文档介绍：目录
一、数据集成的必要性
二、数据集成主要的三种架构
三、数据集成相关技术
四、港口数据集成解决方案
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数据集成解决方案探讨
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一、数据集成的必要性
1、使企业数据资源形成互通互联的整体
在企业发展的过程中,相继实施了多个应用系统,每一个应用系统都有自己的运行环境和数据存储方式,从而产生了各种不同的数据源，需要通过数据集成形成互通互联的整体。
2、满足企业决策分析的需要
企业管理层越来越需要通过信息系统来分析企业整体运营情况，这就需要对信息资源进行整合，形成统一的系统访问入口，避免造成新的门户孤岛现象。
3、有助于规范数据和代码统一
通过进行数据集成，有助于将不同系统内的代码进行规范，形成企业统一的代码标准。
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数据集成解决方案探讨
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二、数据集成主要的三种架构
单个系统的数据集成架构
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数据集成解决方案探讨
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这是目前主要的数据集成架构，主要是以数据仓库系统为代表，集成企业主要基础信息系统的数据，经过ETL（清洗、转换、装载）后，转换为统一标准，按照星形或雪花型模型存储海量数据，面向企业的人、财、物等主题进行数据分析或挖掘。
特点是多对一架构，转换条件复杂，支持TB级的数据量处理和加载，数据存储结构比较特殊，数据加载层级比较清晰。
缺点是数据实时性不高、程序编程量较大，数据是单向传递的。
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数据集成解决方案探讨
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企业统一数据集成架构
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数据集成解决方案探讨
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这种架构适合于像大型银行、税务、电信等业务比较独立、组织结构比较复杂的单位，如银行的总行和分行间的数据交换。
对于企业主要信息系统的数据可直接来自数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的问题，可有效避免业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送，比如某个业务系统新增了一个客户信息，可直接由数据集成平台发送至数据中心，然后由数据中心根据需要将该信息发送至相关业务系统即可。
这种架构的特点是属于多对多、数据交换频繁、数据接口和数据类型比较繁多，可实现数据双向交换。
企业统一数据集成架构
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数据集成解决方案探讨
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机构之间数据集成架构
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数据集成解决方案探讨
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这种架构一般应用于跨企业、跨机构的数据集成和交换，通过制定统一的数据标准，从而形成一个多机构间的数据集成平台，比较典型的是银联和各商业银行间的数据集成。
这种架构相对比前两种架构，具有跨多企业、单位之间多对多，网络交换较为复杂，数据安全性和实时性较高。
机构之间数据集成架构
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数据集成解决方案探讨
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三、数据集成相关技术
1、ETL技术
一是采用手工编程或专项ETL工具，这种方法是目前使用较为广泛的方法，适合满足较为复杂的数据集成需要。具体方式有PB、JAVA、存储过程、C/C++等，优点是比较灵活，但存在多一种系统的数据集成就会多一倍的工作量，可拓展性和实时性较差；
另外也有针对具体某个行业如银行的专项ETL工具，可减少部分工作量，但具有较大的局限性，不能够通用。
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数据集成解决方案探讨
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手工编程模式
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数据集成解决方案探讨
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