資料質量：BI整合策略的“攔路虎”

【IT168資訊化】資料整合是商業智慧(BI)流程的關鍵組成部分，可將來自多個源系統的資料進行整合，並將它們合併到資料倉儲以作分析。不過，對於BI資料整合策略，資料管理分析師提醒從業者不可掉以輕心;一旦設計執行不得當，策略很容易就會出現漏洞。

　 　美國Intelligent Solutions諮詢公司的總裁Claudia Imhoff說，資料必須及時上傳到資料倉儲為BI計劃所使用，若時機不當，所有的工作就會毀於一旦。由於有些使用者需要對資料進行實時處理，這就要求BI 和資料整合團隊充分理解企業的BI需求。

　　Imhoff提到，資料質量非常重要，對不良資料進行校對與清理不應該只是BI資料整合流程的 專有功能。“錯誤無處不在，我們需要找出它們的來源。”只有這樣，我們才能從一開始就預防源系統的資料錯誤。實際上，合併錯誤資料本來就是資料整合和BI 專家們工作的一部分，所以出了紕漏他們是要負責任的。她說：“我們需要讓員工明白，他們的任務不僅僅是做一個傳輸者。”

　　Gartner 分析師Ted Friedman認為，BI資料整合存在的最大問題就是人們對資料質量的關注度不夠。“我已經從事資料整合工作超過十年之久了，但還是要花很多精力去說服 企業，讓他們瞭解BI的作用和價值，使他們接受並信任自己的BI決策，這主要是由於他們還沒找到正確的方法保證資料的質量。”

　　Friedman說，對於“倔強”的企業，資料質量問題的負面影響不僅僅在於BI方面，但糟糕的資料質量絕對是BI專案獲得成功實施的主要障礙之一。企業在將資訊載入到資料倉儲的過程中，從頭到尾都忽視資料的質量、發現問題後也不採取任何減緩措施就會造成這樣的局面。

　　James Kobielus曾在Forrester公司擔任分析師，今年初跳槽到了一家技術供應商。他指出，資料質量方面的失誤已經成了BI資料整合工作中普遍存在的問題。

　　Kobielus曾說過：“企業總以為把後臺應用程式中的資料匯入資料倉儲以後，不需要做任何清理、匹配、融合或者轉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，“同一個名下出現六條記錄，沒人知道哪條才是正確的。”

　　BI資料整合的影響力不可小覷

　 　Baseline Consulting公司的創始人之一Jill Dyche稱，還有一個造成資料不一致而產生負面影響的原因，就是企業內部對記錄系統結構存在分歧。打個比方，工作人員無法確定哪一個交易系統應該用作客 戶地址資訊源。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?還是送貨地址?抑或是公司地址?

　　Dyche說：“就這樣，論戰相繼而發，於是業務人員開始懷疑BI團隊對於正確資料的理解及傳輸能力。然後，有人就會建議乾脆把全部資訊丟進一個資料庫裡，可業務人員又不願意這麼做。”

　 　9sight Consulting公司的創始人Barry Devlin認為，在制定BI資料整合的策略與方案過程中，員工不會造成什麼太大的失誤。“他們是業務團隊中一個特殊的群體，擁有多年的資料處理經驗，對 資料理解頗深;他們是十足的專家和達人。”因此，對於資料如何進行整合、怎樣生成高效的BI應用程式，他們擁有最佳決定權。

　　 Devlin說，儘管如此，IT部門員工在大多數時候不僅負責實施工作，還需要改進資料整合方案。在Devlin看來，雖然IT專業人士可能對企業資料有 著很好的理解，但他們還不能稱其為真正的專家。他說，使這兩個團隊聯合起來共同完成BI資料整合困難重重，卻別無選擇。

　　Imhoff 稱，目前一些企業對BI毫無經驗可言，也不具備滿足BI專案資料整合需求的能力，卻急於達成目標，制定出不切實際的計劃。然而，對資料進行整合並上傳到數 據倉庫這一流程佔據了整個BI專案60%到80%的工作量。如果一個專案團隊想要一次完成所有的工作，那麼他們不久後就會以失敗告終。她認為這樣的趨勢正 在愈演愈烈，於是告誡道：“不要指望一口吃成一個胖子。”