数据整合，指的是将来自不同数据源的数据进行收集、整理、清洗、转换和加载到一个新的数据源中，并为数据消费者提供统一的数据视图。下面介绍了数据整合的优点：

1. 提高数据真实性和可靠性

数据整合经过数据校验和数据清理，可以提供更真实、准确、可靠的数据视图。消费应用无需关注底层数据的保存位置、支持哪种访问方式、物理结构或网络协议等，因为数据整合为数据访问提供了单一的接口，简化了访问操作。

2. 增强数据管控能力

数据规则可以在数据加载、转换的过程中实施，保证了数据管控能力，有助于建立SOA中重要的管控概念。数据整合使得数据集成和数据访问分离，从而进一步简化数据存取操作，从而提高数据的管理效率。

3. 提高性能和扩展性

数据整合把数据集成和数据访问分成了两个过程，在数据准备好之后访问，这种设计提高了访问性能。同时，由于数据集成后存在实际的物理存储，数据可以为各种应用提供可重用的数据视图，而不然担心底层实际的数据源的可用性。

在今天的商业和科技环境下，快速有效地合并和分析数据已成为许多公司实现业务成功的关键。因此，数据整合的能力变得越来越重要。通过〈数据整合标准化模型〉，把数据整合过程中的规则和标准化处理进行统一、规范，将会进一限制在数据整合过程中出现的问题，有利于数据整合工作的进展，提高数据整合的质量。

4. 数据整合的适用场景

数据整合适用于需要从多个数据源中收集、整合和展示数据的应用场景，例如大数据分析、企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。在这些场景下，通过数据整合，可以将来自不同数据源的数据集成到同一个数据仓库中，以获取更全面的数据视图，使分析结果更加精准。

综上所述，数据整合在当今数据驱动的商业和科技领域中变得越来越关键。通过将来自不同数据源的数据整合到一个单一的数据集中、统一数据的格式和规范，数据整合提高了数据的真实性、可靠性和管控能力。对于需要从多个数据源中收集、整合和展示数据的应用场景，数据整合提供了极大的方便。因此，企业应该加强对数据整合的重视，并制定相应的标准和流程以确保数据质量。