根据调查商业分析公司一项最新调查表明，随着商业智能(BI)软件程序规模和范围的扩大，和比以往任何时候有更多的普通商业用户在创建报表，企业越来越担心商业智能(BI)项目上数据整合所面临的挑战。
调查商业分析公司成员在3月的民意调查中发现，数据质量和数据整合的挑战是困扰着商业智能(BI)项目的两个最大的问题。研究还表明软件购买者想要商业智能(BI)应用系统与企业使用的来自于像Oracle公司和SAP公司这样的供应商的应用系统可以很容易地进行整合。
共有44%的受访者表示数据整合将是他们今年在商业智能(BI)相关方面的最大挑战。相比去年只有23%的受访者认为数据整合是困境来说有大幅的增长。
为了了解更多，AthenaITSolutions公司的创始人RickSherman提供一些答案。Sherman解释了为什么数据整合是商业智能(BI)从业者的意识中最为关心的问题，并给出了一些如何克服一些最紧迫的数据整合的挑战的小技巧。以下是一些谈话摘录：
我们的最新调查结果显示关注与商业智能(BI)应用系统有关数据整合问题的企业数量在急剧上升，在这个市场上，发生了什么新的事情从而导致了这样的关注呢？
RickSherman：我认为新情况的事实是数据整合这一问题更明显了，而且比起以往的任何时候，有更多的人能接触到商业智能(BI)或正尝试着做报表、分析和商业智能(BI)。问题本身并不是新的，而是因为越来越多的人去面对它们才让问题更加明显。另一点从商业用户的背景来看，是他们起先从已有的操作系统单一的数据源进行报表和分析。在这种情形下，即使可能存在数据质量的问题，但是他们不需要进行数据整合，因为他们从一个数据源中得到数据。一旦你开始做真正的商业智能，你就需要从其它的应用系统中得到数据，而那就是你开始遭遇到更多的数据质量问题和更多的数据整合问题。它就像从散步到慢跑再到奔跑。而接下来我们回到很多人在数据仓库和商业智能(BI)早期所遇到的问题，在数据的中心对来自不同数据源的数据进行整合是很难的。
它难在什么地方？
Sherman:它的难处不是因为数据的访问和获取的问题。它难在大多数公司或多或少的在产品列表的不一致、客户名单的不一致和人们在不同的部门之间使用不同的度量或关键绩效指标上存在问题。所有这一切都归于数据整合的范围，而且很多与人们在对事情的定义上达成一致和解决如何制作一致的产品列表、客户名单和员工名单有关。只要你开始从不同的地方收集数据那就需要数据整合。使数据前后一致和使它有效是最困难的。我想我们在事情的聚集中并没有造成一个新的问题，而是让更多的人接触到了数据整合、数据质量和数据一致性的问题。
在谈到商业智能(BI)有关的数据整合项目时，用户最初会面临一些什么样的挑战？
Sherman:我们发现当我们做咨询时，或当我在培训和教育时，人们甚至连供应商在内对它都很陌生，并不十分了解这个问题有多难。你会发现这些供应商一直认为你不需要建立一个仓库、你不需要进行主数据管理和客户数据的整合。他们说他们已经有工具可以接通任何你想要的数据源并拖动数据到报表中。但是，你知道，那只是对数据的访问，而不是整合。同样的，如果你有，例如，一个数据仓库和一个主数据管理中心那么它是一个数据访问的问题，所以那些工具很有用。不过在某些时刻，商业用户开始意识到他们必须要进行数据整合。在那种时候，他们意识到它不仅仅是一个数据访问的事情而是一个数据整合的事情。
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