企业每天都在不断地收集、分析和存储数据，而云已经成为海量数据的供应渠道。因此，企业亟需保证数据一致性、准确性和私密性。不幸的是，看起来不起眼的错误或故障可能会对决策、销售、客户忠诚度和其他日常运营造成巨大影响。
如果无法与现有数据库保持同步，就很难对存储的数据进行分类，如还要定期解析数据且保持数据的完整性，就更是难上加难。正因如此，数据同步现在成为企业用于数据管理的最有价值工具之一。
该流程可确保数据的准确性、安全性以及处于最新状态，因此提高了团队协作效率和客户体验。企业同步数据后，就可以得到干净的、经优化、去重和消除了各种错误的一致数据。
试想一下，在一场音乐会上音乐家的歌声和乐器的曲调不同步，那会是何种感受。最终听到的是不连贯的声音，根本不成曲调，也没有任何欣赏价值。同理，如果我们用于安排生活，协调作息的时钟不同步，也会出现各种混乱局面。
这些原则也同样适用于企业环境。企业要求部门、目标、员工和所采用的应用程序协调一致，这样业务才能正常运转和不断发展。但是，尽管所有企业都了解目标和部门之间步调一致的必要性，但仍有很多企业经常忽略同步数据的重要性。
本指南主要讨论数据同步的概念、实施方法和其重要性。
它指的是企业整合来自各分散数据源及软件应用程序中数据的过程，目的是确保系统中数据的高度一致。这是一个持续的过程，同时应用于新数据和现有数据。
云存储中的大量数据及其经济成本都是企业面临的不小挑战。不过，它也为大数据指明了一条道路。当前的数据解决方案通常采用简便快捷的工具而绕过单调重复的任务，在整个系统中实现数据同步。
同步可确保数据准确、合规和安全，提升团队和客户体验。此外，它还保证数据源和不同终端之间的数据一致性。工具会对新传入的数据进行“净化”，在投入使用或存储之前还开展错误、重复及一致性检查。
远程同步通过移动网络进行，而本地同步则涉及计算机、相邻的设备和系统。一个高效的系统可确保企业所有数据在整个数据记录中是高度一致的。因此，如果出现任何修改，这些更改必须实时地在所有系统中更新和反映。此举可防止出现错误和隐私泄露，同时保证最新数据的高度可用性。
最后，同步还要满足两个要求：
数据库同步通过自动复制数据的更改，在数据库之间实现数据一致性。数据持续保持一致性，最常见的用例就是从源数据库提取数据到目标数据库。它意味着对源（主）数据库的更改也应用到目标数据库。
数据库同步中，每个表格应有一个主密钥，用于单独识别一行记录。它可显著简化数据维护的流程，同时加快同步速度。
下文阐述数据库同步的几个类型：
同步数据有多种方式，包括手动数据库更新、由源数据库更改触发的 python 脚本以及使用 ETL 的全自动数据管道进行同步。在所有情况下，该流程遵循如下步骤：
数据同步流程可通过多个方式检测对目标数据库中数据所做的更改，例如在表格中设置标记，或创建脚本定期检查最后修改文件的日期。
同步并不意味着完全复制，该流程只要比较版本、检查更改日志或查看对新值的标记，以识别做过更改的实例。
同步流程识别和提取更改后，通过如下方式安排数据移动：
数据可能通过网络或以文件方式传输。使用 ETL 平台进行同步时，它可以在后台自动处理更新，无需人工干预。
两个数据实例不同时，传入的数据会通过转换层传递、净化和整合。
同步流程通过如下方式将传入的更改写入目标数据，包括：
目的是更新全部数据实例，不丢失任何更改。
更新后的系统通过如下方式确认更新是否成功。如果应用程序编程接口 (API) 处理更新，则会返回一条确认更新成功的消息。如果不能发送此确认消息，则进程会试图重启更新或返回错误消息。
数据同步方法有多种，具体请参见下文：
文件同步和版本控制工具一次可以更改多个文件副本，而 DFS 和镜像工具则有特定的使用场合。
下文阐述了数据同步、集成、复制和推送的定义以及差别。
企业通过众多应用程序和软件程序收集和处理数据，部分流程甚至运行 100 多个软件工具。因此，员工会看到很多不同应用程序中都存在相同的数据集。例如：
结果就是从各种来源涌入大量信息，如果这些来源的数据不互通，数据库很容易变得杂乱无章和不连贯。
保证各种不同应用程序中显示的数据均相同，这对于各个团队来说至关重要。然而，如果缺少数据整合和同步，更新的数据不得不在应用程序中手动重新输入，这会导致员工不堪重负且容易出错，从而造成进一步的数据误差。
数据未同步会造成诸多负面影响，例如：
上述这些问题解释了为何不良的数据质量和数据管理会导致企业每年损失数百万美元。
数据同步有利于企业清晰洞察业务的方方面面，实现信息透明并制定出可靠的报告。它还支持各部门朝着共同目标齐心协力，上下通力合作并作出明智决策。
数据同步的重要性随着云中数据和移动设备的访问量上涨而增长。移动设备在各种规模企业中普遍采用，带来了诸多新问题，也催生了对新型解决方案的需求。这些设备将数据暴露在基本运营流程中，也将个人信息暴露在网站、电子邮件和应用程序中。
因此，必须保证对用户信息以及终端目标数据的更新是安全且持续的。此外，同步流程还要保证将干净、一致和更新后的数据用于产品和服务，其中还涉及数据治理问题，例如数据安全和监管合规等。
数据冲突可能会造成数据质量低下，错误百出，进而导致用户对数据缺乏信任。在整个系统中适当实施数据同步可确保企业在诸多领域实现性能改善，例如：
此外，确保数据可用性和及时解决错误可节省大量时间，集中精力开展关键业务开发流程，例如新产品开发、战略决策以及市场营销等。同步数据让各方都能受益：
总而言之，数据同步可确保企业运营顺畅，快速拓展业务。
数据同步的好处体现在诸多方面，包括：
同步可维持两个或更多数据源之间的数据一致性。因此，一个源中的更新可映射到所有其他源。比如，客户地址可能出现在数据库的多个地点和应用程序中，如 CRM、计费系统、客户电子商务账户和订单履行系统。
因此，如果客户更改电子商务账户中的地址，则更改应通过同步流程反映到所有其他系统中。
同步在云计算和分布式系统中极为重要，因为数据可能存在于多个位置。它可确保用户始终访问最新的数据版本，保证更新均已保存。
例如，使用 DropBox 或 OneDrive 等云服务时，用户可以在一个设备上创建文档，然后将其保存到云中，在另一个应用程序、网页浏览器或设备上打开这个文档。云服务器反映更改并存储所做的一切更改，强制在所有互联设备上更新信息，用最新副本替换旧版本。
同步还有助于混合环境集成（数据存储在本地和云服务中），例如 Microsoft Azure、AWS 或 Google Cloud Platforms等。AWS 或 Azure 等的数据同步流程可在数据传输和存储之前扩充、过滤、转换和整合数据，反之亦然。此操作是实时发生的，同时可维护数据准确性和一致性，还不会中断业务运营。
数据存储在数据仓库等存储库时会使用复制功能。不过，更新数据需要实时同步。例如，灾难恢复场景下，企业需要最新的数据快照，这样在定期同步备份时，它可避免大量的数据丢失。
同步包括同步重要的更改，如修改关系数据库的结构。因此，该流程可能会增加和丢弃数据表，并重命名列。例如，GDPR 出台新政策，要求询问客户的 cookie 首选项意见时，相关企业不得不引入新的数据库列，有时是全新的表格来存储增添的信息。这些更改必须通过网络反映到所有数据库实例中。
其他同步用例包括：
下文简要列举了同步数据的优势：
数据同步并非成熟科技，维持云和本地系统之间数据最新且高度可用是一项极具挑战性的任务。下文简要列举了部分挑战：
目前市面上存在诸多的数据同步解决方案，例如：
Veritas 通过 SyncNetBackupData 实现 NetBackup 数据同步功能。它会调用 API 对被标记的资产执行同步。系统更新功能则提取标记的资产。该流程会导入图像和受保护的数据，然后计算流量信号状态。
默认情况下，它会在 5 分钟内分批处理 100 个资产，或直到没有资产被标记待导入。此外，如果“立即备份”未请求将某个资产标记为高优先级，则首先添加的资产优先级最高。
如果同步失败，系统会锁定一段时间，以处理其他资产，防止出现任务积压。
数据同步解决方案可选种类很多，因此企业需要一个可明确解决如下问题的战略：
有时候企业会选择自带集成工具的应用程序，解决操作难题。例如，NetBackup 能以最安全、便捷和直观的方式来同步数据。否则，他们可能需要一个或多个 iPaaS 解决方案来解决这类问题。