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通过数据质量管理 (DQM) 从商业智能 (BI) 投资中获得更多 将数据质量运用到五种形式的商业智能 本文档含有 Informatica Corporation 的必威体育官网网址、专有信息和商业秘密信息（“机密信息”），事先未经 Informatica 的书面同意，不得进行拷贝、散发、复印或以任何其它方式复制。 尽管我们尽最大努力确保本文档中信息的准确性和完整性，但仍可能存在一些印刷错误或技术  误差。如因使用本文档所含信息而造成任何损失，Informatica 概不负责。本文档中包含的信息随时 可能更改，恕不另行通知。 Informatica 将自行决定是否将这些材料中讨论的产品属性纳入其任何软件产品的发布或升级中，并 自行安排任何此类发布或升级的时间。 受下列一项或多项美国专利保护：6,032,158；5,794,246 ；6,014,670 ；6,339,775 ；6,044,374 ； 6,208,990 ；6,208,990 ；6,850,947 ；6,895,471 ；或受下列正在申请的美国专利保护：09/644,280 ； 10/966,046 ；10/727,700。 此版本发布于 2009 年 5 月 白皮书 目录 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 面向普遍深入的 BI ：挑战和机遇 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 什么是数据质量？为什么要关注？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 数据质量和商业智能的五种形式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 记分卡和仪表板6 企业报告 7 OLAP 分析 7 高级/预测分析 8 通知和警报 8 数据质量管理技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 面向企业商业智能的企业数据质量控制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10 运用数据质量 1 概要 许多组织将数据质量视为影响分析和决策支撑的最重要事项之一。一方面，商业 智能 (BI) 数据的激增，以及从不同系统和应用程序中提取的数据，都可能导致数 据质量下降及 BI 报告置信度丧失。另一方面，部署了高质量数据的 BI 能够帮助组 织更高效、更果断地展开竞争。换言之，数据质量是让组织处于攻还是守将取决 于您对它的掌控程度。这就是为什么组织必须了解数据质量如何影响 B