BI決策分析系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合有何意義
在數(shù)聚股份看來,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合是bi決策分析系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分,可將來自多個源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行整合,并將它們合并到數(shù)據(jù)倉庫以作分析。不過,對于bi決策分析系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合策略,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決策分析系統(tǒng)所使用,若時機不當(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)進行實時處理,這就要求BI和數(shù)據(jù)集成團隊充分理解企業(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。“錯誤無處不在,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決策分析系統(tǒng)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。“我已經(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?!?/p>
Friedman說,對于“倔強”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決策分析系統(tǒng)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?!?/p>
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一個數(shù)據(jù)庫里,可業(yè)務(wù)人員又不愿意這么做?!?/p>
9sight Consulting公司的創(chuàng)始人Barry Devlin認(rèn)為,在制定bi決策分析系統(tǒng)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。“他們是業(yè)務(wù)團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人?!币虼?,對于數(shù)據(jù)如何進行集成、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,使這兩個團隊聯(lián)合起來共同完成bi決策分析系統(tǒng)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,卻急于達成目標(biāo),制定出不切實際的計劃。然而,對數(shù)據(jù)進行集成并上傳到數(shù)據(jù)倉庫這一流程占據(jù)了整個bi決策分析系統(tǒng)60%到80%的工作量。如果一個項目團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?!?/p>