在数据整合过程中，建立务实的前景可能成为一个挑战。对于一个机构来说，首要目标是设定现实的数据和分析。不同数据库、不同来源、不同设备完美配合，呈现统一、全面的数据。在使用数据集成解决方案时，必须有一个顺利运作的信息联盟。 然而，在这个领域，随着数据集成的进展，所有的需求和挑战都可以在数据需求阶段本身进行分析。面临的一些常见挑战是： 1. 异构数据 在某个阶段，协调来自不同系统的大型数据文件和信息可能成为一项任务。继承系统的制作与传统数据库完全不同。与传统系统不同，继承系统不断添加新数据以增加价值。复制数据的系统各不相同，因此很难获得统一的最终结果。
显着的数据 在数据
集成方面，质量是另一个问题。在收集各种来源的数据时，存在许多印刷错误和信息缺乏，这可能会给该机构带来严重的问题。在开始转换和集成之前，必须清 阿曼号码数据 理遗留数据。遗留数据杂质往往会产生复合效应，因为它通常集中在大量数据用户周围。 3、存储空间不足 在进行数据整合时，机构在其存储方面面临许多问题。如果没有足够的空间来存储数据，则在提供数据的可扩展性或弹性的同时可能会导致问题。因此，由于缺乏适当的存储，最终数据的增长可能会受到阻碍。进一步添加额外的架构可能会增加公司的开支，并且可能是一项成本高昂的交易。 4. 不切实际的成本 数据集成所涉及的成本很大程度上是由难以量化的项目推动的。尤其是在初始规划、规划和评估阶段启动时，会涉及劳动力成本。
当突然发生意想
不到的变化时，成本可能会受到真 朱萨 正的沉重打击，数据存储和维护的成本也会受到影响。 5. 人力不足 随着每天工作量的增加，处理申请可能成为有限数量员工的任务。为了满足需求，对人力和技术人员的需求可能会突然激增。对技术人员的要求取决于项目的类型。随着高级数据库的发展，旧数据库的数据需要迁移到新建的项目中。 然而，有了专家数据经理和项目领导者，数据集成过程就可以顺利处理。在模块化和强大的环境中，通过选择精通的候选人，即使数量有限的专家也可以处理不同的项目。 对于机构而言，必须注意的是，实际上，功能齐全的数据集成系统在维护和投入工作方面的要求可能要高得多。
