数据混合包括混合来自多个来源的数据来创建一个数据集为分析．因此，组织可以生成关于销售、营销和其他功能的有价值的业务见解。数据混合结合来自以下来源的数据CRM系统、电子表格、业务系统、云应用程序等等。
数据混合的阶段
数据混合过程经过以下步骤:
组合数据源
组织将主要来源的数据和一个或多个辅助来源的数据结合起来。这些来源包括:
- 应用程序
- 业务系统
- CRM系统
- 云应用程序
- ERP系统
- 电子表格
- 网络分析
数据清理
组织清理数据，将其转换为可读和可用的格式。它纠正和删除损坏或损坏的数据。
数据分析
使用干净的、可读的、功能性数据，组织可以识别数据关系之间的相关性。它在数据元素之间建立逻辑连接，并快速生成组织洞察力。
说明数据混合不同于数据集成．这个过程要快得多——快得数据科学家无法干预。
数据融合在企业中的应用
拥有多种数据源的组织可能会遇到需要数据混合的情况:
- 组织需要来自混合多个数据源的深度情报。
- 组织希望响应数据流。
- 该组织希望做出更智能的数据驱动决策。
- 组织需要与分析师、投资者等分享数据见解。
所有部门都存在数据混合。例如，一家医学研究公司可能会执行此过程来分析有效的治疗方法，或者一家金融公司可能想要分析经济历史。在这两个示例中，数据从原始源移动，与至少一个其他源结合，经过转换，最终到达最终目的地，几乎总是出于分析目的。
数据融合的优势与挑战
数据混合不需要数据科学家或专家的参与，因此对于资源有限的企业来说，这是一种利润丰厚的方法。万博手机登录平台销售和市场部门经常使用数据混合和专家的有限干预。
每个数据源都有自己的一组度量和维度，因此组织需要正确的工具来促进该过程。否则，可能会出现意外值和字段更改，以及潜在的数据丢失。
提取、转换、加载(ETL)特别是，在数据混合中起着关键作用，它允许组织连接到多个数据源进行提取，通过管道移动数据进行转换，并将数据加载到分析工具中。提取、加载和转换(ELT)不会提供同样的好处，因为它不会在加载阶段之前转换数据。
