如何合并多个来源的数据并解决冲突？

DataFocus 提供了一套完整的数据分析解决方案，通过 DataSpring（数据集成平台） 和 Data Warehouse（数据仓库），可以高效合并多来源数据并解决冲突。以下是结合其产品功能的操作指南：

一、DataSpring 数据集成平台：多源数据接入与清洗

核心功能：支持从数据库、API、文件（Excel/CSV）等异构数据源抽取数据，并进行清洗和预处理。

步骤1：连接多源数据

1. 配置数据源
   • 在 DataSpring 中添加数据连接（如 MySQL、Oracle、第三方 API 或本地文件）。
   • 示例：同时接入 CRM 系统的用户表（MySQL）和电商平台的订单日志（API）。
2. 抽取数据
   • 设定定时任务或实时同步，将数据抽取到临时存储区。

步骤2：数据清洗与标准化

1. 处理缺失值与异常
   • 使用内置的清洗规则（如填充默认值、过滤无效记录）。
   • 示例：将订单金额为负数的记录标记为异常并隔离。
2. 统一格式与字段映射
   • 通过可视化界面定义字段转换规则：
     • 日期格式标准化（如 YYYY-MM-DD）。
     • 枚举值映射（如将“Male”和“男”统一为“M”）。

二、数据仓库（Data Warehouse）：数据整合与冲突解决

核心功能：提供高性能存储引擎和 SQL 计算能力，支持复杂的数据合并逻辑。

步骤3：数据合并策略

1. 纵向合并（追加数据）undefined - 将相同结构的表（如多个月份销售数据）合并为一张宽表： CREATE TABLE sales_combined AS SELECT * FROM sales_2023q1 UNION ALL SELECT * FROM sales_2023q2;
2. 横向合并（关联数据）undefined - 通过主键关联不同业务表（如用户信息 + 订单记录）： SELECT u.user_id, u.name, o.order_amount FROM user_info u LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id;

步骤4：冲突解决方案

1. 主键冲突处理undefined - 时间戳优先：保留最新更新的记录。 SELECT user_id, LAST_VALUE(address) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY update_time) AS final_address FROM user_data; - 数据源优先级：按业务规则定义优先级（如 CRM 数据优先）。 SELECT COALESCE(crm_data.email, survey_data.email) AS email FROM crm_data FULL JOIN survey_data ON crm_data.user_id = survey_data.user_id;
2. 字段值冲突处理
   • 动态加权计算：对不同来源的数值字段加权融合（如评分 = 0.7App评分 + 0.3问卷评分）。
   • 人工审核标记：将冲突记录导出为 CSV，供业务团队确认后回填。

三、DataFocus 的独特优势

1. 低代码操作
   • 通过可视化界面配置清洗规则和合并逻辑，无需编写复杂代码（适合非技术人员）。
   • 示例：拖拽字段生成 ETL 流程，自动处理日期格式冲突。
2. 自动化监控
   • 内置数据质量监控模块，可设置规则（如“用户ID不可为空”），异常时触发告警。
3. 高性能计算
   • 数据仓库支持分布式计算，即使处理亿级数据也能快速完成合并。
4. 安全与权限
   • 支持字段级权限控制，确保敏感数据（如手机号）在合并时自动脱敏。

四、操作示例

场景：合并 CRM 用户表和调研问卷数据，解决“用户状态”冲突。

1. DataSpring 配置：
   • 连接 MySQL（CRM）和 Excel（问卷数据）。
   • 清洗规则：统一手机号格式（去除空格/区号）。
2. 数据仓库 SQL 处理： -- 按时间戳保留最新状态 CREATE TABLE merged_users AS SELECT user_id, FIRST_VALUE(status) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY update_time DESC) AS status, phone FROM ( SELECT * FROM crm_users UNION ALL SELECT * FROM survey_users );
3. 结果输出：
   • 将合并后的表发布到 BI 工具（如 DataFocus 分析模块），生成用户分群报告。

五、最佳实践

1. 分阶段测试：
   • 先在小样本数据上验证合并规则，再全量运行。
2. 版本控制：
   • 对 ETL 流程和数据模型做版本管理，便于回溯和迭代。
3. 协作机制：
   • 通过 DataFocus 的团队权限功能，让业务方参与关键字段规则审核。

通过 DataSpring + Data Warehouse 组合，您可以在一个平台内完成从数据接入、清洗、合并到分析的完整流程，显著降低多源数据整合的复杂度。