数据不整合，就是一团乱麻

数据整合是共享或者合并来自两个或者更多应用的数据，创建一个具有更多功能的应用的过程。传统的商业应用有很强的面向对象性，就是说，他们依靠持续的数据结构为商业实体和过程建模。当这种情况发生时，逻辑方式是通过数据共享或合并进行整合；而其他情况下，来自一个应用的数据可能需要重新构造才能和另一个应用的数据结构匹配，然后被直接写进另一个数据库。

从整合手段来看，数据主要有三个方面的系统整合。其一为物理整合，即将多设备整合为一部或较少几部更大型的设备，实现统一管理和快速反应；其二为逻辑整合，即通过系统管理软件等手段对物理上分散的设备资源和数据资源进行虚拟化的集中管理；其三是应用整合，主要有服务器整合、存储整合、数据库整合和数据整合等形式。

进行数据整合，主要有以下原因。(https://www.daowen.com)

首先，数据和信息系统分散。我国信息化经过多年的发展，已开发了众多计算机信息系统和数据库系统，并积累了大量的基础数据。然而丰富的数据资源由于建设时期不同，开发部门不同、使用设备不同、技术发展阶段不同和能力水平的不同等，数据存储管理极为分散，造成了过量的数据冗余和数据不一致性，使得数据资源难于查询访问，管理层无法获得有效的决策数据支持。管理者要了解所辖不同部门的信息，往往需要进入众多不同的系统，而且数据不能直接比较分析。

其次，信息资源利用程度较低。一些信息系统集成度低、互联性差、信息管理分散，数据的完整性、准确性、及时性等方面存在较大差距。有些单位已经建立了内部网和互联网，但多年来分散开发或引进的信息系统，形成了许多信息孤岛，缺乏共享的、网络化的可用度高的信息资源体系。

最后，支持管理决策能力较低。数据的共享度达不到单位对信息资源的整体开发利用的要求。简单的应用多，交叉重复也多，能支持管理和决策的应用少，能利用网络开展经营活动的应用更少。数据中蕴藏着巨大信息资源，但是没有有效的工具充分挖掘利用，信息资源的增值作用还没有在管理决策过程中充分发挥出来。

综上所述，对于大量的数据不能提供一个统一的数据接口，不能采用一种通用的标准和规范，无法获得共享通用的数据源，于是不同的应用系统之间必然会形成彼此隔离的信息孤岛。信息孤岛是当前信息化建设中亟待解决的主要症结，因此如何彻底消除信息孤岛、有效整合现有及未来的业务应用系统的数据资源已成为当前信息化建设的重中之重。