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。
数字化转型已经不是新鲜词，但在企业实际操作中，API对接流程、数据集成与大模型融合，总让人“头大”：为什么系统明明都打通了，智能业务却始终难以协同？据IDC 2023年报告，超70%的中国企业在数据孤岛、流程断点、模型落地难这三大环节遇到阻碍。我们总是想象着AI能自动分析、自动联动业务，但现实却是“API对了，业务没跑起来”。其实，痛点不在API本身，而在于：如何让API流程与大模型融合，真正推动
每一家企业都在追求“实时决策”，但真正做到实时分析的，少之又少。你有没有遇到过这样的场景：业务团队渴望分钟级数据反馈，IT部门却为数据同步、接口开发、计算延迟而头疼？据IDC最新报告，超过70%的中国企业在数据集成、实时分析方面遇到“数据孤岛、系统兼容性差、开发成本高”三大障碍。为什么我们拥有强大的 Apache Spark，却难以通过API将实时分析落地？核心问题其实不在技术的先进，而在于“融合
数字化转型的热潮下，企业对数据的敏感度、对业务创新速度的要求越来越高。可你是否发现，虽然API早已普及，数据孤岛、异构系统集成难题依然让许多企业“寸步难行”？你可能有过这样的体验：每次新业务上线，数据接口的开发、对接、测试，像一场“持久战”，技术团队疲于奔命。更让人意外的是，在AI浪潮裹挟下，“自动化、智能化”被频频提及，但API的编排、数据流动效率，却依然停留在“可视化拖拽”这一层面。API可视
你是否遇到过这样的场景：一个新项目刚启动，业务团队兴奋地提出要把CRM、ERP、第三方支付和自有App的数据全部打通，领导一句“API对接没那么难吧？”让技术团队陷入无尽的头疼。现实里，API对接并非简单拼积木，尤其在跨平台数据整合时，流程繁琐、接口文档不全、数据格式不统一、权限安全机制复杂……每一步都有可能踩雷。根据《中国企业数字化转型趋势报告2023》，有超过68%的企业在数据整合阶段因API
如果你正负责企业数据架构，可能也曾被这个问题困扰：API对接到底是不是数据安全的“对立面”？你想让数据流转更顺畅，提升业务效率，结果一问安全部门，就被一堆合规风险、泄露隐患吓退。现实中，API对接与数据安全冲突吗？企业又该如何拿捏这个“尺度”？其实，企业数字化进程中，API已是数据集成、系统联动不可避开的基础设施，但它带来的安全挑战远不止“暴露端口”那么简单。根据《中国企业数字化转型白皮书2023
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