数据集成 此條目没有列出任何参考或来源。 (2007年11月22日)維基百科所有的內容都應該可供查證。请协助補充可靠来源以改善这篇条目。无法查证的內容可能會因為異議提出而被移除。 数据集成是将不同来源与格式的数据逻辑上或物理上进行集成的过程。传统上，数据集成可以分为两大类方法，即数据仓库和联邦数据库系统（英语：Federated database system）。数据库仓库技术在物理上将分布在多个数据源的数据统一集中到一个中央数据库中；而联邦数据库则仅通过将用户查询翻译为数据源查询来进行逻辑上的数据集成。 查论编数据 数据增强 数据分析 Data Archaeology（英语：Data archaeology） 大數據 数据清洗 資料收集（英语：Data collection） 数据集 数据压缩 数据转换 数据损坏 Curation（英语：Data curation） Degradation（英语：Data degradation） Editing（英语：Data editing） ETL 数据抽取（英语：Data extraction） 数据变换（英语：Data transformation） 数据装载（英语：Data loading） Farming（英语：Data farming） Format management（英语：Data format management） Fusion（英语：Data fusion） 数据集成 数据完整性 数据注释（英语：Data annotation） Library（英语：Data library） 数据损失（英语：Data loss） 数据管理 数据脱敏 数据迁移 元数据 数据挖掘 数据模型 开放数据 Datapoint（英语：Data point） 数据预处理（英语：Data pre-processing） Preservation（英语：Data preservation） 信息隐私（英语：information privacy） 数据出版（英语：Data publishing） 数据质量（英语：Data quality） 数据恢复 数据精简（英语：Data reduction） 数据保持（英语：Data retention） 数据科学 Scraping（英语：Data scraping） Scrubbing（英语：Data scrubbing） 數據安全 数据泄露 数据共享（英语：Data sharing） Stewardship（英语：Data steward） 数据储存（英语：Data storage） 儲存裝置 数据结构 數據同步 数据确认 数据验证（英语：Data verification） 数据仓库 Wrangling/munging（英语：Data wrangling） 模板 数据模型 开放数据 数据储存 数据类型 数据结构 数据仓库 这是一篇與计算机相關的小作品。您可以通过编辑或修订扩充其内容。查论编
