论文部分内容阅读
“一些公司在召开董事会时,董事们争论最多的并不是企业业务该如何做,而是对作为决策依据的业务报告的数据有歧义。”Informatica公司首席信息官、资深副总裁Tony Young指出,“由此可见,数据和信息的可靠性、可信性和及时性成了驱动企业业务发展的最关键的因素之一。”
应用驱动到数据驱动
平时,人们听到最多的是业务驱动型企业或应用驱动型企业,数据驱动型企业又有何不同之处呢?一个企业面临的最大挑战是如何强化和提升其竞争力。如今,企业的IT架构和应用有一个成熟的模型,如果用一个金字塔型来表示,最下面的是IT基础设施,CIO最基本的工作就是保证IT基础设施的安全和稳定运行;中间层是指应用流程,应用商品化是未来的发展趋势,而CIO必须充分了解如何部署和实施这些应用和流程,才能最大化企业的竞争力;最上层是指数据和信息。
“对于一个CIO来说,他真正应该管理和负责的是企业的数据和信息,而不是应用和基础设施。”Tony Young表示,“从管理难易程度看,最容易管理的是IT基础设施,其次是应用流程,最难实现的是对数据和信息的管理。有些人之所以认为数据驱动型企业这个提法过于抽象,就是因为数据和信息管理的难度是最大的。”
传统的企业是如何对数据进行管理的呢?举例来说,一个企业如果想在数据仓库中存入新数据,首先要对数据类型进行分析,然后IT部门的人员要与业务人员进行沟通,最后才能将数据存入数据仓库,这通常需要2~4个月的时间。数据驱动型企业能以实时、动态的方式将数据存入数据仓庫中。具体来说,数据驱动型企业采用的是一种基于SOA的技术架构,能以虚拟化的方式加入数据,Informatica 9就是这样一种有效的工具。
传统的数据集成采用的是点对点的架构,整个架构是紧耦合的,其中某一个部分变化,也会引起与之相连的其他部分的变化。这样的架构十分复杂,构建成本也非常高。以SOA架构为基础的数据集成与管理工具,就是要变原来的紧耦合架构为松耦合架构,更多地采用应用虚拟化技术,实现数据更新的自动同步。
“过去,Informatica公司的数据仓库与ERP系统中的财务数据是链接在一起的,一旦有新的数据加入系统,IT技术人员通常需要7个月的时间才能最终把数据加入到数据仓库中。这令业务部门非常不满意。现在,采用基于SOA架构的Informatica 9,只要两周时间就能完成过去需要7个月才能完成的任务,既提高了数据迁移的速度,又保证了数据的质量。”Tony Young介绍说。
云计算带来新挑战
我们已经步入了云计算时代。云计算技术的发展将给数据质量管理工作带来哪些新挑战呢?从应用的角度看,云计算主要包括三种类型,即SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)、IaaS(基础架构即服务)。在SaaS方面,很多软件公司早有安排,比如Informatica公司5年前就推出了相关的产品。云计算的出现将导致云端的数据碎片增多,更需要人们用高效的数据集成技术把这些碎片集合起来。例如,最新发布的Informatica Cloud 2010夏季版提供了全新的重要数据质量和B2B数据转换功能,可确保用户通过云更简单地利用强大的数据集成服务。借助该功能,用户能够快速增强和整理云应用程序内的数据,并在云中集成来自合作伙伴、供应商及交易网络的 ACORD、SWIFT、EDI-X12 和 EDIFACT等多种格式的信息。Tony Young介绍说:“目前已有 650 多家使用 Informatica Cloud 的企业,一天需要运行超过 30 万个集成作业,在系统之间每月集成超过 60 亿行信息。”
在许多ERP失败的案例中,症结并不是技术本身,而是人为的因素。数据质量管理是借助软件工具对企业的数据流程进行管理,这其中也会涉及到人和管理流程。“一个项目的成功实施主要包括三方面因素:人、流程和技术。其中,技术是最简单的部分,人是最难的部分。你要改变一个人的行为或习惯是非常难的。在实施数据质量管理的过程中,一定要注意协调各业务部门之间的关系,理顺管理流程。”Tony Young说。
应用驱动到数据驱动
平时,人们听到最多的是业务驱动型企业或应用驱动型企业,数据驱动型企业又有何不同之处呢?一个企业面临的最大挑战是如何强化和提升其竞争力。如今,企业的IT架构和应用有一个成熟的模型,如果用一个金字塔型来表示,最下面的是IT基础设施,CIO最基本的工作就是保证IT基础设施的安全和稳定运行;中间层是指应用流程,应用商品化是未来的发展趋势,而CIO必须充分了解如何部署和实施这些应用和流程,才能最大化企业的竞争力;最上层是指数据和信息。
“对于一个CIO来说,他真正应该管理和负责的是企业的数据和信息,而不是应用和基础设施。”Tony Young表示,“从管理难易程度看,最容易管理的是IT基础设施,其次是应用流程,最难实现的是对数据和信息的管理。有些人之所以认为数据驱动型企业这个提法过于抽象,就是因为数据和信息管理的难度是最大的。”
传统的企业是如何对数据进行管理的呢?举例来说,一个企业如果想在数据仓库中存入新数据,首先要对数据类型进行分析,然后IT部门的人员要与业务人员进行沟通,最后才能将数据存入数据仓库,这通常需要2~4个月的时间。数据驱动型企业能以实时、动态的方式将数据存入数据仓庫中。具体来说,数据驱动型企业采用的是一种基于SOA的技术架构,能以虚拟化的方式加入数据,Informatica 9就是这样一种有效的工具。
传统的数据集成采用的是点对点的架构,整个架构是紧耦合的,其中某一个部分变化,也会引起与之相连的其他部分的变化。这样的架构十分复杂,构建成本也非常高。以SOA架构为基础的数据集成与管理工具,就是要变原来的紧耦合架构为松耦合架构,更多地采用应用虚拟化技术,实现数据更新的自动同步。
“过去,Informatica公司的数据仓库与ERP系统中的财务数据是链接在一起的,一旦有新的数据加入系统,IT技术人员通常需要7个月的时间才能最终把数据加入到数据仓库中。这令业务部门非常不满意。现在,采用基于SOA架构的Informatica 9,只要两周时间就能完成过去需要7个月才能完成的任务,既提高了数据迁移的速度,又保证了数据的质量。”Tony Young介绍说。
云计算带来新挑战
我们已经步入了云计算时代。云计算技术的发展将给数据质量管理工作带来哪些新挑战呢?从应用的角度看,云计算主要包括三种类型,即SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)、IaaS(基础架构即服务)。在SaaS方面,很多软件公司早有安排,比如Informatica公司5年前就推出了相关的产品。云计算的出现将导致云端的数据碎片增多,更需要人们用高效的数据集成技术把这些碎片集合起来。例如,最新发布的Informatica Cloud 2010夏季版提供了全新的重要数据质量和B2B数据转换功能,可确保用户通过云更简单地利用强大的数据集成服务。借助该功能,用户能够快速增强和整理云应用程序内的数据,并在云中集成来自合作伙伴、供应商及交易网络的 ACORD、SWIFT、EDI-X12 和 EDIFACT等多种格式的信息。Tony Young介绍说:“目前已有 650 多家使用 Informatica Cloud 的企业,一天需要运行超过 30 万个集成作业,在系统之间每月集成超过 60 亿行信息。”
在许多ERP失败的案例中,症结并不是技术本身,而是人为的因素。数据质量管理是借助软件工具对企业的数据流程进行管理,这其中也会涉及到人和管理流程。“一个项目的成功实施主要包括三方面因素:人、流程和技术。其中,技术是最简单的部分,人是最难的部分。你要改变一个人的行为或习惯是非常难的。在实施数据质量管理的过程中,一定要注意协调各业务部门之间的关系,理顺管理流程。”Tony Young说。