IT界正在被云計算、社交計算和移動計算這三個相關(guān)聯(lián)、且百年一遇的技術(shù)趨勢而重塑，這些大趨勢正在改變數(shù)據(jù)世界，刺激數(shù)據(jù)爆炸式增長——更大數(shù)量、更廣泛的數(shù)據(jù)種類、更高速度和更多商業(yè)價值。數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)據(jù)中心的重要資產(chǎn)，獲取并維護高質(zhì)量數(shù)據(jù)，對高效的IT和業(yè)務(wù)運營至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)量越來越大，有價值的信息獲取難度就越大。獲取不到有用的信息，就不能繼而進行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。但有許多因素會導(dǎo)致這些“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的貶值，比如數(shù)據(jù)的冗余和重復(fù)導(dǎo)致信息的不可識別、不可信，信息時效性不強，精確度不夠；結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)整合有困難；人員變動引發(fā)的影響；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，相關(guān)規(guī)范不完善造成對數(shù)據(jù)理解的不充分等等。

在BI （Business Intelligence，商業(yè)智能）時代，很多企業(yè)進行了巨大的BI項目投入，但依然不能逃脫項目失敗的慘痛教訓(xùn)，其最根本的原因，就是用于商業(yè)智能分析的數(shù)據(jù)源頭不能提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。那么在大數(shù)據(jù)時代到來之時，如何從海量數(shù)據(jù)中獲取高質(zhì)量的信息則成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用成敗的關(guān)鍵因素之一。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理擁有一個完整的生態(tài)鏈，而數(shù)據(jù)集成以及整合是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的第一道關(guān)鍵手段。

獲取源數(shù)據(jù)后，需要根據(jù)使用的人員需求以及技術(shù)能力，定義數(shù)據(jù)質(zhì)量的規(guī)格要求。因此，針對不同行業(yè)、業(yè)務(wù)和技術(shù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量的規(guī)格要求也是不一樣的，例如，已經(jīng)廣泛用于制造企業(yè)的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)就是有針對性的行業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)。

我們以統(tǒng)一集成監(jiān)控為例，來說明數(shù)據(jù)集成與整合的基本方法。惠普新一代總控中心的集成平臺邏輯架構(gòu)包括四個層面，自下而上分別為：監(jiān)控采集層、數(shù)據(jù)集成層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層和信息展示層。

監(jiān)控采集層：使用監(jiān)控、采集、感知等技術(shù)對IT系統(tǒng)、資源及環(huán)境對象進行信息采集；

數(shù)據(jù)集成層：主要包括對底層監(jiān)控采集的數(shù)據(jù)進行集成和整合，包含了監(jiān)控數(shù)據(jù)集成、集中告警、KPI（關(guān)鍵績效指標(biāo)）及數(shù)據(jù)分析模型、流程管理及報表管理等；

業(yè)務(wù)應(yīng)用層：在數(shù)據(jù)集成和整合后，可以提供不同的解決方案應(yīng)用；

信息展示層：提供人機交互的統(tǒng)一門戶，除了提供安全控制以外，為不同類型角色和不同訪問手段提供不同的視圖。

在這四個層面中，數(shù)據(jù)集成層完成了“集成與整合”的功能，其中 “監(jiān)控數(shù)據(jù)集成”完成了對不同類型監(jiān)控數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換和集成，“資產(chǎn)及配置模型”以及“KPI及數(shù)據(jù)分析模型”完成了第一道數(shù)據(jù)整合的工作。

總而言之，數(shù)據(jù)的整合和優(yōu)化是一個任重而道遠的過程，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是一個綜合的治理過程，不能只通過簡單的技術(shù)手段解決，需要從企業(yè)的高度加以重視，才能在大數(shù)據(jù)世界里博采眾長，搶占先機。