数据技术中的数据集成和数据转换问题是管理者在信息化建设中经常遇到的挑战。数据集成是指将不同来源、不同格式的数据整合到一个统一的数据存储中，而数据转换是指将数据从一个格式或结构转换为另一个格式或结构。要应对这些问题，管理者可以采取以下方法：
确定清晰的数据集成目标和需求：在进行数据集成和转换之前，首先需要明确数据集成的目标和需求，包括需要整合的数据来源、整合后的数据应用场景等。
选择合适的数据集成工具：市面上有很多数据集成工具，如Informatica、Talend、Pentaho等，管理者需要根据实际情况选择适合自己企业的工具。
制定规范的数据转换流程：建立规范的数据转换流程，包括数据清洗、数据整合、数据转换等环节，确保数据转换的准确性和完整性。
建立数据质量管理机制：数据质量对于数据集成和转换至关重要，建立数据质量管理机制，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等环节。
采用自动化工具和技术：利用自动化工具和技术来实现数据集成和转换的自动化，提高效率和降低错误率。
进行持续的监控和优化：数据集成和转换是一个持续的过程，管理者需要不断监控数据集成和转换的效果，并进行优化和改进。
例如，某公司在进行ERP系统与供应链管理系统的数据集成时，遇到了不同系统数据格式不一致的问题。他们通过选择了Talend作为数据集成工具，并制定了清晰的数据转换流程，最终成功实现了数据集成和转换，提高了数据的准确性和可用性。
综上所述，管理者在应对数据技术中的数据集成和数据转换问题时，需要明确目标和需求，选择合适的工具，建立规范流程，注重数据质量管理，采用自动化技术，并进行持续的监控和优化。