整合数据模型：统一数据分析的关键技术

整合数据模型是一种数据建模技术，它将来自不同来源'、不同结构'、不同格式的数据整合到一个统一的数据模型中，以便更方便地进行数据分析'、挖掘和决策。整合数据模型主要包括以下几个方面：

1. 数据源识别：识别数据来源，包括不同数据库'、文件'、应用程序等。

2. 数据抽取：从不同数据源中抽取需要的数据。

3. 数据转换：将不同结构'、格式的数据转换成统一的数据模型，包括数据清洗'、数据转换'、数据合并等。

4. 数据加载：将转换后的数据加载到目标数据库或数据仓库中。

整合数据模型的主要目的是提高数据的一致性和可靠性，减少数据冗余，提高数据的可用性和可操作性，从而更好地支持企业的决策和业务需求。