传统的统计分析经常是对单一数据源(营销数据、行政报表、问卷调查、人口普查等)进行深入的追踪和分析。分析人员对数据的来源和结构有一定的控制和深层的了解。在大数据时代下，数据源是多样的、自然形成的、海量的数据常常是半结构或无结构的。这就要求数据科学家和分析师驾驭多样、多源的数据，将它们梳理整合后进行挖掘、分析。在这个过程中，数据融合就成为不可或缺的一步。

一、数据融合的价值

数据融合(data blending)与数据仓库(Data Warehouse)、数据一体化(Data Integration)不同。它的目的不是将一个企业(Enterprise)或组织的所有数据集中在一起并标准化而产生唯一的真相(SingleTruth)。它是以产生决策智能为目标将多种数据源中的相关数据提取、融合、梳理整合成一个分析数据集(Analytic Dataset)。这个分析数据集是个独立的和灵活的实体，可随数据源的变化重组、调整和更新。数据融合胜于数据仓库和数据一体化的另一点是它能包容多源数据。

数据融合的另一个价值就是新规律新价值的发现。比如以前用户信用主要基于是否有历史借贷违约，但很多人无借贷关系数据，如何评定。芝麻信用就创新的融合上网数据、身份特征、行为偏好、社交关系等生活属性数据，来侧面刻画用户的信用，这就是数据融合价值。不同行业数据的融合，具有互补性和完整性，将有效提升数据内涵价值。

二、数据融和的现实需要

其中最重要原因是用户数据的割裂性，无法全面勾勒用户全貌。比如你的购物数据在京东天猫、通话数据在移动电信、交易数据在银行金融、社交数据在腾讯微信、搜索数据在百度等等。

数据的割裂性导致对用户的认识比较片面，可能做出错误的决策。比如：现在京东与头条的“京条计划”就是数据合作的一个案例，就是你在京东搜索的物品，会不定时在浏览今日头条中呈现，增加购买率。这里有个缺陷是如果已经在淘宝购买的物品，但还是会出现页面，导致用户体验感知下降。

三、 数据融合的三种方式

数据融合的方式从交互程度来讲，可分为数据组合、数据整合和数据聚合等三个层次，由低到高，逐步实现数据之间的深度交互。

（1）、数据组合由各方数据的简单组合形成，能够全貌客户用户特征。该数据的融合产生的是物理反应，数据属性本质没有改变。如一份征信报告，有交易数据，有通信数据，有购物数据等，简单的拼装而成。如下图：

（2）、数据整合由多方的数据共同存在才能够实现产品价值。该数据的融合产生的是化学反应，有价值产生。如：黑名单，通过金融数据和通信行业数据共同才能判断是否黑名单。如该用户有异常金融行为大数据时代书评，在加上该用户频繁换手机和停机次数多，基本可判断黑名单用户。

（3）、数据聚合（核反应）由双方数据聚合孵化产生出新的产品，新模式。如：分期贷款。通过大数据风控能力，不仅减少审核流程，而且也能进行贷中监控和贷后管理，还能够对失联用户进行定位和催收。

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