商業(yè)智能主動幫助企業(yè)理解無數(shù)的數(shù)據(jù)點、將眾多數(shù)據(jù)庫字段轉(zhuǎn)化為用于推動業(yè)務(wù)的可行信息。但是，并不是每個BI戰(zhàn)略都能如想象中那么成功——往往因為沒有從高質(zhì)量的數(shù)據(jù)入手。

不一致的數(shù)據(jù)可以有許多形式。你可能有一些數(shù)據(jù)階層，就像在威斯敏斯特學(xué)院里我們一些數(shù)據(jù)的案例那樣。當(dāng)你剝開層你會發(fā)現(xiàn)，可以根據(jù)隨時間推移而造成的信息變化方式，確定組織歷史上的關(guān)鍵時刻。在分析我們的籌款數(shù)據(jù)里，我們追溯到13年前并發(fā)現(xiàn)約4個不同的層的數(shù)據(jù)。在每一層中數(shù)據(jù)是完全不同的，就跟不同的副總裁來了又離開了一樣。

對于正在進行的報告和智能需求，這是一個遠(yuǎn)離理想的情況，有可能損壞決策。這里有各種解決方案。

創(chuàng)建轉(zhuǎn)換矩陣

幸運的是，即使有四套不同的代碼和數(shù)據(jù)層，每一層內(nèi)的所有數(shù)據(jù)是一致的。因此，創(chuàng)建一個轉(zhuǎn)換矩陣從各個單獨的層進行數(shù)據(jù)映射，使報告和情報系統(tǒng)使用一個共同的、易于理解的數(shù)據(jù)集。所以一些集成數(shù)據(jù)倉庫的BI系統(tǒng)可以作為配置的一部分。

當(dāng)然，用這種方法有潛在的缺陷：您可能會在每一層內(nèi)遇到前后矛盾的代碼，但你也許可以建立轉(zhuǎn)換矩陣條目來處理這些缺陷，或者你可以在每一層內(nèi)重新編寫不一致的代碼。

清理歷史數(shù)據(jù)

一個潛在的更清楚——但非常困難——處理不一致數(shù)據(jù)的方式是回查歷史數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)清理，以便數(shù)據(jù)從開始到結(jié)束都是一致的。這是一個一次性的努力成果，可以簡化正在進行的報告和智能工作。然而，歷史數(shù)據(jù)的清理也是一項艱巨的任務(wù)，必須格外小心。作為這種努力成果的一部分，你很有可能一直需要在某個地方創(chuàng)建一個轉(zhuǎn)換矩陣。

在威斯敏斯特，我們已經(jīng)結(jié)合了這些方法。由于嚴(yán)重的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、正在進行報告的困難和業(yè)務(wù)流程的挑戰(zhàn)，我們遷移到了一個新的籌款信息系統(tǒng)，最終目標(biāo)是重新編碼并且使我們歷史籌款的所有信息一致。我們的BI戰(zhàn)略包括創(chuàng)建轉(zhuǎn)換矩陣，并且已經(jīng)使我們籌款數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。我們現(xiàn)在與其他地區(qū)的校園一起享受更好的整合機會，帶來改進以及更有效的業(yè)務(wù)流程和報告結(jié)果。

缺少高質(zhì)量的數(shù)據(jù)

許多BI工作有多種用途。你通常要為當(dāng)前的環(huán)境提供一個一目了然洞察能力，可能需要根據(jù)歷史表現(xiàn)，排列當(dāng)前運營。你也想建立預(yù)測模型，它可以幫助你更好地根據(jù)實際歷史表現(xiàn)衡量未來工作的成果。每個目標(biāo)都需要歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)。當(dāng)前數(shù)據(jù)很容易收集——只要它在某個地方能被捕獲。如果沒有，你需要確定一個數(shù)據(jù)位置或者創(chuàng)建一個字段，并制定信息捕獲的流程，然后你必須走出去并捕獲到它。這很容易做到。

然而，歷史數(shù)據(jù)的缺乏對你的BI戰(zhàn)略來說是一個嚴(yán)重的問題。

的確只有兩個辦法可以解決缺少歷史數(shù)據(jù)。對于大多數(shù)的統(tǒng)計模型，在得出任何一種合理的推論之前，都至少需要有三個一致的有充足質(zhì)量的數(shù)據(jù)點——例如，具有三年價值的信息的。如果必要的信息存在，但尚未成為你可操作數(shù)據(jù)庫的一部分，做一個審核——追溯過去并將信息送入適當(dāng)?shù)奈恢谩?/P>

我們現(xiàn)在在威斯敏斯特有一個BI工具可以根據(jù)我們選擇的任何因素。幫助我們預(yù)測學(xué)生的成功——保留。我們愿意考慮參與活動，只要我們發(fā)現(xiàn)有可能在某些活動和學(xué)生的成功之間可能存在一個正相關(guān)關(guān)系。我們有一些學(xué)生活動的紙質(zhì)記錄，但這些活動還沒有成為學(xué)生電子記錄的一部分。為了作為一個標(biāo)準(zhǔn)來使用，我們要追溯具有三年價值的紙質(zhì)檔案，并將信息輸入數(shù)據(jù)庫，然后為BI策略工具創(chuàng)建數(shù)據(jù)點。

伺機而動的BI策略

另外，如果不能創(chuàng)造歷史數(shù)據(jù)，我們可以簡單地等待，直到我們有足夠開始繪制基于信息結(jié)論的數(shù)據(jù)點。這是一個低技術(shù)要求的解決方案，將極大地依賴于必須的時間框架來收集一靠的樣本數(shù)據(jù)集。

雖然這不是沒有高質(zhì)量數(shù)據(jù)，BI工作中任何十二都可能出錯的詳盡清單，請大包記住：許多數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是可以調(diào)整的，無論是通過大量的手動工作或只是在等待收集達到你標(biāo)準(zhǔn)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。