多元数据融合问题怎么解决？有好的工具推荐吗？
多源异构数据如何进行数据融合？有好的数据融合平台推荐吗？
首先要搞懂多源异构数据融合方法按照融合层级的不同被分为像素级，特征级与决策级。
像素级融合
像素级融合方法直接对原始数据进行处理，识别结果也是基于融合后的数据获得，这类方法的优点在于信息损失少，但是由于原始数据数据量通常较大，因此该类方法无法满足实时性，且对不同传感器之间的标定精度要求较高。
特征级融合
特征级融合方法对多源异构数据的特征进行融合，需要首先提取各类原始数据的特征，提取后的特征相较于原始数据更加简单，因此该类方法在实时性上较像素级融合方法更有优势，但是信息损失也更加显著，同时由于融合效果受特征提取方法影响，因此对特征学习更充分的深度学习方法在该层次更有优势。
上述两类方法都是在较低层进行数据融合，对传感器配准及多源数据的时间一致性与空间一致性有严格要求。同时不同传感器覆盖范围的差异，也会对融合结果造成影响。
决策级融合
决策级融合方法是更高层次的数据融合，融合对象是不同类型数据的识别结果。该类方法实时性好，受传感器配准误差影响小，对传感器要求不高，同时不同传感器的处理结果可互为对照。决策级融合方法要求不同类型数据针对同一对象独立获得识别结果，因此该类算法允许两类数据中的一个检测结果出错且最终结果不一致，这代表着某一类数据质量较差时整个系统也能得到正确的结果，因此具有较好的容错能力。
多元数据融合可以借助数据融合平台实现，比如帆软的数据融合平台FDL。在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。
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