数据集成是将分散在不同来源、格式、结构的数据通过抽取、转换、清洗、加载等过程整合为统一视图的技术与方法，是企业实现数据价值的关键前置环节。本栏目聚焦数据集成领域的技术实践、场景方案与前沿趋势，助力企业解决数据孤岛问题，高效构建数据资产体系，为数字化决策与业务创新提供坚实数据基础。
随着数字经济深化，企业对 “数据实时流转”的需求呈爆发式增长 —— 据《2025 年中国系统集成市场评估分析报告》显示，2025 年中国系统集成市场规模达1.5 万亿元 ，同比增长 10%；
企业需求已从 “框架搭建” 转向 “场景化落地”，82% 的受访企业将 “业务场景匹配度” 列为选型首要指标，驱动产品向 “集成 + 处理 + 服务” 一体化方向升级。本次测评基于权威报告、厂商技术白皮书及标杆客户实践案例，旨在为企业提供客观、可落地的选型参考依据。
数据集成的第一步，是 “让数据能连起来”。但企业的系统环境往往是 “异构且复杂” 的：既有 legacy 系统（如 Oracle、SAP），也有云原生应用（如钉钉、飞书）；既有线上电商平台（淘宝、京东），也有线下 IoT 设备（生产传感器、门店 POS 机）。
下一代数据集成需要 “全链路覆盖”：一个平台就能完成从 “数据源连接” 到 “数据处理”“质量管控” 再到 “业务应用” 的全流程。例如，企业无需为 ERP 和 WMS 的连接找工具 A，为实时同步找工具 B—— 一个平台就能完成所有步骤，将维护成本降低 50% 以上。
数据集成这个词，很多人听了就头疼——数据分散在CRM、ERP、数据库、文件系统，想要汇总分析却总遇到各种“数据孤岛”，流程断层，效率低下。你有没有遇到过这样的场景：业务部门要一份最新销售报表，IT团队却要花几天，甚至一周才能从各个系统手动拉取、清洗、整合数据？据IDC统计，企业60%的数据分析时间，实际消耗在数据集成与准备环节，真正的业务洞察仅仅是冰山一角。数字化转型路上，数据集成的难点不仅仅是技
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