数据融合是对不同数据来源的信息进行合并及加工，目的是为了获得更为全面、精确且富有价值的资料，这一过程在众多领域中发挥着至关重要的效用。
融合方式
常见的数据整合方法包括遵循既定规则的整合和利用模型进行的整合。遵循规则的整合方法简便易行，依照既定规则对数据进行处理。例如，在电商数据分析时，可以依据订单发生的时间、商品种类等规则来合并数据。而利用模型的整合方法则借助机器学习等模型，其灵活性更高，智能性更强，如在医疗领域，通过模型结合患者的多方面信息来预测病情。
显著价值
数据融合大大提高了工作效率。在企业层面，通过整合不同部门的数据，决策过程变得更加流畅，有效降低了沟通成本和时间。此外，它对创新活动给予了强大助力。将多种来源的数据结合起来，可以探索出新的商业模式和机遇，比如，互联网金融结合社交和交易数据，开发出了新的信贷产品。
面临挑战
数据质量的不一致是个大问题。各种来源的数据可能存在遗漏或错误，这会降低数据整合的效果。同时，安全问题同样重要，整合不同方的数据时，会处理大量敏感信息，一旦这些信息泄露，后果可能非常严重。例如，一些知名互联网公司就曾发生数据泄露事件，给用户和企业造成了巨大的损失。
解决措施
进行数据预处理工作，需对各类数据源进行清洗与转换，以此提高数据品质。构建完善的安全体系极为关键，涉及访问权限管理、数据加密等多个层面，全方位确保数据安全。以金融机构为例，采用数据加密技术，确保客户信息在整合过程中既安全又可靠。