數據治理是指在整個數據生命周期中，對數據進行規范管理和有效應用的過程，包括數據質量管理、數據安全管理、數據集成、數據流程管理等方面。在數據治理中，數據集成和應用模式的演進是非常重要的議題，下面我們來詳細分析一下。

首先，數據集成在數據治理中具有重要地位。隨著企業規模和業務數據的不斷擴展，數據來源多樣化、數據格式異構化的情況下，數據集成變得尤為重要。傳統的數據集成方式往往是基于批處理的ETL（Extract, Transform, Load）過程，但這種方式在面對大規模數據和實時數據處理需求時顯得力不從心。隨著大數據技術的成熟和發展，數據集成逐漸演進到了以流式處理為基礎的實時數據集成模式，能夠更加靈活、高效地處理數據，確保數據的實時性和準確性。

其次，應用模式的演進也對數據治理產生了深刻影響。隨著云計算、容器化、微服務等新技術的興起，傳統的單體應用逐漸被分布式、微服務化的應用模式所替代。這種變化意味著數據的存儲和處理方式發生了根本性的改變，需要更加靈活、可擴展的數據治理方案來支撐這種新型應用模式。同時，隨著人工智能、機器學習等技術的廣泛應用，數據的價值挖掘和應用需求也發生了巨大變化，對數據治理提出了更高的要求。

因此，針對數據集成和應用模式的演進，企業需要從多個方面進行應對。一方面，需要采用先進的數據集成技術和工具，例如流式數據處理系統、實時數據同步平臺等，來滿足企業對數據實時性和準確性的需求。另一方面，需要建立完善的數據治理平臺和流程，確保數據的安全、合規和質量，同時配合新型應用模式的需求，提供滿足其特點的數據服務和支持。

綜上所述，數據治理中數據集成和應用模式的演進是一個持續發展的過程，需要企業不斷審視自身的數據治理需求和挑戰，進行技術和流程的更新和優化，以滿足數據日益增長和變化的需求。只有通過不斷地演進和創新，企業才能更好地應對數據治理的挑戰，實現數據的最大化價值和持續創新。