软件系统数据集成是指通过技术手段将不同来源、格式和结构的数据进行整合，实现数据的统一管理和共享，以消除数据孤岛、提高数据一致性和业务效率。以下是具体解析：

一、核心概念

数据整合

将分散在多个系统中的数据汇集到一个统一视图中，便于分析决策。例如，将ERP、CRM和SCM系统的数据整合到数据仓库中。

数据集成与数据仓库

数据集成是数据仓库建设的基础过程，通过ETL（抽取、转换、加载）技术实现数据迁移和标准化。

数据融合

在数据集成的基础上，通过算法和模型结合多源数据生成更准确的结果，常见于物联网、人工智能等领域。

二、主要目标

消除数据孤岛

解决数据分散在不同系统中的问题，实现跨系统数据共享。

提高数据一致性

确保数据在不同系统中格式和内容的一致性，避免因数据冗余或错误导致的决策偏差。

支持业务决策

提供全面、准确的数据视图，辅助管理层进行实时监控和战略规划。

三、关键流程

数据抽取

从源系统（如数据库、文件系统）获取原始数据。

数据转换

将数据转换为统一格式，消除格式不兼容问题。

数据加载

将清洗后的数据加载到目标系统（如数据仓库）中。

数据清洗与标准化

去除重复、错误数据，制定统一数据标准。

四、应用场景

企业资源规划（ERP）：

整合财务、采购、销售等模块数据。

制造执行系统（MES）：连接生产设备与ERP系统，实现生产数据实时更新。

数据分析与BI：为报表生成、预测分析提供统一数据基础。

五、核心要素

ETL工具：如帆软、Informatica等，支持自动化数据迁移和转换。

数据质量监控：通过校验规则和审计日志保障数据准确性。

技术架构：需考虑系统兼容性、扩展性和安全性。

通过以上手段，软件系统数据集成能够显著提升企业数据管理效率，降低运营成本，并为数字化转型提供支撑。