數據集成項目成敗中樞 數據模型要靈活

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客戶獲取成本持續(xù)走高，企業(yè)留住客戶(尤其是高盈利客戶)正在變得越來越困難，在這種情況下，了解客戶已不單只是一句口號。不過要真正了解客戶，就必須整合所有獨立數據源，建立統(tǒng)一、全面的客戶視角，其中包括客戶數據庫、客戶信息檔案、賬單和訂單管理系統(tǒng)、產品目錄，以及外部數據服務等。但是，如果使用現有的技術平臺來建立并管理這些跨范圍數據、應用和渠道豎井，是一項復雜兼高成本的任務，成功的案例并不多見。

導致客戶數據集成失敗的一大主要原因是缺乏靈活的數據模型，也是一些客戶數據集成解決方案的軟肋所在。此外，如果缺少靈活的客戶數據模型，那么項目就會變得更加臃腫，無形中提高了整體失敗的風險。

因此，對于任何CDI解決方案的短期或長期成功，評估數據模型的靈活性是重要的一環(huán)。專家提出，在衡量一個數據模型是否靈活上，企業(yè)可以參照以下幾條考慮要素：

數據模型的可延伸性

好比一家餐館制定的菜單不一定符合每個人的口味，CDI解決方案也要有允許對數據模型進行自定義修改的寬容度。 大部分CDI解決方案所提供的固定數據模型都是從開發(fā)者的角度所設計，一旦要將這些解決方案結合用戶企業(yè)的真實需求，超出它原有的設計框架范圍之外時，就表現為無法提供關系架構，也無法延伸自定義。在這種條件下勉強使用，只會讓數據模型難以與現有的應用邏輯融合，導致效率低下。

理想中的CDI解決方案應當是針對每個垂直行業(yè)的不同而提供一個初始數據模型，或者支持導入某種特定的數據模型，這樣才能反應出企業(yè)的真實需要。除此之外，它還必須提供所有數據支持管理服務，包括拓展元數據管理，促進模型的彈性，應對企業(yè)隨著時間推移而產生的要求變化。

商業(yè)服務的自定義能力

 一套基于固定數據模型的CDI解決方案或許會宣稱自己有一個用于提取商業(yè)服務的結構層，可以即買即用進行數據集成。然而，如果數據模型的底層被修改，那么這些商業(yè)服務還是需要進行自定義。在具體實施中，只要固定數據模型被修改，那么剩下的相關商業(yè)服務可能寥寥無幾。而且在這種解決方案上自定義越多，未來就越難升級。因此，理想的可用架構必須有一套粒狀數據集成服務，包括一整套API，以求在某個服務集成框架組合高度關聯的商業(yè)服務。這些商業(yè)服務與API可以融為一體，便于維護，也方便未來的產品升級。

數據種類的選擇建模

每一種客戶數據種類，不管是參考數據、關系數據還是交易數據，都有自身的特點，因此要求在CDI解決方案中以不同的方式對待。譬如儲存在多個系統(tǒng)或數據倉庫中的參考數據可能是重復、沖突的。而交易數據在重新調試時的沖突就相對小一些。另外，當參考數據只是客戶數據下一個很小的子類時，交易數據就會變得龐大，要求在基礎設備上作出持續(xù)投資來存儲源系統(tǒng)的重復數據。至于關系數據，只有在解決底層沖突和參考數據后，才能被有效管理。另外為了進行恰當的管理，關系數據和分組也同樣需要成熟的虛擬化工具來體現不同實體之間的復雜關系。

合理的數據模型應當只為核心主數據和關系數據建模并存儲在客戶主數據庫中，而交易數據則應基于底層源系統(tǒng)的特征來選擇性地儲存。

例如源系統(tǒng)是批處理導向，沒有實時界面，或有系統(tǒng)載入限制，那么交易數據或許應存儲在操作數據倉庫中實施動態(tài)訪問。這種靈活性可以動態(tài)減少儲存在客戶數據中心里的數據量，進而降低總體擁有成本，并提高系統(tǒng)的機動性，按需提供數據。

數據模型對可升級性的影響

最后，數據模型的靈活性對CDI解決方案的升級性和績效有著巨大的影響。固定式數據模型解決方案通常優(yōu)先支持本地應用，而為了增加數據模型的靈活度，一旦模型配置后，所有的調試和標準化工作都要圍繞支持指定主數據中心項目的測量和績效要求，以及相關消費級應用而展開，不單單只是支持單一的廠商應用。此種形式上的不同，會橫跨數據生命周期，給建立、使用、管理和拓展主數據中心帶來顯著的影響。

數據模型的靈活性是CDI架構可用性的一個關鍵組成部分。倘若你想降低CDI實施的風險，那么上述幾條要素就應當在數據模型的選擇中作出審慎的衡量。錯誤的決策會導致項目成本徒增，減少可管理能力，甚至會成為整個項目的攔路虎。(支點網)