点对点集成的复杂性并不只让 IT 维护部门头痛——对业务部门也不是一件好事。通过规范化方法，企业架构师可以开始化解复杂性，让变更的影响最小化。

跨应用程序的点对点集成并不一定就不好。如果您要集成为数不多的几个应用程序，点对点方法快速、简单并且成本低下。但是问题常常在于，企业的应用程序不是区区几个，通常有上百个应用程序，而且每个应用程序都有几十个接口。

所有这些加起来形成了众所周知的复杂性，并且越来越成为 IT 和业务部门的心头之患。企业架构师和开发人员，在每次处理另一个点对点集成时都要重来一次，因此提升了项目成本。随着复杂性更多地交织在一起，维护成本也越来越高。

架构师普遍认同这种复杂性是一个有很多不利特征的反模式，但是它又在大多数 IT 环境中普遍存在。随着 IT 部门预算的减少，CIO 们越来越期望企业架构师能够降低复杂性和成本，同时提高业务和 IT 部门的灵敏性。

很多 IT 机构正在迈出第一步，宣布点对点集成的终结，采用适合标准化和可重复使用的中心辐射模型，该模型基于规范化数据模型, 拥有能在不同数据格式之间转换的设计模式。

规范化最佳实践
使用规范化方法，每个应用程序都将其数据转化为所有应用程序都能识别的通用格式；这种松散配对模式减少了变更的影响。点对点方法则与之截然相反，将数据从一个应用程序中的格式转换成另一个，意味着一个应用程序中的改变，会传播到其他应用程序中，引入了脆性和不灵活性。

规范化方法并不新鲜，也不能包治百病。但是通过了解最佳实践、从小处入手并采用规范的方法，规范化模型就是迈向解开集成复杂性的坚实一步。企业架构师需要了解四种规范化模型技术 并确定哪一种最适合他们的项目。

规范化数据建模，对于定制应用程序、数据仓库或 MDM 解决方案，因为数据在各处都有相同定义，因此消除了数据在系统范围内运行时对数据转换的需求。例如，数据实体“平均账户余额”在所有数据仓库表中有相同的定义。

规范化交换建模，这是一种用于精益和灵敏数据映射分析和设计的技术，使用专为特定行业（银行、电信、保险）和商业领域（财务、人力资源、制造、销售）定制的逻辑数据模型和业务术语表。

规范化物理格式，用于极端松散的配对，例如在 B2B 的语境中。规范化对象是一条“消息”——通常是 XML，但任何标准平面文件都可使用。关键在于消息定义相对稳定，并包括一个具体的业务流程环境。

规范化业务对象，用于使复杂对象以序列化的方式在应用程序之间通过，如发票对象会通过订单输入、履行、交付和开票等流程。针对于此的一种现代化解决方案是动态 数据服务可在 Informatica 的集成平台上实施。

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