在大数据、数据驱动营销以及物理和数字触点协同的时代，信息管理和数据集成的主题变得越来越重要。
根据米兰理工大学大数据观测站发布的数据，2021年，78%的意大利大公司已经采用了数据整合策略，但其中只有18%的公司能够充分利用这些策略带来的好处，
表现出它们不仅在保
护和维护这些数据方面，而且在充分利用其信息资产方面都具有能力和主动性。事实上，数字化转型和改善客户体验（其创始支柱之一）的博弈正是在最后一个方面展开的。
但是，正如我们从数据中看到的那样，这并不总是那么容易：集成和管理来自多个来源的异构数据是一项日常挑战，需要训练有素的专业人员、最新的技术解决方案以及一支乐于接受变革的管理团队。
数据整合：全渠道营销的关键
“数据集成”一词通常指合并和整合来自多个来源的数据的过程。它可能涉及多个阶段，从数据收集、规范化和映射，到通过复杂系统进行处理，旨在使数据使用者能够轻松理解数据。因此，数据集成策略的主要优势在于可以构建完整、明确、最新的 360° 客户视图，这是从全渠道视角个性化客户体验的有效营销策略的起点。
信息来自多个来源，但具体是什么数据？通常，当我们谈论数据集成时，我们指的是五种不同类型的数据：
- 机器对机器数据：包括电子设备之间交互产生的数据；
- 人机数据：这是人与电子设备交互产生的数据（例如与在线购买相关的数据）；
- 人与人之间的数据：这是由人与人之间的互动产生的信息，因此指的是更具体的渠道，如社交网络、博客或论坛；
- 公共管理数据：指存在于 线数据 公共数据库中的数据，因此可以不受限制地使用；
- 公司数据：公司数据库和数据仓库中存在的数据。
改进决策过程并制定策略以增强您的竞争优势：数据如果得到适当的利用和分析，对当今的企业来说就是一座真正的金矿，但您必须采用正确的心态。
数据湖与数据仓库：从孤岛模型到集成
虽然在过去，每个部门和业务职能都在难以链接在一起的单独存储库中收集数据，但今天这种方法似乎已经过时了，许多公司已经对允许在单一环境中进行数据集成的模型表现出开放态度。
在数据集成的背景下，人们经常提到两种不同的存储模型和方法，但它们可以轻松地共存。让我们详细分析一下。
- 数据仓库：这些是用于存储来自多个来源的大量数据的系统。在这里，数据被结构化和规范化，以便通过允许相当复杂的查询和搜索的关系数据库将其提供给各种业务功能。但这种情况下数据并不是实时更新的。
- 数据湖：在第二种情况下，数据至少 网络研讨会结束后我该做什么 在初始阶段以其原始格式进行收集和存储。数据湖正是通过以原始格式存储数据，才允许收集大量数据。
如果我们关注客户和他们的旅程会怎样？
数据集成和客户数据平台：以用户为中心
在讨论数据集成时，我们不得不提到客户数据平台。在之前的许多文章中，我们已经研究过它的功能和特点，并将其与营销技术领域提供的其他解决方案进行了比较；在数据集成领域，客户数据平台无疑是从多个来源收集和标准化客户和 俄罗斯号码列表 用户数据的最强大的技术解决方案之一。
