在当今数字化时代，信息系统已成为企业运营的神经中枢，其高效运作依赖于对海量数据的整合与利用，随着数据量的激增和种类的多样化，如何在复杂信息系统中有效整合与利用数据成为了一个亟待解决的问题。
问题阐述： 在面对多源、异构、高维度的数据时，如何确保数据的一致性、准确性和时效性？如何设计高效的数据处理和存储机制，以支持复杂查询和实时分析？如何通过数据挖掘技术，从海量数据中提取有价值的信息和知识，为决策提供支持？
回答： 针对上述问题，可以采取以下策略：采用统一的数据模型和标准，对数据进行清洗、转换和整合，确保数据的一致性和准确性，利用分布式计算和大数据处理技术，如Hadoop、Spark等，提高数据处理和存储的效率，结合数据仓库和OLAP技术，支持复杂查询和实时分析，运用数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等，从海量数据中提取有价值的信息和知识，建立数据治理框架，确保数据的合规性和安全性，为决策提供可靠的数据支持，通过这些策略的实施，可以在复杂信息系统中有效整合与利用数据，提升企业的竞争力和运营效率。
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