数据采集上来后，往往是“原始”且“杂乱”的，无法直接用于分析。因此，需要进行一系列的数据处理和治理，使其变得规范、整洁、有价值。这个环节是数据集成中最具技术含量和复杂性的部分。常见的处理和治理操作包括：

数据清洗(Data Cleaning)：识别并纠正数据中的错误、不一致或不准确的信息，例如去除重复数据、处理缺失值、修正数据格式等。

数据转换(Data Transformation)：将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以适应目标系统的要求或分析需求。例如，将字符串日期转换为标准日期格式，或将JSON格式的复杂数据进行解析。

数据合并(Data Merging)：将多个数据源中具有相同实体但不同属性的数据进行横向合并，形成更全面的数据记录。

数据关联(Data Joining)：基于共同的字段(如客户ID、订单号)，将来自不同数据表的记录进行关联，形成一个更宽的、信息更丰富的数据集。这类似于SQL中的JOIN操作。

数据分组(Data Grouping)：根据一个或多个字段对数据进行分组，并对每个组进行聚合计算(如求和、计数、平均值)，以便进行统计分析。

字段设置与拆分(Field Configuration & Splitting)：对数据字段进行重命名、数据类型转换，或将一个字段的内容拆分为多个字段(例如，从地址字段中拆分出省份、城市、区县)。

数据标准化与规范化：确保数据在整个系统中的格式和含义保持一致，例如统一单位、编码等。

这个环节的挑战在于，不同的数据源可能存在不同的数据模型和业务逻辑。一个高效的数据集成工具应该提供直观的可视化操作界面，例如在KPaaS集成平台通过拖放式的组件，让用户能够轻松配置复杂的数据处理逻辑，而无需编写大量代码，大大降低了技术门槛和开发周期。