商那里。
对于那些仍然生活在数据孤岛上的公司来说，2021年数据整合将提升到新高度。新冠病毒大流行已经成为许多变化的催化剂，其中最重要的是迅速转变的客户期望以及对赢得新客户和保留现有客户的更多关注。
当我们展望新的一年时，这里有一些关键因素，迫使企业领导人重新关注大数据整合。推荐阅读：《数据挖掘和统计的区别》
1..数据是新的石油
在未来的十年里，那些能够开发出整合、管理和提取数据价值能力的公司将获得长期的竞争优势。在保险业，领先的公司正在使用数据来完善风险评估模型，从而使定价更加准确。零售机构正在将选址从一门艺术转变为一门科学，利用位置情报和移动数据迅速锁定新店的最佳位置。金融服务企业正在利用数据对他们的客户进行更全面、更准确的了解，并为他们量身定做直接满足其需求的产品和服务。
为了有效地从日益复杂和多方面的信息中提取价值，企业领导人必须首先清楚地了解他们的数据资产和包含它们的孤岛。他们必须采取积极的措施，通过企业整合来打破这些孤岛。
2. 胡乱输入，胡乱输出
我们都熟悉那句老话，”胡乱输入，胡乱输出”，但在急于从大数据中提取价值的过程中，有可能会给下游系统带来糟糕的数据质量。随着时间的推移，信息可能会退化，因为个别客户改变了他们的地址、姓名或其他关键属性。同样地，商业实体也经常合并或倒闭。数据质量可能因人为错误、正在测量的内容(以及测量方式)的变化，或者仅仅是数据损坏或丢失而受到影响。
随着企业旨在将人工智能和机器学习纳入广泛的业务流程，打破数据孤岛的重要性比以往任何时候都大，因此你可以真正为人工智能和机器学习模型提供所需的所有数据，以产生可能的最佳结果。如果在小规模的情况下，”胡乱输入 “产生 “胡乱输出”，那么当数据被大规模部署，具有战略意义，或在关键的操作流程自动化的背景下，问题就变得更加复杂。
为了获得正确的大数据，公司必须有一个数据分析过程，无论是用产生企业数据高层次信息的大刀阔斧的方法，还是用由明确定义的业务规则驱动的更细化方法。无论是哪种情况，数据分析都为有意义的数据质量计划提供了坚实的基础，有助于确保大数据计划的有效结果。
3. 卓越的CX=客户忠诚度
COVID-19的大流行极大地改变了客户喜欢与他们购买产品和服务的企业接触的方式。随着面对面的互动变得越来越少，已经转向了数字参与。然而，大多数消费者仍然喜欢数字和实体相结合或现场人际互动的组合。
与客户互动的方式比以往任何时候都多，包括电话、电子邮件、在线、文字、社交媒体、聊天机器人等等。消费者已经开始期待，他们可以通过他们个人喜欢的任何渠道进行互动。此外，他们还期望在所有这些渠道中获得无缝体验。未能提供这种统一体验的企业有可能失去客户。推荐阅读：《数据库模型的类型》
不用说，这种统一的体验取决于企业整合结构化和非结构化数据源信息的能力。在卓越的客户体验的背景下，数据孤岛是一个不祥之物。
4. 合规性问题现在比以往任何时候都更重要
欧洲的《通用数据保护条例》(GDPR)建立了一系列新的要求，特别是对那些在全球范围内开展业务的公司，但事实上，也影响到许多地理范围有限的小型企业。加州的《消费者隐私法》(CCPA)紧随其后，于2020年1月生效。世界各地的许多其他司法管辖区正在考虑类似的立法，或者已经通过了此类法规。
GDPR提高了数据治理的标准。知道你有什么数据，它存储在哪里，以及谁有访问权，不再是内部政策的问题;不遵守GDPR和类似法规会产生严重的财务影响。不仅罚款和惩罚会很严重，而且违规者也会面临严重的声誉损害。
一个有效的数据整合计划必然包括对数据资产的定期盘点和遵守GDPR及类似数据保护标准的明确计划。
随着COVID-19的不断发展，企业领导人不得不进行创新和适应。2021年提供了一个机会，可以加快那些在任何情况下都能提供价值的举措，但在这些大变革时期，这些举措会带来特别的好处。推荐相关阅读：《什么是数据库服务器及其用途》