什么样的公司数据需要整合
    因此什么样的公司数据需要被整合呢？很明显，有这么些类型的公司数据应该被整合，包括：

    1．客户数据——那些与客户信息相关的数据
    2. 安全性数据——如意外事件，审查，修理，特约条款等等这些重要的事件
    3 合同数据——与公司合同相关的数据
    4 发现数据（Discovery data）——诉讼过程中的数据
    5 顺应性数据（Compliance data）——针对公司敏感事件和事务的描述

    由此看出，公司数据限制很少，或者从理论上说，是没有限制的。

 数据整合的优势
    整合公司文本数据的重大优点之一，就是一旦整合，它们就可以输入到数据仓库中，并且能重用。也就是说，公司文本数据只需要整合一次。整合之后，只要你愿意，你可以多次研究和分析这些数据，可谓一劳永逸。
值得一提的是，在这公司文本数据整合后，就可以放入到数据仓库中。一旦进入了数据仓库，这些数据就能与结构数据结合到一起。 

 客户信息分析
    举个例子，如针对公司的客户信息管理系统，就要分析客户信息。通常会从客户那里收到e-mail。但是，一旦那些e-mail阅读之后，通常就被放在一边了。这些读过的邮件将会存放到一个文件夹里，从此这些邮件就在那里搁置着，与另外上千的e-mail堆放在一起。
 
    问题是，当公司需要这些信息的时候，这些信息却很难找到。当一些e-mail涉及到潜在的未来信息，就显得更加重要了。
客户琼斯夫人案例分析

    为了证明以上观点，让我们看看一个案例，这个案例的主角是一位叫琼斯夫人的客户。假设她上个月写了一个e-mail来严厉批评公司的销售人员，因为她的一个订单被延误了。而正好这个月，公司的另外销售人员准备打电话给琼斯夫人，请求下更多的订单。这是时候，对于那个销售人员来说，上个月的来自琼斯夫人的e-mail重不重要呢？

     答案当然是非常重要的。如果我们想给琼斯夫人推销更多的新产品，这个时候关于客户最近的任何信息都是非常重要的，无论正面了解的信息，还是从琼斯夫人那里反馈的信息。因此，摆在我们公司面前的问题就是如何找到那些与客户相关的e-mail？如何过滤掉那些不相关的e-mail？

    这里说的例子，只是其中的一个，许多的例子都需要用到非结构文本数据，如果为公司文本数据设计一个专门的整合过程，将这些公司文本数据能存储到一个数据仓库里，查找、过滤信息就好办多了。

    注：数据无非包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据可以很轻松的被导入到数据仓库中，因为不管是3NF还是星型模型，它们在结构上都属于结构化数据。而非结构化数据包括音频、图像、e-mail、电子表格、txt文本、文档、报告等。

作者简介
    比尔•恩门（Bill Inmon），被称为数据仓库之父，最早的数据仓库概念提出者，在数据库技术管理与数据库设计方面，拥有逾35年的经验。他是“企业信息工厂”的合作创始人与“政府信息工厂”的创始人。

    比尔•恩门的思想与见识在所有重量级的计算机协会、许多产业会议、技术研讨会上，都博得了无比的敬重。他写过650多篇文章，大多发布在世界最知名的IT刊物里，DMReview杂志每期都有恩门先生的专栏文章，他写了46本书籍，最著名的要数“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》），这本数据仓库精典读物倍受读者喜爱，一而再在而三地升级出版发行，到目前已经是第三版本，发行量达50多万册。也正是这本《建立数据仓库》为恩门赢得“数据仓库之父”的殊荣，国内机械工业出版社也分别将第2第3版本引进翻译，恩门先生的著作也一直是亚马逊电子商务网站的畅销书，都深受广大数据仓库技术读者喜欢。同时恩门又是最知名的数据仓库咨询顾问专家，他为许多名列《财富》1000排行榜的公司提供过数据仓库设计和数据库管理方面的咨询服务。