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我们所处的社会已经从IT（Information Technology）时代全面跨入DT（Data Technology）时代，数据渗透到当今每一个行业和业务职能规模，成为要害的出产要素之一。从Gartner宣布的大数据技能成熟度曲线图中可以看出，大数据已不在是逗留在观念层面，而是正式进入了财富化应用历程中。据统计，仅全球交通、教诲、消费、电力、能源、康健与金融等7大重点规模的大数据应用潜在代价就在3.2万亿-5.4万亿元阁下，大数据潜在成长空间庞大。
然而，从中国信息通信研究院的另一组数据表白，海内实际的应用环境另有差距，据统计有44%的企业还没有大数据陈设和应用，24%的陈设了但未实现大数据应用，只有1/3的企业劈头应用了大数据，是什么制约了大数据的快速普及之路？ 中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨院士在2017大数据财富峰会上暗示："数据资源的活动性和可获取性是大数据应用和财富成长的基本，直接干系到大数据代价的实现环境。" 传统的统计阐明常常是对单一数据源（营销数据、行政报表、问卷观测、人口普查等）举办深入的追踪和阐明。阐明人员对数据的来历和布局有必然的节制和深层的相识。但在大数据时代，数据源是多样的、多种形态的，海量的数据经常是半布局或无布局的。从数据获取到最终的数据代价泛起要经验数据从源头接入、处理惩罚、存储计较到阐明挖掘、应用、处事的完整数据生命周期。这就要求数据科学家和阐明师驾御多样、多源的数据，将它们梳理后举办挖掘和阐明。在这个进程中，数据融合就成为不行或缺的一步。
所谓数据融合，是以发生决定智能为方针将多种数据源中的相关数据提取、融合、梳理整合成一个阐明数据荟萃，实现数据资源的活动和易获取，从而支撑多样并呈碎片化的贸易智能处事利用。来自赛迪智库的调研，现实中实施的大数据项目至少有80%的时间和经费花在了数据筹备上，个中多源数据的融合是最淹灭资源的任务之一。纽约时报也曾报道： "数据科学家把高达80%的时间用于数据筹备而不是用来发明新的贸易智能". 陪伴着人们对数据应用代价的不绝渴求，区别于传统数据统计的需求，用户对大数据的数据筹备有着更高的要求： 第一，多源。除了众所周知的数据开放度的影响之外，多源数据融合的另一个瓶颈在于如何冲破原有垂直建树系统间的信息孤岛、结构统一的整体的数据平台，把分手但彼此有关联的数据以整体的视角对待和思考并举办打点，而且通过这样的统一平台，对上层碎片化的或需要快速迭代的大数据应用举办有效、精采的支撑。好比在数据抓取中，要充实思量传统企业已经具备大量系统存在的环境，而对付这些系统在不滋扰的环境下，如何可以或许把数据精确、高效、及时的拿得出来，快速认清企业有什么样的数据原质料。这在很是多的尤其是当局、大型企业内里是个很大的挑战。别的，数据进来之后，因为系统和系统之间的建树时间是差异的，数据的表示形态也是各异的，我们要对这些数据举办横向之间的处理惩罚而且能把这些数据关联起来，让分手的数据形成一个整体，这都是数据融合进程中所要办理的问题。 第二，及时。万物互联的趋势下，人们不只对付数据的数量，也对数据的时效性提出了愈来愈高的要求，有一组数据表白12%的打点者都能认识到数据对付企业或组织的庞大影响，然而，53%的打点者认为太多的焦点信息不能实时得到。出格是在某些持续性业务运转的应用场景下，好比通信、金融、安详规模等，需要通过大数据技能对业务数据举办及时同步的收集、整合与挖掘阐明，用以指导甚至是随时按照数据变革而调解业务计策，而不是把业务系统停掉先阐明再作出决定。对将来的预测远比干过后诸葛更能浮现大数据的潜在代价。 第三，海量。在DT时代，数据量急剧发作，据IDC预测，今朝全球每年纪据的出产量是 8ZB（ 1ZB=1024EB），2020 年将到达 40ZB.我们已经从"传统互联网"时代的"线上数据化"阶段和"互联网+"时代的"线下数据化"阶段，快速进入了"数据畅通时代"，即线上线下全财富实现数据化，数据在财富链上下游甚至跨财富畅通并缔造代价的阶段。在这一进程中，今朝数据的出产速度和本领远远大于我们对其利用和代价变现的速度和本领。对数据业务代价的高期望值和落伍的数据集成方案之间的抵牾日渐突出。互联网、物联网、云计较，我们的业务系统时时刻刻都在发生着大量的差异来历的数据，如何实时、有效、全面的捕捉到这些数据是别的一个会直接影响数据代价浮现的要害因素。
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