对于致力于成为数据驱动的制药企业来说，数据集成不仅是支持单一用例或实施的战术工具，也是数字企业的战略基础。医药数字营销的前提是企业需要建立一个前瞻性、成熟、完善、统一的数据集成平台，为整个组织提供所需的数据能力、规模、性能和敏捷性。平台需要集中处理和控制各种内外信息系统和数据，然后为组织提供全方位的数据共享和开放服务，为基于数据中心的后续数据分析、数据挖掘、各种数据应用和数据实现奠定坚实的基础。
数据集成应该是新一代数据统计分析、客户关系维护、业务集成和数据资产管理系统架构方案的首要任务。通常，数据集成平台需要具备许多特点：
灵活性
良好的数据集成平台需要支持多种业务场景、多种业务系统、多策略数据转换，一般可包括以下六个场景：
B2B数据交换从MDM和相关解决方案应用系统到应用系统集成数据仓库和商业智能的实施数据与SaaS应用系统的同步客户/供应商数据
连接性
生产率
基于每个源/目标的数据集成平台的生产率与连接性密切相关。方便、自动化、缩短开发时间、代码重复使用、技能重复使用、即时模板和映射可提高生产率。此外，IT部门与业务部门的合作，包括业务术语表、工作流程、用户角色工具和迭代开发方法的原型设计，也会影响项目效率。事实上，业务部门与IT部门在数据流通过程中缺乏合作，是项目运营超时或超出预算的主要原因。
测试
与传统的应用系统相比，测试仍然是集成环境开发过程的一部分。过去的大部分测试都是手工完成的，浪费了时间和成本。它仍然占据着开发成本的重要比例。人工测试不能避免数据冗余和数据安全问题。测试数据管理和数据脱敏功能受到企业的青睐，其中单元测试和回归测试等传统方法的受欢迎程度并没有下降。数据驱动决策和数据权威的改进是数字转型企业的显著特征。数据集成有助于提供“前后测试”，可以比较移动或转换前后的数据，以检查数据完整性是否存在错误。主动监控可以作为测试过程的一部分，不仅可以自动审查代码，还可以帮助实施最佳开发实践。
信任
数字转型企业的基石是指导未来企业道路发展的数据收集和专业数据管理组织的决策，需要高管信任基于数据信息形成的数据分析和服务，并通过这些信息获取价值。但说到数据，信任本身并不是一个孤岛，它包括数据治理和数据安全，但也需要及时、准确地符合相关规定。虽然数据质量工具集成是先进数据集成平台的显著特征，但在保护敏感数据的意义上，如在数据集成环境中，集成过程开发人员不应看到个人识别信息，但他们需要使用至少相对正式的数据来测试这些过程，以帮助企业数据用户有效地使用数据，使用数据，从而逐步提高数据资产的价值。如果集成平台支持脱敏，将受益匪浅。
为了真正支持适应性强的敏捷企业，数据集成平台需要满足许多因素，包括数据质量、数据处理、数据脱敏等多种功能。此外，随着项目数据的增加，源、目标数量和日、增加数据类型更丰富，数据量更大，延展性变得尤为关键。
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