通常，數據延遲或數據傳播依賴於數據整合過程的重新載入週期。
應用數據整合模式的主要領域。
因此，任何提高數據可用*的方法都可以結合數據整合模式應用。
將數據整合模式與數據事件發佈模式結合起來，如圖4中所示，可以進一步地提高數據的傳播。
應用數據整合模式的傳統的、最典型場景包括
檔案是常見的運營數據來源，業務需要將這些數據整合到數據倉庫中。
數據整合模式的產品實現通常提供了非常複雜的工具支援，以指定源和目標之間的映*(數據流)。
在進行了數據整合之後，可以保持原始數據源原封不動，或者在遷移中將數據移動到目標後不再使用這些數據源。
在傳統上下文中，輸出經常應用於數據庫或在數據整合流程中進行進一步處理。
因爲數據整合僅具有單個目標，所以比較容易應用相應的技術來提高數據可用*，例如集羣技術。
重複事件數據整合與緩衝區迴繞的表現差異在於，在發生整合時並不會讀取到關鍵字 BUF_WRAP。
科學家們並不是唯一渴望能更好地進行數據整合的人。
本文提出了將數據整合模式作爲從多個數據源收集數據、處理和轉換數據、然後將其應用於單個目標的方法。
實現EII的聯邦方法已經可以與更傳統的數據整合方法相媲美。
在應用了數據整合模式之後，可以將不同的數據整合到單個位置，然後透過財務儀表板對其進行公開。
開放的連結數據及開放語義的價值是數據不會在任何地方被封鎖。它是便攜式的，而且容易與其他數據整合。
在應用數據整合模式時，瞭解它對下列非功能*需求的影響是非常重要的。
雖然瓊斯的措詞欠妥，但他提到的只是一個公認的數據整合方法，多年來科學及都對此有過討論。
普華永道羅列出了許多致力於企業數據整合技術的語義技術提供商。
如果他們現在被迫將這個數據整合來使他們的產品保持競爭*，他們的毛利就會負增長。
數據整合可以處理集成來自異構源模型數據的問題，並且包括將這些不同的源模型映*到目標中的公共模型的相關技術。
必須將源數據整合到單個持久的目標，以便透過將這些數據集成爲公共的和一致的格式來解決這些問題。
通用資訊交換處理系統是一個企業級的數據整合平臺，實現了在廣域網環境下的規範化數據採集、共享和交換。
報告中的數據顯示儘管企業非常期待網絡存取（WebAccess）和在線協作領域中的創新，但是當涉及到數據整合是他們就不那麼期待了。
一般這種業務與關鍵數據供應商保持着密切聯繫。這些數據將與其他數據整合並進行統一處理，隨後生成有價值的差異化的使用門檻，十分具有市場競爭力。
根據普華永道的報告，問題的*是語義網技術，普華永道相信，語義網爲解決大規模的數據整合問題提供了一種實際可行的方法。
在當今快節奏的環境中，透過將數據整合與聯邦相結合，企業可以獲得更大的靈活*，可以更快地作出反應。
本文透過對基於適配器的異構系統集成技術的分析，結合組件技術的特點，提出了一個基於適配器的數據整合平臺。
透過將近3年的開發，這一軟件已經初步成爲一款*譜指紋圖譜分析的全面解決方案和數據整合平臺。
我們試圖將從各種正式和非正式途徑獲得的大量的數據整合成爲關於Facebook商業運作模式的資訊，而這個資訊只能作爲我們一種暫時的推測。
