數(shù)據(jù)集成是商業(yè)智能（BI）流程的關(guān)鍵組成部分，可將來自多個源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并將它們合并到數(shù)據(jù)倉庫以作分析。不過，對于BI數(shù)據(jù)集成策略，數(shù)據(jù)管理分析師提醒從業(yè)者不可掉以輕心;一旦設(shè)計執(zhí)行不得當(dāng)，策略很容易就會出現(xiàn)漏洞。

　　美國Intelligent Solutions咨詢公司的總裁Claudia Imhoff說，數(shù)據(jù)必須及時上傳到數(shù)據(jù)倉庫為BI計劃所使用，若時機(jī)不當(dāng)，所有的工作就會毀于一旦。由于有些用戶需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時處理，這就要求BI和數(shù)據(jù)集成團(tuán)隊充分理解企業(yè)的BI需求。

　　Imhoff提到，數(shù)據(jù)質(zhì)量非常重要，對不良數(shù)據(jù)進(jìn)行校對與清理不應(yīng)該只是BI數(shù)據(jù)集成流程的專有功能�！板e誤無處不在，我們需要找出它們的來源�！敝挥羞@樣，我們才能從一開始就預(yù)防源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)錯誤。實際上，合并錯誤數(shù)據(jù)本來就是數(shù)據(jù)集成和BI專家們工作的一部分，所以出了紕漏他們是要負(fù)責(zé)任的。她說：“我們需要讓員工明白，他們的任務(wù)不僅僅是做一個傳輸者�！�

　　Gartner分析師Ted Friedman認(rèn)為，BI數(shù)據(jù)集成存在的最大問題就是人們對數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)注度不夠�！拔乙呀�(jīng)從事數(shù)據(jù)集成工作超過十年之久了，但還是要花很多精力去說服企業(yè)，讓他們了解BI的作用和價值，使他們接受并信任自己的BI決策，這主要是由于他們還沒找到正確的方法保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量�！�

　　Friedman說，對于“倔強(qiáng)”的企業(yè)，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的負(fù)面影響不僅僅在于BI方面，但糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量絕對是BI項目獲得成功實施的主要障礙之一。企業(yè)在將信息載入到數(shù)據(jù)倉庫的過程中，從頭到尾都忽視數(shù)據(jù)的質(zhì)量、發(fā)現(xiàn)問題后也不采取任何減緩措施就會造成這樣的局面。

　　James Kobielus曾在Forrester公司擔(dān)任分析師，今年初跳槽到了一家技術(shù)供應(yīng)商。他指出，數(shù)據(jù)質(zhì)量方面的失誤已經(jīng)成了BI數(shù)據(jù)集成工作中普遍存在的問題。

　　Kobielus曾說過：“企業(yè)總以為把后臺應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫以后，不需要做任何清理、匹配、融合或者轉(zhuǎn)換工作就可以直接使用。”這樣一來，公司總會碰到各種各樣出其不意的問題。例如，“同一個名下出現(xiàn)六條記錄，沒人知道哪條才是正確的�！�

　　BI數(shù)據(jù)集成的影響力不可小覷

　　Baseline Consulting公司的創(chuàng)始人之一Jill Dyche稱，還有一個造成數(shù)據(jù)不一致而產(chǎn)生負(fù)面影響的原因，就是企業(yè)內(nèi)部對記錄系統(tǒng)結(jié)構(gòu)存在分歧。打個比方，工作人員無法確定哪一個交易系統(tǒng)應(yīng)該用作客戶地址信息源。這樣的爭論通常涉及“地址”的定義——在各不相同的情況下，到底以客戶的賬單地址為準(zhǔn)？還是送貨地址？抑或是公司地址？

　　Dyche說：“就這樣，論戰(zhàn)相繼而發(fā)，于是業(yè)務(wù)人員開始懷疑BI團(tuán)隊對于正確數(shù)據(jù)的理解及傳輸能力。然后，有人就會建議干脆把全部信息丟進(jìn)一個數(shù)據(jù)庫里，可業(yè)務(wù)人員又不愿意這么做�！�

　　9sight Consulting公司的創(chuàng)始人Barry Devlin認(rèn)為，在制定BI數(shù)據(jù)集成的策略與方案過程中，員工不會造成什么太大的失誤�！八麄兪菢I(yè)務(wù)團(tuán)隊中一個特殊的群體，擁有多年的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗，對數(shù)據(jù)理解頗深;他們是十足的專家和達(dá)人。”因此，對于數(shù)據(jù)如何進(jìn)行集成、怎樣生成高效的BI應(yīng)用程序，他們擁有最佳決定權(quán)。

　　Devlin說，盡管如此，IT部門員工在大多數(shù)時候不僅負(fù)責(zé)實施工作，還需要改進(jìn)數(shù)據(jù)集成方案。在Devlin看來，雖然IT專業(yè)人士可能對企業(yè)數(shù)據(jù)有著很好的理解，但他們還不能稱其為真正的專家。他說，使這兩個團(tuán)隊聯(lián)合起來共同完成BI數(shù)據(jù)集成困難重重，卻別無選擇。

　　Imhoff稱，目前一些企業(yè)對BI毫無經(jīng)驗可言，也不具備滿足BI項目數(shù)據(jù)集成需求的能力，卻急于達(dá)成目標(biāo)，制定出不切實際的計劃。然而，對數(shù)據(jù)進(jìn)行集成并上傳到數(shù)據(jù)倉庫這一流程占據(jù)了整個BI項目60%到80%的工作量。如果一個項目團(tuán)隊想要一次完成所有的工作，那么他們不久后就會以失敗告終。她認(rèn)為這樣的趨勢正在愈演愈烈，于是告誡道：“不要指望一口吃成一個胖子�！�

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本文標(biāo)題：數(shù)據(jù)質(zhì)量：BI集成策略的最大“攔路虎”

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