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精品文档-下载后可编辑EIM:精准商务智能的基础在今天的企业信息系统中，大量的数据堆积在数据库，那么，如何提高数据的质量，对数据进行整合，通过数据挖掘、分析和研究来获得有效有价值的信息，用以解决企业中的现实需求就成为企业面临的一项重要而紧迫的任务。

EIM（EnterpriseInformationManagement，企业信息管理）即是承担这一任务的方法和工具。

BO中国区售前技术咨询总监鲁百年博士认为，EIM是商务智能的一部分，“顶层是企业绩效管理（EPM），中间是核心商务智能(CBI)，底层是企业信息管理（EIM）,包括数据的清洗、加载、和整合、数据质量防火墙、虚拟数据仓库工具等。”

鲁百年说，商务智能的实现分为四个步骤，首先是数据的抽取、迁移和加载（ETL），其次是数据的管理，第三是数据的分析，第四是数据的展现。EIM就是前三个步骤要完成的工作，目的是为了将数据转变为信息。

从数据到信息

把数据转换成信息最重要有五个过程。第一，了解历史信息，知道以前发生了什么。第二，分析为什么会发生，及时查询、分析原因。第三，获悉实时动态。第四，预测将来要发生的事情，由历史信息推测企业的发展目标和发展方向。第五，过程跟踪和监控，实时跟踪企业的目标和执行情况，但目标和实际操作之间总会有差距，要及时分析差距的原因是因为目标定的太高，还是具体操作没有到位，但如何去调整则需要业务过程的监控。

按照这五个过程，BO公司推出了其企业信息管理（EIM）解决方案。该方案在结构上主要包括三个方面。

数据质量目的是提高信息的精确度，使企业能够确保其商业数据正确、承接和完整，同时还可以连续监视数据质量并创建一个精确单一的企业视图；

数据综合对数据进行整合为了获得商业的完整视图。既要为面向批量的ETL提供企业类数据整合，包括对数据浏览、转换和在任何地方以任何频率移动数据。还着力于为请求式信息访问提供联合能力，联合数据集市，数据仓库、运行数据存储和处理系统中的数据；

元数据和生命周期管理元数据和生命周期管理了解信息的关系和使用。数据元管理工具整理、综合并校验来自不同数居和数据源的元数据。不管是商业元数据、运行元数据，还是技术元数据，元数据管理工具都能将数据元导入一个开放的相关库中，在该库中对数据元进行转换、浏览、搜索、校验和生成报告，来帮助组织研究和理解数据元之间的关系。

策略准备

今年早些时候，BO公司收购了Firstlogic公司，后者是一家数据质量解决方案和服务提供商，其核心技术是提供数据质量管理解决方案，支持全方位的数据质量能力，其中包括初始数据评估与度量、数据整理、数据充实、匹配与合并、连续监测等。此次推出的EIM解决方案正是整合后者数据质量技术的结果。

BO公司的首席执行官JohnSchwarz认为，数据整合不可避免地会暴露数据质量方面的问题，无论你是要解决这些问题还是要利用这个机会，最佳实践经验需要数据整合和数据质量这二者之间实现紧密的互操作性。

当前企业面临多种压力，既要实施规章管理，扩大数据源数量，还要实

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