了解为什么集成对于组织中的数据质量至关重要，以及哪些实践有助于确保信息成功集成。
数据质量 并不是指最高质量，而是指真正有用所必需的质量，基本上具有双重目标，即促进公司运作并提供竞争优势。
影响数据质量的决定性因素之一是集成，下面我们将探讨其原因。
高质量的数据是公司的重要资产，获取这些数据需要一个包含逻辑指令的信息系统来控制输入信息的准确性。然而，通过整合，我们才能够充分利用数据并提高其质量。
实际上，集成可以帮助数据不再被孤立在不同的应用程序中，不再与其他信息脱节。它的担保可以 提取价值，而这些价值可转化为公司在当前全球环境下所必需的竞争优势。
因此，在大多数情况下，非集成数据不是一种 立陶宛电报号码数据 生产性资产。缺乏整合或与整合不良相关的问题会导致：
缺乏业务信息的可访问性和可用性，导致延迟和准确性错误。
数据质量有限。我们发现数据重复且不完整，信息碎片化，很难获得统一的数据视图。
难以重复使用，从而降低了流程效率并导致额外的时间损失和资源浪费。
数据完整性和 BI：集成的战略价值
整合意味着提高数据质量
这种碎片化导致的数据可访问性和质量缺乏，可以通过集成过程解决，必须定期监控集成过程，以确保它们为所有系统计划提供价值。具体来说，该过程涉及控制数据集成生命周期，包括其不同阶段，其中进行分析以确定数据的结构和类型，以便进行后续清理。
数据清理代表着数据的显著改进，因为为了获得满足组织需求的质量数据， 它需要 3 个步骤：
验证
更正
标准化
最后，基于干净且丰富的数据，根据不同的业务逻辑进行转换和协调，以便在正确的时间以正确的格式提供所需的可靠信息。