数据融合是一个处理过程，在这个过程中，来自不同数据源的数据会被整合为一体，从而为企业和组织提供更全面、准确的信息支持，它已成为提升数据价值、推动创新发展的关键因素，下面我们会从不同维度深入探究数据融合。
重要价值
数据融合可以消除各个孤立系统数据之间的障碍，从而达成企业及组织内部的数据共享，为管理层提供全面的决策依据。在医疗领域，电子病历、影像检查、基因检测等多源数据会进行融合，这有利于医生准确诊断。同时，挖掘不同数据间潜在的联系，能够发现新的商业机会和业务模式。
融合方法
数据ETL是一种常用方法，它会提取数据，对提取的数据进行转换优化，接着将其加载到目标数据库，从而让数据适用于后续分析应用。例如电商平台会收集交易、物流、用户评价等数据，经过ETL处理后这些数据可用于构建统一数据分析平台。此外，还能运用数据联邦技术，该技术不会实际移动数据，而是借助虚拟视图提供统一数据访问接口。
面临挑战
不同业务系统采用的数据格式不同，标准不同，语义也不同，所以要开展复杂的数据清洗工作，还要做数据转换以及匹配工作。例如，金融企业内部有好几套系统用于存储客户数据，整合各系统数据时，格式不一致的问题很明显，含义不一致的问题也很明显。大量敏感数据集中起来，这种情况导致数据安全面临的压力急剧增加，同时隐私保护的压力也急剧增加。
应用实践
在交通行业，融合车辆轨迹数据，融合交通流量数据，融合气象条件数据，这样能实现交通智能调度，还能进行出行规划，城市借助这种数据融合来优化公交路线，还能预测拥堵路段。在零售行业，融合线上线下销售数据，融合会员信息，融合社交媒体数据，以此开展精准营销，进行个性化推荐。
未来趋势
AI和机器学习技术不断发展，这样一来，数据融合会愈发智能化，自动化的数据匹配、融合以及分析将成为主流，从而降低人工成本与误差。在物联网时代，大量传感器设备产生的数据，会推动数据融合应用的发展，能为智慧城市、智能工业等提供有力支持。
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