数据集成进化论：从传统 ETL 到数据编织的跨越

引言：数据是企业最宝贵的资产，然而，数据的价值并非自然显现，而是需要通过有效的集成、开发和消费来释放。本系列文章将深入探讨数据集成、数据开发以及数据交付这三个关键环节，揭示它们如何共同构成企业数据战略的核心。

在本文“数据集成篇”中，我们将重点关注数据集成的重要性及其发展历程，分析传统 ETL 技术的局限性，并介绍 Data Fabric 作为一种新兴技术的出现及其优势。特别是，我们将详细阐述 Aloudata AIR 作为基于 Data Fabric 理念的逻辑数据编织平台，在数据集成方面的创新应用和显著优势。

在信息化建设的初期，信息系统的建设和业务数字化是核心目标。不同系统之间的数据难以互通，数据应用局限于简单的管理层看数场景。早期的数据集成主要停留在简单数据汇聚的层面，通过手工取数与数据汇聚满足看数需求，缺乏对数据的深度处理和分析能力。

随着信息化的深入，更多业务信息被数字化，数据量持续增长，这让数据分析的价值日益凸显。企业开始意识到利用数据支持业务决策和创新的突出价值。与此同时，数据仓库技术的成熟为大规模数据处理与分析提供了可能。

数据仓库不仅能够存储海量数据，还支持复杂的数据查询和分析操作，为数据应用提供了坚实的基础。而 ETL（Extract, Transform, Load）则在数据仓库的构建和运行中扮演着至关重要的角色。ETL 技术能够从多个数据源中提取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中，确保数据的质量、准确性和一致性。这一时期的数据集成不再局限于简单的数据汇聚，而是更加注重数据的清洗、整合和一致性，以满足更加复杂的数据分析需求。企业对于数据分析的需求推动了数据仓库和 ETL 技术的发展，而这些技术的发展又进一步促进了数据分析的应用和价值释放。

互联网和移动互联网的迅猛发展，进一步推动了业务场景的数字化和在线化进程。这一时期，数据源的种类和数量急剧增加，涵盖了用户行为、交易记录、社交媒体互动等多个维度。同时，用数人群也从管理层扩展到了业务一线人员，甚至是企业的外部合作伙伴和客户，用数场景更加多样化，包括实时营销、风险监控、个性化推荐等。这种变化对数据集成提出了新的要求，不仅需要处理更大规模的数据，还要支持更复杂的数据分析和应用。

然而，传统的 ETL 技术主要依赖于批量处理，这意味着数据处理存在延迟，无法满足实时分析和决策的需求。在业务场景日益复杂和多变的情况下，企业需要更快速地获取和分析数据，以便做出及时的响应和决策。此外，随着数据源的多样化和数据量的爆炸性增长，ETL 的维护和扩展成本也急剧上升。企业需要不断地投入资源来更新和维护 ETL 流程，以确保数据的准确性和一致性。同时， ETL 在处理大规模数据时也容易遇到性能瓶颈，导致数据处理速度变慢，影响数据分析的效率和准确性。这些挑战促使企业开始寻求更加高效、灵活和可扩展的数据集成解决方案，以适应不断变化的业务需求和数据环境。

传统 ETL 的局限

• 传统 ETL 需要物理集中存储数据，这意味着，无论数据来源何处，都必须首先被同步到数据仓库中，才能进一步被分析和利用。然而，这一过程并非易事。企业需要手工创建和维护大量的同步作业，以确保数据的准确性和一致性。这不仅耗时耗力，而且极易出错。一旦某个同步作业出现问题，就可能导致业务需要的数据在数仓中缺失，从而影响业务的正常运行。

• 数据物理集成和开发也意味着高昂的存储成本。这是因为，无论是否有真正的查询分析的需求，数据必须全部物理集中到数仓中才能完成数据的探查、建模和交付，大量企业经验表明，业务系统产生的数据通常只有 30% 会被真正使用，这就意味着仅在数据集成阶段就有 70% 的成本浪费。

• 传统 ETL 的数据处理流程相对固定，主要依赖预定义的流程进行数据的采集和转换。这意味着，如果企业需要实时数据支持，就必须借助其他工具进行处理，显著增加了系统操作的复杂性和技术门槛。实时数据处理系统在高并发场景下容易导致数据一致性的问题，如数据不准确、不完整、时效性和顺序问题。这些问题可能由代码逻辑漏洞、并发处理不当、组件故障或系统间缺乏一致性保障引起。因此，企业需要额外监测系统一致性指标，通过检查延迟和错误率来发现并解决潜在的问题。这些措施的增加可能导致更高的运营复杂性和资源消耗。

Data Fabric 数据编织：新时代的必然选择

随着企业数字化转型的深入，多源异构数据的管理和实时分析需求日益迫切。通过上述分析，我们看到在大数据时代，通过传统 ETL 模式来实现数据供给意味着高昂的成本和大量的开发与运维作业。

是否存在一种新的思路，无需物理集中即可快速实现跨源的数据访问与查询，以更低投入实现高质、高效的数据交付？Data Fabric 作为一种全新技术理念应运而生。

Gartner 将 Data Fabric 定义为一种跨平台的数据整合方式。Data Fabric 的核心在于构建一个统一的虚拟数据层，将来自不同数据源的数据逻辑整合在一起，形成一个全局的逻辑数据视图。这一虚拟数据层不仅支持多种数据格式和协议，还能够根据业务需求进行动态调整和优化。通过 Data Fabric ，企业可以轻松地实现跨数据源的查询和分析，降低数据管理的复杂性和成本。

Aloudata AIR 作为国内首个基于 Data Fabric 理念构建的逻辑数据编织平台，它在数据集成方面相比传统 ETL 具有显著的优势。

• 首先， Aloudata AIR 不需要物理集中存储数据，只需连接不同系统、不同类型的数据源，即可通过定义逻辑数据视图实现快速的数据探查。这种模式为“以销定产”的数据开发奠定了基础，大大降低了企业的存储成本，并减少了数据同步作业的创建和维护工作量。在数据探查的基础上，开发人员可以基于数据视图进行逻辑建模，进一步降低了物理建模带来的作业调度与运维压力。（我们在后续的文章中会专门阐述 Aloudata AIR 逻辑数据编织技术在数据开发阶段的突出优势。）

• Aloudata AIR 的逻辑集成方式不受数据位置、格式的限制，无需依赖第三方工具，也无需用户深入关注底层的复杂技术细节，能够自动识别数据源、建立连接、进行数据转换和加载等操作。用户只需要通过简单的配置和点选操作，就能够实现高效的逻辑集成。从而极大地提升了数据处理的便捷性与效率，使企业能够更加专注于数据价值的挖掘与业务创新的推进。

• 其次，Aloudata AIR 打破了传统 ETL 技术的固定流程限制，可以根据企业的实际需求进行灵活的数据处理。对于需要定期更新数据的场景，增量同步能够大大减少数据传输和处理的时间，这使得企业能够更加及时地获取和利用数据，为实时分析和决策提供支持。

Aloudata AIR 整个架构的核心是用逻辑数据编织层替代原来大而全的集中化物理集成的方案。具体来看，涵盖以下核心功能点：

多源异构集成能力：满足多样化的数据集成需求

在数据集成领域，支持的数据源种类与数量已成为数据集成工具中的“红海竞争”。因为现代企业面临着数据来源的多样化挑战，数据可能来自不同的系统、平台和格式。

Aloudata AIR 已支持 20+ 主流数据源（持续增加中），包含 关系型数据库、No SQL 数据库、 对象存储、API 等多种不同格式数据。这使得企业能够轻松实现对不同来源数据的快速访问、统一管理和分析。在传统 ETL 架构中，每当有新的数据源或系统需要接入时，往往需要对整个 ETL 流程进行重新设计和调整，这不仅耗时，而且成本高昂。相比之下， Aloudata AIR 采用了数据虚拟化技术，这一技术屏蔽了数据的存储位置和访问方式，为不同来源的数据提供了统一的访问界面。这使得数据源接入后，无需进行物理数据的复制和移动，即可实现实时查询，从而实现了秒级数据集成、实时数据保鲜。

全量 + 增量的数据同步：确保数据实时、保鲜

Aloudata AIR 支持全量和增量的逻辑数据集成，企业可以根据实际需求选择同步全部数据或仅同步新增/变更的数据。这一功能对于需要定期更新数据或实时监控数据源变更的场景尤为重要。数据源添加完成后， Aloudata AIR 会自动采集数据源中的库表等元数据信息，且源端的表结构变化后，元数据采集系统会自动同步相关变更的表结构（默认 30 分钟采集一次，可通过编辑数据源的配置来设置元数据的采集同步周期），也可以手工点击数据源或者表右上角的元数据刷新来手动同步。

任务列表展示：运维工作的指南针

在数据集成过程中，运营和监控是不可或缺的功能。对于开发人员而言，实时掌握数据集成任务的运行情况至关重要。 Aloudata AIR 提供了任务的同步列表信息，帮助技术人员迅速定位并解决问题。这些同步信息如同“指南针”，为运维工作提供了精准的方向和依据。

在数据集成的进化之路上，Aloudata AIR 以其创新的逻辑数据编织理念和强大的功能，为企业提供了高效、灵活的逻辑数据集成解决方案。下一期，我们将深入剖析 Aloudata AIR 在数据开发层面的独特优势，探讨其如何通过创新的技术架构和处理机制，相较于传统的 ETL 技术，为企业带来数据处理效率、灵活性和实时性的显著提升。敬请期待！