㈠ 传统数据集成方法有什么缺点

传统数据集成方法存在不足之处。它们不能解决当今 IT 环境的复杂性，也不能覆盖 IT 必须执行的一系列方案的处理。对于连接数百（或数千）个应用程序的不同单点解决方案，它们仅仅分裂运营数据并将其锁定在部门应用程序中，例如 ERP 和 CRM。以应用程序为中心的数据集成方法没有考虑所有企业数据。例如，它们不能处理计划数据，这些计划数据通常保存在 Excel 电子数据表中，而未保存在部门数据库应用程序中。它们也不能解决驻留在企业外部的有关 BPO 或 SaaS 供应商的数据或与贸易合作伙伴共享的数据。
手动编码数据集成方法也不起作用。手动编码费时费力，并且还容易犯错。由于 IT机构力求管理更多的数据和更多的数据格式，手动编码通常导致更复杂 － 而不是更简单。它会增加维护成本并使 IT 效率下降。
在数据质量方面的表现如何？传统数据集成方法无法保证所有数据（客户数据、 物料与资产数据以及财务数据）保持完整、一致、准确和最新，而无论数据驻留于何处。如果您的 IT 机构继续采用传统方法进行数据集成，即按部门、按应用程序或按数据库，在“孤岛”中进行数据集成，那么您将花费更多时间和金钱来管理复杂情况并“保持业务持续运转”，而不是集中精力来处理新的业务规则。

㈡ 主数据管理的数据集成

MDM为继承和管理参考数据提供免代码、低维护的解决方案。在MDM系统成为数据仓库的维数据的确定来源后，它使数据仓库能够侧重于卷管理和数据交付的数据管理目标。
简而言之，主数据管理提供以下功能：
1. “匹配与合并”逻辑，用于从一个或多个源系统识别并整合重复记录
2. 宽泛的单元格级别关联和历史记录，为数据内容提供了详细的审计跟踪
3. 适用于跨所有数据源和应用程序的所有关系数据的中央资料库
这些功能将极大降低与以下所述的数据仓库有关的总体开发和维护工作：
1. MDM共享维度
对于数据仓库的共享维度，MDM系统将是合规，已集成、已清洗和标准化的单一数据源。此系统将消除在填充合规的数据结构时所牵涉的大部分转换工作，使数据仓库资源能够着重于回答业务问题，而不是集成数据。
2. MDM渐变维度
对于保持维度变更的历史记录而言，渐变维度是最为有效和使用最为频繁的方法。通过提供进行历史记录跟踪的选项，MDM系统解决了这个性能问题。它可以记录所有对参考数据实体的更改，解放数据仓库，使之可以在维度渐变时权利跟踪数据细分的更改。当数据仓库维度增长放缓时，它们可以将查询和加载性能受到的影响降至最低。如果用户希望查询某记录的非渐变维的历史记录，他们可以展开浏览MDM系统中的历史记录表。
3. MDM和数据沿袭
数据仓库元数据和沿袭解决方案一般仅限于提供结构化和流程沿袭。MDM使用户不必再执行费时的手动数据跟踪，因为MDM为每个记录上的每个字段均保留了详细的数据沿袭（即在单元格级别的跟踪数据沿袭）。对于基础对象中的每个数据单元格，MDM系统可以识别为单元格提供值的源系统，尤其根据值的最新更新时间来识别该值是由哪个源系统中的哪条记录提供的。MDM系统还跟踪所有记录合并的历史记录。