与我们熟知的“信息孤岛”相比，“数据孤岛”形容的是IT环境中最基本元素—数据的离散状态。毋庸置疑，数据是企业最重要的信息资产，但是在现实环境中，企业数据往往会因天然的业务分隔或行政分划，或者是IT应用复杂性的增加而驻留在不同的应用程序、数据库和遗留系统中。如何把不同来源、格式和质量的数据通过逻辑或物理的方法集中起来，实现企业级数据的全面共享，进而为企业决策等高级应用提供支持，提升数据资产的价值，是数据集成技术肩负的使命所在。
除了集中企业内部分散的业务数据之外，数据集成还能够在并购、分拆等商业行为发生时充当IT边界变更后企业数据的“黏合剂”。对于现阶段频繁发生的企业并购行为而言，数据集成能够帮助这些企业在短期内实现应用整合。
以苏格兰的哈利法克银行和苏格兰银行合并为例，由于专注的金融服务领域具有明确的互补性，两家银行的结合被业界广为称道。但是要合并两家银行信用卡业务系统中的6亿份数据记录却是件异常艰苦的工作。为了实现信用卡业务数据合并的目标，两家银行启动了持续性的集成操作。首先，哈利法克银行将其核心信用卡应用软件从First Data Resources平台迁移到EDS平台；然后，利用甲骨文和Business Objects建立一个简单的报表数据库，并对3亿份记录进行了数据更新；最后，运用Informatica PowerMart套件所提供的ETL(抽取、转换和装载)功能建立新的数据库，并将剩余的3亿份记录添加其中。整个过程仅历时四个月，数据集成工具所提供的自动化建模、多数据源导入特性使合并工程的效率大幅提升。
多维度技术视角
数据集成与BI(商业智能)、数据库、数据仓库技术存在紧密的联动关系，同时它也被认为是能够提升企业业务响应能力的关键技术之一。由于数据集成对业务敏捷化的关键支持能力，使其正在成为促进不同应用间协同的基本保证。要给“数据集成”下一个定义并不容易，对于具有不同技术背景、不同知识体系的人而言，其概念的差异性明显。
对开发人员而言，数据集成往往等同于数据联合，即把分散在不同位置的数据集中起来；对架构师来说，数据集成通常意味着应用消息的互联；对BI分析人员而言，它意味着数据的汇聚，以及数据清洗、规范化的过程；而对IT系统的使用者业务人员来说，他们希望数据集成并不是“服务”、“数据库”、“数据仓库”等概念的堆砌，而是真正数据语义的集中。
而从项目实施的流程与结果上看，数据集成需要拥有一个狭义的定义。SAS中国华东区解决方案经理张天峰认为，从严格意义上说，数据集成代表着不同系统、不同存储介质中的数据被集成到同质数据环境中，并以统一数据视图的形式予以展现。他还强调，数据集成并不是一项新技术，从有数据库开始就一直存在发展。“数据集成之所以在近期被中国用户广泛关注，主要是由于中国企业的数据积累已经达到一定规模，数据集成需求逐渐暴露所引发的。”他说。
Informatica中国区副总经理林杨则表示，无论立足于哪种视角，项目实施的范围如何，数据集成项目的进程都是要由业务来驱动的。数据集成项目实施的过程往往要经历业务流程的变更、业务逻辑的修改和应用规模的扩充，这决定了数据集成持续性部署的特性。在项目推进的各个阶段，其对业务运营的贡献是衡量数据集成的效果与价值的关键准则。
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