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。
數據融合可以幫助在每個項目的基礎上快速合并不同的數據
數據融合的優點
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，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。
•加載：將新格式化的數據傳輸到單個數據存儲庫。
關于ETL過程的一個問題是，它通常需要IT人員參與。這可能意味著這些計劃不像數據科學家或實際設計和創建大數據查詢的業務分析師管理的系統那樣靈活且專注于項目。
然而，隨著業務速度的加快，以及查詢的數量和復雜性成倍增加，企業業務已經轉向了ELT，這是一種數據融合的形式。與ETL相比，ELT是一個通常不需要IT人員支持而運行的過程。
它看起來是這樣：
•提取：從多個來源收集數據。
•加載：將數據(可能需要或不需要重新格式化)組織到一個位置。
•轉換：根據特定查詢的需要，將不同的數據源合并到項目所要求的范圍內。
換句話說，ELT是一種關鍵的數據融合形式，它更靈活，更基于查詢，從數據挖掘中產生更快、更具體的業務洞察力。
數據融合工具
盡管“數據融合”被視為一種獨立于數據分析整個過程的技術，但實際上數據專家將數據融合匹配為數據分析過程的一個固定部分。
事實上，鑒于數據洪流正在以指數形式增長，來自各種來源的數據融合行為可能是當今數據科學家最常見的行為之一。
需要注意：數據融合可能是一個不精確的過程。意識到在某些情況下，當合并數據時，可能包括數據的某些方面。在運行中融合數據時，用戶可以簡單地查看不同的數據。
在這種情況下，僅僅將數據聚合到單個視圖中是有幫助的，但是不會像真正的數據轉換和合并過程那樣啟用豐富的數據挖掘。
這提供了數據融合工具。雖然大量的“數據融合”并不比復制和粘貼Excel列更先進，但是一個良好的數據融合工具往往能夠快速收回成本。
以下這些應用程序是數據融合工作中使用的主要工具之一：
• Sisense
• Tableau
• Clearstory Data
• Altair Knowledge Works
• Alteryx
• Lavastorm
• Trifacta
• Panoply
• Rapidminer
• Paxata
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