多源异构数据整合应用研究是针对当前大数据环境下数据来源多样、结构复杂、标准不一的问题而展开的一项重要研究。随着信息技术的快速发展，数据呈现出爆炸式增长的趋势，这些数据来自不同的系统、平台和设备，具有不同的格式、标准和语义。多源异构数据整合旨在通过先进的技术手段，将这些分散、异构的数据进行有效集成、清洗和转换，使其能够在统一的框架下进行分析和应用。该研究涉及多个关键技术领域，包括数据抽取、转换和加载（ETL）、数据清洗、数据融合、语义映射、元数据管理等。通过这些技术，可以实现不同来源、不同结构数据的无缝集成，提高数据的可用性和价值。多源异构数据整合在多个领域具有广泛的应用前景，如智慧城市、医疗健康、金融科技、工业互联网等，能够为决策支持、业务优化和科学研究提供强有力的数据支撑。未来，随着人工智能、区块链等新兴技术的发展，多源异构数据整合将进一步提升自动化、智能化水平，解决更复杂的数据集成问题，推动数据驱动的创新应用发展。
