根據(jù)調(diào)查商業(yè)分析公司一項(xiàng)最新調(diào)查表明，隨著商業(yè)智能(BI)軟件程序規(guī)模和范圍的擴(kuò)大，和比以往任何時(shí)候有更多的普通商業(yè)用戶在創(chuàng)建報(bào)表，企業(yè)越來越擔(dān)心商業(yè)智能(BI)項(xiàng)目上數(shù)據(jù)整合所面臨的挑戰(zhàn)。

調(diào)查商業(yè)分析公司成員在3月的民意調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)整合的挑戰(zhàn)是困擾著商業(yè)智能(BI)項(xiàng)目的兩個(gè)最大的問題。研究還表明軟件購買者想要商業(yè)智能(BI)應(yīng)用系統(tǒng)與企業(yè)使用的來自于像Oracle公司和SAP公司這樣的供應(yīng)商的應(yīng)用系統(tǒng)可以很容易地進(jìn)行整合。

共有44%的受訪者表示數(shù)據(jù)整合將是他們今年在商業(yè)智能(BI)相關(guān)方面的最大挑戰(zhàn)。相比去年只有23%的受訪者認(rèn)為數(shù)據(jù)整合是困境來說有大幅的增長。

為了了解更多，AthenaITSolutions公司的創(chuàng)始人RickSherman提供一些答案。Sherman解釋了為什么數(shù)據(jù)整合是商業(yè)智能(BI)從業(yè)者的意識(shí)中最為關(guān)心的問題，并給出了一些如何克服一些最緊迫的數(shù)據(jù)整合的挑戰(zhàn)的小技巧。以下是一些談話摘錄：

我們的最新調(diào)查結(jié)果顯示關(guān)注與商業(yè)智能(BI)應(yīng)用系統(tǒng)有關(guān)數(shù)據(jù)整合問題的企業(yè)數(shù)量在急劇上升，在這個(gè)市場(chǎng)上，發(fā)生了什么新的事情從而導(dǎo)致了這樣的關(guān)注呢?

RickSherman：我認(rèn)為新情況的事實(shí)是數(shù)據(jù)整合這一問題更明顯了，而且比起以往的任何時(shí)候，有更多的人能接觸到商業(yè)智能(BI)或正嘗試著做報(bào)表、分析和商業(yè)智能(BI)。問題本身并不是新的，而是因?yàn)樵絹碓蕉嗟娜巳ッ鎸?duì)它們才讓問題更加明顯。另一點(diǎn)從商業(yè)用戶的背景來看，是他們起先從已有的操作系統(tǒng)單一的數(shù)據(jù)源進(jìn)行報(bào)表和分析。在這種情形下，即使可能存在數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題，但是他們不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，因?yàn)樗麄儚囊粋€(gè)數(shù)據(jù)源中得到數(shù)據(jù)。一旦你開始做真正的商業(yè)智能，你就需要從其它的應(yīng)用系統(tǒng)中得到數(shù)據(jù)，而那就是你開始遭遇到更多的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題和更多的數(shù)據(jù)整合問題。它就像從散步到慢跑再到奔跑。而接下來我們回到很多人在數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能(BI)早期所遇到的問題，在數(shù)據(jù)的中心對(duì)來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合是很難的。

它難在什么地方?

Sherman:它的難處不是因?yàn)閿?shù)據(jù)的訪問和獲取的問題。它難在大多數(shù)公司或多或少的在產(chǎn)品列表的不一致、客戶名單的不一致和人們?cè)诓煌牟块T之間使用不同的度量或關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)上存在問題。所有這一切都?xì)w于數(shù)據(jù)整合的范圍，而且很多與人們?cè)趯?duì)事情的定義上達(dá)成一致和解決如何制作一致的產(chǎn)品列表、客戶名單和員工名單有關(guān)。只要你開始從不同的地方收集數(shù)據(jù)那就需要數(shù)據(jù)整合。使數(shù)據(jù)前后一致和使它有效是最困難的。我想我們?cè)谑虑榈木奂胁]有造成一個(gè)新的問題，而是讓更多的人接觸到了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)一致性的問題。