著名美国信息系统专家詹姆斯·马丁（James
Martin）在20世纪80年代中期就提出了计算机信息系统是以数据为中心的原理，写出了许多数据集成的理论和方法专著。其中《信息工程与总体数据规划》提出了“数据中心原理”，其主要原理是：
1)只要企业的性质和目标不变，它的数据类就是基本稳定的。
2)任何业务管理的瞬间，都是对这些数据类的数据输入（数据的增加、修改或删除等）和数据输出（数据的检索、打印或使用等）。
3)系统的开发应该面向数据，因为数据是稳定的。系统的开发不应该面向处理过程，因为对数据的加工处理过程是多变的。
他同时明确提出“数据环境”（Data
Environment）的概念，认为计算机信息系统应用有四类数据环境，反应了由低级到高级的发展过程。
第一类数据环境是数据文件（Data
Files）环境。是指早期用程序语言（比如COBOL）建立的数据存储结构，缺乏数据分析工作，一般是与应用程序密切相联。优点是应用开发见效快，缺点是随着应用的增多，冗余的、不一致的数据也会越来越多，从而形成了混乱的数据环境，系统维护和集成十分困难。
第二类数据环境是应用数据库（Application
Data Bases）环境。当数据库管理系统出现以后，数据存储结构的建立大大简化了，但是数据分析工作没有跟上，使用DBMS按用户视图“建库”，方便性带来了随意性，于是应验了“数据库风险”，可能更快地形成混乱的数据环境，系统维护和集成同样十分困难。
第三类数据环境是主题数据库（Subject
Data Bases）环境。经过科学的规划和设计，用DBMS建立具有共享性和一致性的、本来意义上的数据库，即“主题数据库”。以主题数据库为主的数据环境才是集成化的数据环境，在这种数据环境中才能开发和运行集成化的信息系统。
第四类数据环境是信息检索系统（Information
Retrieval Systems）。是指对一些主题数据库进行萃取和深加工，为高层查询和辅助决策准备的数据环境。
实际上，国内许多信息系统的开发基本上是在应用数据库的环境中转来转去，面临着集成化的困境，很大程度上是由于并不知晓或忽视了“数据环境”这个关键问题。
