IDC 通过企业数据集成扩大机会、降低风险：市场动荡时期的制胜之道

白白白白白白白白白白白白通过企业数据集成扩大机会通过企业数据集成扩大机会通过企业数据集成扩大机会通过企业数据集成扩大机会、、、、降低风险降低风险降低风险降低风险：：：：市场动荡时期的制胜之道市场动荡时期的制胜之道市场动荡时期的制胜之道市场动荡时期的制胜之道由Informatica赞赞CarlW.Olofson年月20095观观观观观观观观IDC在经济形势动荡和市场竞争加剧的时期，企业由于决策失误所付出的代价会倍增。错过一个市场机会就会让企业倒闭的风险增加一分。每个公司都积极实施最大程度地提高企业效率和盈利能力的实践和措施。在这种境况下，每笔支出要目的明确，每次抉择要精准细致，这都很重要。因此，只有对实践活动和技术进行投资，并确保每步都选择明确，且每项开支都具有最高回报的企业，才能在这样艰难的时期得以生存和发展。企业的成功取决于吸引和维护客户关系、降低风险、确保合规和精简业务流程。这样做就需要综合、一致、准确和及时的信息支持。一般情况下，驱动IT系统的数据是在没有规划、没有控制且不明确哪种数据是实效和最能精准体现企业状况的情况下被迁移的。企业并没有针对数据的模糊性和冗余而采取适当的防范措施，从而使企业面临诸如会计差错、欺诈、违规和内部渎职的风险。在没有适当的技术、流程和人员的情况下，对于IT机构而言，实施数据的访问、处理和交付的成本和风险都会非常高。此外，由于企业缺乏其所需的数据和信息，将会面临成本昂贵且低效的流程、错失销售机会和客户流失的代价。每天，我们都会读到有些企业由于运营低效导致诸如货物库存过多、客户产品需求无法满足、不能满足客户最新需求（导致失去持续性业务）、员工过度加班等等结果而倒闭。这些情况枚不胜举，您还可以看到更多类似结果。为使企业管理层和其他用户能够制定睿智和实时的业务决策，并使企业运营与当前业务状况相互呼应，企业必须：
构建和实施一个具扩展性的框架，来支持整个企业的政策和程序，确保企业所有的运营系统都运行一致和最新的数据，同时确保决策者们能够访问所需信息来制定最优的策略。
依据这些政策和程序，建立数据集成和管理的最佳实践
与了解、支持和推广这些政策的提供商合作，采用其标准化数据集成平台来实施这些政策关关关关关关关关关关关关白白白白白白白白白白白白白皮书剖析了企业由于缺乏必要的架构、战略、技术以及最佳实践，致使整个企业数据无法集成和管理所面临的问题。它解析了目前商业环境下不同类型的数据集成活动，提升企业业务和IT运营效率的战略和解决方案；探讨了采用集成能力中心（ICC)来作为组织模式，利用人际技能、标准以及程序来缩减业务成本所带来的好处；研究了采用一个数据集成平台来取代高成本、高风险的手动编程及一次性工具，为整个企业提供及时、精确和一致性数据；调查了一些已采用Informatica数据集成平台的企业情况，通过案例分析具体地剖析一位企业用户实施集成能力中心的成功经验。全全全全：5SpeenStreetFramingham,MA01701USA电电：508.872.8200传传：508.935.4015©2009IDC情情情情情情情情情情情情情情情情问问问问问问问问：：：：企企企企企企企企企企企企企企企企企企企企企企企企大多数企业将数据视为公司资产，但往往低估了真正有效管理业务，其对数据在持续性管理和协调的需求程度。随着企业内外部数据量的迅猛增长和信息日益分散，管理者常常不知道如何在需要数据时找到其所需数据；从而无法全面了解业务状况，不能甄别数据的实时有效性、解决数据不一致性和数据冲突。当需要采集数据来支持决策、数据在不同应用之间载入或实时协调运营数据时，通常很少或没有协调和再次利用现有技能、技术和最佳实践，而通过狭义的项目定义和独立执行方式来进行项目实施。极少考虑利用已完成的项目工作来确保其他项目质量或企业数据一致性。当数据出现不一致时，更少去考虑寻求系统化解决方法和避免将来出现类似情况，来确保相关性数据的应用能够发挥作用。结果，信息孤岛左右了局面，IT成本迅速增加，并且信息摩擦导致决策错误和业务流程低效。在这种情况下，IT行业呈现出种类繁多的集成项目以应对这些问题。
数据仓库：从众多系统中提取数据，并载入一个可用于报告、分析，或商业智能的通用数据存储器
数据迁移：转换或合并现有系统的数据，而成为正在实施中新系统的格式和结构
主数据管理（MDM）：为客户、产品、供应商等类型的主数据创建一个单一视图中央登记薄或数据中心
数据同步：确保一组应用或数据库中数据的实时一致性
B2B数据交换：对客户/合作伙伴/供应商数据进行跨企业整合
信息生命周期管理（ILM）：支持和管理数据库存档、测试数据管理、数据隐私和应用弃用
云计算数据集成：集成使用SaaS应用的公司内聚存的数据为了使这些方案成功且成本效益显著，必需采用能够确保方案定义明确、具有预测性和相互支持的战略。其所面临的挑战是：1.在不参考以往项目经验并不断实施新项目时，有可能出现大量的重复性工作，以及不必要的工具和培训支出2.在以手动编码而不使用经过验证工具所形成的项目上，上述问题的情况会变得更加严重。此类项目实施时，往往不参考经过验证的数据集成方法和技术，从而导致易产生差错的程序，需要采用大量的测试和纠正措施，且需要反复试验不断摸索。此外，数据定义和集成需求随时间而变化，而此类项目在设计上是不能做相应的更改，因此维护成本极高。通常，此类项目的相关文件备案极少，当编码人员被调走，并由其他人员接手集成工作，将会造成更多的问题。3.随着数据在不同应用数据库间载入，或移入报告或决策支持工具，在不同时期来自不同数据源的类似数据的激增可能会造成混淆局面，不清楚哪些数据在解析如客户、库存等特定对象时才是最新的或最可靠的。©2009IDC#21739334.随着未使用或不经常使用的数据在关键性业务应用数据库中的不断积累，会出现数据迁移加剧、性能退化和运营成本增加的现象。按照服务级别协议的规定来维持系统的运行是非常困难的。5.随着不同数据集成项目的累积，以及数据源定义和要求的变化，企业无法借助现有工具、数据定义和技术等方面支持，而需要不断承担这些集成项目的维护成本。6.随着业务应用外包给SaaS服务商情况的激增和普及，企业与服务外包商之间的集成需求也相应地增加了。这些问题会造成大量的资金浪费、导致决策制定的混乱和不确定性，因缺乏数据或无效数据的影响而导致业务决策出现重大风险，经历不必要的无效商业运作，或由于缺乏及时、相关或一致的信息的支持而错失市场良机。以这种方式经营的企业实际上都在黑暗中摸索。在经济强劲增长的情况下，这可能是有所增长和显著增长之间的差距；但是在如目前（2009年－2010年）经济困难的状况下，这可能是成功与崩溃的差距表现。解解解解解解解解解解解解解解解解：：：：战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战战运作企业业务的计算机都涉及管理数据或由数据驱动的应用软件。这表示涉及业务的每项自动化活动都能够通过适当的数据集成管理来进行跟踪、协调和整体化。然而，在对这些年的定期调查和行业研究结果进行对比分析，IDC公司发现IT经理往往低估至少一半的其企业数据库的数量，这还没有包括用于应用开发或测试的数据库数量。被忽视的大多数数据库通常是作为套装应用程序的一部分，为特定目的而建造的数据库或内嵌式数据库。他们一般都部署在业务线（LOB）上。IDC公司知道一些企业仅仅为了识别和分类所有支持诸如MDM等战略规划的运营数据库就花费了一年，或甚至更多的时间。除了可视化数据库数据之外，还有许多应用程序在内部数据库里管理数据，必须通过API来访问数据存储器。这种数据也需要随时的协调和集成。信息系统中也有可管理和复用的结构化数据；以及个人电脑和文件服务器上越来越多的非结构化数据（PDF、XLS、DOC等）。总而言之，每个企业都有类别丰富的数据源，涵盖外部管理数据库、内部管理嵌入式应用数据库和数据存储器、非结构化SaaS提供商和结构化信息处理，所有这些数据源构成了应予管理的企业资产，并可以被再次利用来提升企业运作的可靠性和效率。每种数据源都有可挑选的数据，适用于在业务和战略两个层面来更好地协调运营、减少差错、消除冗余和完善决策。这意味着大多数的企业拥有大量未被利用的资源，企业可以调用这些资源来增强运营效率，并为从基层员工到公司管理层的每位员工提供决策支持。未能充分利用这些数据可能会导致灾难性后果。最近几个月以来，到处都是关于公司依靠数据提升经营效率的新闻。特别是零售行业的公司，在此次经济危机下他们是如何分成为两个不同的阵营。一方维持盈利能力（尽管盈利水平较低），而另一方在不知不觉中就破产倒闭了。两种不同结局之间的主要差别在于他们各自协调、分析和重新规划数据的能力。由于零售业公司处于此次危机的前沿，他们是首批面临存亡命运挑战的企业，但应该明确这种状况是每个行业每个公司都必须认真对待的，危机中没有谁能够独善其身。最最最最最最最最最最最最最最最最：：：：集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集集（（（（ICC)当数据集成项目在企业内部的信息孤岛中实施时，由于项目之间互不相关，采用不同的人员、流程和技术，会导致费用高昂和效率低下的结果。最佳实践经验表明渐进的方式4#217393©2009IDC效果最好，即以一系列实际数据集成项目为基础，每个项目凭借其自身能力产生价值；并依照企业数据集成战略规划，在以往项目的基础上构建每个项目。大多数企业始终都有各种战略性数据集成项目在进行之中。然而，他们经常由不同的小组，使用不同的工具来实施（通常包括缺乏规范、灵活性和任何数据质量概念的手动编码程序）；反复重复相同的数据分析和建模。最佳实践方法是建立由一个协调小组定义和指导的标准化技术和程序。该小组在一些项目中负责监督；另外一些项目中负责实施数据集成，并通过一个核心数据集成工具来收集结果模型单一元数据库转化。这样的小组有时被称为数据集成的卓越中心（COE)，也被称为集成能力中心（ICC）。ICC与各个经营部门或业务部门合作，识别和区分可疑数据，确定数据迁移和转换方式，建立数据质量保证和措施，保存定义以便在后续项目中再次使用。随着数据目录的增加，就能够方便地识别并将企业数据用于更多的战略性目的。随着数据的迁移，转化、合并和载入如应用数据库、经营数据存储器（ODS）、数据仓库、数据集市等各类目标中，ICC会尽力识别关键领域的确切数据、数据主权（如适用）和寻找解决数据冲突和模糊性的规则。作为中央协调机构，ICC能够确保消除误导或矛盾数据，追溯用于报告和规划的数据源，这对于遵循规章和良好的企业监管而言是一项非常重要的能力。数数数数数数数数集集集集集集集集数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数数这种数据集成管理战略方法的关键要素是挑选一个标准数据集成平台。理想状态的是在单一元数据框架的引导下，可以良好地整合技术，并适用于各种集成需求。支持这些业务目标的技术至少需要包括：
数据建模
数据存取组件：包括支持结构化、半结构化、甚至非结构化数据源的代理程序、连接程序及驱动程序
普通数据转化规则定义
批量（提取、转化、加载或ETL）数据迁移
动态（由数据源变化驱动的选择性转化子集复制或发布）数据迁移
数据质量、剖析、清理及身份匹配
管理非运营性及非生产性数据的数据归档、构造子集、数据掩蔽
在概念（业务）、逻辑（设计）和实际（实施）层面上对支持语义和结构元数据的这些工具进行的普通元数据管理由于这些技术需要一定程度的互操作性，并可随着时间推移实现兼容，因此从理想状态而言，尽管这并不是要求，但是它们应是同一家供应商的技术。而且，必须确保相关的安全政策被纳入这些工具的使用中。以便在数据迁移时，遵守适当的存取限制。例如，禁止没有获得查看员工数据库数据许可的个人在其他数据库或报告中查看此类数据。另一挑战是确保目前所集成的数据在其整个生命周期内－从测试、归档到弃用－得到管理和可以管理。甚至单个、孤立的数据都有信息生命周期管理（IL