强大数据集成平台的特点数据集成平台支持多种数据管道的开发、测试、运行和更新。企业之所以选择它们，是因为他们将数据集成视为具有特定开发技能、测试要求和运营服务水平期望的平台和功能。当架构师、IT领导、CIO和首席数据官谈论扩展数据集成功能时，他们意识到软件开发人员无法通过自定义代码轻松实现他们寻求的功能。您可能会在数据集成平台中找到以下功能：用于开发和增强集成的专用工具。低代码可视化工具通常支持拖放处理元素、配置元素并将它们连接到数据管道中。开箱即用的连接器。可与常见的企业系统、SaaS平台、数据库、数据湖、大数据平台、API和云数据服务快速集成。例如，假设您想要连接Salesforce数据、捕获客户和联系人，并将数据推送到AWS关系数据库服务，集成平台可能有预构建的连接器，可以在数据管道中使用。处理相关数据结构和文件类型之外的各种数据结构和格式的能力。数据集成平台通常支持JSON、XML、Parquet、Avro、ORC，也许还支持特定于行业的格式，例如金融服务中的NACHA、医疗保健中的HIPAAEDI和保险中的ACORDXML。高数据质量和主数据管理能力可能是数据集成平台的特征，也可能是开发人员可以从数据管道接口中派生出来的附加组件。一些数据集成平台以数据科学和机器学习功能为目标，包括分析元素处理和与机器学习模型的接口。一些平台还提供数据准备工具，以便数据科学家和分析师可以构建原型和开发集成。DevOps功能，例如支持版本控制、数据管道部署自动化、拆除和关闭测试环境、在暂存环境中处理数据、扩大和缩小生产管道基础设施以及启用多线程执行。多种托管选项，包括数据中心、公共云和SaaS。Dataops功能可用于维护测试数据集、捕获数据沿袭、支持管道重用和自动化测试。在运行时，数据集成平台可以通过多种方式触发数据管道，例如计划作业、事件驱动触发器或实时流处理模式。可观察的生产数据管道可以提供性能报告、数据源问题警报，并提供诊断数据处理问题的工具。支持安全性、合规性和数据治理要求的多种工具，例如加密格式、审计功能、数据屏蔽、访问管理以及与数据目录的集成。数据集成管道不是孤立运行的。顶层平台集成IT服务管理、敏捷开发等IT平台。如何选择数据集成平台鉴于平台的类型、每个领域竞争的供应商数量以及对选项进行分类时使用的分析师术语，数据集成功能和要求的列表可能会让人不知所措。在这种情况下，您如何为当前和未来的数据集成需求选择正确的工具组合？简而言之，有一些规则要遵循。首先盘点您使用过的集成工具，对用例进行分类，并对数据源、格式、转换、目标点和触发条件的要求进行逆向工程。然后确定操作要求，包括服务级别目标、安全要求、合规性要求和数据验证要求。最后，考虑添加一些与现有数据集成不同的业务关键型新用例或新兴用例。通过这种尽职调查，您可能会找到自己动手的集成解决方案不合格的充分理由，以及在审查数据集成平台时需要寻找哪些指导。作者：IsaacSacolick是StarCIO的总裁，也是亚马逊畅销书《推动数字化：通过技术实现业务转型的领导者指南》的作者。Sacolick是公认的顶级社交CIO和数字化转型影响者。他在InfoWorld.com、CIO.com、他的博客Social、Agile和Transformation以及其他网站上发表了700多篇文章。原文网址：https://www.infoworld.com/article/3621992/why-you-need-a-data-integration-platform.html
