?人們對數字驅動企業的能力非常樂觀。然而，即使是最精通數字技術的企業也可能發現，這種樂觀情緒受到了決策過程中必不可少的數據集成挑戰的影響。

即使隨著云能力和工具集的興起，企業仍在努力尋找與數據集成之間的平衡。TDWI的一項研究顯示，過時的工具和技術使企業用戶難以獲得及時的信息。TDWI研究主管兼該研究的作者DavidStodder表示:“如果沒有良好的數據集成，企業很難做出明智的決策，實現更智能的客戶參與，以及享受敏捷高效的運營。數據集成技術對于企業對客戶和市場需求的反應速度至關重要，但調查顯示，許多企業還沒有做到這一點。”

傳統的ETL仍然是最常用的數據集成方法，有73%的人引用了這種方法。另外35%轉向了實時復制和或更改數據捕獲。只有不到五分之一(18%)的人在使用數據虛擬化或數據聯合。仍然有太多的電子表格被用來試圖拼湊信息。因此，57%的企業表示，其數據集成工作速度太慢，無法跟上業務優先級。

調查補充稱，在向基于云的基礎設施轉移的過程中，人們看到了對數據集成的重視程度。大多數受訪者(79%)計劃擴大目前在云平臺上用于商業智能和分析的數據管理。只有1%的人計劃減少這種使用。Stodder指出:“許多企業正在將數據集成的重點轉移到，將數據從新數據源和舊系統快速交付到云平臺?！痹圃絹碓蕉嗟刂С指?、更全面的集成方法，包括自動化數據管道、實時數據流和集成云數據倉庫和數據湖的數據湖庫。

這項調查的結果指出了一些與向云遷移相關的總體趨勢:

對中心化數據集成架構有著強烈的需求。擁有單一的數據體系結構是72%的人支持的目標，他們同意中心化集成平臺提供了“為管理日益多樣化的數據結構、終端用戶類型和業務用例提供更多選擇”的機會。只有11%的人認為中心化的環境會產生更多的問題，“因為最終架構的復雜性，以及構建數據湖和或現代化數據倉庫所需的工作?！?/p>

基于云的數據集成不僅僅意味著分析。Stodder指出:“對于一些企業來說，將業務應用和運營數字化轉型的一部分遷移到云端，至少與分析一樣重要。數字化轉型通常會增加和增強數據的作用;用戶和自動化功能都需要持續和及時的數據來驅動更明智的決策。數據集成必須是敏捷的，以滿足日常運營數據需求，以及數據科學和分析需求?！?/p>

一些組織仍然更喜歡在本地進行分析。當涉及到關鍵數據資產時，安全性和可用性仍然是首要考慮的問題。因此，Stodder表示，許多高管擔心云提供商平臺遭到黑客攻擊、未經授權的訪問和潛在的服務中斷，盡管這些平臺顯示出越來越可靠的安全性和可用性。如果這些相關組織使用云，他們通常更喜歡私有云的安排。

很多組織都對云技術做出了重大承諾，以為分析是最重要的推動力。在這些受訪者中，五分之四(80%)擁有云數據倉庫，65%擁有云數據湖。近五分之三(59%)預計，其基于云的數據管理將在未來12個月內顯著增長。?