数据集成在 ETL（提取、转换、加载）中至关重要，因为它确保将来自不同来源的数据合并为统一、一致的格式，以供分析和使用。组织通常将数据存储在多个系统中——如数据库、API 或文件存储——每个系统都有独特的结构、命名约定或更新频率。如果没有集成，这些数据将保持隔离状态，从而无法获得有意义的见解或自动化工作流程。 ETL 流程通过在转换阶段协调数据、解决冲突和对齐模式来解决此问题，以便最终加载的数据支持准确的报告、分析和运营系统。
数据集成解决的一个关键挑战是处理不同来源的不一致性。例如，销售团队可能会将客户 ID 作为整数存储在 PostgreSQL 数据库中，而营销工具使用 UUID 字符串。如果没有集成，连接这些数据集将会失败或产生错误。同样，日期格式（MM/DD/YYYY 与 DD-MM-YYYY）、货币单位，甚至语义差异——例如“收入”表示总收入与净收入——都必须标准化。 ETL 工具或脚本以编程方式执行这些转换，确保数据可用。例如，集成步骤可能会将所有时间戳转换为 UTC，将产品代码映射到共享分类法，或将分散的记录聚合到单个客户资料中。这些步骤可防止报告或应用程序中出现下游错误。
最后，集成支持跨职能用例。跟踪库存、销售和客户反馈的商业智能仪表板需要合并来自 ERP 系统、基于云的 CRM 和第三方调查工具的数据。如果没有集成，开发人员将手动协调这些数据集，这既耗时又容易出错。同样，在不完整或不匹配的数据上训练的机器学习模型会产生不可靠的预测。通过在 ETL 期间集成数据，开发人员可以确保所有系统（无论是计费应用程序、分析平台还是 AI 模型）都基于一致且经过验证的数据集运行。这减少了冗余，提高了效率，并确保决策基于准确、统一的信息。