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关注数据管理的另一个理由

来源：中国商业智能网

2011/10/27 0:00:00

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基本上，当你想到数据整合的时候，你会想到数据，而不是应用程序。在某种程度上，这是因为处理数据的方式往往是分成两步,把数据从一个数据仓库、数据集市，或者此类的东西中取出数据（因此，在提取、转换和加载中有“提取”）,然后做你想做的事情再加载它。

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本文关键字： BI 数据

但它并不是真的如此固定不变，是吗？应用程序与数据创立和使用密切相连。更重要的是,Ovum最近的一项研究发现，良好的数据管理对应用程序的性能表现可能是至关重要的。

Ovum就应用程序的性能和管理问题调查了北美、澳大利亚和英国的146家大型企业的IT执行官。调查指出在数据管理不善和应用程序上出现的问题之间有强大的关系。具体地说，85%的公司抱怨应用程序性能问题,而主要罪魁祸首可以追溯到像缺乏标准化、不完善的归档保存和太多的接口点这样糟糕的数据操作。

研究还发现20-30%的数据是横跨应用程序进行复制的，这增加了应用程序的维护成本，并对数据的整合、同步和保存带来了问题。

“如果底层数据及其管理策略是有缺陷的，那所有提高应用程序管理和交付的努力都是徒劳的―不管应用程序的平台架构有多好，或开发团队如何的高效，”Ovum警告说。

确实，所有这些都不会让人意外。我们都知道当一个应用程序加载或处理太多的数据有问题时会发生什么。我们抱怨在这个问题上浪费了一整天。但它实际上却是一个不会引起太多重视的问题。然而，我想是该多加注意的时候了，特别当企业正从一种应用程序中心的观点转向一种将注意力集中在大数据和分析的数据中心企业时。

企业应该开始思考的另一个问题是：你如何将现有的数据基础设施转换到有计划的适合于数据中心企业的现代需要的一种数据架构中。

有很多的信息是关于数据管理应该是什么―从最佳实践到整合供应商的新产品―但关于如何在不中断业务或消费财富的情况下做出转移的讨论却非常少。

如果你想转移你的数据整合架构（或任何架构），但又不确定如何不割裂或替换任何一个现有部件来完成它，我建议你看看一段来自信息技术研究集团的一位研究分析师AmyKunz的视频“创造一个现实的数据整合策略，”。

目前对大多数数据层的混乱还没有一种快速修补的方法。所以Kunz建议你注重一种短期和长期计划的创设，它将使你稳步移向你所需要的数据整合战略。我喜欢这段视频的地方是她在4分30秒的时间内设法解释如何完成这些，老实说，也是我之所以耐心看完这段视频的原因。

在短期内，她建议你:

识别当前的基础设施引发问题的所在。

为现有的架构存档。

在一种模型架构上决定你的努力方向―联合的，中心辐射型，分布式或一种组合―通过最关键的接口和选择最适合这些需求的模型。

因为82%的企业说整合不是一个独立的项目，你会想识别你可以利用的业务项目作为一种转换数据整合策略的方法。

为整合开发定义标准―最佳实践

但要记住，即使对于短期目标，都在说一种非常缓慢的变化，可能要花几年的时间才能完成，她警告说。因此，长期内，你需要:

朝你选择的模型架构努力。

寻找集成整合的机会。“有时，要修复一项整合最容易的方式是完全重建，但要在思想里有新的模型架构，你可能会用一种重建替换三个有问题的整合―一种容易的方式来简化它，”Kunz说。

通过选择一位体验过糟糕的数据整合引发的问题的，有话语权有影响力的业务赞助者建立主管的支持。

执行你在短期阶段确定的标准。

责编：何先辉

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