流式ETL驱动的多源数据融合处理方法及其在企业ERP系统中的应用研究

在企业数字化转型进程中，ERP 系统已成为整合采购、生产、销售、库存、财务及外部协同数据的核心载体。随着业务场景不断拓展，接入 ERP 的数据呈现多源、异构、实时、碎片化等典型特征，传统批量 ETL 处理模式因数据延迟高、融合精度不足、实时处理能力薄弱、异构适配性差等问题，难以满足企业实时运营监控、动态调度与精细化决策需求。为解决上述瓶颈，本文以企业实际 ERP 应用场景为研究对象，提出一种基于流式 ETL 的多源数据融合处理方法。文章系统梳理流式计算、实时 ETL、多源数据融合与流批一体架构等核心技术原理，深入分析当前企业 ERP 多源数据特征与传统处理流程的痛点；在此基础上，构建六层式流式 ETL 多源数据融合架构，设计实时采集、清洗转换、时序对齐、语义统一、关联融合、质量校验与容错保障的全流程处理机制；最后以真实企业生产环境为验证场景，通过对比实验完成性能测试与效果分析。实验结果表明，本文方法可实现数据秒级处理延迟，数据融合准确率有效提升，系统吞吐量、稳定性与扩展性均显著优于传统批量 ETL 模式。研究成果能够为企业 ERP 实时数据治理、多源数据整合、数据中台建设及数字化决策提供可行的技术方案与实践参考。