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数据集成与共享的内容介绍

作者:稀饭


本文1450字,数理内容较少,泛读需4分钟,精读需7分钟

1、数据集成与共享的概念

数据集成与共享是对企业内部各系统之间、各部门之间,以及企业与企业之间数据移动过程的有效管理。通过数据集成来横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等,实现企业内部ERPCRM、数据仓库等异构系统的应用协同和数据共享。通过数据集成来连通企业与企业之间的数据通道,实现跨企业的数据共享,发挥数据价值。

2、应用集成和数据集成

应用集成是一种将基于各种不同平台的异构应用系统进行集成的方法和技术。典型的企业应用集成架构分为4个层面:门户集成、服务集成、流程集成和数据集成。

1门户集成

一般包括统一用户管理、统一身份管理、单点登录、界面集成、代办集成等。门户集成主要是为不同角色的用户提供企业信息资源的统一入口,提升企业整体的信息资源查找效率。

2服务集成

这里的服务也就是Web服务,它提供了一项不依赖于语言、不依赖于平台,可以实现用不同语言编写的应用程序相互通信的技术。Web服务使用基于XML的协议来描述要执行的操作或者与另一个Web服务交换的数据。在企业应用集成体系中,服务集成是一项用来实现流程集成和数据集成的技术,通过标准化的XML消息传递操作,实现跨系统、跨平台的应用交互和数据共享。

3流程集成

也称业务流程集成,是指通过编排各个业务应用系统中提供的功能,实现一个完整的业务流程。流程集成主要用于将分布在不同应用系统中的“片段式”业务流程,完整地整合到一起,真正实现业务流程的“端到端”。

4数据集成

是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。数据集成的核心任务是将互相关联的异构数据源集成到一起,使用户能够以透明的方式访问这些数据源。数据集成的目的是维护数据源整体上的数据一致性,解决企业信息孤岛问题,提高信息共享和利用的效率。

3、数据集成的典型应用模式

1基于中间件交换共享模式

是一种数据复制的方式。数据集成中间件是指支持不同来源、格式和性质的数据源进行逻辑上或物理上的有机集成,为分布、自治、异构的数据源提供可靠转换、加载和统一访问服务的中间件。基于中间件交换的共享模式可以提供统一的高层访问服务,实现各种异构数据源的共享。

2主数据应用集成模式

本质上是一种数据交换的共享模式,目的是在保障各异构系统之间核心数据的一致性、正确性、完整性和及时性。

3数据仓库应用模式

可以整合来自不同业务线、异构数据系统的数据,为管理分析和业务决策提供统一的数据支持。数据仓库可以帮助企业将运营数据转化为高价值、可获取的信息,并在恰当的时候通过恰当的方式,把恰当的信息传递给恰当的人。

4数据湖应用模式

数据湖是在数据仓库概念上发展出的新一代数据集成、管理和应用模式。数据湖的出现最初是为了弥补数据仓库的缺陷和不足,如开发周期漫长、开发成本高昂、细节数据丢失、信息孤岛无法解决等问题。数据湖本质上是一个可以存储和处理所有结构化、半结构化、非结构化数据,并对数据进行大数据处理、实时分析和机器学习处理等操作的统一数据管理平台。

4、数据集成的步骤

1集成需求分析。主要任务是采集集成需求,确定集成目标和范围;

2制定集成方案。可以分为设计数据模型、设计数据库、分析数据源、确定集成模式、编写并确认集成方案这五个细分步骤;

3接口开发与联调。包括数据集成接口的开发、测试和联调;

4部署运行和评价。包括接口的部署与运行、数据集成评价。


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