在数据成为生产要素的今天 ， 企业愈发需要更高效、简洁利用数据的方法来快速响应不断变化的商业和情报分析 。 传统方式是数据集成（ETL）后再做分析 ， 但目前需求在变化 ， 数据源也在变化 ， 数据集成系统越来越庞大 ， 导致响应变化的速度越来越慢 ， 逐渐出现灵活度低、过程复杂、难以管理等问题 。 针对这样的困境 ， 企业需要一种能更灵活、快捷地进行数据集成的方法 ， 而这种方法就是数据联邦与联邦计算 。
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通过ETL集成
数据联邦与联邦计算融合 ， 一平台即可对同构或异构数据进行访问和分析
“数据联邦”以及“联邦计算”概念的出现 ， 使数据集成的方法发生了极大的改善 。 “数据联邦”解决了灵活统一数据视图的问题；“联邦计算”解决了灵活统一数据查询的问题 。 而这两种技术结合可以提供虚拟的数据集成视图 ， 以及封装后的数据加工接口 ， 使数据消费者（企业应用）无需考虑数据物理位置、数据结构、操作接口和储存能力等问题 ， 即可在同一平台上对同构或异构数据进行访问和分析 。
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通过数据联邦和联邦计算集成
数据联邦可以为企业的数据管理带来以下能力：
1. 数据源松耦合：使系统间处于松耦合关系 ， 数据源的添加与删除简单易行；
2. 虚拟化的数据集成：与传统ETL相比 ， 数据联邦仅进行了虚拟的集成 ， 能更快、更低成本地集成大量数据 ， 提升数据集成速度；
3. 数据信息透明：用户不需感知数据源的位置和结构 ， 数据源系统不需要做改动 ， 可保持原有独立运作 ， 数据处理灵活度得到提升；
4. 减少数据冗余：因为通过虚拟视图而不是复制的方式集成 ， 极大降低了数据泄露的风险 ， 增强了数据的可维护性；
5. 保证数据一致性：数据联邦统一管理数据 ， 能更好保证跨库数据一致性 。
数据联邦与联邦计算 ， 打破企业数据孤岛
数据联邦和联邦计算解决了“数据孤岛”问题 ， 并且避免了传统ETL流程长 ， 开发和运维成本较高的缺陷 ， 可以满足应用对数据采集有灵活性、实时性要求 ， 或者存在异构数据源处理的场景：
快速灵活的采集数据
虚拟的操作型数据库（ODS）:通过虚拟操作型数据存储（ODS） ， 构建可操作的数据集成视图 ， 数据变化会很快反映到ODS ， 且联邦的数据源可随具体的分析需求灵活增减变化 ， 因此能满足一些轻量、短期的数据分析 ， 或者实时灵活的仪表盘应用 。
建造数据中转区：利用数据联邦构建数据中转区 ， 可以对大量从生产系统进入数仓的数据进行快速合并 ， 极大减少数据复制对生产系统的干扰 。 数据中转区对数据变化的实时存储 ， 能记录完整的数据变更信息 。
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