企業信息化中的數據集成經歷了這一個發展過程：早期數據分析階段多庫系統存在存在這樣的問題，比如可用性差（源數據庫或通信網絡故障導致系統癱瘓）、響應速度慢（全局查詢延遲和低層效率影響響應速度）、系統性能低（總體性能取決于數據源中性能差的系統）和系統開銷大（因每次查詢要啟動多個系統，通信和運行開銷大）等問題。數據集成是在邏輯上或物理上把不同來源、格式、特點的數據有機地整合，從而為企業提供全面的數據共享。數據集成的目的是要運用一定的技術手段把分布、異構系統中的數據按一定的規則組織成一個整體，使用戶能有效地對其進行共享、分析?！?/P>

　　在企業數據集成領域，已經有了很多成熟的方法可以利用。目前通常采用數據聯邦、基于中間件模型和數據倉庫等方法來構造集成的系統，這些技術為解決數據共享問題提供了不同的方式。數據聯邦（federation）是數據集成的方法之一，其優點是數據依然保留在原來的存儲位置，而不必構建一個集中式數據倉庫。但數據聯邦查詢反應慢，不適合頻繁查詢，而且容易出現鎖爭用和資源沖突等問題。中間件通過統一的全局數據模型來訪問異構的數據庫、遺留系統和Web資源等。中間件位于異構數據源系統（數據層）和應用程序（應用層）之間，向下協調各數據源系統，向上為訪問集成數據的應用提供統一數據模式和數據訪問的通用接口。各數據源的應用仍然完成各自的任務，中間件主要集中為異構數據源提供一種檢索服務。數據倉庫的數據集成依賴提取、轉換和裝載（ETL）過程。此外，由于主數據管理能較好地解決數據倉庫中數據不準確的問題，越來越多的企業會重視主數據管理項目。 　　

　　目前Informatica、SAS和IBM等企業推出了高效的數據集成平臺，為數據共享和數據集成提供了基礎。其中Informatica公司是數據集成平臺領域的佼佼者，也是集數據集成和數據質量平臺于一體的少數幾個供應商之一。該公司所提供的統一數據集成平臺具備廣泛的連接性，可以集成大型機數據、關系型數據、文件數據、應用程序數據、消息隊列、可擴展標識語言（XML）和非結構化數據等多種類型的數據。
　　

　　在信息化過程中，企業的子公司、各部門往往各自負責局部的信息系統選型、建設和維護，導致大量的信息孤島。同時數據來源廣泛，數據格式更加多樣，企業數據主要集中在文件系統、數據庫和消息隊列。此外，blog、Wiki、郵件和手機短信也成為企業數據的載體。如何把具有不同業務語義，格式不同的數據集成起來是一件具有挑戰性的工作。對許多企業而言，由于不同用戶提供的數據可能來自不同的數據源，數據內容、數據格式和質量千差萬別，數據準確性、真實性和完整性都不同，實施數據共享和數據分析就需要對數據進行整理，有效的集成也是必要的。