目前你的数据融合策略是什么？
如果你不知道如何回答，别担心。其实当下还有许多组织甚至没有意识到数据融合的重要性。
如今企业正面临着巨大的数据挑战，特别是在这个快速变化的技术世界中，许多企业亟需处理那些分散在组织中的数据。这些数据通常出现在各种数据存储以及软件和服务应用程序中，收集、融合和分析这些数据是其业务的关键生命线。
如果没有数据融合，企业对业务性能、发展趋势的了解就不完整，并且随着时间的推移对业务模式也缺乏可见性。如果无法获取正确的信息，企业甚至可能会失去市场份额。
为此，越来越多的企业开始将数据融合计划视为提高其数据及时性、数据质量的关键推动者。
一、数据融合如何推动企业成功
数据融合作为业务发展的推动者，是各种数据流程的关键，包括：大数据分析、营销自动化、BI、云集成和数据服务。如果数据不完整，质量低，则会让组织投入这些项目的资金和时间付诸东流。
- 支持“大数据分析（BI）”
业务部门为能基于数据做分析，需要将不同系统中的数据进行融合。现实是，随着企业不断增加其IT功能，你可能发现目前已有数百个系统运行在多个平台上。因为这些系统孤岛，业务用户发现很难获得数据的自定义视图来查看趋势，预测业务性能。
因此，企业不得不处理部分信息，提供部分业务洞察，而这意味着企业最终可能失去市场份额和客户忠诚度。
另外，就其对BI的影响而言，BI系统的好坏取决于它们所表示的数据。目前通过提高数据质量和一致性来保证BI项目的价值已经得到了大多数企业的认可。
Aberdeen Research的敏捷数据融合研究报告显示，数据融合是实现敏捷商业智能的关键因素。平均而言，组织会将新BI项目总资源（预算）的19％指定为数据融合。
以新零售企业为代表，大家越来越关注实时BI，希望借助高质量，可靠和实时的数据完成实时供应链管理、实时物料库存、报损、门店管理（BOH）、实时新品销售时段分析。而这在很大程度上离不开性能稳定、实时高效的数据融合工具。
- 支持“营销自动化”
数据融合堪称是营销领域的一切。为能更有效地管理客户关系实现精准营销，企业需要集成所有客户数据源（在线搜索、广告渠道、社交媒体（微信）等平台）的数据。
通过数据融合，营销人员可以获得更好的客户洞察力，促进交叉销售和向上销售机会，提高转化率。
- 支持“云集成”
目前，数据大都被放置在私有云或公共云上，企业若想将这些数据同步到内部部署应用程序中，需要进行数据融合。以便在迁移数据时保持数据的一致性。
- 支持“数据服务（DaaS）”
企业为能实现特定数据的共享，需要开发大量的接口来满足需求，但这导致管理和维护软件的成本随之剧增。
为能应对这种“信息孤岛”接口式的整合问题，减少投入和维护成本，企业开始借助数据融合服务商提供的“数据服务”来实现数据资产的统一定义、管理和应用。例如，前期企业无需再花费精力维护服务器和其他设备等硬件，只需要通过数据服务便可自动定位异构存储数据，帮助开发和数据分析人员轻松查找和提取所需数据。
二、企业目前的误区
尽管数据融合很重要，但与可视可见的BI等相比，往往被遗忘或埋没在其他事项之下。只有当企业遇到挑战时，才意识到通过融合使数据保持一致的重要性。 所以企业需要在实施项目前先进行优先排序。
市场竞争残酷如战场，没有重新来过的机会。如果在事后遇到问题时才想法修复错误已经失去了取胜先机。如何在一开始打好基础，通过先进的数据融合策略保证业务的开展，是当下企业管理者、项目执行者等亟待正视的问题。
如果我们没有1，拥有再多的0又有什么用呢？