数据整合层（Data Integration Layer）是数据仓库（Data Warehouse）中的一个关键部分，主要负责将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行整合、清洗和标准化。其主要作用是提供一致且可靠的数据源，支持分析及报告功能。
数据整合层的关键点包括：
1. 数据抽取（Data Extraction）：从各种源系统中抽取出需要整合的数据，并进行初步的清洗、加工和转换。
2. 数据转换（Data Transformation）：对抽取的数据进行规范化、映射、整合和聚合等操作，使数据能够满足业务需求和数据仓库设计的要求。
3. 数据清洗（Data Cleansing）：对数据进行去重、缺失值填充、异常值处理等操作，提高数据质量和准确性。
4. 数据整理（Data Organizing）：将整合后的数据按照业务需求进行归类、排序和分组，方便后续的数据分析。
5. 数据加载（Data Loading）：将整合后、清洗过、加工好的数据加载到数据仓库中，保证数据可用性和完整性。
6. 数据验证（Data Validation）：对已加载的数据进行校验和验证，确保数据正确性和可靠性。
7. 数据管理（Data Governance）：对整合层中的数据进行管理和监控，支持数据质量评估和数据安全保障。
8. 技术工具（Technologies and Tools）：采用各种ETL工具、数据库管理系统、数据质量管理工具、数据治理工具等技术工具来支持整合层的建设和管理。
综上所述，关于数据整合层的关键点包括数据抽取、转换、清洗、整理、加载、验证、管理以及技术工具的应用。这些关键点的有效实施和管理对于数据仓库的正常运行和业务价值的实现至关重要。
