数据集成市场综述与市场定义描述(参考2007年Gartner数据集成工具魔力象限图)——第一部分

 市场综述

数据集成的规律包括实践、架构技术和实现对企业中不同数据主题区域和数据结构类型的持久访问与分发的工具，为了满足所有应用和业务过程所需要的数据消费需求。所以，数据集成能力是信息为中心基础架构的核心，并将助力降低企业全范围和跨系统边界的数据共享难度。当今的压力致使所有地区和行业都在数据集成方面增加了投资。那些需要快速影响市场的和敏捷改变业务流程和模型的商业驾驭者们让企业采取不同的方式来管理数据资产。对过程和IT基础架构的简化对于实现透明来说是非常必要的，并且透明需要对数据的完整一致的视图，其展现了业务的运营和绩效。数据集成是企业总体信息管理策略的关键部分，并可解决这些由数据产生的问题。

从技术的角度，数据集成工具原来是通过一些相关的市场提供的，不同的厂商提供不同风格的数据集成工具。大多数的行为都在抽取(extraction)、转换(transformation)和加载(loading)三个范畴内，即ETL范畴下，并通过越来越多地使用ETL工具来实现数据仓库，并解决数据集成中最近遇到的其它类型的问题。复制工具、数据联邦市场及其子市场都有厂商们提供的针对不同数据集成风格而优化后的工具。其他相关市场，包括数据质量工具、适配器和数据建模工具，也和数据集成工具市场相交。所有这些历史上的市场划分也同样造成了大型企业中数据集成实现方法的复杂化——不同的工具使用一致性很差的不同术语，大量交叉与冗余，对元数据也没有通用的管理和利用准则。用户不得不从多个厂商中购买一组工具才能拥有足够的能力满足全范围数据集成的要求。

随着数据集成工具市场的兴起，截然分隔的子市场在厂商和技术两个层面都继续汇合。这是由用户的需求驱动的(例如，企业意识到它们需要评估原先的数据集成技术并采用它们能在企业全范围内使用的统一数据集成能力)。也由厂商的行动来驱动(例如，不同的厂商和单独的数据集成子市场从功能上扩张成为相邻的领域，并且并购行为也将厂商从多个子市场上融合起来)。结果就是形成了完整的数据集成工具市场，它是基于标准设计的工具、元数据和运行时架构，能解决不同数据集成风格的问题。该市场已经取代了之前的数据集成工具子市场，如ETL，并且形成了Garnter在本魔力象限图中展现的竞争格局。Garnter预计在2006年底时，该市场的容量大约是12亿美金，并且每年拥有超过17%的复合增长速度(2005-2010年全球数据集成工具市场总量与预测)。

2007年Gartner数据集成工具魔力象限图下载