企业大数据应用系统框架通常包含多个层次，其中集成处理层是一个重要的组成部分。集成处理层主要负责数据的整合和处理，将来自不同来源的数据进行清洗、转换和合并，以便在后续的数据分析和应用中能够充分利用这些数据。
在企业大数据应用系统中，集成处理层的主要职责包括：
1. 数据整合：将来自不同来源的数据（如数据库、文件系统、API等）进行整合，形成一个统一的数据视图。这有助于消除数据孤岛，提高数据质量，并为后续的分析和应用提供更全面的信息。
2. 数据清洗：对整合后的数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据。这有助于提高数据的准确性和可用性，为后续的分析和应用提供可靠的数据基础。
3. 数据转换：根据分析和应用的需求，对数据进行转换，如数据类型转换、数据格式转换等。这有助于提高数据分析和应用的效率，使数据更加易于理解和利用。
4. 数据合并：将来自不同源的数据进行合并，形成一个完整的数据集。这有助于消除数据冗余，提高数据利用率，为后续的分析和应用提供更丰富的信息。
5. 数据存储：将处理后的数据存储在适当的数据仓库或数据湖中，以便于后续的查询、分析和可视化。这有助于提高数据的可访问性和可分析性，为业务决策提供支持。
6. 数据安全与隐私保护：确保数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用。这有助于维护企业的声誉和利益，降低潜在的风险。
总之，集成处理层是企业大数据应用系统框架的重要组成部分，它负责数据的整合、清洗、转换、合并、存储和安全保护。通过有效的集成处理，企业可以更好地利用大数据技术，提高业务效率，优化决策过程，实现数字化转型。
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