对于一些组织来说，管理和分析超大规模数据集的最大挑战之一就是搜索可以带来商业利益的有价值的信息，决定哪些数据可以被丢弃。
由于存在灵活的信息流动，主要数据的丢失就变成了真正的风险。要知道，事实上即便没有突发的外部事件，也会有2%到4%的硬盘出故障的风险……
最常见的转换是那些使数据符合企业数据模型的转换。需要具体聚合和计算的转换被转移到主题领域加载，或者是转移到它们该去的地方，数据在主题领域被转换。
尽管可以采用像微软公司的Visio，甚至是微软公司的PowerPoint这类图表工具，但是我们仍然主张使用某一款商业数据集成包来设计和构建数据集成模型。
概念数据集成模型是针对目标系统数据集成需求的一种无需实现的展示，该系统将作为基本的“范围”，定义了它们要如何才能被满足。
不管技术还是业务的数据质量需求，每种数据质量数据集成模型都应该包含生成清洗文件，拒绝文件和拒绝报告(在选定的数据集成技术中会举例说明)的能力。
基于目标的数据集成设计技术是基于主题领域加载和位于这些主题领域的源系统创建物理数据集成组件的一种方法。
随着商业利益开始体现，ERP系统的投资回报率变得越来越清楚了，但是Cullen将是第一个告诉你“要进行很多激励才能让人们全力支持该项目”的人。
数据集成模型遵从与软件开发生命周期中数据建模时出现的需求和设计抽象精炼通用的级别。在系统开发生命周期中构建数据模型是相对容易的过程。
CEO和关注收入增长的首席财务官（CFO）为IT风险管理者变成为IT业务风险管理者提供了一个起步点。请为你的企业评估业务绩效报告和当前IT风险报告。
