Data For AI：2025 年数据集成技术趋势预测

引言

在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资源之一。数据集成技术作为连接各种数据源与数据处理平台的关键桥梁，扮演着越来越重要的角色。随着数据量的激增和应用场景的多样化，数据集成技术不断发展，以应对数据流动、处理和管理的复杂需求。

本文将旨在为数据开发者分析 2024 年数据集成技术的现状，探讨当前面临的挑战，并基于技术趋势和行业需求预测 2025 年数据集成技术的发展方向，如有纰漏，欢迎指正！

数据发展路线

ETL 的起源与早期阶段（20 世纪 70-80 年代）

• 数据库（数据仓库）自带工具

• 早期的 ETL 工具多为定制脚本和手动流程，依赖程序员编写代码完成抽取、转换和加载。工具稀缺，数据量有限，主要应用于简单的批量处理。

工具化和专业化阶段（20 世纪 90 年代）

• 商业 ETL 工具出现，降低了 ETL 流程的复杂性，支持更多数据源和大规模数据处理。

• 可视化 ETL 流程设计工具出现，使得非技术用户也能参与数据集成工作。

代表工具：

• Informatica PowerCenter

• IBM DataStage

• Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services)

大数据驱动的转型（21 世纪初）

随着互联网的兴起，数据量呈指数级增长，传统的 ETL 工具难以应对大规模非结构化数据。数据技术（如 Hadoop、Spark）的兴起改变了数据处理模式。

出现 ELT（Extract-Load-Transform）模式，将数据加载到目标系统后再进行转换，利用目标系统（如数据仓库、MPP 数据库）的强大计算能力。

代表性工具：

• Apache Sqoop

• Apache NiFi

• DataX

云计算和现代数据栈的崛起（2010 年代）

数据湖和实时计算兴起，批流一体要求 CDC 数据采集以及 SaaS 数据采集，ELT 进化到 EtLT，数据仓库技术在云端的延伸（如 Redshift、Snowflake、Google BigQuery、S3 等）。自助式 ETL 平台涌现，面向业务用户和数据分析师。

代表性工具：

• Apache Flink

• Apache SeaTunnel

• Fivetran

• WhaleStudio

• Matillion

2030-未来

Tranform 过程整合了大模型，数据处理扩展到音视频。大模型与 AI 融合到 ETL 过程中，AI 集成为 ETL 的目标，也成为 ETL 中间的处理工具

动态 ETL 出现，自动数据处理而无需传统 ETL 任务，从而实现 DataFabric。

数据集成整体架构

在大数据时代，企业面临多源异构数据的整合挑战，如何高效、安全地完成数据流转与价值挖掘，是数据集成架构设计的核心目标。

数据源统一化采集

数据集成的起点在于多源异构数据的采集，涵盖传统数据库（如 Oracle、MySQL、信创数据库等）文件（Excel、CSV、OSS、S3、FTP）、SaaS 服务（如 SAP、Salesforce）以及 API 等非结构化接口。通过设计 多样化的连接器，包括 数据库连接器 和 SaaS 连接器，实现对多种类型数据源的广泛覆盖。同时， Agent 模式 和 CDC（Change Data Capture）增量采集 技术的引入，保证了数据采集的实时性与完整性，为后续数据处理提供高质量的输入。

轻量级数据转换

数据采集后，需要对数据进行轻量化的转换处理，以满足不同业务系统的需求。这里包括数据结构的规范化、DDL 自动生成、SQL 逻辑优化等操作。其中，基于 Embedding 的数据嵌入技术，可以通过大数据计算引擎（如 SeaTunnel Zeta Engine）实现对复杂数据结构的深度处理。此阶段旨在消除数据孤岛问题，将原始数据转化为易于分析的标准化形式。

湖仓架构处理

随着数据规模的扩大与分析需求的复杂化，湖仓一体化架构成为数据处理的主流选择。通过将数据写入 **数据湖（如 Iceberg、Hudi）**或者 数据仓库（如 Redshift、Greenplum、Snowflake、Doris、StarRocks、Trino、GaussDB 等），架构实现了数据的高效存储与管理。

在这一阶段，数据湖与数据仓库之间的高效协同至关重要，既需要数据湖的弹性扩展性，也需要数据仓库的高性能分析能力。通过统一的数据格式与高效的查询接口，湖仓架构大幅提升了数据处理效率与灵活性。

目标端数据加载与反向 ETL

数据处理完成后，需要将结果高效加载至目标端系统。架构中采用多种数据加载方式，包括 Bulkload 批量导入、 JDBC 标准接口以及 专有 API 交互式写入，能够适配多种下游应用需求。同时，通过文件写入功能，支持非结构化数据的灵活交付。

值得一提的是，反向 ETL 功能为企业提供了将分析结果回写至 SaaS 服务或本地数据库的能力。通过将深度分析结果嵌入业务系统中，反向 ETL 显著提升了数据驱动决策的时效性与准确性。

2024 年数据集成技术现状

多样化的数据源与存储系统

2024 年，数据源变得更加多元化。企业不仅处理来自传统关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）的大量数据，还需要应对 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）、分布式存储（如 HDFS、Amazon S3）以及实时流数据（如 Kafka）的集成需求。此外，随着云计算的普及，云服务平台（如 AWS、Azure、Google Cloud）提供的多种数据源和存储系统也成为集成的重要组成部分。

挑战：如何高效管理和集成来自不同来源、不同格式的数据，成为数据集成工具面临的主要挑战。

技术趋势：Apache SeaTunnel 等开源数据集成框架通过提供广泛的连接器支持，逐渐成为解决这一问题的重要工具。SeaTunnel 目前支持的连接器包括数据库、文件系统、消息队列等，并且能够扩展自定义连接器来支持更多场景。

实时数据集成与流处理的普及

随着业务需求的变化，越来越多的行业需要实时数据处理能力。传统的批处理模式无法满足对低延迟和高吞吐量的需求，实时数据集成（如流数据处理）成为新的技术方向。

技术现状：在 2024 年，流处理技术已经成为数据集成的一个关键趋势。Apache Kafka、Apache Pulsar 和 Apache Flink 等流处理框架逐渐被集成到数据集成平台中，实现实时数据的抽取、转换和加载（ETL）操作。

挑战：实时数据集成需要在保证低延迟的同时，确保系统的高可用性和数据一致性。如何平衡这些需求仍是一个技术难题。

技术趋势：预计未来几年，基于事件驱动架构（EDA）的数据集成工具将会进一步发展，支持更大规模的数据流处理。

数据质量管理的核心地位

随着数据量的爆炸性增长，数据质量管理变得愈发重要。数据集成不仅仅是将数据从源系统传输到目标系统，还包括对数据的清洗、转换和校验，以确保数据的准确性、完整性和一致性。

技术现状：数据质量管理成为数据集成过程的关键组成部分。许多数据集成平台已经内置了数据清洗、去重、异常检测和格式校验等功能。

挑战：在海量数据的处理中，如何确保高效的数据质量监控与修复，尤其是在实时数据集成场景中，仍是一个需要突破的技术瓶颈。

技术趋势：随着 AI 和机器学习的发展，未来的数据集成工具可能会实现自动化的数据质量修复，利用智能算法发现并修复数据质量问题。

云原生数据集成的兴起

云计算的普及让企业越来越倾向于采用云原生架构，数据集成也不例外。2024 年，云原生数据集成技术逐渐成为主流，云平台原生的 ETL 工具和数据集成服务如 AWS Glue、Azure Data Factory、Google Cloud Dataflow 等开始得到广泛应用。

挑战：虽然云原生平台提供了强大的弹性和扩展性，但在多云环境和数据隐私保护方面，企业仍面临挑战。

技术趋势：未来，数据集成工具将更加注重跨云和混合云环境的支持，并加强与云原生服务的深度集成，提升跨平台的数据处理能力。

数据集成 2024 年主要应用场景

数据仓库建设

场景描述：

·将企业分布在多个业务系统（如 ERP、CRM、财务系统等）的数据整合到统一的数据仓库中，为后续的 BI 报告和决策支持提供支持。

需求特点：

• 数据来源广泛，包括关系型数据库、API 数据、文件等。

• 需要清洗、转换和规范化数据。

• 数据量大，多为批处理。

实时数据监控

场景描述：

·处理用户点击流数据、IoT 传感器数据、交易流水等实时数据流，支持实时监控、风险控制、告警和个性化推荐等场景

需求特点：

• 数据吞吐量大，延迟要求低。

• 数据流式处理为主，部分批处理。

• 需要支持事件驱动架构。

数据湖建设

场景描述：

·企业利用数据湖存储和管理多模态数据（结构化、半结构化、非结构化），如日志、图像、视频和 IoT 数据。

需求特点：

• 数据源多样，格式复杂（如 Avro、Parquet、JSON、CSV，DBF 等）。

• 大量历史数据的批量导入与实时数据同步并存。

• 数据质量管理和数据版本管理。

数据迁移

场景描述：

系统升级或迁移时，需要将旧系统中的数据迁移到新系统或新架构（如从本地数据库迁移到云数据库）。

需求特点：

• 一次性大规模数据传输。

• 数据格式可能需要转换。

• 高度依赖数据完整性和准确性。

数据集成 2025 趋势

实时数据集成成为主流

背景： 企业需要实时响应业务需求，支持数据湖入湖、实时监控和风险控制等场景。

趋势：

• 流处理技术：数据集成将更多采用流处理架构（如 Apache SeaTunnel），支持事件驱动和毫秒级响应。

• 混合模式：批处理与流处理的融合将成为常态，工具需同时支持流式和批量数据。

• CDC（Change Data Capture）：增量数据捕获技术将成为标准，推动实时数据同步和更新。

无代码/低代码平台

背景： 越来越多的业务用户需要直接参与数据处理，而不是完全依赖技术团队，随着企业对技术门槛的要求降低，低代码和无代码数据集成平台将成为新趋势。

趋势：

• 自助式数据集成：低代码和无代码工具（如 Matillion、Fivetran、WhaleStudio）让业务用户也能快速构建数据管道。

• 可视化工作流设计：拖拽式界面和预构建模板将进一步简化数据集成任务。

• AI 辅助开发：利用 AI 自动生成 ETL/ELT 流程和优化数据转换规则。

数据湖和数据湖仓的崛起

背景： 数据湖和数据仓库逐渐融合，形成了数据湖仓一体化的趋势。

趋势：

• 数据湖仓集成：数据集成将更多地服务于数据湖（例如 Iceberg、Hudi）和数据仓库的一体化场景，支持统一的数据管理。

• 多模态数据支持：数据集成工具需支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一处理。

• 存算分离架构：数据集成工具需适配存算分离的架构，提高灵活性和性能。

大模型向量化支持

• 背景： 随着 AI 技术的进一步成熟，数据集成将向自动化和智能化方向发展。AI 将在数据抽取、转换和加载（ETL）过程中发挥重要作用，帮助自动化完成数据格式识别、映射关系推断、清洗规则设置等复杂任务，数据集成开始支持大模型，提炼压缩非结构数据

趋势：

• 数据向量化：大模型提炼非结构数据，让文档等数据变为向量化可查询

• 稀疏数据压缩：将稀疏数据通过大模型 Embedding 向量化，加快数据查询速度。

• 数据清洗和质量提升：利用 大模型识别和修复数据中的错误（如缺失值、重复数据）。

边缘计算与数据集成的融合

随着 5G 和物联网（IoT）的普及，边缘计算成为下一代技术架构的核心组成部分。边缘计算在数据生成和处理上具有低延迟、高带宽的优势，尤其适用于对实时性要求极高的场景，如智能制造、自动驾驶等。

技术展望：边缘计算与数据集成的结合将使得数据可以在靠近数据源的地方就地处理，而不必通过中心化的云平台进行传输。这不仅能够降低带宽压力，还能提升响应速度和数据隐私保护。

小结

2024 年，数据集成技术已经取得了显著的进展，但随着技术的不断演进和业务需求的多样化，数据集成面临的挑战依然存在。2025 年，数据集成技术将进一步发展，特别是在自动化、智能化、隐私保护、低代码平台等方面的创新将成为行业的关键趋势。企业如果能够紧跟这些技术趋势，将能够更好地应对未来的数据挑战，提升数据应用的价值。