发挥数据的最大价值

1、发挥数据的最大价值 对于那些信息化基础相对完善的企业来说，现在的核心问题不在于数据不够，而是数据太多了，海量且未经筛选的数据散布在各种信息系统中，要把这些数据整合在一起，是一个巨大的挑战。 数据集成的最根本目的是把数据的价值最大程度地发挥出来。 informatica大中国区董事总经理吴韶益 很长时间以来，薛万国一直在考虑如何实现解放军总医院已有的各种计算机应用系统之间的全面整合，以实现信息的共享。作为解放军总医院计算机室主任，他面临着来自医生和医院管理者的不小的压力：担负着救死扶伤使命的医院实际上是一个以数据信息为中心的机构，应用系统庞杂且数据量巨大，还呈现多元化的分布结构，如医生的处方信息

2、、检验科的检测信息、影像科的影像信息、病房的药品信息等等;此外，数据的格式相差也很大，到目前为止还无法通过一种统一的解决方案把所有这些信息整合起来，以匹配医院的工作流需求。 “开处方的医生希望了解挂号登记信息和检验科的检查信息，收费的部门希望看到医生的处方信息和检验科的信息，医院管理者希望看到医院财务信息，众多的信息如何共享是我们现在重点考虑的问题。” 薛万国在8月1日举行的以“走进数据集成”为主题的数据集成业务高层研讨会上表示。 实际上，不仅薛万国面临这种压力，在由本报与informatica联合举办的这次数据集成业务高层研讨会上，中国石化集团公司信息管理部原副总工吴正宏、中国化工行业信息中

3、心主任李中、中国电子科技集团公司信息化推进部宋弘处长、中国电力科学院国网信息安全实验室主任高昆仑、中国大唐集团公司市场营销部综合信息处处长苏发、中国海洋石油股份有限公司技术中心郭强等信息化负责人都表示了要解决数据集成问题的迫切愿望和强烈兴趣。作为数据集成领域的技术专家，informatica大中国区董事总经理吴韶益和参会的用户围绕此话题进行了深入的研讨。 数据集成需求凸显 很显然，像解放军总医院这样需要进行数据集成的机构并不在少数，而且不仅仅是在中国，数据集成已经成为全球性的普遍需求。根据美国ventanna research公司的调查，美国企业的it投资中一半以上与数据整合有关。尽管相对于美

4、国企业，中国大部分企业的信息化历程不过10多年，但随着信息化建设的持续进行和日益普及，信息孤岛的问题已经开始显露，数据集成逐步成为中国企业cio们的一件重要工作。 众所周知，为了确保业务决策和运营基于可信赖、及时而且全面的信息，如今几乎每项决策或者计划都涉及数据的访问和转换。但数据在整个企业内随处可见，并在各种系统中以多种不同的格式存在。它们驻留的地点可以是大型机、数据库、不完善的老系统、台式机上的电子表格、erp、消息队列以及纯文本文件。 此时，it部门需要对数据进行清理、聚合和验证，并将其置于表单中，以方便应用软件和用户的使用。此外，在如今严格的监管环境下，企业还需要对数据进行适当的管理。

5、它们必须跟踪和记录数据的来源、更改方式以及更改者，以满足“萨班斯”（sarbanes-oxley）等法规的审计要求。同时，整个过程中数据的安全性也必须确保。 这些正是各种数据集成解决方案所要解决的问题。通过数据集成技术，企业可以访问所有分散的数据、对核心信息资产进行准确一致的描述，并轻松利用企业中的这些资产推进业务决策和运营过程。 “与关注事务管理和流程集成的应用软件集成不同，数据集成致力于解决数据碎片产生的复杂问题，这些问题包括数据质量较差、数据结构和含义不一致以及数据管理不当。” informatica公司大中国区董事总经理吴韶益说。 作为一家专注于数据集成和数据质量产品和服务的公司，in

6、formatica多年来在etl工具市场居于领导地位，积累了丰富的数据集成经验，作为informatica公司大中国区负责人的吴韶益更是深刻地体会到了中国在数据集成方面的强烈需求。 “中国的大型企业已经完成了erp等主营运系统的建设，如今它们开始面临另外一个问题，这就是这些系统成了信息孤岛。在目前来看，这个问题越来越严重。” saas是助推剂 如果说消除应用系统构成的信息孤岛是数据集成解决方案的原始推动力的话，那么外包业务模式的出现以及saas（软件服务化）的诞生和普及则是数据集成市场繁荣的又一股推动力。 随着经济的全球化，外包服务已经成为一种非常普遍的经营模式。而从形式上来看，外包可能导致企

7、业能控制和掌握的信息越来越少，但企业又想知道关于所外包业务环节的生产与服务方面的信息。而另一方面，从产品的生产链来看，如今很多产品的生产已经是全球化的。企业作为产业链上的一环，必须实时了解上下游企业的生产和销售信息，以保证在外包或者离岸生产时，能够对生产进行控制，保证生产的质量。有时候，即使外包的企业允许收集它的企业内部生产数据，也很有可能这些数据与本企业的数据形式完全不同，如何把它标准化，能够呈现给公司的决策层做决策，也是企业面临的不小的挑战。 而时下逐步流行的saas（software as a services，软件服务化），它会让数据的集成更复杂。因为saas的资料实际上是放在企业外部

8、的。这时，企业如何把企业之外的资料集中起来，数据集成技术就是一种必需的解决办法。 从数据集成到数据治理 “数据集成的最根本目的是把数据的价值真正最大程度地发挥出来，而不是让它们锁在深闺之中。但是，要真正发挥数据的价值，还需要进行数据的治理，也就是保证数据的质量。” 吴韶益说。 data quality（数据质量）是时下数据集成市场流行的一个新概念;简而言之，就是自动对数据进行标准化，自动发现数据中可能存在的错误和重复，并自动进行修正。比如，通过制定一组规则，该技术能把不规范的地址解析成标准化的地址，同时不合理的地址也能被剔出。在实际应用中，这种地址的解析能给很多通过邮寄进行营销的企业带来很大帮助。实际上，在企业已有的数据中有不少是相互矛盾的或者说是不准确的或过时的，这会给最后的决策带来偏差。这正是data quality所要解决的问题。 “无论是数据集成还是数据的治理，其根本的解决办法是需要一个强健的企业数据集成平台，” 有过多年数据集成实施经验的吴韶益很有信心地表示，“不仅通过统一的平台进行数据的集成，而且通过它对数据源进行管理，建立一个指标体系，对数据的来源进行监控和追踪，以保证数据的准确性。” 事实上，在目前的数据集成市场，informatica的产品powercenter一直很受用户的喜爱。最新