【摘 要】
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企业信息系统已在大多数企业中普及,企业数据也已经成为企业维持正常运营、积累竞争优势的一大资源。然而日益变化的企业内外部环境注定了企业对于数据的需求是一个不断增长
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企业信息系统已在大多数企业中普及,企业数据也已经成为企业维持正常运营、积累竞争优势的一大资源。然而日益变化的企业内外部环境注定了企业对于数据的需求是一个不断增长的长期过程,而企业内部各组织、流程和地域之间的复杂关联,也导致企业对于数据的需求往往以分散和片面的形式呈现;同时,企业信息化的阶段性也加速了数据孤岛的一再出现,以上这些因素使得企业数据环境越来越趋向复杂化。 一个不良的企业数据环境造成的问题是显而易见的:一方面导致企业流程效率下降,信息系统的可信性降低,另一方面为数据仓库和数据挖掘等商务智能的应用带来了较大的风险和成本。目前在类似领域的国内外研究方法主要包括数据质量和数据集成两方面,在数据质量研究中,侧重数据质量的维度定义和度量手段等理论性方法,忽视了对数据适用性的探讨;在数据集成领域侧重对现存异构数据从语义和语法上寻求协调统一,从静态和局部上提供了多种解决方案。本文旨在结合企业实际存在的问题,提出企业数据合理
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