数据融合的定义是一种过程，就是把来自不同地方、呈现不同格式、具备不同特征的数据加以集成，再进行整合，进而生成更具全面性、更显准确性、更能凸显有用性的信息。它并非单纯地把数据进行堆砌，而是借助科学性的方法，运用科学性的技术，促使数据之间产生协同效应，以此为决策提供更为可靠的依据。如此一来，数据融合已然成为提升数据价值的关键手段 。
数据融合如何提升决策质量
信息分散于不同系统，数据融合可将其整合，能形成更完整数据视图，比如医疗诊断时，单独看CT影像只能提供有限信息，单独化验报告也只能提供有限信息，然而把两者融合分析，就能更准确判断病情，这种多源信息交叉验证可显著降低因单方面数据偏差所带来的误判风险。
于实际操作期间，数据融合需构建统一的数据标准，还要确立清洗流程。不同源头的数据常常存有格式不一致的状况，且质量也是参差不齐的。经由数据清洗，接着进行格式转换，再予以标准化处理，方可保证融合之后的数据具备一致性以及可比性。此过程尽管繁琐，然而对于保障最终分析结果的可信度来讲是至关重要的。
数据融合面临的主要挑战是什么
数据质量不一致在数据融合里是极为常见的难题，不同系统所采集的数据，于精度方面、时效性方面以及完整性方面皆是存在差异的，直接进行融合的话，将会致使结果失真。举例来说，实时那种的传感器数据与历史之中统计数据，在时间粒度这一维度上是不匹配的，这便需要经过特殊专门的时间对齐处理之后，才能够实现有效融合。
这是一个挑战，是数据安全，还有隐私保护，在融合多方数据的时候，要考虑一个问题，那就是重点思考如何确保敏感信息不会被泄露，特别是在涉及个人隐私数据的情况下，一定要建立严格的数据脱敏以及访问控制机制，而这需要在数据价值挖掘与个人权益保护中间找到平衡点。
数据融合在实际中有哪些应用
交通管理部门在智慧城市建设里，通过融合卡口数据，通过融合 GPS 定位，通过融合视频监控信息，掌握实时交通状况能更准确，可以优化信号灯配时方案，多源数据综合应用比依赖单一数据源更能有效缓解交通拥堵，而数据融合在智慧城市建设中发挥着重要作用 。
制造业企业将生产线传感器数据、质量检测数据以及供应链信息相融合，达成了全流程的数字化管理，在设备出现异常时，系统能够得以快速为准确定了问题之根源，进而提出解决方案，这样一种实施起来的诸多方位的实施监控以及进行分析，助力企业提升了生产效率并提高了产品质量。
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