數(shù)據(jù)治理/應用（解決方案）1.大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應用交易**識別：通過大數(shù)據(jù)分析，可以識別出交易**行為，幫助金融機構減少損失，如中國交通銀行***中心電子渠道實時反**監(jiān)控交易系統(tǒng)。精細營銷：通過分析客戶的消費行為和偏好，可以實現(xiàn)精細營銷，提高營銷效果，如京...

數(shù)據(jù)集成服務是指通過整合不同來源的數(shù)據(jù)，將其轉化為有用的信息，并使這些信息能夠在組織內(nèi)部的各個部門進行共享和利用的一種服務。以下是對數(shù)據(jù)集成服務的詳細解析：一、目標數(shù)據(jù)集成服務的目標是實現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互和協(xié)同工作，提供準確、及時的數(shù)據(jù)，以支持業(yè)務決策和...

數(shù)據(jù)集成模型分類數(shù)據(jù)集成是把不同來源、格式、特點性質的數(shù)據(jù)在邏輯上或物理上有機地集中，從而為企業(yè)提供***的數(shù)據(jù)共享。在企業(yè)數(shù)據(jù)集成領域，已經(jīng)有了很多成熟的框架可以利用。通常采用聯(lián)邦式、基于中間件模型和數(shù)據(jù)倉庫等方法來構造集成的系統(tǒng)，這些技術在不同的著重點和應...

數(shù)據(jù)產(chǎn)品1.數(shù)據(jù)庫商品（1）概念/定義數(shù)據(jù)庫是結構化信息或數(shù)據(jù)的有序**，一般以電子形式存儲在計算機系統(tǒng)中。通常由數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS) 來控制。在現(xiàn)實中，數(shù)據(jù)、DBMS 及關聯(lián)應用一起被稱為數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，通常簡稱為數(shù)據(jù)庫。 [25]（2）數(shù)據(jù)庫分類關系數(shù)...

保持至精至簡· 我的企業(yè)如何才能降低開銷，從而以機動靈活性取勝？使企業(yè)井井有條 · 我的企業(yè)如何才能確保遵守當前和即將頒布的行業(yè)和**法規(guī)？這需要成千上萬個決策。但是每個業(yè)務規(guī)則的成功秘訣只有一個：及時、完整和 準確的數(shù)據(jù)。這正是需要 IT 的環(huán)節(jié)。企業(yè)期望其...

數(shù)據(jù)采集與處理（1）概念/定義數(shù)據(jù)采集與處理是大數(shù)據(jù)的關鍵技術之一，它從互聯(lián)網(wǎng)、傳感器和信息系統(tǒng)等來源獲取的大量帶有噪聲的數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、填補和規(guī)范化等流程，使無序的數(shù)據(jù)更加有序，便于處理，以達到快速分析處理的目的。（2）常見應用場景03:33重...

大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)并不是一次性的任務，而是一個持續(xù)優(yōu)化的過程。在系統(tǒng)上線后，需要不斷監(jiān)控系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。同時，還需要根據(jù)業(yè)務需求的變化和技術的發(fā)展，對系統(tǒng)進行定期的升級和維護。綜上所述，大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)是一個復雜而關鍵的過程，它涉及多個方面和...

IT 機構感覺問題很棘手。每個業(yè)務規(guī)則生成一個新 IT 方案。每個新 IT 方案創(chuàng)建一個新 IT 項目。每個 IT 項目均需要數(shù)據(jù) － 訪問數(shù)據(jù)、遷移和整合數(shù)據(jù)以及基本清楚數(shù)據(jù)的質量。方法不足傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集成方法存在不足之處。它們不能解決當今 IT 環(huán)境的復雜性，...

Apache Flink：強調(diào)實時流處理，適合需要低延遲數(shù)據(jù)處理的應用場景。數(shù)據(jù)分析與挖掘：Hive：基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以使用SQL查詢大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Presto：高性能的分布式SQL查詢引擎，適合對大數(shù)據(jù)進行交互式分析。Druid：用于實時數(shù)...

數(shù)據(jù)采集支持結構化與非結構化兩類數(shù)據(jù)接入，使用Flume、Kafka等工具構建實時傳輸通道。存儲管理系統(tǒng)采用HDFS管理非結構化數(shù)據(jù)，Elasticsearch實現(xiàn)全文檢索，MySQL+HBase混合架構處理結構化數(shù)據(jù)。計算分析層整合Spark內(nèi)存計算與Fli...

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。**小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、...

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。**小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、...

數(shù)據(jù)治理/應用（解決方案）1.大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應用交易**識別：通過大數(shù)據(jù)分析，可以識別出交易**行為，幫助金融機構減少損失，如中國交通銀行***中心電子渠道實時反**監(jiān)控交易系統(tǒng)。精細營銷：通過分析客戶的消費行為和偏好，可以實現(xiàn)精細營銷，提高營銷效果，如京...

性能與可擴展性：隨著數(shù)據(jù)量的增長，數(shù)據(jù)集成的性能和可擴展性成為關鍵問題。采用分布式處理架構和云計算資源可以提高數(shù)據(jù)處理能力和系統(tǒng)的可用性。安全與隱私：在數(shù)據(jù)集成過程中，確保數(shù)據(jù)的安全和隱私至關重要。采用加密技術、訪問控制和數(shù)據(jù)***等方法可以保護敏感數(shù)據(jù)不被泄...

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。 [17]在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 [1]中大數(shù)據(jù)指...

Apache Flink：強調(diào)實時流處理，適合需要低延遲數(shù)據(jù)處理的應用場景。數(shù)據(jù)分析與挖掘：Hive：基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以使用SQL查詢大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Presto：高性能的分布式SQL查詢引擎，適合對大數(shù)據(jù)進行交互式分析。Druid：用于實時數(shù)...

數(shù)據(jù)采集與處理（1）概念/定義數(shù)據(jù)采集與處理是大數(shù)據(jù)的關鍵技術之一，它從互聯(lián)網(wǎng)、傳感器和信息系統(tǒng)等來源獲取的大量帶有噪聲的數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、填補和規(guī)范化等流程，使無序的數(shù)據(jù)更加有序，便于處理，以達到快速分析處理的目的。（2）常見應用場景03:33重...

數(shù)據(jù)集成服務在現(xiàn)代企業(yè)中發(fā)揮著越來越重要的作用，它不僅能夠提高企業(yè)的數(shù)據(jù)處理效率，還能為企業(yè)的決策分析和業(yè)務運營提供有力支持。數(shù)據(jù)集成是指將來自多個來源的數(shù)據(jù)組合和協(xié)調(diào)為統(tǒng)一、連貫的格式，以便用于各種分析、操作和決策目的的過程。以下是對數(shù)據(jù)集成的詳細解析：一、...

從**是“保持業(yè)務持續(xù)運轉”轉變?yōu)椤安粩嚅_發(fā)出新項目”數(shù)據(jù)集成平臺可以幫助您的 IT 機構**縮減成本，從而從簡單的“保持業(yè)務持續(xù)運轉”轉變?yōu)椤安粩嚅_發(fā)出新項目”。請看示例。假設您的 IT 機構通過數(shù)據(jù)集成平臺方便的使用和管理、預建的連接性、可復用的邏輯和規(guī)則...

數(shù)據(jù)集成是指將來自不同來源的數(shù)據(jù)進行整合，以便于分析和使用。它通常涉及多個步驟和技術，目的是創(chuàng)建一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，幫助組織更好地理解和利用其數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)集成的主要步驟包括：數(shù)據(jù)提取：從不同的數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫、文件、API等）提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、...

1) 模型的時效性:包括開發(fā)期模型和運行期模型，而運行期模型則顯示了模型驅動的**思想。(2) 模型的進化性:它揭示了模型是否可以根據(jù)應用的變化而自我進行改變。(3) 模型的層級性:隨著系統(tǒng)的復雜性增加，模型可以由多層級構成。集成挑戰(zhàn)IT機構在經(jīng)濟危機中面臨的...

中間件模式是比較流行的數(shù)據(jù)集成方法，它通過在中間層提供一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)邏輯視圖來隱藏底層的數(shù)據(jù)細節(jié)，使得用戶可以把集成數(shù)據(jù)源看為一個統(tǒng)一的整體。這種模型下的關鍵問題是如何構造這個邏輯視圖并使得不同數(shù)據(jù)源之間能映射到這個中間層。數(shù)據(jù)倉庫模式數(shù)據(jù)倉庫是在企業(yè)管理和決...

中間件模式是比較流行的數(shù)據(jù)集成方法，它通過在中間層提供一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)邏輯視圖來隱藏底層的數(shù)據(jù)細節(jié)，使得用戶可以把集成數(shù)據(jù)源看為一個統(tǒng)一的整體。這種模型下的關鍵問題是如何構造這個邏輯視圖并使得不同數(shù)據(jù)源之間能映射到這個中間層。數(shù)據(jù)倉庫模式數(shù)據(jù)倉庫是在企業(yè)管理和決...

其次，您需要測試和配置應用程序。借助數(shù)據(jù)集成平臺，您可以只選擇**相關的業(yè)務數(shù)據(jù)，以快速復制和刷新符合您需求的特定生產(chǎn)數(shù)據(jù)。與創(chuàng)建一個完整系統(tǒng)/數(shù)據(jù)庫備份相比，此方法**減少了需要的時間、精力和磁盤空間。***，在完全建立和運行應用程序之后，您需要將非活動數(shù)據(jù)...

在這種模式下又分為緊耦合和松耦合兩種情況，緊耦合提供統(tǒng)一的訪問模式，一般是靜態(tài)的，在增加數(shù)據(jù)源上比較困難；而松耦合則不提供統(tǒng)一的接口，但可以通過統(tǒng)一的語言訪問數(shù)據(jù)源，其中**的是必須解決所有數(shù)據(jù)源語義上的問題。中間件模式中間件模式通過統(tǒng)一的全局數(shù)據(jù)模型來訪問異...

數(shù)據(jù)倉庫技術則在另外一個層面上表達數(shù)據(jù)之間的共享，它主要是為了針對企業(yè)某個應用領域提出的一種數(shù)據(jù)集成方法，也就是我們在上面所提到的面向主題并為企業(yè)提供數(shù)據(jù)挖掘和決策支持的系統(tǒng)。數(shù)據(jù)高速緩存器是關鍵對數(shù)據(jù)集成體系結構來說，關鍵是擁有一個包含有目標計劃、源－目標映...

在這種模式下又分為緊耦合和松耦合兩種情況，緊耦合提供統(tǒng)一的訪問模式，一般是靜態(tài)的，在增加數(shù)據(jù)源上比較困難；而松耦合則不提供統(tǒng)一的接口，但可以通過統(tǒng)一的語言訪問數(shù)據(jù)源，其中**的是必須解決所有數(shù)據(jù)源語義上的問題。中間件模式中間件模式通過統(tǒng)一的全局數(shù)據(jù)模型來訪問異...

數(shù)據(jù)采集支持結構化與非結構化兩類數(shù)據(jù)接入，使用Flume、Kafka等工具構建實時傳輸通道。存儲管理系統(tǒng)采用HDFS管理非結構化數(shù)據(jù)，Elasticsearch實現(xiàn)全文檢索，MySQL+HBase混合架構處理結構化數(shù)據(jù)。計算分析層整合Spark內(nèi)存計算與Fli...

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。 [17]在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 [1]中大數(shù)據(jù)指...

手動編碼數(shù)據(jù)集成方法也不起作用。手動編碼費時費力，并且還容易犯錯。由于 IT 機構力求管理更多的數(shù)據(jù)和更多的數(shù)據(jù)格式，手動編碼通常導致更復雜－ 而不是更簡單，如圖 2 所示。它會增加維護成本并使 IT 效率下降。在數(shù)據(jù)質量方面的表現(xiàn)如何？傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集成方法無法保...