随着信息化时代的不断推进，企业对于数据集成解决问题的需求越发强烈，越来越多的应用场景对数据集成的诉求也越来越高。零售行业、传统销售企业、项目管理等，都离不开企业数据的共享和企业数据集成，但企业数据现状却不容乐观，企业数据集成仍存在很多问题等待解决，企业数据集成问题如何解决呢？本文将就如何集成数据进行探讨。
1、建设数据集成方案
系统集成必须围绕信息需求制定数据集成方案，并需结合信息标准数据流向规划以及业务系统建设使用情况来确定集成边界。需要继承方、信息中心、业务部门，第三方公司通力配合完成。
内容边界一般涉及四个方面：需要的代码标准，需要的业务数据，提供的代码标准，提供的业务数据。
除了集成内容边界，还要考虑数据集成的技术方式，一般有三种典型集成方式：ETL数据共享，数据库共享和API共享，三者是互补关系。另外，也要考虑同步频率，实时同步，1小时/1天同步一次，根据业务需求确定，够用即可。
2、元数据注册
元数据是理解数据的前提，是推动企业续持续数据治理优化的基础，元数据注册范围尽可能是业务系统完整元数据，以及涉及到共享和需要的数据及代码表的元数据。
3、代码标准检查
代码标准检查依托于上面的元数据，也是数据集成前代码统一的有效检查技术手段，我们可以获取多种代码差异，在方案评审中进行评审。
4、方案评审
评审内容：集成方案评审（主数据模式差异）、代码标准评审（代码标准差异）。
评审处理原则：
a）优先遵循行业标准；
b）优先遵循数据源头标准；
c）需要信息中心、业务部门、公司共同讨论。
5、标准迭代
方案评审后会带来一系列的迭代工作，公司和信息中心层面需要完成企业代码标准迭代、企业数据模式迭代以及监督业务系统迭代情况，业务部门和第三方需要完成业务系统代码标准调整以及涉及到数据内容的清洗。
6、运行监控
运行监控对平台中不规范的接口、代码标准不一致情况、数据质量等问题进行监控，监控对数据治理是非常有帮助的。
传统企业数据集成的本质都是事后集成，重的是技术通道，但是没有重视内容建设。在企业开放生态模式，企业数据集成问题的解决是需要采用一体化的集成策略，内置标准或者数据模式和数据操作接口，把行业积累转化为一个个领域模型，并以API方式对外提供，实现传统紧耦合、封闭式架构到分布式、开放架构的转变，实现从“数据集成”向“服务集成”的转变，满足企业业务开发快速响应的需求。
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