データ統合（Data Integration） | Webクローラ | ScrapeStorm
摘要：データ統合とは、相互に関連する分散異種データソースを統合し、ユーザーがこれらのデータソースに透過的にアクセスできるようにすることです。その主な目的は、データの分散と異種性を解決し、情報の共有と利用の効率を向上させ、データの一貫性と均一性を確保し、データ分析、レポート作成、意思決定などのアプリケーションをサポートすることです。 ScrapeStorm無料ダウンロード
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概要
データ統合とは、相互に関連する分散異種データソースを統合し、ユーザーがこれらのデータソースに透過的にアクセスできるようにすることです。その主な目的は、データの分散と異種性を解決し、情報の共有と利用の効率を向上させ、データの一貫性と均一性を確保し、データ分析、レポート作成、意思決定などのアプリケーションをサポートすることです。
適用シーン
データ統合は、意思決定、ビジネス プロセスの最適化、顧客サービスの改善、その他の目標をサポートするために、さまざまなソースや形式のデータを統合、分析、活用する必要があるさまざまなアプリケーション シナリオに適しています。
メリット：データ統合により、データの集中管理と統一されたビューを実現し、データの共有と利用の効率を向上させ、部門間およびシステム間のデータコラボレーションをサポートし、企業のデータ統合機能とビジネスインサイトを強化できます。
デメリット：データ統合プロセスでは、データ品質、データ同期、一貫性のないデータ形式や保存方法などの課題に直面する可能性があり、データの処理と調整に多くの人的資源、物的リソース、時間が必要となり、データのセキュリティとプライバシー保護にリスクが伴います。
図例
1. データ統合のシンプルな図。
2. データ統合フレームワーク。
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参考リンク
https://en.wikipedia.org/wiki/Data_integration