有许多新出现的数据整合策略和技术，IT部门可以利用这些技术构建他们公司需要的信息。在研究这些问题时，最好把数据整合场景分成两个阵营：企业级IT和部门级的数据。

　　企业级IT阵营

　　企业IT组织对企业数据仓库(EDW)和任何数据迁移，以及加强跨企业应用成果负责。这个阵营的数据整合工作包括数据供源，分析并通过提取，转换，加载(ETL)和其他专用工具进行清洗。这些数据整合活动的主要目的是把数据从许多个来源的系统提取出来，执行各种处理，进而构建统一的，全面的，通用的和正确的数据，来服务于企业的报表和分析。收集数据的工作是数据整合任务中的“重头戏”。

　　企业数据集成的最佳实践是采用高端的ETL(数据抽取，转换，加载)工具。这些工具已经流行很多年了。从历史经验来看，企业IT组织必须选择多个“品种优良”的工具，来支持非传统的ETL任务(比如数据分析和清洗)。此外，ETL仅限于批量驱动处理，所以，对于实时处理或者消息处理，IT组织必须购买另外的工具。

　　许多高端的ETL(数据抽取，转换，加载)工具供应商正在扩展他们的产品，增加了许多新的处理能力。他们的ETL工具逐渐演进成了数据整合套件。高德纳咨询公司和弗雷斯特研究公司已经把Informatica公司和IBM公司(原Ascential软件公司)的产品评级为顶级数据整合套件很多年了。这些工具提供给客户一套数据整合套件，用来处理企业级IT机构遇到的复杂的，大规模的任务。

　　尽管数据整合的这种趋势已经展开一段时间了，但还有许多整合策略已经开发并实现，它们形成了数据和技术的竖井。企业级IT组织继续寻求一系列互不关联的数据整合过程和单项最佳品牌产品。整合能力中心(ICCs)是一种非技术的趋势，它的出现开始在一些公司解决这个问题。整合能力中心使得IT组织可以站在企业的立足点来审视数据整合，并建立一个数据框架，消除竖井。