1、传统数据集成和跨界数据集成的区别主要在于它们的集成范围、数据处理方式以及所应对的挑战。首先，从集成范围来看，传统数据集成主要关注于企业内部不同数据源之间的整合。这些数据源可能包括关系型数据库、数据仓库、文件系统等，它们通常存储着结构化的数据。
2、手动编码数据集成方法更是耗费资源且易出错。随着IT机构需要管理的数据量和格式增多，手动操作往往导致维护成本上升，IT效率反而下降，如图2所示。这并非简化了工作流程，反而加剧了复杂性。关于数据质量，传统方法并不能确保所有数据（包括客户信息、物料资产和财务数据）在任何位置都能保持完整、一致和准确。
3、手动编码数据集成方法也不起作用。手动编码费时费力，并且还容易犯错。由于 IT机构力求管理更多的数据和更多的数据格式，手动编码通常导致更复杂 － 而不是更简单。它会增加维护成本并使 IT 效率下降。
1、业务处理系统在运营中经历五个关键步骤：数据输入、业务处理、文件和数据库处理、文件和报告生成以及查询处理。首先，数据输入是基础，包括传统手工录入和自动化数据获取，自动化方法如条码标签或磁卡的使用，目标是尽早、近实时地获取数据。在业务处理阶段，分为批处理和实时处理。
2、业务处理有个过程，这个过程叫做业务处理周期，它包括五个步骤或活动：①数据输入；②业务处理；③文件和数据库处理；④文件和报告产生；⑤查询处理活动。见图1。数据输入数据拿到，然后记录、编码和编辑，从而转换成实用的形式。数据输入的过程总是数据处理的一个瓶颈。如何快速准确的输入数据，仍然是一个很重要的问题。
3、系统启用：本功能用于已安装系统（或模块）的启用，并记录启用日期和启用人。要使用一个产品必须先启用这个产品。
百万级的数据，无论侧重OLTP还是OLAP，当然就是MySql了。过亿级的数据，侧重OLTP可以继续Mysql，侧重OLAP，就要分场景考虑了。
一般来说，重复数据的处理方式只有去重和去除两种方式，去重就是第一种情况的解决方法，去除就是第二种情况的解决方法。其次给大家说一下什么是异常值，这里说的异常值就是指一组测试值中宇平均数的偏差超过了两倍标准差的测定值。而与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值则被称为高度异常值。
数据转换：将原始数据从一种格式转换为另一种格式，以便后续分析。 数据归一化：对数据进行标准化处理，以消除数据的分布差异，便于后续分析。 数据筛选：根据特定的条件对数据进行筛选，以减少数据量和提高分析效率。 数据验证：验证数据的正确性和一致性，以确保数据的可靠性和准确性。
现在就通过如何保证这张原始卡片的数据真实性来进行阐述。 第一步：从原始数据的填写开始 首先表格上的每一栏目填写必须口径统一，关系到时间的都用小时为单位，字迹填写工整规范，不准龙飞凤舞让人无法辨别并规定统一用碳素墨水笔或签字笔填写（便于原始数据的经年保存）。
描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，比如计算均值、中位数、方差等，以便于了解数据的分布和特征。探索性数据分析：对数据进行探索性数据分析，比如绘制直方图、散点图、箱线图等，以便于发现数据中的规律和关系。假设检验：对数据进行假设检验，以验证研究假设的正确性和可靠性。
对比分析 对比分析是我们在日常生活中最常用到的数据分析方法，一般分为纵向对比和横向对比。纵向对比，是时间上的对比，如我们经常提到的同比或环比。横向对比是指与其他同类之间的对比，如与竞品之间的对比。
