数据集成过程中需要处理的问题主要有
系统:Windows 11
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数据集成过程中需要处理的问题主要包括实体识别、冗余和相关性分析、数据冲突和检测。
数据集成是来自不同来源、格式和特征的数据在逻辑上或物理上的有机集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有很多成熟的框架可用。一般来说，集成系统是通过联邦、中间件模型和数据仓库的方法构建的。这些技术解决了数据共享问题，为不同侧重点和应用领域的企业提供了决策支持。
数据仓库是企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集。其中，数据被分类为广泛的、功能独立的和非重叠的主题。这些方法在一定程度上解决了应用程序间的数据共享和互通问题，但也存在以下异同:联邦数据库系统主要是针对多个数据库系统的集成，其中数据源可能要映射到每个数据模式，当集成的系统较大时，会给实际开发带来很大困难。
