数据集成一直面临着复杂的技术问题。显然，对于数据集成的许多方面总是需要精通技术，并且需要能够处理复杂问题的解决方案。但是，这种方法对于那些从现代数据集成中需要和希望达成目标的企业来说是不够的。因为商业无处不在，业务用户需要参与和投入，这仍然是一个挑战。
SaaS和云服务是现代数据集成的关键技术。特别是SaaS发挥了易用性和集中的工作流程，帮助非技术用户通过预构建集成。更多的供应商解决方案为技术用户和低技术用户提高了用户体验和解决方案的效率。由幕后的复杂技术驱动的流线型界面发展得越来越多，从而加速数据集成任务。
似乎有更多的讨论涉及业务数据需求，通过业务流程将数据集成更直接地连接到所需的业务成果。将业务用户包括在更多的数据管理领域和实际实现方面都有增长。对于大多数供应商来说，商业用户仍然是技术精明的高级用户。因此，人们仍然需要很大的努力才能实现业务无所不在的数据集成，其中包括更多类型的业务角色。
现代数据集成所需的业务层面
商业无处不在，不仅限于由业务用户直接参与，也包括业务的总体概念，通知围绕数据集成功能的所有活动。这意味着授权各种业务角色与IT合作，向数据集成流程通知，验证和提供内容。业务角色可以帮助确定数据集成功能是否将提供正确的数据，并知道问题可能发生在哪里。
现代数据集成技术平台应为企业用户提供接入点，以及实践和流程模板，帮助组织在业务和IT之间进行有用，动态和持续的协作，以及在许多层面越来越多地参与业务角色。协作方法通常是迭代的，涉及基于人为和基于技术的过程。现代数据集成解决方案应包括所有适当的协作方面。
现代数据准备
人们越来越关注能够将业务用户更快地连接到他们需要的数据的工具，而不需要IT的大量干预。数据集成对任何人来说不是一个简单的承诺。但人们可以分解出更加适合业务用户访问和参与的组件，例如数据准备。将这些任务从IT迁移到可将数据连接到业务流程，使用现实，专业知识和相关需求的业务用户具有真正的价值。
自助数据准备解决方案包括不同数据源的集成。这些解决方案解决了使数据可用和可靠的所有功能：分析或探索，清理(应遵循组织数据质量指南)等。
使用数据准备解决方案的企业用户可以实现更高的灵活性，以应对新的数据源，新的业务计划，狭窄的机会窗口，即将到来的竞争威胁，意想不到的市场变化，以及快速变化和高度数字化的商业世界的所有现实。
数据分析的业务使用
数据分析始于作为IT使用的一种技术和方法。但是数据分析可以成为企业用户从数据资产中获得全部价值的重要工具。当为数据分析提供正确的工具和实践时，企业用户应该在用于报告和智能目的之前快速识别数据的不一致和问题。这也是企业用户更好地了解他们在应用程序，流程和分析中使用的数据的明智方法。
通过这样的“数据智能”，企业用户可以更好地了解不同的数据源，以便能够为商业智能和分析项目提出正确的问题。用户还会知道他们是否有正确的数据和回答他们的问题所需的所有数据。
即用型数据的业务数据库
数据库是改善业务IT协作的另一个方面。现代数据集成解决方案正在更好地实现业务就绪数据：可用数据视图的目录或库，特别是从各种集成产生的数据。IT或企业用户可以通过采用基于角色的约束建立安全网。这样的业务数据库大大有助于可重用性，并允许企业用户利用他们需要的数据集，但可能不知道如何生成。
用于数据和应用程序集成的现代数据治理
如今有大量的数据源，数据集成工具和方法，意味着数据治理对于确保可信赖的和业务可用的数据至关重要。随着数据和应用程序集成过程在现代数据集成中越来越重叠，数据治理作为集中功能现在必须监督所有集成方法。
由于现代数据集成的新世界，对数据治理功能的压力越来越大，需要接受涉及业务用户和自助服务数据解决方案的新现实。组织必须制定指导方针和流程，以便直接管理什么时候有利于业务用户执行数据准备或集成，或者当技术团队最好由于复杂的技术要求而完成工作时。
现代数据质量
对于现代数据集成演进，为了企业用户更好地参与工作，数据质量至关重要。越来越多的组织理解数据是一个宝贵的资产，可以从各种数据源中得到有利的观点，而且多种分析可以极大地有利于决策，未来的方向，竞争力和创新。但是许多组织没有准备好处理必须做的工作，以确保数据及时，相关，可靠。
数据管理和数据质量如此重要的一个原因是，对企业有用的大量数据具有非常短的保质期。因此，业务流程和活动必须能够尽快利用数据。但是，这些数据只有在有高质量的时候才有用。所有现代数据集成解决方案采用惊人的新技术这将意味着什么，而数据不可靠就不可用。
业务普遍存在–组织共生
业务用户越来越有可能利用强大的功能来探索，操纵和合并新的数据源，而无需IT支持。组织完全支持和授权业务用户在数据管理的许多方面更直接地工作，这是一个明显的优势。
现代数据集成解决方案不仅应该支持业务普及，还可以从中受益。供应商可以通过确保这些解决方案来实现这一点：
·为由内置指导支持的业务用户提供自然接入点，以确保这些用户不会失误。
·以改进数据集成的方式记录和支持IT和业务角色之间的协作过程。
·参与建立一个全面的业务用户参与计划，并帮助执行。
·跟踪和监控为将数据集成流程连接到业务成果和影响而建立的指标。
·了解该技术只是从数据集成流程创建，实现和获取价值所需的一部分。
·支持涉及IT和业务角色的敏捷变更。
