现代企业的典型IT环境可能包括多个ERP系统、CRM、专门的运营或计费软件等等。虽然每一个组件都发挥着重要作用，但整个组织的系统扩散带来了特殊的数据集成挑战。对于在现有基础设施投资(如大型机和IBM i等)以及现代云技术上运营的公司来说，整合的复杂性是非常大的。为了充分利用现代数据整合工具和企业整合工具，必须制定一个全面的数据整合计划，以将数据集中在企业数据中心内。Bluehost美国VPS云主机分享企业数据中心：审视数据整合的真正价值
当一个组织在断开连接的系统中运作时，几乎不可能清楚地了解所有数据的情况。强大的分析能力在为管理层提供可操作的见解方面发挥着越来越重要的作用，但由于同组织内有如此多的数据孤岛，所做的努力远远不能发挥其潜力。推荐阅读：《云主机如何保证数据安全？》
然而，多个软件系统之间的不一致仅仅是孤岛造成的问题。例如，当数据必须被手动编译或合并以进行分析时，其输出/输入过程可能会带来错误。这些手动过程也往往很慢。它们会在相关事件首次记录到管理层雷达屏幕上时产生延迟。在我们现在生活的这个快速变化的世界中，延迟相当于错过了机会。
孤立的信息也加剧了数据质量问题，当没有明确的数据整合策略时，这些问题就会变得特别繁重。当没有自动化的整合过程机制时，修复多个系统的数据质量问题尤其具有挑战性。
企业数据中心有助于提供一个集中的数据资源，供给整个组织使用。
整合的挑战
然而，整合带来了许多复杂的问题。多个系统无一例外地意味着多种数据格式。例如，主机内的数据格式可能具有挑战性，因为提取信息的方法需要该数据类型的专业技能和知识。
此外，大型机数据的层次性与关系型数据有很大不同。大型机的数据结构可能异常复杂，不同的应用程序可能以不同的方式解释数据。通常必须编写逻辑来使数据在现代软件系统中可用。
让事情变得更加复杂的是，随着非结构化数据变得越来越普遍，许多企业正在努力应对各种新型的整合挑战。
最后，还有数据质量的问题。重大的问题来源于不准确的积累，如重复的记录、过时的信息、拼写错误等等。管理单一系统内的数据质量本身就是一个挑战，但当多个系统以编程方式交换信息时，更重要的是要有程序来修复整个环境中所有系统的错误。推荐阅读：《通过数据科学来提升网站个性化》
企业数据中心：一个集中的数据处理方法
企业数据中心的建立是为了帮助企业更容易地在一个地方分享跨业务的数据。要开始迈向企业数据中心，必须采取以数据为中心的集成方法。该过程从全面清点组织内的数据资产开始，并确定各种数据来源及其相互的关系。
接下来，企业领导人应该优先考虑这些数据资产，以确定在企业数据中心推出的早期阶段提供最大优势的特定系统和集成点。
通过制定消除数据孤岛的整体战略来建立早期成功，企业可以迅速从其企业数据中心实现价值，并着眼于持续改进并促进IT系统的和谐运作。推荐相关阅读：《数据冗余：意义和重要性》