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将来自不同渠道、格式或系统的数据进行收集、清洗、转换和合并，形成统一、可用的数据集合。
医疗机构通过数据整合，将患者的病历、检查报告和处方信息统一管理，提升诊疗效率。
医疗行业利用数据整合技术，整合患者的历史病例、实验室检查结果和用药记录，构建综合健康档案。
金融公司在风险评估时，需对信用卡交易、贷款记录和外部征信数据进行数据整合。
金融机构通过整合内部交易数据与第三方征信信息，构建全面的客户信用评估模型。
强调数据的统一性与可用性，区别于简单的数据汇总（如报表生成）。
企业或组织将分散的业务数据（如销售、库存、客户）整合到统一平台，实现信息共享与协同。
电商平台通过数据整合，实现了用户画像、商品推荐和库存管理的联动。
电商企业将用户行为数据、商品库存和推荐算法整合，提升个性化服务和运营效率。
侧重于业务流程的优化，常见于数字化转型场景。
数据整合是"搭桥"，将分散数据连接；数据分析是"过桥"，在整合数据上提取洞察。初学者常误将两者混为一谈。
1. 数据质量（清洗去重）；2. 标准化（统一格式）；3. 关联性（建立数据间关系）。忽视任一环节都会导致整合失败。
由"数据"（来自拉丁语*datum*，意为"给予的东西"）和"整合"（动词，整理合并）组成。"整合"一词在中文中源于日语"整合"（せいごう），原指哲学或系统论中的综合过程。现代IT领域沿用该术语，强调将离散数据统一为有机整体。
1. 避免与"数据汇总"混淆，后者仅指简单的数据累加；2. 在企业环境中，数据整合通常涉及ETL（提取-转换-加载）流程；3. 监管行业（如金融、医疗）对数据整合有严格的合规要求。