企业长期以来一直将其数据存储在无数不同的系统中，例如关系数据库、大型机、不同的操作系统、自由文本、分层存储库等。
组织需要识别和关联相关但独立的数据是长期以来的想法。以高效、集成和可互换的方式使用新的和现有的数据资产已成为在新经济中生存和繁荣的关键，而 EII 为这一目标提供了战略优势。
EII(Enterprise Information Integration)是一种软件能力，将整个组织的数据和信息作为一个统一的视图来看待，从而可以作为一个单一的来源进行管理。 EII 工具使用虚拟数据库的概念来提供对多个数据库的访问。它提供了一种实时数据集成的方法，并允许通过单个数据层访问这些数据。
特征
- 支持多种数据源
- 基于 SQL 的 API
- 实时编程模型
- 位置透明度
- 自动数据类型转换服务
- 能够在单个查询中连接、联合、聚合和以其他方式关联来自多个源的数据
- 能够根据从多个来源集成的数据创建单独的视图
应用
EII 能够在虚拟化数据层的帮助下组合和提供需要来自异构源的同构数据的客户端应用程序，该虚拟化数据层将数据从原始源实时传送到应用程序，具有多种优势。此类客户端应用程序和服务包括桌面生产力工具(电子表格、文字处理器、演示软件等)、开发环境和框架(Java EE、.NET、Mono、SOAP 或 RESTful Web 服务等)、商业智能 (BI) 、业务活动监控 (BAM) 软件、企业资源规划 (ERP)、客户关系管理 (CRM)、业务流程管理(BPM 和/或 BPEL)软件和 Web 内容管理 (CMS)。
以下细分市场越来越多地使用 EII 进行业务决策：
- 银行业务 –银行希望从多个部门和应用程序中全面了解客户在其提供的服务(如支票、房屋净值贷款、经纪服务等)中的活动。大多数银行数据存储在孤岛中，使 EII 成为自然的选择用于集成。
- 证券交易–交易者需要一个完整的视图，其中包含对冲基金跨资产类别交易的最新数据。通常，这些数据是由不同的交易数据生成应用程序生成的，并且使用不同的数据库来存储这些数据。 EII 允许整合来自不同来源的数据，并提供跨资产类别的完整交易信息。
- 单一客户视图 –随着组织通过提供服务而日益壮大和扩展，服务代表需要完整的视图。例如，保险公司正在通过提供人寿、汽车和房主保险以外的服务来扩大范围。服务代表必须访问所有相关数据，而 EII 技术在此应用程序中占有重要地位。
- 联邦政府 –由于某些法规，很难共享信息，但国土安全应用程序需要收集和集成数据。将数据聚合和复制到中央存储库只会使其变得庞大，并且不是正确的选择。机构需要公开特定的数据元素，规定用途，并将特定数据提供给其他机构，而 EII 满足了这一需求。
在职的
上面讨论的 EII 工具提供对基于虚拟数据库的多个数据库的访问。换句话说，用户根据共享数据模型使用查询，然后将查询转换为支持数据库中的适当查询。检索到的数据被转换为原始查询所请求的数据需求格式。
何时使用 EII
以下是使用 EII 非常有意义的情况：
- 将结构化数据与非结构化数据连接起来，利用了 EII 的优势，将数据留在一个地方，如果重复，可能会显着增加整体存储要求
- 当数据更改的副本无法满足要求并且需要根据数据立即更改数据时。
- 当为集成查询收集数据是最大的挑战时，数据转换相对较少或不存在。
- 当 EII 查询相对较差的查询性能可以接受时
- 当所需的数据没有完全整合到一个地方并且需要一些运营和监管报告时
- 当公司需要使用绩效管理软件与多个底层业务线 BI 系统的集成来查看企业级别的绩效管理时
好处
- 对非关系源的关系访问
- 更快的部署
- 甚至在创建正式数据模型和元数据之前就允许进行数据探索
- 可用于 EAI、ETL 和进一步开发
- 避免不必要的数据移动
- 优化和理想的全球访问远程资源
- 它的事件发布技术提供了一种非侵入式方法来“监听”特定的更改，如插入、更新或删除，这些更改被定义为感兴趣的。
挑战
- 多站点更新需要事务控制
- 需要跨源匹配键
- 有限的改造
- 可能会在高峰时段消耗网络带宽
- 仅限于远程结果集的数十万行
- 源系统上的资源利用率可能很高
- 数据类型不匹配
- 数据对账