将多个数据库数据采集并融合，或者分析，剔除不需要的数据，展示所需要的数据。或者将来自多个传感器的信息和人机界面的观测事实进行信息融合．提取需要信息数据，并在推理机作用下．将信息数据与知识库中的知识匹配。

1）监控数据汇集。监控数据的汇集，包括对已有的监控系统，通过系统接口或其他介入方式进行抓取，还没有使用监控系统进行统一数据采集和管理的设备进行数据采集，重点解决不同设备的接入和不同结构协议数据的解析。

2）异构数据融合。采集回来的数据进行分类和标准化处理，以统一标准格式进行存储，并对不同类别的监控数据建立关联模型，形成关系映射。

3）智能数据分析。使用机器学习算法对部分监控数据进行分析学习，逐渐建立关键系统的故障模型和风险评估模型，如建立机房温度场变化模型、关键系统网络流量模型等，并通过事件关联性分析对不同类别的故障做出综合判断，对未来智能故障分析和风险评估形成支撑。