整合来自多个来源的数据进行分析涉及将来自不同系统的数据集组合成统一的格式以供分析。通常，这从识别来源（例如数据库、API 或平面文件）开始，并建立管道以提取、清理并将数据加载到中央存储库中。 例如，一家公司可能会从 Salesforce 等 CRM 中提取客户数据，从 PostgreSQL 数据库中提取交易记录，以及从 Google Analytics 中提取网络分析数据。 目标是创建分析师可以查询的单一数据源，而无需手动拼接数据集。
下一步是转换数据以确保一致性。这包括对齐模式（例如，将“cust_id”和“customer_id”等列重命名为通用格式）、解决数据类型不匹配（例如，将字符串转换为日期）以及处理缺失值。 dbt（数据构建工具）或 Python 脚本等工具通常在此处使用。 例如，如果一个系统将日期存储为“MM/DD/YYYY”，而另一个系统使用“YYYY-MM-DD”，则转换步骤会将它们标准化。 数据清理还可能涉及重复数据删除或聚合指标（例如，将每日销售额汇总为每月总额）。 此阶段可确保集成数据准确且可用。
最后，将转换后的数据加载到针对分析优化的存储系统中，例如数据仓库（例如 Snowflake、BigQuery）或数据湖（例如 AWS S3）。工程师通常使用 Apache Airflow 或 Prefect 等工作流工具来自动化这些管道，以便安排更新。 添加了数据验证检查（例如，验证行数或确保主键是唯一的）以捕获错误。 例如，如果来自电子商务平台的每日销售数据突然降至零，则管道可能会标记，表明可能存在提取问题。 通过自动化和监控这些步骤，团队可以维护可靠的、最新的分析数据集。