业务能够成功转型，有时是通过新的领导团队，有时是借助新的市场形势或业务关系，也许还可以通过最简单的方法（至少对IT来说），来推动企业从数据孤岛型机构向以数据为中心的企业演进，以全新方式释放数据的力量。

　　当然，简单是相对的，要真正改变业务环境并通过数据的应用来前瞻性支持业务需求，还是存在相当多困难的，具体包括：

• 跨所有企业应用程序获得单一的事实来源——对于希望成为真正以客户为中心的企业机构来说，拥有一个单一的、权威的客户视图是必要的。
• 获得关于商务关键数据及其关键关系的扩展性视图——了解每个客户的真正价值取决于对所有关键关系的扩展性视图的处理。
• 利用新的数据源——新数据随处存在，从社交媒体数据到RFID数据，再到其它类型的交互数据。大数据带来了大机遇和大竞争优势，但这仅适合于能够利用大数据进行情感分析、实时供应链分析以及更多分析的企业机构。

　　为什么主数据管理的成功取决于数据质量

　　Ovum Research在近期公布的题为“优化企业应用程序：数据连接”的研究报告中指出，在IT经理面临的挑战中，“提供单一版本的事实”位列榜首。而在Gartner的研究报告中，在设定战术性主数据管理目标时，“单一的客户/合作伙伴视图”的重要性排名第二，仅次于“提高报告和分析”需求。显然，跨众多应用程序获得单一的事实源是最受关注的课题之一，而达到这个目的的最佳方式，是跨应用程序进行全面的主数据管理。

　　数据质量是主数据管理项目的重中之重，理由不言而喻。您无需把新酿的葡萄酒倒进劣质的木桶里，除非你喜欢这种昂贵的醋；也不需要把劣质汽油注入跑车里，除非你想输掉比赛。实现获得“事实”来源的理想取决于其内容是否高质量，因此，能够把匹配、清洗、剖析数据作为主数据管理流程的一部分，这对任何主数据管理项目的成功都极为关键。

　　改变企业的三个可视性层面

　　假设你希望获得一个可信的单一的客户视图，那么你该如何跨越大量的应用程序来创建这个单一的事实源呢？MDM Hub能帮你在纷繁复杂的相关应用程序中追溯到最佳源头（即：最准确最完整的）信息，并将其集成到一个单一的“黄金”文件中。集成在这个Hub中的数据质量功能可以确保数据的准确性、完整性和一致性。最后，把黄金文件配置到业务应用中，为用户和业务流程使用。

　　获得单一的视图后，你就到达可视性的第二层面了：获得一个扩展的或360度的客户视图。它将帮助你了解客户的重要关系，比如家庭关系、业务关系等，以及这些关系是如何影响你的业务的——我是否有机会进行交叉销售或者根据这些关系给予特殊优惠呢？

　　现在，你可以进入可视性的第三层面了：完整的客户视图，把公司与客户之间的所用交互都加进来。

　　这样的视图由于能够实时或接近实时地交付，其变革的能力是巨大的。客户将被你真正有意义的、及时的优惠条件所吸引。在完整的、及时更新的客户信息基础上，可以开展向上销售和交叉销售。虽然目前能这样做的企业机构还为数不多，但大部分企业是有能力做到的，而且能从中获益的企业机构越来越多。

　　利用大交互数据的力量

　　在新数据源中，尤其是在大交互式数据中，也具有同样的变革能力。我们正处在交互数据爆炸的中心，被社交媒体、点击量、传感器和各种设备、电话录音等等各种信息所包围。与过去数年来推动业务流程的交易数据所不同，交互数据是非结构化的，无法在关系型数据库中进行处理。交易数据随着时间的流逝，从涓涓细流逐步演变为海啸，而交互数据一现身便尤如海啸一般声势浩大。要在泥沙俱下的洪流中仔细筛选并挖掘出机遇是需要有效机制的，比如像Hadoop环境和海量并行处理数据库。同样，要对其进行管理、转化和剖析，用于分析及其它流程，还需要数据集成平台。

　　目前，几乎所有行业都有一个企业机构，包括公共部门，都在跃跃欲试，准备充分利用大交互数据来吸引和保留客户，更深入、更快速地了解其市场，辨清并掌握其市场的话语权。

　　要想从大交互数据中获得商业价值，企业更需要数据集成，而且必须让做到：

• 获得所需要的相关信息，无论其格式、容量、位置或时间刻度（从年度至毫秒）如何变化多端；
• 信任你将要使用的数据，推动业务决策和运营；
• 以新的、创新的方式整合传统的和非传统的数据源，以获得新的洞察力，为业务流程提供动力；
• 通过实时的数据减少风险、改善法规遵从。

　　这意味着投资能在任何层面次交付可信数据的解决方案，充分利用自适应数据服务，以满足所有项目的业务需求，以及自助集成服务，使用户能获得他们所需的信息，同时保持对IT的控制。

　　虽说听起来像是一个大订单，实际上这样的解决方案已经面市了。它们早在数年前就出现了，只是一直用来处理一些比较传统（以目前的标准而言）的数据管理工作，它们已经就绪并证明能处理现在甚至将来的非常规型数据工作，让企业获得最大的数据投资回报。