信息数据整合（精选12篇）
信息数据整合 篇1
信息时代, 各种智能化产品被广泛应用, 并依赖于互联网智能控制。中国的通信事业在发展战略上呈现出通信终端整合发展的趋势。基于目前部门的各个部门都建立各自的信息系统, 以利于深度发展。但是, 从宏观的角度而言, 部队的军事任务要合理调配, 就要从全局的视角制定句式决策, 指挥各项军事任务。那么久, 就需要对于各个信息系统的数据资源进行整合, 以获得数据的保障。
1 现有的信息中心网络资源
以某军用信息资源为例。网络设备包括网络连接以及汇聚设备95套, 路由器以及核心交换设备1套, 还包括有12台服务器和一套视频会议系统, 通过网络连接1套微控制单元、4套终端, 以及26套语音网关设备。所有的兵种所建立的系统都通过网桥接入系统建立起连接。
通信中心所建立起来的信息化资源依赖于5.8G网桥, 将10G干线和同步数字体系接入其中。目前, 接入网的带宽已经提升为50兆, 接入设备包括服务器、核心交换机和路由设备。通信中心与军用数据中心的核心设备成冗余态势, 无论是蓄电池的配备, 还是柴油发电机后备电源, 都能够确保电源供应, 并对于网络灾难具良好的抵抗能力。
2 军事数据建设能力需求
虽然在资源配置上已经升级为现代化数据信息技术, 但是, 各个部门依然按照统一的军用标准规范发展各自的数据交换建设, 从而使得通讯资源没有得到有效的利用, 信息资源平均利用率相对较低。这种缺乏灵活性的系统设计, 不仅建设周期相对较长, 而且数据交换的操作性不够, 导致数据资源从获取到技术处理, 以致储存和数据查询, 都无法实现方便快捷的操作, 严重地影响了军事指挥效果。
军用数据中心要打造一个可以进行统一指挥的信息平台, 就要对于各个兵种的数据资源进行整合, 并建立起数据储存架构, 对于数据资源不断地优化。信息平台对于大量的数据都可以采用集中存储的方式, 通过采用挖掘数据、数据分析的方法, 将决策支持数据信息提炼出来, 进行数据分析。与此同时, 还要做好数据管理工作, 包括数据运行过程中, 要做好技术维护和保密工作, 在实施个性化服务的同时, 还要面向客户对于人机交互方式不断地完善, 以使系统能够适应多样化的军事指挥任务。针对于数据异构分散以及核心设备所形成的冗余态势, 以及数据服务没有获得时效性。这就需要在数据能力上满足对于数据资源有效整合的需求、跨部门数据资源灵活交换、获取准确的决策支持信息以及向用户提供多样化的数据服务。通过对于现有数据实行收集整理后, 实时规范化整合, 将逐句资源进行有序组织, 并在数据中心统一存储。信息系统的数据可以实现共享, 各个部门的数据在这里都实现了按需转换, 首长的决策内容可以通过提炼决策支持信息, 能够快速而准确地获得据侧信息的支持。同时, 数据中心还具有自动组织数据的功能, 通过其辅助支持的多样大户服务, 可支持户个性化服务需求。
3 军用数据中心技术架构
军用数据中心在技术架构上, 是将分散的数据集中存储, 构建数据集成框架。采用服务化方式整合异构数据资源, 提升数据服务质量, 以实现数据资源的周期化管理控制。
军用数据中心体系结构包括信息传输层、基础环境层、数据资源层、集成框架层、数据交换层、信息应用层等等。在架构的组成上, 可以将军用数据中心进行层次划分, 分别为基础支撑、数据服务、应用服务、运维管理、以及安全保密五项分系统。其可以对全局掌控军用数据资源, 以资源虚拟化的形式实现数据服务集成, 将分散的数据资源有效整合, 以将冗余建设消除。在提高数据资源应用效果的同时, 还提升了数据服务的灵活性。数据服务化要具有灵活性的特点。采用军用数据中心体系结构, 可以使得通信传输更为简便。只要将用户终端接入到互联网络当中, 就可以获得数据运用支持。用户能够通过数据验证, 就可以享受权限范围内的各项服务。数据信息的作用是用于据侧参考。在快速而及时地获取信息的同时, 要对于海量的数据进行整理后, 根据任务需要对于数据进行分析、挖掘、提炼, 以将其处理成为符合用户需求的决策信息, 以实现指挥决策的目标。军用数据中心体系见图1。
4 军用数据中心关键技术
4.1 异构数据整合技术
采用ODBC数据源迁移, 对于规范化数据实施跨平台以及跨数据库的移植, 对于所迁入的数据都可以统一使用。异构数据可以通过将元数据进行抽象概括, 整合数据资源, 以利于数据信息传输。那么, 可以通过建模的方式, 根据军用标准, 将异构、分散的数据进行抽取、挖掘和转换, 以建立起集中存储格式。针对于难集成的数据, 可以对于数据进行集中保存, 统一迁移, 以确保数据实时更新。异构数据整合技术见图2。
4.2 模型动态调用的多维分析技术
要将大量的数据中, 将首长所需要的决策信息提炼出来, 就要对于数据进行分析、挖掘。那么, 在组织数据上, 可以建立数据主题形式, 以能够满足用户需求, 在将军事数据中心的数据进行划分的时候, 要对于数据进行组织, 并分别作出标记, 将利于划分数据库为多维数据集。应用模型的动态调用技术挖掘数据, 采用最优的数据分析方法和最为科学的数据挖掘算法, 结合客户要求, 将数据资源的信息价值从大量的数据中挖掘出来, 以为首长提供有效的决策信息。
综上所述, 军用数据中心的信息整合依赖于通信技术的有效应用。为了促进指挥中心对于决策数据全面掌控, 本论文对于现有的网络资源进行分析, 并提出了军用数据中心技术架构以及关键技术, 以为军用通信技术建设提供参考。
摘要：军队信息化进程随着信息技术的创新, 各个兵种出于业务上的需要, 建立了属于自己的信息系统, 使得系统数据资源庞大, 导致各个部门的业务运转缓慢, 效率明显降低。为了促进军事任务的未来发展, 提出了军用数据中心技术架构的信息整合, 以更好地解决目前所面对的数据服务问题。
关键词：信息整合,数据服务,数据中心
参考文献
[1]王永生, 时伟.面向信息整合的军用数据中心研究[J].指挥控制与仿真, 2013.35 (04) .
[2]薛红.海事与通信信息中心数据网资源整合的探讨[J].中国水运, 2010 (03) .
[3]Sotomayor, B., Montero, R.S., Llorente, I.M., Foster, I.Capacity leasing in cloud systems using the opennebula engine[M].Workshop on Cloud Computing and its Applications, 2008.
[4]项力, 吴学智, 王斌.基于云计算的下一代数据中心设计[J].通信技术考, 2012.45 (06) .
信息数据整合 篇2
本次系统是在原有系统的基础上开发完成，因此，新旧系统间就存在着切换的问题。另外，新开发的系统还存在与其他一些应用系统，例如，企业信用联网应用系统、企业登记子网站、外资登记子网站等系统进行整合使之成为一个相互连通的系统。本章将针对新老系统迁移和整合提出解决方案。
1.1.新老系统迁移整合需求分析
系统迁移又称为系统切换，即新系统开发完成后将老系统切换到新系统上来。系统切换得主要任务包括：数据资源整合、新旧系统迁移、新系统运行监控过程。数据资源整合包含两个步骤：数据整理与数据转换。数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据；数据转换就是将整理完成后的数据按照一定的转换规则转换成新系统要求的数据格式，数据的整合是整合系统切换的关键；新旧系统迁移就是在数据正确转换的基础上，制定一个切实可行的计划，保证业务办理顺利、平稳过渡到新系统中进行；新系统运行监控就是在新系统正常运转后，还需要监控整个新系统运行的有效性和正确性，以便及时对数据转换过程中出现的问题进行纠正。
系统整合是针对新开发的系统与保留的老系统之间的整合，以保证新开发的系统能与保留的老系统互动，保证业务的顺利开展。主要的任务是接口的开发。
1.2.需要进行迁移整合的系统 1.3.数据迁移整合分析
根据招标文件工商总局新建系统的数据库基于IBM DB2，而原有系统的数据库包括ORACLE，SQL Server，DB2。这种异构数据在总局主要存在于两个方面，即部门内部的异构数据和上下级部门之间的异构数据。同时，系统的技术构件有.NET和J2EE两大类。
对于部门内部的异构数据的集成采用数据移植的方法，如：如果数据有基于DB2管理的，有ORACLE管理的，有SQL Server管理的，就根据新系统DB2的要求，把ORACLE的数据迁移到DB2数据库中，把SQL Server的数据迁移到DB2数据库中。
上下级国工商局之间的异构数据的集成利用数据交换系统来完成，重点在于数据库存储标准、交换标准的制定和遵守，保证数据的共享，这部分工作由数据中心完成。
1.4.系统迁移和整合目标 1.4.1.系统迁移的主要目标：
1.保证系统正常运行
在数据转换过程中，由于原有的系统数据的复杂性，给数据转换工作带来了很大的难度，为了在新系统启动后不影响原系统正常的业务，因此数据转换完成后，必须保证新系统的正常运行。2.保证原有系统在新系统中的独立性
原有系统是独立运行的系统，数据在新系统中虽然是集中存放的，但是各个系统由于存在业务上的差别，数据在逻辑上应当保持一定的独立性。
1.4.2.系统整合的目标：
保证直接关联的系统互动，保证业务的正常办理。例如公众服务系统与基本业务系统之间互动，基本业务与协同业务之间互动等等。1.5.系统切换方案 1.5.1.系统切换工作流程
系统切换包括前期调研、数据整理、数据转换、系统切换、运行监控五个阶段。系统切换的整个工作流程如下所示。
1.5.2.系统切换工作步骤
1.前期调研阶段
前期调研是数据转换中很重要的一个步骤，也是至关重要的一部分。在进行数据转换工作前，我们需要先认真阅读系统的相关文档，如《数据字典》、《系统概要设计报告》等，来熟悉原有的系统。当然在阅读文档的过程中肯定还会有理解不清晰的地方，这时还需要熟悉原有系统的工程师的帮助。数据转换的前期工作就是对原系统做一次彻底的全面了解，主要需要的考虑的有下面一些情况： 1)原系统的网络结构；
2)原系统的业务范围、存在几套业务系统以及他们之间的关系； 3)原系统的开发商、开发工具、开发平台以及采用的数据库； 4)原系统的数据分布状况：包括数据范围、数据量大小等； 5)原系统的业务流程； 6)原系统的数据流程； 7)原系统的数据结构；
在了解这些要素的基础上，需要编写《前期调研分析报告》。调研报告主要包含如下一些方面：
1、将所有数据表进行分类，如系统参数类、代码类、综合业务类、相关业务类等等。
2、对所有数据表的数据组成、数据来源、用途等进行描述。
3、并非所有的数据都是需要进行转换的，在《数据字典分析报告》中要指出那些数据表是需要进行转换的，那些是不需要进行转换的，对于不需要转换的表要说明不需要转换的原因。
4、描述数据在各表中的流向，对于关键的或复杂的业务点要做详细说明。2.转换设计阶段
转换设计阶段主要是完成新旧数据字典的对照，同时明确各个表中具体数据字段的转换方式。在转换设计阶段主要是编写《数据字典对照报告》
《数据字典对照报告》主要描述新旧系统数据表间的对照关系以及代码对照关系。以新系统为准，原系统作参照，将原系统的数据字典对应到相应的系统数据字典中。在对照过程中，需要遵循数据照搬原则，数据尽量不要作处理。
在数据字典对照表中需要进行转换的数据字段应该一一对应，对新旧数据表中字段的名称、类型、精度等都要有详细的描述，同时还要明确数据的转换方式。数据转换方式主要有以下几种：
1)直接转换。直接转换方式是最常用的方式，就是将原表中对应字段的数据原封不动的搬到新表中来。按照“数据照搬”原则，我们应该应该尽量采用这种方法。
2)程序转换。对那些需要进行计算才能进行转换的数据将采用程序转换方式进行。
3)代码对照。某些代码字段，往往新旧系统的编码不相同，这时就需要参照代码对照表进行代码对照转换。4)类型转换。少数数据可能需要对类型进行转换，如就表以字符串‘YYYY-MM-DD’来存放日期，而新表中以DATE型来存放日期，这时就需要进行类型转换。
5)常量转换。新表中某些字段可能存在缺省值，这时将采用常量转换方式，当旧表没有对应字段或旧表对应字段数据为空时，将直接在新表中写入缺省数据。
6)不转换。对于旧表有但新表中没有的字段将不作任何转换。
7)新旧系统代码对照列出了全部需要进行转换的新旧系统数据表中存在的二级代码间的对照关系，主要以二级代码对照表的形式来反映。
1.6.数据迁移方案 1.6.1.数据整理策略
数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据。数据整理大致分为两个阶段：第一阶段就是将不同类型来源数据采集备份到统一的数据库中；第二阶段就是将原始数据进行整理，按照不同的要求分类进入不同的中间数据库，为数据转换提供中间数据。数据整理过程采用了以下方法： 1.确保原始数据的完整性
在进行数据整理之间，我们先需要对原始采集数据进行备份。备份的目的有两个：一个是统一数据库，便于数据转换，另一个就是为以后数据追根溯源提供参考依据。在本系统中，我们将采用DB2作为备份统一数据库。2.数据分级过滤策略
数据分级过滤就是把数据按照不同的数据级别进行分类整理进入不同的中间数据库中。本系统中我们把数据分为三个级别：废弃数据、待调整数据、可转换数据。废弃数据就是该部分数据的存在对系统资源造成浪费的数据，并且会影响以后系统的运行。待调整数据就是该部分数据严重影响新系统的运行，必须进行人工调整后，方可进行数据转换。可转换数据就是该部分数据不需做任何处理，基本满足数据转换的要求或者是该部分数据新系统建议调整，但是不影响系统的运行，可以等新系统运行后再调整，这样可以为数据转换工作节省很多时间。3.借助数据整理相关工具
数据整理非常艰巨，涉及的数据量很大，通过人工检查是不可能完成的，因此必须编写相关的数据整理工具完成数据整理。包括数据整理工具和数据纠错工具。数据整理工具负责将原始备份数据库中的数据进行分类进入不同的中间数据库；数据纠错工具负责提供友好、方便的工具界面供用户方相关人员完善和纠正错误数据。
4.利用中间库作为桥梁
由于原系统和新系统的数据库结构可能不一样，所以采用中间库作为衔接新旧系统数据的重要桥梁，对于建立新旧系统的对照关系很重要。一旦业务人员对新系统中某项转换数据存在疑问的情况下，就可以通过中间库的关联，顺利找出原数据。
1.6.2.数据转换
数据转换就是将整理后的数据，依照对照表的要求进行转换，并写入到新系统。这个过程可以通过交换系统实现。
1.6.3.数据整理与转换步骤
1.设计数据移植方案
设计数据移植方案主要包括以下几个方面工作：研究历史数据的结构、来源、数据项定义、取值等现状，研究新旧数据库结构的差异，评估和选择数据移植的软硬件平台、选择数据移植方法、选择数据备份和恢复策略、设计数据移植和测试方案等。
2.源数据库数据清理 对于一个运行已久的数据库，主要存在三种数据库垃圾：数据库对象垃圾、数据库权限垃圾、数据垃圾。数据库对象的清理不是一件容易的工作，需有认真负责的态度，要有耐力，任何错误的清理不仅会造成前端不能运行，而且将会造成数据的丢失。所以清理数据库对象也许需要一个安全、准确，可很快恢复的方法。首先要认识数据库资源，包括数据库对象，如表、数据库事件、过程、函数，数据库结构关系，在此基础上结合运行系统，确认数据库垃圾，制定合理的垃圾清理方案，达到清理垃圾的目的。
主要方法是对数据库数据进行整合和分解，整合相关数据减少数据的重复，分解数据则可是数据团体更趋向合理，当然整合和分解要以适合新设计的数据库结构为基础，以便简化转化程序。3.进行数据模拟移植
根据设计的数据移植方案，建立一个模拟的数据移植环境，它既能仿真实际环境又不影响实际数据，然后在数据模拟移植环境中测试数据移植的效果。数据模拟移植前也应按备份策略备份模拟数据，以便数据移植后能按恢复策略进行恢复测试。4.测试数据模拟移植
根据设计的数据移植测试方案测试数据模拟移植，也就是检查数据模拟移植后数据和应用软件是否正常，主要包括：数据一致性测试、应用软件执行功能测试、性能测试、数据备份和恢复测试等。5.准备实施数据移植
数据模拟移植测试成功后，在正式实施数据移植前还需要做好以下几个方面工作：进行完全数据备份、确定数据移植方案、安装和配置软硬件等。6.正式实施数据移植
按照确定的数据移植方案，正式实施数据移植。1.7.数据整理和转换的关键技术
对于多源异构数据库之间的数据转换，因为目标数据库的格式和约束的限制严格，直接编写转换程序实现困难，可在原有数据库系统中编写转换程序。
对于源数据库、目标数据库结构有差异的数据，建立中间过渡库，中间库在原数据库平台中建立，但结构与目标数据库的结构相同。
将源数据库转入中间库的过程是一个数据的重新组合和关联的过程，将是转换的中心和重点工作，需要对源数据库与新数据库的数据关系进行深入分析，对每一个数据库写出转换策略。
非空处理：对于应该非空但实际为空的记录制定处理规则。
取值约束处理：对于有取值范围约束的字段进行规范化处理，即将转换后的数据取值规范到该范围内。
主键处理：重新对中间库进行编号。
填写外键：每个数据库或多或少存在外键，外键越多，标明与其它库关联越多，这样的库应后处理；反之，外键越少的库应该先处理。
唯一键处理：对要求唯一的数据项（主键、唯一键）进行唯一检测，并对检测出的不唯一的记录，制定处理规则。
附加分散处理：对某些表中的某些字段进行数据规范化处理，即将不合规范的数据替换成规范的数据，几个表之间的关联处理，以及一些特殊处理等。数据一致性处理：对于有多个数据源的数据进行一致性检查, 制定处理规则。1.8.新旧系统切换
第一步：编写《系统切换方案》。
系统切换方案包括系统切换方法、系统切换计划等内容。
第二步：组织相关人员对《系统切换方案》进行评审，如果未通过，则需要调整系统切换方案。第三步：进行业务系统数据转换。
在进行业务系统数据转换前，需要先选择一个时间点进行业务系统数据采集。该时间点的选择以完成一个完整的业务周期为准。l 转换时机
根据以往的经验，我们建议将正式数据转换的时间放在月结刚刚完成后并且最好是节假日。l 准备工作
正式数据转换前的准备工作是非常多的，现列举如下：
编写详细的《数据转换指南》。《数据转换指南》应该是在前面的几次试转换过程中编写并完善的，要详细说明数据转换的全过程，包括：准备工作、执行步骤、注意事项等。
编写执行脚本。在前面几次试转换的基础上编写并完善好数据转换执行脚本。执行脚本包括：转换执行脚本、验证执行脚本等。所有的脚本都必须安装执行的先后顺序编写，在正式转换时将按照顺序来执行。
数据库环境准备。根据以往的经验，在正式转换阶段出现的异常往往都是有数据库方面的，大部分是因为数据库环境没有准备好。数据库方面需要做好如下几方面的准备：表空间划分、大数据文件准备、大回滚段准备、创建索引等。其他必要准备。在正式转换前，老系统要停止使用，同时在还需要把老系统的数据做一次完整的备份。
l 执行过程
数据转换时将按照已经编写好的转换执行脚本来进行。对没一步的操作都要做好日志记录，日志分两种，一种是计算机自动产生的日志，如LOG文件；另一种是在转换执行过程中手工做的记录。在正式转换时，要求至少两人一起工作，其中一人负责操作，另外一人负责监督，两人都必须做好记录。
每执行完一条转换命令后都需要去查看一些错误记录表，如果出现异常错误信息，需要暂停转换执行，对错误分析处理完毕后才能继续执行。l 验证过程
转换执行结束后，需要对转换的结果进行验证，验证时按照已经编写好的验证脚本来进行，验证最好由两名以上的人员分开来进行，在验证过程中做好每一步的验证记录。
如果在验证过程中没有发现异常，并且几名验证人员的验证记录都非常一致，则可以认为已经通过验证。l 收尾工作
数据转换工作执行完毕后，需要对关闭原有系统全部的业务经办功能，只开发查询功能，以便业务人员在需要时可以继续查询旧系统中的数据。
对新系统的数据进行一次物理备份，同时启动新系统数据库的重做日志功能。到此时为止新旧系统数据转换工作全部结束，整个应用系统将切换到新系统上来运行。
第四阶段： 新系统运行监控及数据整理
在所有新系统平稳运行后，还需要进行定期的运行监控以及对部分数据进行调整。对于那些对系统运行未造成影响的，在数据整理过程中，没有进行数据修正，所以在系统平稳运行后，需要对这些数据进行调整。
1.9.系统切换保障措施
系统在整个切换过程中，安全、平稳过渡是第一位的。我们将采用如下措施保证系统切换安全：
a)数据备份
在进行新旧系统数据转换时，对原系统数据进行备份以保证历史数据的可追溯性。一旦在新系统中业务办理出现问题，则可以通过追溯历史数据来判断是数据转换错误，还是新系统程序存在BUG。2.数据测试
数据测试分为两个层次测试，一个是数据监测性测试，就是在数据转换完成后，测试数据的转换正确性；二是验证性测试，验证性测试通过使用已经通过功能测试的新系统办理实际业务来验证数据转换的正确性。
数据测试是一个关键环节，关系到系统切换的成功与否，所以必须加大测试力度来保证数据转换的正确性。而与数据测试相关的系统功能测试也必须重视，因为如果系统功能如果存在问题，则数据测试也就无法保证正确性。3.切换点的选择
系统在什么时候进行切换，也是一个很关键的问题。一般情况下，我们都选择一个业务周期结束，下一个业务周期开始的时候进行切换。4.切换方式的选择
系统切换有两种方式，一种是新旧系统并轨运行，一种是新系统单轨运行。对于第一种方式旧系统为主，新系统为辅，在时机成熟的时候在切换到新系统运行；第二种是以新系统为主，旧系统为辅，旧系统只是验证新系统业务办理的正确与否。第一种方式安全系数由于过渡期时间会很长，业务人员工作量很大，而第二种由于直接采用新系统，存在一定的风险，我们可以通过加大测试力度来降低风险。综上所述，我们建议采用第二种方式，就是新系统为主，原系统为辅的方式。5.应急预案
在特殊情况下，由于某种原因导致系统没有能够正常切换或者切换以后系统运行不稳定，在这种情况下，必须启动应急预案来解决。具体应急预案如下： 应急预案需要从业务系统、数据库、网络平台三个方面来考虑应急处理措施，只有三方面同时恢复到系统切换前的状态，才能保证原系统业务经办的正常进行。业务应用系统应急措施主要是在业务经办时保留原业务应用系统，并且保证原业务应用系统的客户端配置环境能够在最短时间内恢复到以前的配置；数据库应急措施就是利用原始数据与原系统保持一致来处理的，也就是在新系统数据库中保留备份，并且按照原系统数据集中情况下分不同用户存放备份数据，但是用户名仍需要采用原数据库系统用户名。一旦出现紧急情况，新系统数据库立即切入原备份数据库；网络平台应急预案就是保证在数据大集中情况下整个社会保障网络链路的畅通即可。
1.10.系统切换过程中需注意的问题
1.最大限度的保证原系统数据转换到新系统中，即使是对错误数据进行一些处理，然后在新系统中调整。2.新旧系统的对应关系一定要完整。
3.原系统的数据在新系统中一定要有备份，不能数据转换完成以后就将原系统数据删除掉。原系统备份数据至少保留一年的时间。
信息数据整合 篇3
何为“大数据”？
所谓消费大数据，就是世界上所有人的消费数据，数据呈现出内容庞大，多样，价值密度低，商业价值高。单个消费者的消费习惯、心理等的数据，是没有规律、无序的，但是大量消费者的消费习惯以及数据却是呈现出一定的规律，预示着未来商业的发展方向。
对于酒水行业而言，相较于医药、保健以及保险（放心保）等行业，在营销方面落后久矣，无非还是在依托广告投放来树立品牌概念，依靠消费领袖拉动整体消费，从未真正考虑过广大消费者在考虑什么。所谓的招商模式，还是招大商，依托大商所覆盖的渠道进行线下销售，从而进一步影响消费者，却从未考虑过如今必须通过影响消费者来促进招商的落地。“大数据”的骨头难啃，但总有脆弱的地方，此时强调的就是“聚焦”，也就是所谓的区域化，精细化。根据所属行业的属性，利用不同的媒介（互联网等）锁定一个省份，抑或是一个城市，甚至是一个社区，发现这一区域目标人群的消费习惯甚至消费规律，有选择的进行商品广告的投放以及推介，必将起到事半功倍的效果。
“大数据”的核心
对于酒水行业而言，做“大数据”营销其实不难，难的是信息资源的整合以及思维的转变。目前来看，能够给酒水行业出具“大数据”报告的只有两类网站，一类是全国比较知名的酒水电商网站；另一类就是综合性的门户网站，可是它们由于自身的优势反而又成了限制它们出具数据报告的劣势。
对于酒仙网、也买网等酒水电商平台而言，消费者购买以及浏览酒水的信息，本来是很有参考价值，但是由于其本身就是一个卖家导致了信息有失公正，再加上页面推荐、活动推广以及特价秒杀等，导致消费信息人为的出现了较大的波动，还有一点就是全国网友的购买点评，只能凸显出那些全国品牌，本能够很好反映地方消费的区域产品却没有办法良好的得到反映，就导致了即使出具信息报告，也没有太多的可读性。
而搜狐的搜狐酒评网以及网易的网易酒香，基于广大网友的浏览点评，得出口感最好，知名度最高，最受欢迎的酒水品牌，也是一种很有参考价值的大数据，不过酒水行业的集中度不高，太过于分散，拿山东来说，县县都有酒厂，而且在区域内销售都很不错。综合性的门户网站，不可能将全国的规模以上企业都纳入统计范围，纵然都纳入统计范畴，网友也很难一一翻阅，就无法得出有效的数据。再说，综合性的门户网站，依旧是特殊的媒体，需要赚钱来维持频道，如果在一年内没有太大的收益，必然会走上传统媒体的老路，靠媒体的曝光监督等手段来维持生计。
破解酒水大数据，无非是想实现两点。第一点，洞察未来白酒的主流消费者，了解他们在想什么，他们愿意如何消费，他们怎么看待白酒，他们喜欢喝什么样的白酒；第二点，精确了解目标市场的市场动态，某个品牌在某个市甚至某个县的容量有多大，某款品牌的单一产品的知名度如何，哪一个价格带的产品最受欢迎，最终可以确定哪个品牌，哪个系列，哪个价位的产品可以撕开目标市场的缺口。
做酒水行业大数据，凭什么
网络时代，做酒水大数据的时代来了，要想成功实现整合大数据，得到有效数据必须具备四个条件。首先依托一个省级酒水门户网站，将省内规模以上的酒企的产品全部录入，供网友点评；其次是通过微博、微信、百度贴吧以及社区论坛等，将年轻一代网友中的酒友合理的引流到门户网站； 再次不断通过线下的品酒微聚会，将年轻人交友、文化交流以及酒水文化等需求有机结合在一起，然后通过建立QQ群等，将数据提供人牢牢地黏合在网站上；最后通过建立行之有效的积分商场，让酒友通过点评酒水，分享心得甚至改编词条，都可以获得积分，最终积分可以换取相应的酒水，通过这样的激励，最终实现网站的人气爆棚。
假以时日，根据全省各个地市的网友反馈的数据，出具一份比较完善的本地酒水的数据报告，公布于网络，必然成为业内人士为企业服务的重要参考，成为企业制定战略的重要依据。一旦数据累积到一年以上，可以出具更为细致的报告，某个企业、某个系列、某个产品在某个区域内的反映，某个年龄段对某款产品的认知度，从而方便外省企业和本地企业制定相应的战略来做好目标市场。
信息数据整合 篇4
1 高校数据平台的要求与特点
1.1 统一的数据信息标准
基于信息整合加强高校数据平台建设主要是为了加强不同部门之间数据的相互交流, 进而提高数据的利用效率。因此, 加强高校数据平台建设的主要是为了实现高校数据共享。要实现数据平台共享, 首先必须建立起统一的数据信息标准, 这样高校的各种数据才能为高校进行教学和建设工作提供咨询, 并帮助学校领导人提供决策依据。高校在进行数据平台建设的过程中, 统一的信息标准是高校建设数据平台过程中所使用的采集、处理、传输等技术的规范保证。因而, 为了保证数据平台功能的正常发挥, 必须制定相应的专门的信息代码表。代码表所发挥的主要作用是规范各类数据信息内容, 这样可以方面数据的录入以及查询统计。代码表在选择上应该率先选择国家制定的代码表, 其次, 也可以使用学校统一制定的代码表, 最后应该制定专用属性等方面的代码表。为了对代码表进行统一规范, 用户在进行访问的过程中, 也应该根据不同的角色对用户进行代码规范, 并且对具有不同权限的用户进行分组归类, 依此制定用户分类表, 并且需要在学校的门户网站上进行身份认证时会十分方便。
1.2 基础数据录入工作
在高校数据平台建设的过程中, 在对各类数据标准进行规范之后, 还需要将大量的初始数据录入到系统平台中, 这是高校信息数据共享实现的前提条件。在高校数据平台建设的过程中, 为了充分发挥这些数据在推动高校发展中的重要的作用, 并且将这些数据转换为数据平台中的初始数据, 以利于为高校进行信息化建设提供可靠的保障, 应该在进行平台建设的过程中实现导入多种格式的类型的文件功能, 例如教学设备信息以及成绩管理等。在数据平台建设的过程中为了方便数据信息输入和管理, 有必要对这部分数据信息进行整理分析, 并且要将这些数据信息设计成合理的结构, 并且对这些数据信息进行分类管理工作。除此之外, 高校在进行数据平台建设的过程中, 不同数据库之间的连接必须合理, 这样才可以实现数据在系统平台中能够按照具体的需求进行流动。
2 数据平台的设计原则
(1) 在建设高校数据平台的过程中需要具有系统的统一的数据标准, 必须制定统一的数据字典、数据模型以及数据接口规范。如此才能够保证高校各部门之间能够在标准规范的指导性进行各种数据信息的共享以及数据数据整合的工作。
(2) 高校在进行数据平台的建设中必须有统一的用户管理以及身份授权体系, 要对高校内部的各类应用系统的身份认证体系进行集中管理, 这样可以实现高校内部各部门之间业务系统的同一单点登录, 能够确保管理安全, 同时也能够极大提高工作效率。
(3) 高校在进行数据平台建设的过程中, 学校的各个工作部门应该选着相同的软件平台, 确保在数据平台建设的过程中不会由于软件平台差异导致在进行软件平台整合中出现的难题。
(4) 建立高校数据平台必须建立统一的数据中心、流程中心以及系统管理重心。其中数据中心的主要作用是对高效的业务系统以及数据系统的分割, 可以实现对数的统一管理;流程中心的重要作用是制定统一的数据流程以及数据管理规范, 并可以根据数据流程以及业务需求的变化, 制定出合理的业务流程;管理中心的主要的主要作用是立足于数据中心以及流程中心, 通过流程定制以及相关系统的管理工作, 整合高校跨部门的业务应用系统。
(5) 在进行数据平台建设的过程中, 并非高校所有的业务都需要进行整合, 需要进行整合的业务基本都是跨部门的业务, 有业务、数据以及流程的需求。
(6) 为了保证高校数据平台的稳定型、高效性以及一致性, 在进行数据平台建设的过程中高校需要建立起一套面向数据平台需求分析、平台设计、平台开发、平台维护以及平台的标准规范以及业务流程。其主要目的在于一方面在进行数据平台建设的过程中通过规范对数据平台建设进行规范, 另一方面可以为高校数据平台的开发建设运营维护进行规范。
3 高校数据平台构建
高校在进行数据平台建设的过程中, 该数据平台是由业务数据库、数据搜集库、信息标准库、数据共享库以及动态数据库等多个子系统构成的。在整个系统平台自上而下分别是业务数据层、共享数据层、历史数据层、数据仓库层以及数据服务层, 如图1 所示。在整个数据平台之中, 业务数据子系统使整个系统数据的主要来源, 具体存在于各业务系统之中。利用ETL的数据抽取技术, 通过划分、筛选以及调整等一些方法, 使这些数据能够符合高校数据库结构规范的要求。搜集数据库的主要作用是在进行数据搜集的工作中对还没有经过审核的数据进行临时存放。搜集到的数据只有在经过严格的审核之后才能够被置入数据平台当中的共享数据之中。在高校进行数据平台建设的过程中, 在诸多的子系统之中, 共享数据库子系统使整个数据平台建设中的重心, 其主要作用是对学校的各业务部门的数据进行存放以及共享工作, 在整个系统中处于核心地位。信息标准库可以将本来分散于高校各业务系统的孤立的以及不规范的信息标准, 在国家以及教育部制定的相关标准的基础之上。也需要各高校根据本校的实际情况以及在数据建设中呈现出来的具体要求, 要拟定符合本校实际的校订标准, 从而为在进行数据平台建设的过程中能够为高校业务子系统提供统一的信息标准。除此之外, 高校在进行数据平台建设中制定的规范数据标准能够在本校数据平台与外校数据平台进行结合的时候, 更能够体现出高校数据标准的优势。在整个数据系统平台中时态数据库能够客观的反映出系统内部共享数据库的所有变化, 并可以及时对某个时间节点上的数据进行恢复工作。报表和OLAP分析及数据库订阅工具都是共享数据库的应用, 可根据校内各业务部门的需要产生各类报表。
4 高校数据平台数据来源分析
高校根据本校的实际情况建立高校数据平台主要是为进行数据搜集和共享工作, 以发挥数据信息在高校建设的过程中所发挥的积极作用。就一般情况而言, 高校数据平台的数据来源主要可以氛围三类。首先, 高校数据平台的数据信息来源于高校内部的各业务部门, 从业务子系统中对各类信息进行抽取、转换以及装载。装载主要指的是利用OLAP的数据仓库技术, 在业务子系统管理工作者授权的情况下, 更具数据平台中共享数据的具体要求, 将数据平台建设中需要的各类数据按照一定的工作周期从业务子系统之中抽渠道数据平台中的共享数据库之中。在这个过程中当中业务子系统既可以是同构的数据源, 同时也可以是异构的数据源, 其主要的优势在于不会影响业务部门的正常工作流程。其次, 高校在数据平台建设的过程中会进行定期的数据文件导入工作, 其中数据文件的导入工大都集中在新生入学的实践段。每年新生入学时, 高校招生办公室会为高校数据平台提供入学新生的数据信息。最后, 数据搜集工作。高校建立数据信息平台, 必须要不断丰富高校数据平台的信息量, 这样也可以减少业务子系统的工作人员的工作强度。为此, 部分高校在进行数据平台建设的过程中还成立专门的数据信息搜集模块。这样可以方面在教师以及学生之间搜集各类数据信息。在高校数据平台进行数据搜集的过程中, 关键性的数据需要通过个人直接输入、干事初步审核以及管理领导再审核, 只有输入信息数据在经过严格的审核之后, 才会被放入数据信息平台的贡献数据库之中。由于这种信息搜集模式的数据信息搜集速度具有速度快、周期短以及审核严格的特点, 使用该方法可以在极短的时间内丰富高校数据平台。
5 结语
信息数据整合 篇5
企业数据资源的整合需要时时性、互补性，信息化建设需要系统性。
时时性：计算机数据滞后是企业的普遍现象，不妨我们现在就上网看一下很多企业的网页，本来公司有网页是件好事，是企业的门户，起到宣传公司的目的，时时向客户传递着企业的最新信息，但从网页上经常看到的是公司几个月以前的数据。房地产行业是信息化非常薄弱的行业，也许是企业的领导不重视，也许是具体操作人员还没有体会到计算机带来的价值，常常只能从计算机里看到一些过时的数据;也常常看到公司的领导守着计算机，为了统计一个月房子的销售情况，还要动用很多人搞的手忙脚乱。为什么呢?不是不想用计算机，而是计算机里的数据不能提供最新的信息。对于处于异地销售的房地产企业，由于数据的不及时，导致一个房间多人定购的事情并不新鲜。我们再看一个拥有call center，网络建设比较发达的房地产企业客服，客户投诉后，由于操作人员没有把数据及时在系统中体现出来，导致客户投诉升级，客户投诉满意度降低，给公司带来很多负面影响。只有计算机里的数据多了，数据的时时性强了，才能在最短的时间里得到最新的报告，做出及时准确的决策，为企业创造最大的价值。
互补性：“信息孤岛”就是说企业的信息不能很好的整合，不能相互补充，形成资源浪费，
在房地产企业中，由于售楼软件、物业管理软件、财务软件等软件都分布在不同的部门，只能看作是一个部门软件，没有一个很好的企业级软件平台支撑，不能把分布在不同的部门里的数据整合起来是很多领导的心病。特别是那些大型房地产公司，他们是跨城市、跨地区、多楼盘的经营者，由于资金有限、人员有限、市场竞争激烈，只能通过合理利用好公司资源，优势互补，才能决胜千里之外。一位房地产企业的老总说：“我们建立了自己的客户服务中心，可在服务中心却没有任何客户的资料，真正做起服务来，我们自己心里都没有底。我们需要建立整个企业级管理平台，让散落在销售中心的数据和客户服务中心以及财务等相关部门的数据整合起来，为整个企业所用，让信息共享起来，加快我们的反映速度，为我们做决策服务。”这也体现企业信息互补性的作用。
系统性：我们可以从两方面看：一是企业建立信息化要系统性;二是企业的数据资源要系统性。企业在进行信息化建设时，要从长计议，企业无远虑比有近忧，要进行系统的规划信息化建设方案，不能哪痛治哪;现在我们可以看到很多企业由于当初上信息化建设时，没有系统规划，使得公司信息化建设一片混乱，头疼治头，脚疼医脚，致使信息化系统臃肿不堪，逼到现在重新规划方案，重新整合企业信息化资源，真是劳民伤财。企业有了很好的信息化建设，要求我们要很好的利用起信息化手段，不能想起了就做一点，想不到就算了，我们要形成很好的使用网络的习惯，让网络多多给自己带来方便;在企业信息化建设初期，公司也可以通过一些行政手段，加强员工对网络的使用效率，提高员工对网络的依赖性，使整个网络可以有序的源源不断的给企业输入新鲜血液。
企业只有系统的规划信息化方案，建立统一的平台，才能更好的整合企业资源和社会资源，才能减少“信息孤岛”，这并不是要求一步到位，可以根据企业状况，统一规划分步、分阶段进行实施。有了篮子才能向里放菜，有了骨头才可以长肉。好的信息化方案，需要不断的给养，这样才能不断达到企业建立信息化的目的。
信息数据整合 篇6
【关键词】信息技术 学科课程整合 激发兴趣 提高效率 自主学习
信息技术融入到英语学科教学中，就像使用黑板、粉笔、纸和笔一样自然、流畅。信息技术与英语课程的整合，旨在通过把计算机作为认知工具和手段应用在英语学科教学过程中，使英语教学资源、教学要素和教学环节，经过整理、组合，保持协调一致，产生聚集效应。
一、爆炸式地激发了学生的学习兴趣
学生的一切认知，源于兴趣。大数据时代下，原本单一刻板的教学内容变得有声有色，教学活动变得丰富多彩。抽象的东西变得形象，呈现在学生眼前。我在教《牛津初中英语》9A unit1 know yourself 的时候，用微课制作了12星座和12生肖的图片，让学生看图学习星座和生肖的单词。学生一下子就进入了学习状态。在此基础上，我又设计了几组贴近学生实际生活的对话：What is your star sign？ Whats your partners star sign？ 易化了学习内容，学生在学到了知识的同时，也学会了应用到生活中去。
二、极大地增加了课堂容量，提高了课堂效率
数字背景下的信息技术和学科课程的整合，让课堂顿时生动起来，课堂里能听到潺潺水声，悦耳的鸟鸣声，动听的歌曲，看到和教学内容相关的图片，视频等，学生还能够参与到教学相关的游戏和活动中去。把信息技术运用到课堂中，运用多媒体进行教学，节省了课堂板书的时间，开阔学生的视野，扩大了课堂信息容量，充实了教材内容。课堂容量大了，学生英语实践的机会就多，参与的积极性就高了，信息输入量和输出量大增。语感的积累也随之增多，英语思维随之发展，学习效率会明显提高。在《牛津初中英语》9A Unit8 Detective Stories （侦探故事）综合技能环节，我用PPT呈现两张清晰的人物图，上面有各种人物，请学生仔细观察这两幅图，进行对比，小组讨论问题：1. Who do you think kidnapped Tom？ 2. How much money do you think he / she wants？ 学生们讨论地很有兴趣很热烈，图像很直观，能够很容易地将学生引入教学内容的场景，教学效果事半功倍。
三、实现学生自主学习
在信息技术的支持下，翻转课堂和微课的加入运用，让更多的学生实现自主学习。在《牛津初中英语》9A Unit7 Films 单元开始之前的周末，我请学生通过观看微课Hollywoods all time best-Audrey Hepburn提前预习，自主学习，了解好莱坞最伟大的演员奥黛丽赫本。学生们都很感兴趣，通过学习微课学生了解了电影明星奥黛丽赫本和她的《罗马假日》，这些都让学生提前进入了课本的学习，并且和实际生活联系在一起，学以致用。信息技术让学生们有了更多更好的老师，随时随地都可以学习，真正实现了自主学习。
四、课后作业变得丰富多彩
有了网络等信息技术的支持下，作业的布置也变得丰富多彩。看一部英文电影，学一首英文歌，写一封电子邮件，做一张海报等等，作业的布置更加地具有开放性。在《牛津初中英语》9A Unit3 Teenage Problems（青少年问题）单元学习结束之后的周末作业，我布置了周末作业，请用英文做一份电子英语海报，说出你心里的一些困惑和压力，让老师和父母来帮助你。两天之后，我收到了很多的电子邮件，学生们都很认真地表达着自己内心的想法，有的学生说担心不能考上理想的高中，有的学生说不喜欢和父母沟通等等。这样的作业是原创的，能培养学生的应用能力。
五、团队协作精神无处不在
微时代的到来，学生之间的团队协作也有了更多的机会和方式。教师会安排许多小组协作活动，需要与同伴分配角色共同完成。除了课堂上教师带领下的团队小组活动练习之外，大量的课后时间，学生之间也会主动地进行团队互动。教师要做的是让他们自己积极地去探究，主动地发现问题，寻求解决问题的方法。教学过程不再是学生被动接受知识的过程，而是学生主动探究的过程。在《牛津初中英语》9B Unit1 Life on Mars （火星上的生活）阅读课上，我带领学生学习了2100年火星上的生活是什么样子的，课后我布置学生们自己分组比较一下居住在地球上和火星上的利与弊，居住在哪个更好，选择地球和火星其中一个行星，在下周的英语角课上进行小组辩论。学生们很有兴趣分成地球保卫组和火星新贵组，分别收集各自行星的优点，和对方行星的缺点。最后的辩论效果也很惊喜，许多学生都用到了课本上没有的单词和句子，学到很多新知识。
综上所述，大数据时代下，信息技术已经渗透到生活的方方面面。信息技术为学生学习提供了广阔的空间，为师生积极投身素质教育提供了强劲的动力。英语学科在大数据时代下进行教学是培养创造型人才的最有效途径。当然我们也不可能把所有课改的希望都寄托在信息技术上。它毕竟是一种技术工具，一切都需要教师去组织实践才能获得成功。真正的整合应是该用时就用，要用得恰到好处。因此，教师应善于处理教材，充分挖掘各种教育因素，不断激发学生的学习兴趣，为了学生的终身发展。
参考文献：
[1]徐春花.浅析信息技术与英语课堂教学的有效整合.2011.
[2]张仁杰.信息技术和课程整合探究性案例.2007.
信息数据整合 篇7
1 POI数据采集
本文选择的POI数据源是Facebook和Foursquare的。其中Facebook作为主要数据来源,利用Facebook提供的API和FQL,就可以获取所需要的POI数据。
1.1 Facebook的Graph API和FQL
Facebook的Graph API是获取其网站数据的主要方式。它是一个基于HTTP的简单API,可以用来查询数据,发布信息,上传照片和各种应用程序可能需要执行的其他任务。Graph API由以下内容组成:
•Nodes(比如一个用户,一个图片,一个页面,评论)
•Edges(Nodes之间的联系,如页面的照片或照片的评论)
•Fields(Nodes的信息,如用户的生日,或者页面的名称)。
所有的请求都会被送往graph.facebook.com。每个节点都有唯一的ID以便API访问,同时还可以访问属于节点的联系。
FQL是Facebook的查询语言,开发人员可以使用SQL风格来查询的Graph API的数据。与SQL有所区别的是,FQL的FROM子句中只能包含一个表。
1.2 Foursquare的API
Foursquare的API使用URL访问相应的资源。其许开发者在数据库中查找包括提示、照片、签入计数等各种信息,还可以搜索某个固定位置附近的点及周边推荐。
Foursquare的另一个特点,是可以直接使用自然语言的方式,搜索某个类型的地点(如果数据库当中存在的话),并且添加各类变量。
2 POI数据的整合
从社交网络获取数据后,还需要预先处理,预处理的目的如下:
1)验证POI数据集
核查是重要原因所有的POI数据是用户生成的,需要了解POI数据的有效与否。
2)匹配并去除冗余
对于冗余数据导致不可靠的和不必要的数据POI数据,需要加以处理。
3)全局了解POI数据集
需要建立相结合的POI数据,但是,哪些类别是有用的,哪些是没有用的。系统采用的技术方案分为以下几个步骤:
对于起初的POI数据匹配,首先将不同来源的数据抓取到数据库暂存,因为API的关系,可以确定这些数据的字段,并且可以直接存入数据库。
此后,将某一个源的数据作为蓝本,通常使用数据量更大的,这样可以减轻匹配的工作量,这里假设以Foursquare数据作为蓝本,则需要对每一条新的Facebook数据,采取以下两种算法进行匹配,从而决定其是否为冗余数据,架构如图1所示。
在此基础上两个标准,建立一个基于距离和名称的标准来判定这两条数据是否匹配。POI数据匹配的算法如下:
1)用Facebook POI数据与Foursquare的数据进行比对;
2)如果多个结果产生:
A.检查POI位置之间的距离,并找到最近的POI
B.最近的POI后,选择比较之间的两个POI数据的名称
C.如果匹配FOUND选择匹配的数据集D中的POI和存储。
D.否则选择下一个最近的POI并转到步骤B。
距离匹配:
不同源的社交网络产生相同POI数据非常常见,因此选择一定的阈值范围作为基准,然后计算该范围内的POI与当前POI数据之间的欧几里得距离。步骤如下,采取Foursquare数据作为基准,从Facebook数据查询的POI,找到所有最近的POI数据,并计算它们之间的距离。检查POI数据之间的最短距离。当你有两个POI显示相同的位置,如果两者完全在同一位置,则可以确定是同一个数据,如果不是,则再使用名称匹配。
名称匹配:
使用该POI的名称来匹配是匹配算法的第二个步骤。两个源的不同数据,必然导致POI的名称有很多变化。为了匹配,使用以下两个方式来精确匹配:
1)标准子串匹配(LCS)
2)Levenshtein距离
在相关技术中的讨论,Levenshtein距离是测量两个序列之间的差异的字符串。通俗的说,就是改变一个字成其他字所需的单字符编辑操作(即插入,删除或替换)的最小数量。标准的子字符串匹配是常见的算法,将名字划分程子串与字符串源的每一个部分匹配。
3 结论
通过以上这些技术,实现了对源于社交网络的地理信息的初步整合。不过,还有一些可以完善和改进的地方,特别是对于大量的冗余的处理。这就有待进一步的研究来实现了。
摘要：随着智能移动设备的普及,地理信息数据的应用更加广泛,整合多源的数据,才能更好的使用。该文采集了源自社交网络的地理信息数据,并使用距离和名称两种匹配方法,将数据整合。
关键词：POI,地理信息,社交网络
参考文献
[1]"Grphapi developers documentation,",Facebook Inc.,https://developers.facebook.com/docs/graph-api,2016-04-10.
[2]"Documentation of Foursquare API,",Foursquare,https://de-veloper.foursquare.com/..2016-04-10.
信息数据整合 篇8
随着时间的推移和业务的发展, 今天大家都面临信息爆炸的威胁:数据量快速增长, 数据有效期长, 历史数据积累率高, 数据相对分散, 共享水平低等一系列的问题暴露在我们面前。
以数据为核心, 加强对数据的高质量的管理是现阶段的首要工作。数据的高质量管理包括合理存储数据、快速查询数据、安全备份数据、灾难恢复数据等诸多内容。当一个IT系统中有三个以上的应用系统同时存在, 且相互之间存在某种联系时, 存储系统及数据整合便迫在眉睫。数据的整合、集中要从存储系统整合开始, 要充分保证数据的安全、完整、快速被应用系统调用, 又能保障高度的扩展性、数据的共享和相互利用, 采用新的存储虚拟化技术和产品改造传统架构是数据集中的首要工作。
2 存储虚拟化与数据整合对企业的重要意义
各大企业信息中心已经经过了多年的建设, 已经形成了涵盖多业务系统、多部门、多主机的跨业务综合平台, 由于项目建设周期长, 造成了目前多子系统独立运行的局面, 这就导致存储可能成为整个系统发展和容灾建设的瓶颈, 更直接的后果是数据的分散存储及不易于管理。目前各大企业信息中心已经提出数据整合和存储虚拟化平台 (开放式存储平台) 的建设目标, 包括:
对分布存储在各自系统的数据实现集中和统一的存储管理;
对数据库管理的集中;
对服务器系统的改造, 尤其是对原单点服务器向集群系统的改造。
综合这些现状及需求, 都需要以一个统一的数据存储平台为基础, 对于各大企业信息中心的系统规划来说, 首先考虑存储和数据整合, 企业信息中心目前的磁盘阵列设备和数据基本上都是各自孤立的, 基于这种现状, 实现统一存储虚拟化和数据整合是系统发展和系统容灾的前提。
在整合的基础上, 自然实现了多个数据库的物理集中, 而数据库本身的集中可以此为基础进行应用上的调整。同时, 可以集中存储为平台, 调整服务器系统, 建设为一个开放的存储平台, 可以适应任何的服务器环境包括集群环境的变化, 为企业建立标准化的信息, 更好的为企业业务发展服务。
3 存储虚拟化与数据整合的技术实现
3.1 存储虚拟化技术的功能定位
SNIA (存储网络工业协会) 关于虚拟化的定义是:通过将一个 (或多个) 目标服务或功能与其它附加的功能集成, 统一提供有用的全面功能服务。典型的虚拟化包括如下一些情况:屏蔽系统的复杂性, 增加或集成新的功能, 仿真、整合或分解现有的服务功能等。
3.2 存储虚拟化与数据整合的规划
各大企业信息中心存储虚拟化与数据整合将是一个长期运营的系统, 为保证系统的长远发展, 需要我们在系统建设前做好长远的发展规划:
3.2.1 总体规划, 分步实施
企业信息中心业务系统将是一个不断发展的项目, 不可能一步到位, 首先是满足规划期数据整合和容灾基础建设的需求, 即应用系统中心统一存储平台, 同时在统一的虚拟存储平台中实现所有应用和备份数据的统一分级管理, 实现近线备份, 接下来的规划是:以整合的虚拟存储池为基础, 实现同城数据级实时远程容灾;
3.2.2 系统扩展的规划
本文所讨论的设备应能满足企业信息中心自身数据存储和容灾的需求以及5年以上的发展, 且设备具有很好的扩充性;
所设计的系统架构上也具有横向扩展能力, 在设备本身达到扩展极限的时候, 可以通过添加设备保证系统处理能力在线升级;
3.2.3 远程容灾的规划
当企业信息中心的IT系统建立起来后, 所有的业务将逐步依赖于IT系统的运营, 除了本地数据备份和归档、同城容灾以外, 将来应考虑建立跨区域的容灾中心, 保证企业信息中心的业务连续性。
3.3 存储虚拟化技术的选择
依据虚拟化引擎的位置不同, 存储虚拟化技术分为带内和带外两大类。如果引擎工作在数据的访问通道上, 那么就成为带内虚拟技术, 否则就是带外虚拟技术。
虚拟化引擎在系统设计中占有重要的地位。无论带外还是带内技术, 都需要虚拟化引擎对整个系统的存储资源进行驱动。一旦虚拟化引擎出现微小的问题, 那么将影响整个存储系统的工作, 导致所有主干应用业务的宕机, 对企业信存储系统的连续性产生重大的影响。因此推荐选择成熟度较高的产品和技术, 避免出现功能上的严重缺陷、兼容性的缺陷等问题。
3.4 存储虚拟化的优势
虚拟化可以帮助各企业完成三个重要的工作, 即调整、利用和优化, 从而有助于创建一个在经济方面和生态方面都极为出色的数据中心。利用存储虚拟化技术从而进行数据整合, 找到了一条从调整存储资源入手, 进而利用再到优化的途径。此成熟度模型允许IT合并他们所有的存储, 并根据需求应用它们, 以满足应用需求, 并能够通过一系列通用的软件和流程进行管理。当整个环境成熟时, IT可以从简单的数据合并和迁移, 经过容量适中的层和数据移动性, 再实施自动化的、基于策略 (甚至也可以是基于内容) 的数据分配, 最终移到其最佳层。
存储虚拟化是一个重要的指标, 也是与存储有关的CAPEX的一个重要组件。通过虚拟化, 可以显著提高平均存储利用率, 因为不会再以一种分散的方式采购、管理和配置存储, 并能实现峰值容量。各企业能够减少浪费的存储成本, 其容量等同于IT环境中搁置的存储容量。
3.5 数据整合的集中实现
在企业信息化建设过程中, 由于各类信息系统建设阶段所依赖的技术局限性, 积累了大量采用不同技术平台的异构数据源, 尤其是存储资源的混乱, 从而导致数据资源的分散。这些数据源所依赖的业务应用系统、数据库管理系统甚至操作系统平台之间均存在不同, 这些分散的、不同的计算机信息系统支持了业务的发展要求, 但是, 异构数据源的整合、集成也成为信息化建设过程经常遇到的一个现实问题, 也越来越成为制约信息化建设和实现数据共享, 以及使信息化建设投资重复的一个重要因素。充分利用先进的数据整合技术, 通过存储虚拟化来整合数据、共享信息, 推动信息化向更高层面发展成为必然。
4 总结
利用现今成熟的存储虚拟化技术整合存储资源, 从而达到对数据资源的重新规划和整理能够有效解决日益严重的"信息孤岛", 繁重的数据采集、整理和分析任务, 多数据源、异技术架构的数据存储等诸多问题, 将在企业信息化建设进程中日益发挥不可替代的重要作用。
摘要：中国IT行业的计算机应用历经十几年的发展, 各用户、各地区业已不同程度地进行了全面的业务电子化建设, 大部分数据已进入计算机内。本文论述了现代企业信息应用中存储虚拟化与数据整合的重要意义, 并进一步阐明了存储虚拟化的发展、优势、技术实现, 深入讨论了数据整合过程中存储虚拟化技术的应用。
关键词：虚拟化技术,存储虚拟化,数据整合,数据管理
参考文献
[1]刘朝斌, 谢长生, 张琨。存储网络虚拟化关键技术的研究与实现.计算机科学2004年 (31)
[2]谢川, 虞勤.虚拟存储及应用分析.数据库与信息管理.2007年
[3]周庆佐、贾瑞新、柯冬香等.多信息系统数据整合的研究与实现2004年第164-197期
信息数据整合 篇9
在数字校园的发展中,由于历史原因,各个信息系统之间存在着不同的开发技术、系统框架、信息标准。因此,建立一个高校综合服务平台尤(以下简称为“服务平台”)为重要,它能够对高校原有的信息系统进行充分数据整合,全方位地实现数字化校园建设,保障了高效有序的数据、服务、认证等多方面的管理。然而,在建设服务平台之前,需要对数据质量进行分析,将数据质量分析与数据整合有机地结合起来。同时,本文以上海海洋大学为例提出现有的数据整合应用方案。
2 数据质量分析
数据质量分析包括:1)数据质量的定义;2)域分析与过滤器分析;3)基于数据仓库的ETL分析。
2.1 数据质量的定义
数据质量在不同行业与组织中具有不同的定义,但总体可以用以下的6个性质来描述,并结合相关例子阐述。
正确性:反应数据呈现客观世界的程度,取值应该在对应的数据域中。例如,有关博士、硕士学位专业代码必须符合教育部标准代码子集。
准确性:在正确性的基础上,准确性反应数据与客观世界的匹配程度;需要注意的是,正确的数据未必准确。例如,在教职工聘任职务标准代码对应字典表中011 代表教授,012 代表副教授;若将一名副教授对应为011就不准确了,但代码011本身是正确的。
完整性:在一定范围内,根据特定的需求和相关的数据,保证数据集中的数据既不缺少应有的部分也不增加多余的部分。例如,公共数据库中的数据应排除非法数值的存在和尽量减少非空数值的出现。前者的例子有学历信息应为本科,而不是大学,后者空值的出现会带来统计与决策支持上的不便。
及时性:表示数据在一定时间内的时效性,不同的数据有着不同的时间有效性。例如,一个系统在长期运行下,数据库会产生废弃表,留下冗余和无效数据。此时,应对这些表进行连续监测,通过数据量的变化来排查,排除变化量小的字典表和变化量大的表,剩余的就是过了时效性的废弃表。
一致性:表示在数据集中的特定规则表达是否相同的衡量依据。例如,在数据库中用“M”表示男性、“F”表示女性,在其他表中是否会以“男”表示男性、“女”表示女性。
集成性:在传统的高校信息系统中,早期的数字化校园在人事、教务、财务、学生管理等多个方面建设,但这导致了数据分散存储和处理,使得各个系统中数据库表的对应字段没有相应联系,主键不匹配甚至没有键码,这也是后期数据整合要解决的问题。
2.2 域分析与过滤器分析
域分析和过滤器分析对数据质量的保证体现在对“脏数据”的清洗,数据清洗这一环节又是属于数据仓库的ETL技术。这两种分析对控制数据质量起着很大的作用,它们是从数据质量定义的基础上,通过对数据库的结构进行的另一种数据质量分析的方法。
域分析的功能是通过列来分析数据库表,包括:1)数据类别分析,涉及标示量、枚举量、时间、文本等;2)统计分析,涉及频率、方差、百分比等针对数值类型的相关分析;3)格式分析,主要涉及模式匹配的针对字符类型的相关分析。域分析可以使数据环境得到充分的了解,以便数据质量的有效管理与评估。
过滤器分析主要是通过对不同规则的组合进行分析评价。过滤器的基本规则有三类:一是包含规则(CONTAINS);二是等于规则(EQUALS);三是存在规则(EXISTS)。除此之外,过滤器定义的规则还有范围规则、正则表达式规则、频率规则、类型规则以及唯一规则等。分析评价包括符合规则的记录数、规则明细、总记录数以及正确率等。
2.3 基于数据仓库的ETL分析
在每一个信息系统的背后都有相应的数据库系统,另外与数据库系统相关的一个概念就是数据仓库。数据仓库是基于数据库技术的,它是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的持久的数据集合,它是研究如何将大规模复杂的数据更有效得组织、用于方便使用的技术。
在数据装入数据仓库之前,要进行一系列操作来保证数据质量,这个操作就称为ETL,即有关数据的抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)。 在此之前进行数据清洗(Data Cleansing),主要是对数据中的错误进行自动或人工纠正,以提高数据质量。ETL实际上是数据流动的过程,与此同时ETL的数据集成服务可以提供相应的解析功能,实现对集成规则的解析。
ETL往往与大型数据仓库、管理决策系统相配合使用,在信息系统的数据整合中也起着重要的作用。
3 数据整合
数据质量分析完后,就要对数据进行整合。以上海海洋大学为例,为了能给全校师生、教职员工、领导提供全方位的信息化服务支撑环境,同时伴随以SOA、云计算、物联网、智能决策分析为代表的新一代信息技术,亟需创造一个信息化、网络化、数字化、服务化的新型校园环境,做到统一的业务规划、消除信息孤岛、提高原有系统的开放性与扩展性、突破单一的应用模式。
3.1 服务平台数据整合内容
上海海洋大学数字化校园一期建设于2003 年,一期项目实现了校内外网门户的统一集成建设,内容主要包括服务门户平台、统一认证平台、公共数据平台、相关业务系统等,实施的是点对点的数据交换模式,使得数据脉络繁杂、不易扩展,系统相互耦合,重复登入导致存在资源浪费。
因此数据整合针对高校的应用系统进行改造升级,包括信息整合、认证整合、服务整合这三个方面。其中,信息整合将定义数字校园的信息标准与规范,通过建立公共数据库来构建数据交换平台,做到数据共享、数据管理与服务。认证整合实现统一身份认证,同时达到统一账户的管理,尤其是用户权限的管理。服务整合主要是对各系统应用服务、资源整合,能在面向不同角色用户时提供主动、个性的一站式服务窗口。
3.2 数据整合设计
3.2.1 整合体系框架设计
我校原有应用系统运行情况良好,在此基础上为了不影响学校各关键业务应用的正常运行,所以采用面向管理、服务的架构,应用间是松耦合的。由下至上,数字化校园基础平台层次架构分为IT基础设施、共享数据层、应用支撑层、应用服务层和服务展现层五个层次,如图1所示。
图1显示了服务平台的系统体系框架,全校各业务处理和业务信息存储不会集中在单一的服务器和数据库上,而是采用分布式层次型的处理和信息结构,各应用系统拥有其独立的业务数据(资源)库和业务处理,通过数据集成平台实现信息共享和交换,采用数据交换工具实现跨部门、跨应用的共享互联互通,既能保证信息的全校共享,又符合各业务系统处理分布、信息分布的特性。
3.2.2 建立数据集成平台
为集成应用系统,需要通过统一的信息交换标准和数据交换接口来构建数据集成平台。通过专业的ETL工具,对数据集成平台中的各业务数据进行清洗、抽取、转换、装载,实现信息交换和共享。与此同时,该项技术也将提供数据质量的管理与监控的功能,对数据转换与清洗、调度和监控也非常有效。
信息整合中涉及数据交换模式,以往的点对点数据交换使得构成的应用环境接口复杂,不利于整个应用系统的扩充和数据共享。整合后采用总线式数据交换,中心的“数据集成平台”保证了信息整合后的共享,如图2所示。总线式集成方法极大降低了数据交换、应用集成的复杂度,参与数据交换以及被集成的各类异构数据源仅需实现与“数据集成平台”的集成。此方法使得实现复杂应用系统的集成成为可能,同时也极大降低了整个信息系统的实施及维护成本。
3.2.3 信息整合技术要求
总体上采用组件化的开发框架,同时符合SOA架构的设计理念。采用SOA架构有利于项目的建设,它可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用。服务层是SOA的基础,可以直接被应用调用,从而有效控制系统中与软件代理交互的人为依赖性。技术体系上选用J2EE技术,采用Browser / Web Server / Data Base Server三层结构进行应用系统的开发。数据底层采用Oracle 11g数据库系统软件,并配合RAC组建数据库集群。采用XML的数据交换技术和基于WEB SERVICES服务进行业务系统整合和集成支持,以其作为系统对外接口的主要实现方式,此外它也是本系统数据交换的辅助实现方式。
4 结论
本文提出了数据质量在高校信息系统中的重要性,并从概念定义的角度提出传统的数据质量分析以及数据的域分析和过滤器分析,通过后者的分析提出ETL技术和在数据整合的综合应用。
信息数据整合 篇10
一、外汇业务信息化建设现状
目前, 外汇局主要有21个外汇管理业务系统, 基本覆盖外汇监管目标。现有系统都是围绕单个业务而建立的, 业务系统数量多, 同时各业务系统之间数据难以共享。这种局面致使各业务系统操作人员重复劳动多, 而且容易出差错。
(一) 信息重复采集、重复录入, 增加社会成本
目前, 国际收支、进出口核销、外汇账户、直接投资和外债等监管系统中都涉及涉外单位基本信息的采集, 由于各业务监管系统独立运行, 无法实现基本信息共享, 造成各系统涉外企业基本信息多头采集、重复录入, 且不同系统之间同一涉外单位的经济类型、行业类型和企业属性等信息不尽一致, 造成重复劳动, 工作效率低下, 影响到外汇统计监测分析的质量。例如, 一家外资企业已在直接投资外汇业务信息系统录入了企业基本信息, 若办理进出口业务, 还要在贸易收付汇核查系统和账户系统中重复录入企业基本信息, 耗时费力, 增加社会成本。
(二) 系统关联性差, 信息化水平不高
目前, 各业务系统的开发是根据业务部门的需求自行开发的, 基于不同的体系架构和操作平台, 系统间代码有差别, 系统集成度低, 缺乏相应的技术标准, 难于有效地衔接, 无法实现跨平台数据共享和交互访问。
(三) 信息资源利用程度低
现有的数据中蕴藏着巨大的资源, 但未能充分挖掘。虽然目前有账户统计分析系统、银行结售汇分析系统、国际收支统计分析系统等监管系统, 但信息加工手段停留在模拟手工阶段, 难以对丰富的数据信息资源加以综合利用。
(四) 统计口径不一致
由于各系统统计口径不同, 使同一项目在不同的系统中体现出不同的统计结果, 从而给监测分析带来不便。例如, “银行结售汇统计系统”与“国际收支统计分析与辅助决策子系统”中相同项目统计数据存在较大差距;“个人结售汇系统”要求100美元以下的结汇金额可不纳入统计, 但在“银行结售汇统计系统”中无论结汇金额大小都要进行统计。
二、数据和系统整合的思路
目前, 我国经常项目外汇管理已实现可兑换, 资本项目部分管制, 未来资本项目也将实现可兑换。基于外汇管理工作的实践, 我们认为, 数据和系统整合要与国家外汇管理改革方向一致, 符合“五个转变”的要求, 实现为统计监测服务, 并从以下几个方面着手。
(一) 制定数据和系统整合中期与远期规划
在中期规划内, 事前审批将作为外汇管理的一种手段存在, 因此, 在中期规划内应保留业务监管系统与统计监测系统, 但经济主体所有的涉汇信息应逐笔采集, 构建全局数据仓库。只有这样, 所有的外汇审批业务和统计监测分析才能共享数据库的数据信息资源, 通过这种模式可以实现“行为监管”向“主体监管”转变。
在长期规划内, 外汇管理已经取消了事前审批, 统计监测与分析预警将是外汇管理的主要手段, 外汇管理工作的重点放在统计监测和预警分析上。通过对系统数据信息资源的综合利用, 可清晰看到所有经济主体的外汇收支情况, 对外汇收支趋势进行预警, 为宏观决策提供依据和服务。
(二) 建立一站式服务平台, 单点登录
目前, 外汇管理业务系统的用户主要有外汇局、外汇指定银行、企业和个人。由于各类用户访问的网络途径不一致, 每类用户分别应建立统一门户, 进行单点登录及统一管理。
(三) 根据需要对部分系统功能进行整合
当前的工作重点应是实现各业务系统数据的共享互用。在完善和更新企业档案数据库系统的涉外经济主体基本信息, 实现各业务系统和统计监测系统共享互用的前提下, 近期可考虑先对以下数据和系统进行整合。
1.对个人结售汇系统和个人外汇业务非现场监管系统进行整合。整合后, 外汇指定银行只能对个人结售汇业务进行录入和查询, 外汇管理人员可全面授权对个人结售汇情况进行统计监测分析。
2.进出口核销业务系统整合。目前各业务系统相互隔离的情况下, 无法实现从“重行为管理”转变为“更加强调主体管理”, 逐步从按交易行为和业务性质监管转为以经济主体为单位进行管理的转变。如出口核销系统与进口核销系统相互隔离, 有很多进出口企业既有出口又有进口, 办理进口核销业务时对其出口核销情况并不了解;进口核销系统仅能从金宏系统提取银行付汇数据, 而无法像出口核销系统一样提取进口关单数据, 因此进口核销系统后台需人工输入进口关单数据, 与银行付汇数据进行核销, 任务繁重。近期, 总局将对出口收汇核销系统和进口付汇核查系统整合成贸易收付汇核查系统。贸易收付汇核查系统与贸易信贷登记管理均是对贸易项下资金流与货物流是否一致的监管, 数据源均为海关的货物流报关数据和企业收付汇数据, 只是方式不同而已, 对这两个系统进行再次整合具有一定的可行性。
3.将服务贸易非现场监管系统直接融入国际收支统计监测系统, 成为其中一个模块, 这样可以解决数据滞后和差异问题。
4.资本项下信息系统的整合。资本项下目前有贸易信贷、外债登记、高频外债登记和FDI (ODI) 等多个信息系统, 这些系统数据量小、功能单一, 互相独立, 因此整合资本项下信息系统是可取的。
5.对直接投资外汇管理信息系统与外汇金宏子系统整合。直接投资外汇管理信息系统与其他业务系统完全隔离, 在试点和上线初期, 整个外汇局加班加点为该系统手工录入外资企业基本信息, 而外资企业基本信息已录入外汇金宏子系统, 若能整合则无需再次录入。直接投资外汇管理信息系统还有企业资本金账户数据和流入明细数据, 银行需重复报送, 但这些数据银行已经在金宏系统和外汇账户系统做了申报。
三、结束语
戴尔如何整合全球数据中心 篇11
“30/70”（IT的维护和运营费用占IT总预算的30%，IT创新方面的投资占70%）已经成为当今很多企业IT建设的目标。
对这个比例，戴尔公司完全赞同。随着企业的业务流程与IT的联系越来越紧密，IT维护及运营费都在不断增加。因此，适度地削减开支，以更多地投资于创新，这样的比例安排的确很有必要。
事实上，我们为实现同样的目标也取得了切实的进展。2006财年，戴尔的IT支出占收入的1.39%，创造了14亿美元的利润。目前戴尔用于维护和创新的费用分别占40%和60%。我们正在努力削减多余的10%维护费用。
努力实现“30/70”
如今，我们已经成功地把分布在全球的30个数据中心缩减为2个。这个过程虽然痛苦，但很值得——不仅节省了数亿美元，还大规模地化繁为简，消除了重复工作。几年来，我们实施了6个项目，带来了巨大的效益。我们做了以下工作：
整合业务流程和应用：针对每一主要业务流程，我们都设计一个全球通用的流程。只有这样，我们才可以选择最佳应用来支持流程上的每一个环节，并在每个地点进行统一控制。比如，以前我们在86个国家管理戴尔网站，后来我们建立了一个全球通用的电子商务流程，现在我们就可以在一个地点囊括戴尔网站的86个版本了。
迁移到更少的操作系统上：在戴尔，曾经有几十种操作系统，包括不同版本的开源操作系统，以及微软和Sun等公司推出的操作系统；而且没有标准的桌面系统镜像。现在，我们拥有包括Linux和Windows在内的3个服务器系统镜像。一个单独为台式机设计的系统镜象。这样，IT经理晚上终于可以有时间睡觉了。
整合服务器：如果不缩减数据中心，现在我们很可能有超过5万台的服务器，并需要数百名员工来管理它们。减少操作系统和应用之后，通过标准化，我们现在只需要2万台服务器来开展业务，而整个操作系统只需要十几个人管理。尽管如此，我们并没有因整合服务器而满足不前。在淘汰旧服务器的过程中，我们推出了虚拟化服务器。相信在今后的几年，我们能对整个IT基础架构进行50%的虚拟化，而且这个比例还将随着我们建立更多全新的专为虚拟化服务器设立的应用而逐步增加。这样，我们就能更加接近“30/70”的目标。
合理化存储：对于我们多数客户来说，控制存储是一个挑战。以前，我们有所有类型的存储，后来我们把它们转移到存储区域网络（SAN）以提高效率和稳定性，减少复杂度和成本，这很奏效。戴尔此类产品的团队成功降低了技术入门和实施成本。现在我们的存储容量几乎达到了7PB（1PB=1024TB），这是目前运营的最大商用存储区域网络之一。
优化数据库：几年前，几乎每个戴尔团队都有自己的数据栈，包括Excel表格、Access、SQL服务器和大Oracle数据库（还有中间的所有东西）。我们给自己定的目标是很远大的：为戴尔所有的任务关键型数据建立一个统一的数据库。该项目是从10年前开始的，现在已经完成了。
建立新数据中心，关闭旧数据中心：经过一些教训，我们认识到建立新数据中心比扩大已有的数据中心要容易得多，且如果要确保拥有支持新技术的合适设备，这是唯一的方法。于是从几年前开始，我们把30个数据中心缩减为2个。现在我们利用全公司的人才，再多建立2个世界上最先进的最节能的数据中心。
3个教训
通过上述6个项目，我们学到了很多，我们也很高兴把这些经验“开源”出来，帮助其他公司实现“30/70”的目标。以下，我还想和大家分享的3个教训：
1、不要亏待你的IT基础设施，因为它会处罚你。对IT投资不足就像给汽车加廉价汽油，然后还要在汽油和定期检修上省钱一样。在某个时候，你会发现，车停在路边动弹不了。同样的，用老的“先进”的数据中心，是不能够满足IT和企业扩展的需要的。因此，要三思而后行，建设容易扩展的数据中心。
2、IT创新要与业务接近——这个教训来之不易。我们在印度建立了一个发展中心，配备了世界上最好的软件架构师和程序员，但最终我们发现，他们离业务及其领导太远了。现在我们把关键应用程序的开发与业务保持得很近，我们的开发团队，不管他们在印度、巴西、中国、欧洲还是美国，都被紧密地纳入了他们所支持的业务流程中。
3、分散并减少风险。这个问题对于每个实施信息化的企业都非常重要。戴尔的方法很直接：每季度，我们故意“打破”关键的应用程序，确保我们的备份系统正常运作。这样做的结果使我们发现，原先我们太过分依赖磁带了。尽管磁带很适合某些应用程序，但对其他应用程序备份数据却很慢。
信息数据整合 篇12
不动产登记即经权利人或利益关系人申请, 由国家专职部门将有关不动产物权即其变动事项记载于不动产登记簿的事实, 对廉政安检、房产税征收、资源整合规划等方面都具有重要的作用, 而相关信息数据整合及管理基础平台建设是不动产统一登记全面落实的基本条件, 对其展开研究具有重要的现实意义。
1 不动产登记信息数据整合分析
不动产登记中所涉及的土地、房屋等基本上都是通过相应的部门完成登记, 在数据等级标准, 业务办理流程等方面受各自管理体系独立性的影响存在较大的差异, 所以要建设统一的不动产登记信息管理基础平台, 必须对数据、业务流程、信息系统等进行有效的整合[1]。现阶段以土地为核心的不动产登记体系要求, 在登记的过程中必须以相应的土地所有权登记作为各类使用权登记的基础, 而土地使用权由是土地附着物登记的基础, 在登记的过程中保证登记信息的前后吻合, 是保证登记信息准确性和有效性的基本前提, 现阶段我国基本实现全国城镇国有土使用权和农村集体土地所有权的登记发证, 集体建设用地、宅基地使用权的登记发证也陆续开展, 另外在部分省份开始进行宗地统一代码编制和动态监管不动产登记信息, 换言之地籍测量现阶段已经实现全国范围的基本覆盖, 在此过程中技术标准的提升和统一, 使地籍数据在全面性、准确性等方面得到了大幅度的提升。
可见现阶段不动产登记数据信息整合方面的开展应充分发挥地籍信息数据的优势, 以其为基础, 利用宗地统一编码在松耦合集扩展的作用下使地籍以外不动产登记数据也向规范化方向发展, 这在不动产信息数据整合方面具有积极的作用, 而且可操作性也可以得到保证, 在信息数据整合的过程中并不是完全否认前提登记的数据和工作的成果, 而是在尊重历史、充分继承的基础上, 针对初始、变更调查的房屋。土地等不动产统一以现有要求、方法进行登记, 利用宗地统一编码使不同种类信息数据之间建立密切的关系, 使其在职能方面首先实现整合, 并结合工作总体的实际安排, 在规定的时间段内进行集中的统一调查, 将调查结果以空间位置关系、统一的整合标准等进行进一步的整合优化, 使不同产登记信息数据之间存在的矛盾得到有效的消除, 在此作用下, 不动产登记信息数据的全面性、准确性、有效性等都可以得到进一步的优化, 图1为我国不动产登记信息数据整合的基本思路图[2]。在统一集中调查的过程中地质队的工作性质、内容和专业性决定其具有较大的责任, 是推动不动产登记信息数据整合的重要力量, 所以其应结合不动产登记信息整合的实际需要和基本思路, 进行自我完善和提升, 保证收集信息的准确性和有效性。
2 不动产登记管理基础平台建设
不动产登记管理基础平台建设的主要目的是实现国家、省、市、县不同行政级别政府不动产登记信息的实时共享、互通使用、优化服务, 这要求市县级政府在构建不动产登记管理基础平台的过程中将地籍管理数据库、信息系统等作为基础, 通过有效的信息数据整合, 构建不动产登记发证信息管理系统, 市县级信息管理系统应以实际登记业务作为建设重点, 有效的保证不动产登记的全面性和准确性;而国家、省、市级政府在建设不动产登记管理基础平台的过程中应将土地登记信息动态监管查询系统建设作为重点, 尽可能加大信息接口和范围, 使区域大量的不动产登记信息得到有效的整合, 进而实现统一的监督管理和调节, 保证不动产信息登记工作作用的充分发挥。
2.1 不动产登记管理基础平台总体框架
不动产登记管理基础平台的性能决定其应涵盖不动产登记信息数据源、数据提取、传输、交换、应用等内容和功能, 而且各功能之间应具有满足操作要求的关系, 国家、省、市、县结合其在不动产登记工作中的行政职能, 建设相关的不动产登记管理平台结构, 例如县级政府部门其负责不动产登记业务的开展, 所以其应积极构建针对辖区不动产登记的信息数据库和管理系统, 进行相关的管理应用;而省、市级管理部门应建立涵盖省市不同产登记信息整体的数据库即动态监管查询系统, 进行相关的管理;而国家不仅要建立涵盖全国范围的不动产登记数据库和全国性的信息动态监管查询系统, 而且要积极落实其对内、对外的相关应用, 充分发挥不动产登记管理基础平台的作用。
2.2 不动产登记发证信息管理系统的实现
实际登记业务操作以地籍、房产等不动产为对象, 所以其要符合不动产登记信息的特点, 将图形管理、信息登记、不动产交易、不动产统计分析、不动产预警预报等功能有机结合, 使不动产登记信息和各项业务之间形成密切的关系, 所以不动产登记发证信息管理系统是不动产登记管理基础平台的重要构成, 其自身需要硬件、软件、网络等提供支撑, 以遥感影像、基础地理、低技术局等基础数据, 不动产专业数据以及管理权限、表格等管理数据作为基础;以图形管理、电子政务、共享服务等作为平台, 实现对空间数据的维护、登记发证的动态配置等功能;以不动产登记调查数据管理、登记发证、对外服务等作为其服务的主要范围;以服务等级用户, 信息向国家相关主管部门共享等作为其系统应用的主要目的[3]。结合不动产登记发证信息管理系统的功能, 可以对系统的架构产生一定的认识, 其至少包含支撑、数据、平台、业务、应用五个层次, 而五个层次作用的充分发挥有需要诸多子系统提供支持, 例如数据变更、统计、输出等需要数据管理系统完成;而数据管理系统的无缝对接、业务流程化管理等需要登记发证系统完成;不动产登记发证信息与国家相关主管部门的共享等需要信息服务系统完成等。
2.3 不动产登记信息动态监管查询系统
此系统与监管、查询等功能为重点, 所以其强调运行环境的安全性、畅通性和数据库的全面性、准确性, 对数据的标准性和技术的规范性具有较强的依赖, 而且在监管、查询的过程中要求保证信息的保密性、安全性和传输的实时性, 所以其对网络环境的可靠性提出了较高的要求;另外, 此系统的运行需要全面、合理的标准规范做依据, 使其以数据为内容的检查、接收、更新、统计、分析、监管和以系统为对象的维护、服务等功能充分实现, 而且, 要保证不动产登记信息动态监管查询系统自身数据内容的更新, 以及对原始数据的有效存储, 可见此系统的实现, 对监管技术的专业性具有更高的要求。
3 结论
通过上述分析可以发现, 现阶段人们已经认识到不动产统一登记的重要性, 并结合不动产信息数据的特点有意识的进行合理的整合, 并积极建设管理基础平台, 这是不动产登记制度全面落实的基础保证, 应受到高度关注。
摘要：随着分散形式的不动产登记弊端的不断暴露, 我国开始建立不动产统一登记制度, 尝试将登记机构、登记簿册、登记依据和信息平台有机的整合, 并对不动产统一登记工作的职责进行了明确的规定, 不动产登记信息数据整合及管理基础平台建设受到越来越广泛的关注, 本文以不动产统一登记为背景, 结合地质队不动产特点, 在对现阶段不动产登记业务、数据、信息建设等现状进行系统分析的前提下, 对不动产登记信息数据整合及管理基础平台建设展开研究, 为推动我国不动产统一登记制度的全面发展做出努力。
关键词：不动产登记,信息数据整合,管理基础平台建设
参考文献
[1]武东海.不动产登记信息管理基础平台建设研究[J].国土资源, 2014, 06:42~43.
[2]王履华, 孙在宏, 彭英, 丁远.不动产登记信息数据整合及管理基础平台建设研究[J].地理信息世界, 2014, 04:76~82.