大数据架构使越来越多IT团队的数据集成过程复杂化，促使他们为扩大集成能力而努力。 对于初学者来说，大型数据架构通常包括内部系统和外部数据源的组合。除结构化交易数据之外，它们还添加了各种类型的非结构化和半结构化数据。与传统的数据仓库相比，Hadoop数据湖和NoSQL数据库构成了不同的集成挑战。
流处理工具的日益增长使IT团队面临压力，将数据集成过程升级为实时速度。 这消除了许多额外的需求和新的投资。在2016年魔力象限报告中，Gartner表示，将现有IT基础设施与大数据系统，云平台和其他新兴技术相结合的需求正在加剧数据集成计划的数量，并会获得企业高管获的肯定。 TDWI分析师Philip Ru……
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大数据架构使越来越多IT团队的数据集成过程复杂化，促使他们为扩大集成能力而努力。
对于初学者来说，大型数据架构通常包括内部系统和外部数据源的组合。除结构化交易数据之外，它们还添加了各种类型的非结构化和半结构化数据。与传统的数据仓库相比，Hadoop数据湖和NoSQL数据库构成了不同的集成挑战。流处理工具的日益增长使IT团队面临压力，将数据集成过程升级为实时速度。
这消除了许多额外的需求和新的投资。在2016年魔力象限报告中，Gartner表示，将现有IT基础设施与大数据系统，云平台和其他新兴技术相结合的需求正在加剧数据集成计划的数量，并会获得企业高管获的肯定。
TDWI分析师Philip Russom在2015年12月关于数据集成框架现代化的报告中也提出了类似的观点。Russom写道：“没有更广泛的整合能力，组织无法满足大数据、分析和实时操作的新需求。”
Gartner分析师Merv Adrian在2016年10月的博客文章中表示，在同一个月的公司年度研讨会/ ITxpo会议上，将数据摄入数据湖已经成为用户最关注的讨论话题。他补充说，他的重点是寻找数据集成工具来帮助实现更好地管理和记录流程。
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