目前你的數據融合策略是什麼？
如果你不知道如何回答，別擔心。其實當下還有許多組織甚至沒有意識到數據融合的重要性。
如今企業正面臨着巨大的數據挑戰，特別是在這個快速變化的技術世界中，許多企業亟需處理那些分散在組織中的數據。這些數據通常出現在各種數據存儲以及軟件和服務應用程序中，收集、融合和分析這些數據是其業務的關鍵生命線。
如果沒有數據融合，企業對業務性能、發展趨勢的瞭解就不完整，並且隨着時間的推移對業務模式也缺乏可見性。如果無法獲取正確的信息，企業甚至可能會失去市場份額。
爲此，越來越多的企業開始將數據融合計劃視爲提高其數據及時性、數據質量的關鍵推動者。
一、數據融合如何推動企業成功
數據融合作爲業務發展的推動者，是各種數據流程的關鍵，包括：大數據分析、營銷自動化、BI、雲集成和數據服務。如果數據不完整，質量低，則會讓組織投入這些項目的資金和時間付諸東流。
- 支持“大數據分析（BI）”
業務部門爲能基於數據做分析，需要將不同系統中的數據進行融合。現實是，隨着企業不斷增加其IT功能，你可能發現目前已有數百個系統運行在多個平臺上。因爲這些系統孤島，業務用戶發現很難獲得數據的自定義視圖來查看趨勢，預測業務性能。
因此，企業不得不處理部分信息，提供部分業務洞察，而這意味着企業最終可能失去市場份額和客戶忠誠度。
另外，就其對BI的影響而言，BI系統的好壞取決於它們所表示的數據。目前通過提高數據質量和一致性來保證BI項目的價值已經得到了大多數企業的認可。
Aberdeen Research的敏捷數據融合研究報告顯示，數據融合是實現敏捷商業智能的關鍵因素。平均而言，組織會將新BI項目總資源（預算）的19％指定爲數據融合。
以新零售企業爲代表，大家越來越關注實時BI，希望藉助高質量，可靠和實時的數據完成實時供應鏈管理、實時物料庫存、報損、門店管理（BOH）、實時新品銷售時段分析。而這在很大程度上離不開性能穩定、實時高效的數據融合工具。
- 支持“營銷自動化”
數據融合堪稱是營銷領域的一切。爲能更有效地管理客戶關係實現精準營銷，企業需要集成所有客戶數據源（在線搜索、廣告渠道、社交媒體（微信）等平臺）的數據。
通過數據融合，營銷人員可以獲得更好的客戶洞察力，促進交叉銷售和向上銷售機會，提高轉化率。
- 支持“雲集成”
目前，數據大都被放置在私有云或公共雲上，企業若想將這些數據同步到內部部署應用程序中，需要進行數據融合。以便在遷移數據時保持數據的一致性。
- 支持“數據服務（DaaS）”
企業爲能實現特定數據的共享，需要開發大量的接口來滿足需求，但這導致管理和維護軟件的成本隨之劇增。
爲能應對這種“信息孤島”接口式的整合問題，減少投入和維護成本，企業開始藉助數據融合服務商提供的“數據服務”來實現數據資產的統一定義、管理和應用。例如，前期企業無需再花費精力維護服務器和其他設備等硬件，只需要通過數據服務便可自動定位異構存儲數據，幫助開發和數據分析人員輕鬆查找和提取所需數據。
二、企業目前的誤區
儘管數據融合很重要，但與可視可見的BI等相比，往往被遺忘或埋沒在其他事項之下。只有當企業遇到挑戰時，才意識到通過融合使數據保持一致的重要性。 所以企業需要在實施項目前先進行優先排序。
市場競爭殘酷如戰場，沒有重新來過的機會。如果在事後遇到問題時纔想法修復錯誤已經失去了取勝先機。如何在一開始打好基礎，通過先進的數據融合策略保證業務的開展，是當下企業管理者、項目執行者等亟待正視的問題。
如果我們沒有1，擁有再多的0又有什麼用呢？