數據采集上來后，往往是“原始”且“雜亂”的，無法直接用于分析。因此，需要進行一系列的數據處理和治理，使其變得規范、整潔、有價值。這個環節是數據集成中最具技術含量和復雜性的部分。常見的處理和治理操作包括：

數據清洗(Data Cleaning)：識別并糾正數據中的錯誤、不一致或不準確的信息，例如去除重復數據、處理缺失值、修正數據格式等。

數據轉換(Data Transformation)：將數據從一種格式或結構轉換為另一種格式或結構，以適應目標系統的要求或分析需求。例如，將字符串日期轉換為標準日期格式，或將JSON格式的復雜數據進行解析。

數據合并(Data Merging)：將多個數據源中具有相同實體但不同屬性的數據進行橫向合并，形成更全面的數據記錄。

數據關聯(Data Joining)：基于共同的字段(如客戶ID、訂單號)，將來自不同數據表的記錄進行關聯，形成一個更寬的、信息更豐富的數據集。這類似于SQL中的JOIN操作。

數據分組(Data Grouping)：根據一個或多個字段對數據進行分組，并對每個組進行聚合計算(如求和、計數、平均值)，以便進行統計分析。

字段設置與拆分(Field Configuration & Splitting)：對數據字段進行重命名、數據類型轉換，或將一個字段的內容拆分為多個字段(例如，從地址字段中拆分出省份、城市、區縣)。

數據標準化與規范化：確保數據在整個系統中的格式和含義保持一致，例如統一單位、編碼等。

這個環節的挑戰在于，不同的數據源可能存在不同的數據模型和業務邏輯。一個高效的數據集成工具應該提供直觀的可視化操作界面，例如在KPaaS集成平臺通過拖放式的組件，讓用戶能夠輕松配置復雜的數據處理邏輯，而無需編寫大量代碼，大大降低了技術門檻和開發周期。