作为企业的核心资产之一，数据在诞生后即面临着如何有效管理与利用的挑战。伴随着信息管理技术的不断演进，BI（商业智能）、数据仓库、MDM（主数据管理）、数据整合等技术相继诞生，并不断成熟。

　　但在实际的数据应用环境中，企业用户仍然会经常遭遇数据分析技术无法与实际业务需求匹配的困扰。由结构化和非结构化数据混合而成的复杂数据环境，让诸多专业数据分析技术难以施展。在基础数据平台之上，企业需要化解多样化技术选择的困惑。

　　BI：即商业智能，Business Intelligence的英文缩写。BI的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析……[全文]

　　Master Data Management，简称MDM.在今天的信息管理框架中，MDM被认为是探知数据真相的途径之一，但MDM现实起来并不容易。在高层次上，MDM是帮助企业更好地管理数据流……[全文]

　　数据仓库领域的权威W.H.Inmon给出了数据仓库的一个简短而全面的定义：数据仓库是一个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，是支持管理部门的决策过程。数据仓库……[全文]

　　作为数据库应用的外延，BI在近期深受商业并购的影响。在三大软件巨头相继并购主流BI厂商之后，BI市场的潜在发展空间进一步扩充。