数据融合是将多源异构数据通过关联、清洗、整合等处理，形成统一、高质量数据集的过程，旨在消除数据孤岛，提升信息价值。本栏目聚焦数据融合技术在商业智能领域的应用实践，分享帆软FineDataLink等工具的融合方案、场景案例及前沿趋势，助力企业打破数据壁垒，释放数据协同效能，为精准决策提供坚实数据支撑。
你还在用人工方式搬数据、写流程吗？据2023年中国信息化研究院统计，近80%的企业在数据流转环节遭遇效率瓶颈，60%的IT人员每月花超三分之一时间在数据提取、转换、加载（ETL）上反复“救火”。而就在你还没意识到问题时，AI和自动化已经悄悄把数据流程设计带入了一个新纪元——无需反复编码，数据源随连随用，数据开发像搭积木一样简单。更重要的是，企业的数据价值正在被最大化释放，管理者不再苦恼于信息孤岛，
数字化时代，企业数据格式的多样性和异构性几乎成了每个IT负责人挥之不去的“心病”：财务系统里的CSV、营销平台的JSON、老旧ERP中的XML、IoT设备传来二进制流……业务线扩张越快，数据源就越多，数据格式的复杂度也随之飙升。你是否遇到过这样的场景：某部门需要一个跨系统报表，结果数据工程师们要花上数天，甚至数周，仅仅是为了数据格式的转换和字段映射？据2023年《中国企业数字化转型蓝皮书》调研，8
你是否遇到过这样的场景：企业数据采集任务临时加急，技术部门一头雾水地加班赶ETL，业务部门还在等分析报告，而跨部门沟通却像接力赛，慢得让人抓狂。更别说，数据传输流程中时常出现“丢包”“延迟”“数据孤岛”……据中国信通院的《2023企业数据价值白皮书》统计，超67%的企业表示，数据传输效率和协同壁垒已成为制约数字化转型的首要难题。数据传输流程如何优化？企业跨部门协同与效率提升全案，早已不是IT技术人
你有没有想过，企业每天在数据处理上投入的时间和成本，其实远超你的想象？IDC调研显示，中国大型企业平均每年用于数据收集、清洗和处理的成本高达数千万元，而其中仅能用于智能分析和业务决策的数据比例不到30%。这意味着，绝大多数企业的数据价值仍深埋在“数据孤岛”里，无法被AI充分挖掘和利用。你是不是也曾遇到过这样的困扰：数据源分散，系统兼容难，分析模型部署慢，跨部门协同更是如同翻山越岭？而今，随着AI技
数据流程真的能全自动化吗？或许你也曾在数字化转型项目中被这个问题困扰过。现实往往比我们想象得复杂：据中国信通院2023年的《企业数字化转型白皮书》显示，超过68%的企业数字化转型面临最大难题就是数据整合与自动化流程瓶颈。为什么自动化看似唾手可得，落地却总是磕磕绊绊？是技术不够，还是流程设计有误？又或者，真正想要通过数据流程自动化，企业降本增效的数字化转型之路到底该怎么走？今天我们不谈口号，不讲泛泛
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