【IT168专稿】“不久前，我们从客户那儿听到的关于开发过程的协作必要性的话题。当前人们对提高业务与IT之间交流协作的需求不断增长。使用数据是‘前端’业务用户，因为他们了解数据管理的业务??规则与定义。” CA数据管理业务部亚太区销售副总裁James Forbes-May这样和笔者介绍了一个实例，“数据管理工作的一个重要组成部分是记录和管理数据库的技术基础设施以及建立这些数据库结构所需的业务规则与定义，而他们需要这样的数据建模解决方案。”

　　数据管理不是一个人的事 突出协作的价值

　　曾几何时，技术人员多么希望在传统的数据管理的方式上新的改变和飞跃，像网络化的界面，像新的检索和方式等。而今年推出的基于网络的新界面 CA ERwin网络门户(CA ERwin Web Portal)，允许最终用户轻松地通过该网络以非技术性格式看到这些定义，这与互联网的关键词搜索相类似。但这样做有一个限制，那就是用户无法对这些定义发表评论或更新这些定义，严重制约了IT与业务之间的协作。此外，由于只有一个只读界面，导致通信成为单向，所以用户的参与兴趣不高。现在，随着新版本CA ERwin r9的推出，最终用户能够对显示在门户网站上的定义进行更新，从而直接参与数据管理过程。James这样和笔者介绍新版的CA Erwin。

▲CA数据管理业务部亚太区销售副总裁James Forbes-May

　　可视性提高和能够从更广泛的用户那里获得信息，这些版本升级的优势还凸显了另一些需求，那就是需要有一套制度来规范安全保护和信息治理。随着人们对数据的关注度增加，让用户只看到有权看到的信息，只允许其更新有权限更新的内容，就变得十分重要。同时，由于数据治理是许多企业的一项优先任务，所以保留数据的变更历史与各个版本非常重要，以更好的审计和控制。据了解在新版CA ERwin r9中，彻底重新架构了管理存储库模型，以为日益多样化的用户和日益复杂庞大的数据提供支持。在如今以信息为主导的经济环境中，随着企业越来越多地关注数据，数据复杂度与数量也不断增加。不仅提高了底层引擎的性能来支持当今企业的海量数据，而且还通过对诸如轻量目录访问协议(LDAP)等标准提供支持，允许实施更细粒度的安全保护与权限设置，并允许采用其他的方法更好地实现模型与组织标准的匹配。

　　很多数据库往往是从前数据库管理员那儿“继承”来的，他们可能不会留下详细的数据库设计文档。面对这样的情况，数据库管理员只需向CA ERwin提供数据库连接参数，就可以很容易地生成数据库设计结构的图形化模型。这是CA ERwin的一项常用功能，即提供现有数据库及其定义的详细目录。一旦创建该目录，企业便可以按照未来开发工作的通用标准调整这些数据库结构。

　　James认为对于团队协作来说，通过新的模型存储库，技术团队能够利用先进的版本管理、更高的安全保护及基于Web的新管理工具，更好地在创建模型方面协同工作。这一切的便利得益于新的三层式架构，同时新版产品的性能也大幅提高。

　　大数据时代 如何让商业智能发挥数据最大价值?

　　在大数据的今天，越来越多的客户动起了数据的脑筋，而新版本的CA ERwin不仅为数据仓库维度建模提供原生支持，而且与一些通用的商务智能产品建立了导入和导出通道，例如SAP Business Objects和Cognos等。有了这些通道，用户就可以与商业智能团队直接共享CA ERwin中的定义。据介绍，CA ERwin r9中的一项重要改进是添加到网络门户中的信息反馈功能，这对商业智能大有裨益。在商业智能项目中，很多关键利益相关者都是业务分析人员或业务领域用户。他们往往需要查看数据信息，并负责输入业务规则和定义，但却可能不具备足够的技术水平来直接使用数据建模工具。通过此网络门户，广大用户便可以使用自己惯用的、熟悉的互联网搜索、编辑和标记功能，而无须再去学习与数据管理团队沟通的新范例。

　　可以这么说，大数据在很大程度上“颠覆”了通常所做的数据管理工作。传统的报告与分析工作往往采用的是“自上而下”的方法，例如在数据仓库方面，企业会首先确定报告中需要的信息类型，然后建立模型和数据库来存储和优化这些信息，以用于报告。大数据分析采用的则更像是一种“自下而上”的方式，企业更多的是“发现和分析”，而不是“设计和创建”。大数据分析的一个关键部分是您可能不清楚自己在寻找哪些信息，直到您看到它。例如客户情感分析，如果企业想知道其客户在社交网络Twitter上是如何评论的，那么此时将不能采用可能在关系数据库中使用的方法，即传统的“从Twittwer中选择”(SELECT * FROM Twitter)的方法。

　　不过，虽然支持大数据的许多工具都很有趣、颇具创新意义，也可以解决很多新问题，但它们并不能解决数据管理方面的所有问题。任何新技术都存在这样一个风险，许多人都会采取“要么全要、要么全不要”这种孤注一掷的方法。例如有人声称随着大数据技术的到来，关系型技术已经面临末日。但我们要记住，每种技术都有其自身特定的使用情况，这一点很重要。例如，如果您正在Twitter上做客户情感分析，或试图在电信公司找出客户的使用模式，这时候大数据技术就可以发挥作用。但是，如果您正在创建一个交易系统来运营您的会计部门，那么在这种情况下则非常适合使用传统的关系型数据库方法。关系理论中的核心概念适宜用来提高数据质量、减少冗余等，这些概念已经过精确测试，并在现实世界应用中得以证明。

　　小结

　　传统关系型数据库和非关系型数据的处理方式各有不同，但前者易于更新、便于查询等优势是无法忽视的，大数据所带来的新思想和新工具来解答新问题同样让企业受益匪浅。这两种技术是可以很好地共存的。许多企业在将数据存入数据仓库前会使用大数据解决方案对数据进行分析，然后才使用更传统的数据仓库技术，因为传统技术具有数据存储、检索与报告方面的优势。CA ERwin的新特性功能上提升不言而喻，自从2012年2月发布的CA ERwin r8.2版至今R9版历时近10个月，足见产品有良好的发行与开发周期。但我想版本升级也带来了一个问题是任何软件供应商都无法忽视的——如何让老用户可能够平滑过渡到新版本上既是任务又是挑战。