数据集成的五大最佳实践

日期: 2011-10-27 作者:Mark Brunelli翻译:沈宏 来源:TechTarget中国 英文

根据TechTarget的2011年读者调查,随着“大数据”和越来越多的公司对实时商业智能(BI)需求的不断上升,大约40%的数据管理员认为数据集成项目将成为他们今年面对的最高挑战。   为了帮助大家解决这一难题,TechTarget记者采访了两位资深业内人士:数据虚拟化和云集成公司Queplix的首席技术官Steve Yaskin,以及Gartner分析公司的研究主任Bill Gassman,我们一同探讨确保整合成功的最佳途径有哪些。以下是他们提供的数据集成的五大最佳实践:   1.确保集成的数据是清晰可见的。电气和电子工程师学会(IEEE)最近的一项研究发现,典型的数据集成项目会将超过40……

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根据TechTarget的2011年读者调查,随着“大数据”和越来越多的公司对实时商业智能(BI)需求的不断上升,大约40%的数据管理员认为数据集成项目将成为他们今年面对的最高挑战。

  为了帮助大家解决这一难题,TechTarget记者采访了两位资深业内人士:数据虚拟化和云集成公司Queplix的首席技术官Steve Yaskin,以及Gartner分析公司的研究主任Bill Gassman,我们一同探讨确保整合成功的最佳途径有哪些。以下是他们提供的数据集成的五大最佳实践:

  1.确保集成的数据是清晰可见的。电气和电子工程师学会(IEEE)最近的一项研究发现,典型的数据集成项目会将超过40%的时间花在发现上,即清查组织内数据存储的过程上。

  这就是为什么Yaskin会认为:考虑使用自动化的数据发现和数据字典管理工具是一个好主意,如Queplix和其他厂商提供的工具。Yaskin说,最重要的就是在开始任何数据集成项目计划之前,获得数据源的可视性。

  “在很多时候,我们看到客户,尤其是大型企业,他们有像SAP或Oracle那样大的系统,而且这些系统已经使用多年。随着时间的推移,业务拥有者对这些数据来源的背后究竟是怎么回事,已经没有完整的清晰理解,”Yaskin说:“获得这些对象的即时可视性,是第一个大步。”

  2.用流程控制数据质量。软件供应商越来越多地把数据集成功能捆绑进数据质量工具。Gartner公司的分析师预测,数据集成和数据质量工具的市场最终会合并成一个,这一趋势反映了确保数据质量流程与数据集成计划进行合并的重要性。

  尽管客户对捆绑集成和质量工具的需求不断增长,许多公司仍然否认他们的信息产品销售惨淡。

  “在他们能够以一种有目的的方法将一个或多个系统的数据集成起来之前,他们仍将不得不对数据进行清洗,” Yaskin说:“数据处于什么状态。数据之间存在什么偏差?什么是空值?什么是日期范围?什么是数据启发?”

  3.形成一个数据集成卓越中心。根据Gartner公司的调查,推出数据集成计划的公司可以获得巨大的收益,即通过一个小团队的共同努力推动项目前进。分析师表示,在理想情况下,这个小团队的成员将包括:来自技术方面的人员,知道如何使用集成工具;业务用户,基于新集成的数据运行分析报告;和公司决策者,即信息消费者。

  “有组织战略或某种能力中心去真正保证战略的延续,确保技能的传递,以及确保雇员离职后的连续性,”他说。

  4.与云集成公司打交道时,要保留对信息的控制权。像Queplix这样的云数据集成和数据虚拟化厂商随处可见。他们包括Dell Boomi,Composite Software,Informatica,还有长长的一个清单。正在考虑与这些公司进行合作的企业应该仔细再仔细地检查他们的数据管理策略。

  “有一点是要确保的:你必须知道谁拥有你的数据,”Gassman说:“因为如果你把数据转交给第三方,接下来出现第三方倒闭或者你想更换供应商,这时你就需要确保这种改变是很容易做到的。”

  5.寻找适合企业用户的工具。数据集成问题不只是IT部门的问题。不断增长的普通企业用户通过所谓的自我服务的商务智能(BI)和分析应用程序卷入进来。组织是否正在寻求通过数据虚拟化或更传统的数据集成方式来组合信息,专家们说,寻求通过可视化的用户界面和拖拽模板来帮助企业用户的工具总是好的。

  “这样一来,每当业务部门需要一种新的组合对象并在该对象上运行BI工具或运行报表时,他们就不再需要IT部门的帮助,”Yaskin说。

翻译

沈宏
沈宏

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