无法快速从海量异构数据中抽取有效数据：
信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前，大多数企业花费大量的资金和时间来构建自己的信息化系统，用来记录事务处理的各种相关数据。据统计，数据量每2～3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占在总数据量的2％～4％左右。
无法灵活转换数据提高核心竞争力：
企业没有最大化地利用已存在的数据资源，以致于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。于是，企业想通过各种技术手段，将数据抽取、转换为信息、知识。提高其核心竞争力。
无法保证数据一致性：
在数据抽取、转换时的数据质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、有效性等特性。而影响数据的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的是其中原因之一，比如：业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性等等。
异构数据集中存储困难：
随着企业信息化的逐步推进，企业内部常常有很多套业务系统在运行，不同系统的架构和数据存储方式都千差万别，没有统一的标准。系统间的数据也就不能有效集中、共享。

润乾针对以上在遇到的问题提供了全面的解决方案，可以根据不同情况应用多种润乾抽取、转换组件完成上述遇到的问题。
快速实现异构数据抽取：
依托润乾报表的强大功能，灵活使用润乾报表的多源填报以及数据适配器，通过设计器制作填报报表模板，实现所见即所得的可视化的数据的抽取，并且利用独有的动态库表关联技术，实现数据库表结构与报表任意单元格间的对应。或是利用润乾的数据适配器，可以对数据进行抽取，以及批量结构化数据计算。其最大的技术优势是集合、有序、指针、步骤化被抽取的数据。解决根据复杂业务规则批量对结构化的数据进行特定的抽取问题。
灵活处理复杂数据转换：
数据抽取时需要对数据进行必要的数据转换，这其中包括对数据存储的数据库的转换，对数据格式、内容、类型的转换等。润乾仅是需要设置一下单元格数据的属性或是使用润乾提供的丰富计算语法、函数库，就可以轻松、灵活的实现对数据转换的控制。
严格控制数据质量，保证数据一致性：
在数据抽取过程中，依据业务逻辑规则，润乾可以添加规则严格控制数据质量，如对数据进行完整事务的逻辑校验，可以保证不同业务系统数据的一致、完整、有效性。润乾在抽取、转换过程中通过选择相应系统自定义控件，轻松保证数据是否合理、类型是否匹配、校验关系等处理，并及时显示出错信息。
方便、快捷装载数据：
数据抽取、转换处理完成后，可以将异构数据通过润乾的多源填报特性，设定数据回填的目标数据源，提交自动入库，并支持多库多表的同时保存，并保证数据的一致性；或是通过润乾提供的数据适配器，选择适合的适配器，再定义相应数据装载动作及装载目标源即可完成数据加载入库。
数据分析展现：
     通过润乾报表强大图表展现功能，对装载入库的数据进行更详细的BI分析。

上述解决方案是一个完整的数据抽取与转换的解决方案，该方案利用润乾报表和数据适配器功能配合转换动作，提供多样的数据抽取、转换的功能以满足实际需求。对于常规、简单的数据抽取、转换需求，开发人员会用润乾报表工具制作报表，就可以掌握多源填报方式。数据适配器加动作方式适用于解决参杂复杂业务逻辑判断、计算的数据抽取、转换需求，相应的该方式对开发人员的要求也相对高一些，需要对数据库、SQL语言以及程序设计语言有一定的基础。 是一种相对更专业的数据抽取、转换方式。

其中填报组件方式详见《润乾报表V4.0填报专题》

华联数据中心案例