由于企业为了提高其信息化管理水平，会选择使用许多系统来管理公司，比如ERP，CRM、PDM，CSM等等。但是企业的许多数据会分别在不同的系统中独立存在，造成维护数据变得异常困难和数据孤岛的现象，所以需要各个系统进行整合集成。
常见的数据整合方法有许多种，但是数据整合上分为了实时的与非实时的。非实时的系统会比较容易实现，但是不能实时实现各系统的无缝集成。而实时的系统数据整合就可以采用数据库层的直接集成或者通过面向服务架构来实现，
常见的数据整合方法是实时的，在数据源层负责数据的加工处理，然后将整合后的数据以标准的接口发布到中间件层，由中间件层负责数据的访问。调用数据服务，直接从临时表中取出加工后的数据。
ETL一般由三个阶段组成：
1.从多个来源提取数据并将其移至待定区。
2.经过一系列转换，包括数据标准化和清理（将数据值映射为相应标准格式），然后将数据重组为适合加载到目标数据仓库的格式。
3.转换的数据加载到分析数据仓库环境中。
数据整合ETL的另外一种框架-ELT
最初的创新转变是重新考虑传统操作顺序。一些环境下，不是ETL的提取、转换和加载，而是选择提取数据，将其加载到目标环境中，然后再进行转换。这种称为“ELT”（提取、加载、转换）的方法不仅消除了所需的中间转换平台，而且可在数据仓库环境下同时查看所有采集的数据集，提高转换一致性。此外，ELT方法可以收集转换实时数据源的数据，同时支持传统的生成数据提取。
现代数据整合
与传统ETL方法相比，目前科技数据整合形成一套完整的方法，包括数据访问、获取和移动，即数据从一个位置转移到另一个位置。现代数据整合方法增加了其他流程，用以了解原始数据对象如何引入环境，如何在企业内部移动，不同用户如何使用信息，在此过程中对数据如何转换，以及如何保证不同业务部门数据理解的一致性。从本质上看，数据整合产品应能够定制数据系统解决方案，将数据从生成者传送给用户。
下秒数据Nexadata与ELT
Nexadata采用ELT+Ａ（Active）的模式，来提升企业利用数据价值的效率。当前这一领域在国内刚刚兴起，从ETL到ELT的改变主要得益于云的普及，让存储成本下降，从而使得传统ETL这种将数据处理分段，只存储重要结果性数据的方式得以被改变。这也就是EL过程的由来——这种方式可以将抽取的各类数据先按自由的方式存储，也就是将各类型的数据不经过提前处理先灌进"数据湖"中，后续再根据自己的需求进行建模，也就是Transform。
这对于小公司来说是十分有利的，通过连接器将数据自动加载到数据（仓）库后，支持低代码、自动化数据处理管道方式进行数据建模且甲方IT和数据分析师可深度参与，加速数据洞察的同时快速响应变化，可快速地建立起ETL过程，提高效率，降低实施难度,有着更友好易用的数据处理体验。返回搜狐，查看更多
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