数据孤岛怎么办？你的企业数据需要数据集成平台
2022-09-06 16:00:30
次
在企业中，业务的快速发展产生了大量数据，也出现了多种应用系统，各系统承载不同类型的数据，并对应着不同的数据存储方式。这些系统的数据源彼此独立、相互封闭，使得数据难以在系统直接交流、共享和融合，从而形成了“数据孤岛”。
在进行企业级数据挖掘分析项目中，要先将企业内部各个业务系统的数据实现互联互通，从物理上打破数据孤岛，而这就需要通过数据集成来实现。
数据集成概念
数据集成：从字面上来说是企业独立的信息系统之间的数据。在很多应用场合，人们需要整合不同来源的数据，才能获取有效的分析结果，否则，不完整的数据将导致分析结果不准确。数据集成将若干个分散的数据源中的数据，逻辑地或物理地集成到一个统一的数据集合中。
数据集成就是将若干个分散的数据源中的数据，逻辑地或物理地集成到一个统一的数据集合中。数据集成的核心任务是要将互相关联的分布式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。集成是指维护数据源整体上的数据一致性、提高信息共享利用的效率；透明的方式是指用户无需关心如何实现对异构数据源数据的访问，只关心以何种方式访问何种数据。实现数据集成的系统称作数据集成系统，它为用户提供统一的数据源访问接口，执行用户对数据源的访问请求。
结构化数据、非结构化数据、半结构化数据
下面让我们来了解一下数据都分为哪些结构：
1、结构化数据
简单说就是数据库，也称作为行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
2、半结构化数据
非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，但和具有严格理论模型的关系数据库的数据相比，更灵活。包含在两个或多个数据库中的数据。
半结构化数据可以通过灵活的键值调整，获取相应信息，且数据的格式不固定，例如日志文件、XML文档、JSON文档、Email等。
3、非结构化数据
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
为什么要做数据集成
⇒打破数据孤岛，降低数据处理成本；
⇒减少数据处理时间，提高响应速度；
⇒减少海量数据计算压力导致数据迁移过程出现问题次数；
⇒提高项目整体数据质量；
⇒高稳定性:平台采用集群架构搭建，保证平台功能稳定，同时对集成场景进行多方位的异常处理，保证接口运行的稳定，为企业提供稳定的集成平台。
⇒高性能性：TempoDF产品已验证在集群环境下MySQL至Hive迁移速度可达190000条/s、非结构化文件FTP至HDFS迁移可达150~160M/s；
⇒流批一体：支持实时数据和离线数据集成；
⇒多模式：支持全量、增量等模式；
⇒可追溯：数据血缘可查询、监控预警等。
且跨系统的数据标准不一致，在进行跨系统的数据打通、流程打通时问题显著。
TempoDF数据集成价值
⇒企业多系统集成
企业的应用系统多，不同的IT系统形成了信息孤岛。
⇒多源异构数据快速融合
来自多个数据源，不同的数据源所在的操作系统、管理系统不同，数据的存储模式和逻辑结构不同，数据的产生时间、使用场所、代码协议等也不同.
Tempo DF平台能够提供成熟海量数据集成方案，完成海量数据分析决策第一步的产品。从此开发实施人员不必每日再为底层数据中断异常而焦头烂额，快速实现海量数据高效流转，直接提升项目交付效率、解决企业海量数据集成难题，为用户后续各项数据分析工作打好坚实基础。
Tempo商业智能平台
Tempo人工智能平台
Tempo数据工厂平台
Tempo指标平台
Tempo数据治理平台
Tempo主数据管理平台
首页
陕公网安备 61019002000171号
