异构数据集成平台详细描述
异构数据集成平台详细描述
一、综述
异构数据集成平台是通过技术手段，将医疗机构内相关系统的数据通过清洗、转换后汇集到临床数据中心，并对采集上来的数据进行质量控制，实现系统之间数据互连互通，降低系统间的耦合程度。支持通过可视化工具自动生成标准的数据共享服务接口向第三方提供数据服务。平台应由前置统一网关、通讯中间件、工作流引擎组成，并提供数据元规范、主索引服务、数据校验服务和公共管理服务等。包括如下功能：
二、数据采集引擎
通过数据采集引擎库或采用符合国家标准、本地标准目标数据源进行管理，定义平台质量监控的对象等，要求对数据源的定义通过界面化的操作即可完成，系统可以从数据库表、视图或SQL 方式创建检查数据源，支持建立多个数据源。
1）采集HIS、LIS、EMR数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心；
2）采集超声报告，超声、病理、内镜影像数据（DICOM或JPG），并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心；
3）采集PACS检查报告、原始DICOM影像数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心。
数据采集主要是由采集服务器，通过HTTP 协议和Restful 技术把数据上传并缓存在WEB 及消息服务器上，WEB 及消息服务器可以缓存一周的数据
上传量，数据上传后，再由消息处理服务进程（MPS）进程完成数据的最终清洗及格式，并最终入库存储。台标等非结构化数据存储在分布式文件系统（S2DFS）中，log 或者行为等结构化数据存储在分布式数据库（MongonDB）中。参见如下数据采集/ 存储流程图：
DMQ 是一个分布式的消息服务平台，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，能提供一种高性能、可靠的、可扩展的、分布式的、可配置关键特性。
三、数据交换引擎
在基层医疗机构信息系统、家庭医生签约服务平台和其他系统之间建立数据通信的互连通路的渠道，用于处理各类消息的发送接收、数据校验、内容过滤和版本检查等需求，对可用连接、数据源等系统资源根据预设规则进行动态分配管理。
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。
四、数据清洗
针对采集上来的数据，可以进行数据质量规则的定义和管理，包括且不限于空值检查、值域检查、规范检查、重复数据检查、及时性检查、逻辑检查等多种检查规则的设定。规则设计支持图形化操作，同时可以按照多种粒度设置相应分值权重进行绩效考核。
五、消息的智能路由
各类数据以消息的方式按一定的方式传送给相应的系统。把两个应用部署在不同服务器，通过软件虚拟的消息路由，就可以进行信息订阅和发送，实现消息的智能传递。
六、服务的监听
通过人工调度和自动调度定义质检方案，执行之后能够自动生成质检结果明细表；对于有问题的数据，可发起整改流程，并对数据整改情况实时跟踪，整改之后系统自动复核。对于错误数据若符合正常业务可设置例外，并由相关负责人对例外数据进行审批才会归档到正确数据中。
七、数据质量管理
形成最终的数据质量分析报告，提供多种查询条件，可按照规则、数据质量占比、规则类型、数据级次、时间等多种维度进行分析，并以图表、文字等方式综合展现，分析结果支持下钻，帮助相关负责人了解数据质量情况。
质量分析可以提供多种查询条件，可按照表字段、表、规则、规则类别、数
据级次、时间等多种维度进行分析，并以图表、文字等方式综合展现，分析结果支持下钻，帮助相关负责人了解数据质量情况。
智慧城市多源异构大数据处理框架
智慧城市多源异构大数据处理框架 摘要：智慧城市建设的重心已由传统IT系统和信息资源共享建设，转变为数据的深度挖掘利用和数据资产的运营流通。大数据中心是数据资产管理和利用的实体基础，其核心驱动引擎是大数据平台及各类数据挖掘与分析系统。讨论了智慧城市大数据中心建设的功能架构，围绕城市多源异构数据处理的实际需要，对数据中心大数据平台的架构进行了拆分讲解，并以视频大数据处理为例，阐述了数据中心中大数据平台的运转流程。 关键词：智慧城市；大数据；多源异构；视频分析 1 引言 随着智慧城市建设逐步由信息基础设施和应用系统建设迈入数据资产集约利用与运营管理阶段，城市大数据中心已成为智慧城市打造核心竞争力、提升政府管理效能的重要工具。一方面政府借助大数据中心建设可以将有限的信息基础设施资源集中高效管理和利用，大幅降低各自为政、运维机关庞杂、财政压力过大的问题；另一方面，可以在国务院、发展和改革委员会大力支持的政策东风下，打破部门间数据壁垒，推动政府各部门职能由管理转为服务，提高数据共享利用率和透明度。以大数据中心为核心构建城市驾驶舱，实现城市运转过程的实时全面监控，提高政府决策的科学性和及时性。智慧城市大数据中心建设功能框架如图1所示，其中针对不同部门的数据源，由数据收集系统完成数据的汇聚，并根据数据业务类型和内容的差异进行粗分类。为避免过多“脏数据”对大数据平台的污染，对于批量数据，不推荐直接将数据汇入大数据平台，而是单设一个前端原始数据资源池，在这里暂时存储前端流入的多源异构数据，供大数据平台处理调用。
图1 智慧城市大数据中心功能框架 大数据平台是城市大数据中心运转的核心驱动引擎，主要完成多源数据导入、冗余存储、冷热迁移、批量计算、实时计算、图计算、安全管理、资源管理、运维监控等功能[1]，大数据平台的主体数据是通过专线连接或硬件复制各政府部门数据库的方式获得，例如地理信息系统（geographic information system，GIS）数据、登记信息等。部分数据通过直连业务部门传感监测设备的方式获得，例如监控视频、河道流量等。大数据平台的输出主要是结构化关联数据以及统计分析结果数据，以方便各类业务系统的直接使用。 不同部门间共享与交换的数据不推荐直接使用原始数据，一方面是因为原始数据内容密级存在差异，另一方面是因为原始数据内容可能存在错误或纰漏。推荐使用经过大数据平台分类、过滤和统计分析后的数据。不同使用部门经过政务信息门户统一需求申请和查看所需数据，所有数据的交换和审批以及数据的监控运维统一由数据信息中心负责，避免了跨部门协调以及数据管理不规范等人为时间的损耗，极大地提高了数据的流通和使用效率。另外，针对特定的业务需求，可以基于大数据平台拥有的数据进行定制开发，各业务系统属于应用层，建设时不宜与大数据平台部署在同一服务器集群内，并且要保证数据由大数据平台至业务系统的单向性，尽量设置业务数据过渡区，避免应用系统直接对大数据平台核心区数据的访问。 目前主流大数据平台都采用以Hadoop为核心的数据处理框架，例如Cloudera公司的CDH（Cloud er a Distribution for Hadoop）和星环信息科技（上海）有限公司（Transwarp）的TDH（Transwarp Data Hub）、Apache Hadoop等。以Hadoop为核心的大数据解决方案占大数据市场95%以上的份额，目前国内80%的市场被Cloudera占有，剩余20%的市场由星环信息科技（上海）有限公司、北京红象云腾系统技术有限公司、华为技术有限公司等大数据公司分享。随着数据安全意识的增强、价格竞争优势的扩大，国内企业在国内大数据市场的份额和影响力正在快速提升。大数据的应用历程可归纳为3个阶段：第一个阶段是面向互联网数据收集、处理的搜索推荐时代；第二个阶段是面向金融、安全、广播电视数据的用户画像和关系发现时代；第三个阶段是面向多数据源与多业务领域数据的融合分析与数据运营时代，并且对数据处理规模和实时性的要求大幅提高。 本文在智慧城市大数据中心建设方案的基础上，阐述了多源异构大数据处理的框架和流程，并以最典型的非结构化视频大数据处理为例，介绍了多源异构大数据处理框架运转的流程。 2 多源异构大数据处理框架 2.1 系统整体架构 多源异构是大数据的基本特征[2]，为适应此类数据导入、存储、处理和交互分析的需求，本文设计了如图2所示的系统框架，主要包括3个层面的内容：基础平台层、数据处理层、应用展示层。其中，基础平台层由Hadoop生态系统组件以及其他数据处理工具构成，除了提供基本的存储、计算和网络资源外，还提供分布式流计算、离线批处理以及图计算等计算引擎；数据处理层由多个数据处理单元组成，除了提供基础的数据抽取与统计分析算法外，还提供半结构化和非结构化数据转结构化数据处理算法、数据内容深度理解算法等，涉及自然语言处理、视频图像内容理解、文本挖掘与分析等，是与人工智能联系最紧密的层，该层数据处理效果的好坏直接决定了业务应用层数据统计分析的准确性和客户体验；应用展
多源信息融合软件的设计与实现精编WORD版
多源信息融合软件的设计与实现精编W O R D 版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
多源信息融合软件的设计与实现 摘要：针对多源信息类型不一致影响信息利用效率的问题，文章在分析传统多源数据融合模型的基础上，研究了多源信息融合软件的架构及相关技术，设计并开发的软件具有较高的实用价值。 关键词：多源信息；信息融合；软件开发 多源信息融合是通过将多种信源在空间上和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对特点对象的一致性解释与描述。数据融合技术是指利用计算机对获得的信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决策和评估任务而进行的信息处理技术。主要包括对各类信息源给出有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证。 数据格式统一是进行数据处理的前提。由于信息的来源多，数据格式类别差异较大，对于数据处理带来不便。多源信息融合软件能够实现多源异构数据信息整合，对于充分利用信息资源、提高数据处理系统性能具有实用价值。 1 多源数据融合模型 根据对输入信息的抽象或融合输出结果的不同，可以将信息融合分为不同的3级，包括数据级融合、特征级融合及决策级融合。 作为数据级的多源数据融合模型的结构如图1所示。多源数据经过数据清理、数据集成、数据变换，形成有效数据，通过数据处理形成数据挖掘分析等处理工作的有效数据。
数据清理是指去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗留数据和清洗脏数据，去除数据域的知识背景上的白噪声，考虑时间顺序和数据变化等。主要包括处理噪声数据，处理空值，纠正不一致数据等。 数据集成就是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。 数据变换就是将数据变换成统一的适合处理的形式。数据变换主要包括平滑、聚集、属性构造、数据泛化和规范化等内容。 2 多源信息融合软件设计 2.1 软件架构 多源信息融合软件的技术要求是实现多源异构数据向指定关系数据库进行可靠转换。就是按照指定关系数据库的表结构要求，实现多源异构数据的数据导入及格式转换问题。软件的组成框图如图2所示。软件主要包括2个主要模块，多源数据预处理模块和数据导入模块。数据预处理模块主要进行数据清理及格式转换，实现常用的数据（txt、xls、关系数据库等数据）转换为目标数据库支持的数据格式。数据导入实现指定类型数据转换为指定结构数据。 2.2 关键技术 为了保证多源信息软件的可靠运行，需解决数据类型的适应性和扩展性问题，以及数据转换的可靠性、可预制性、数据转换过程的可监督性问题。 2.2.1 基于模块化设计的类型转换
【大数据】多源异构通用大数据处理服务平台
一、项目背景及必要性 (一)国内外现状和技术发展趋势 大数据是指海量的数据加上复杂的数据类型。从产业的发展角度看，我们对数据的利用经历了传输、传播、处理三个阶段，而今眼目下，对数据的利用正处在处理这个阶段，即如何处理、如何管理、如何应用，如何优化是现阶段的主要工作。 大数据的具体特点主要表现为四个“V”：一是体量浩大（Volume），数据集合的规模已从GB到TB再到PB级，甚至已经开始以EB和ZB来计算。著名咨询公司IDC的研究报告称，未来10年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍。二是类型复杂（Variety），大数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点，到20152年末非结构化数据将达到整个数据量的75%以上。三是生成迅速(Velocity)，大数据通常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性。数据自身的状态与价值也随时空变化而发生演变，数据的涌现特征明显。四是价值巨大但利用密度低(Value)，基于传统思维与技术让人们在实际环境中面临信息泛滥而知识匮乏的窘态。 当今社会，新摩尔定律得到验证，大数据以成为各行各业的焦点。数据的来源多样化：以多源异构数据为代表的非结构化数据占世界上信息总量的95%以上，剩下的5%为结构化数据，包括网页、文本、交易数据、邮件、高清视频、3D视频、语音、图片、地质勘测
数据、多源异构数据探测数据等等，这些数亿TB的数据正以超乎人们想象的速度增长，这对数据的存储系统的容量和实时计算速度提出了空前的要求。同时，大到智慧地球，小到智慧城市的数字化建设，使其越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。这些行业包括：互联网、制造业、医疗行业、媒体行业、零售销售行业、金融业、能源业、航空航天等等。预计2015年，超过40亿人（世界人口的60%）在使用各种智能终端，以全方位的方式与各行各业发生交互融合。其中大约12%拥有智能终端——其渗透率以每年20%以上的速度增长。如今，3000多万联网传感器节点分布在互联网、交通、汽车、工业、公用事业和零售部门，其数量正以每年30%以上的速度增长。预计到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB。35.2ZB也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。 人们对数据日益广泛的需求导致存储系统的规模变得越来越庞大，管理越来越复杂，数据的爆炸性增长和管理能力的相对不足之间的矛盾日益尖锐。同时，数据的高速增长也对存储系统的可靠性和扩展性提出了挑战，海量数据的共享、分析、搜索也显得越来越重要，充分挖掘海量数据中的有效价值。这就要求我们得实现一种有别于传统系统而全新的存储管理平台，该平台必须具备高扩展性、高可靠性、高时效性，同时也需要具备高经济性，只有这样才能更好的为国民经济和生活服务。 国外的大数据发展现状，以GOOGLE/FACEBOOK为代表的
异构数据集成思路总结
基于XML的异构数据集成方案 一、设计任务 设计出基于XML的异构数据集成方案，具体要求： i.数据源包括：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据 ii.实现功能包括：能够用统一的方式实现查询等处理 iii.应用的技术为XML技术，实现异构数据集成 二、设计应用的具体集成方法 2.1异构数据集成方法简介： 异构数据集成方法包括：模式集成和数据复制方法。 1、模式集成方法中的数据仍保存在各数据源上，由集成系统提供一个虚拟的集成视图(即全局模式)以及全局模式查询的处理机制。用户直接在全局模式的基础上提交请求，由数据集成系统处理这些请求，转换成各个数据源在本地数据视图基础上能够执行的请求。 2、数据复制方法将各个数据源的数据复制到与其相关的其它数据源上，并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。 3、模式集成包括：联邦数据库和中间件集成方法是现有的两种典型的模式集成方法。 4、数据复制方法：数据仓库方法。 2.2异构数据集成方案分析 1.联邦数据库数据集成 联邦数据库是数据库集成的最简单结构，将所有组件数据库进行一对一的连接为了实现各个数据库和其它数据库数据之间的互操作，需要解决各个数据库之间的格式冲突问题，就要为每一个数据库向其它数据库的数据类型转换提供转换规则。这就是说这样的异构数据库系统需要建立N X（N一1）/2个转换规则，或者说要编写N X (N一1)/2段代码来支持两两之间的查询访问。 在联邦数据库数据集成方式中，如果要向系统中加入新的节点，就需要再建立很多转换规则，并且为系统之间只有通过编写软件来实现互相的信息正确地传递，这样做既费时又费工。如果各个子系统需要修改，那么会带来更多的问题，大大影响了系统的可扩展性、移植性和稳定性。其模型示意图如下图所示：
多源异构数据采集和可视化解决方案
工业互联网先进应用案例集 案例 可快速部署的低成本多源异构数据采集 和可视化解决方案 ——基于宜科边缘控制器和IoTHub平台的设 备智能管理应用 宜科（天津）电子有限公司成立于2003年，位于天津市西青经济开发区，在中国天津和德国德累斯顿设有研发中心。公司将“自动化技术+数字化工厂+工业互联网”定义为重要的发展战略，围绕工业互联网和智能制造业务持续发力，在工业互联网、智能制造、工业软件等方面积累了大量项目案例和实施经验，在工业互联网领域拥有核心产品和方案，在系统集成解决方案领域处于国内领先地位。 一、项目概况 宜科边缘控制器利用宜科IoTHub TM工业互联网赋能平台和Workbench工业APP快速开发工具，提供“设备连接+数据可视化”应用模式，将成为中小企业管理者直观了解工厂运行状态的最有效方式。
1. 项目背景 工业互联网平台是工业互联网建设的核心。工业设备上云正成为牵引工业互联网平台发展的先导性应用，也是当前工业互联网平台建设的切入点。 工业设备上云就是通过建立实时、系统、全面的工业设备数据采集体系。构建基于云计算的数据汇聚、分析和服务平台，实现工业设备状态监测、预测预警、性能优化，引导带来工业互联网平台的功能演进和规模商用。工业设备种类繁杂、数量多、通信协议与数据格式各异，当前尚缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台，导致绝大部分平台的设备接入数量有限。2. 项目简介 基于宜科边缘控制器，提供“数据+应用”的服务，充分利用IoTHub TM工业互联网赋能平台IaaS和PaaS资源，以及边缘计算设备的性能，提供数据采集能力和数据可视化应用。 数据：系统提供多种协议接口，支持典型的工业控制器、传感器、物联网采集监控终端，并提供协议连接及数据交互操作。 应用：工业APP开发工具，方便提供生产过程监控、调试维护配置、报警相应及处理、报表实时更新及显示生成等功能，方便平台应用。 数据+应用=服务 3. 项目目标 面向工业互联网应用，支持市场二十种以上主流工业协议解析，支持二十万台设备并发连接，提供面向工业现场的图形化、拖拽式和低代码快速开发APP 工具，支持本地、私有云、共有云混合或单一部署，提供多个重点垂直领域的基础应用APP。 在汽车整车及零部件、装备制造、冶金、电子信息领域发展客户上千家，设备连接数超百万。在设备监控、设备预测性维护、生产现场数据可视化、数据分析、实时报警等方面，帮助广大中小制造业企业解决“数据之痛”，提升生产效率，降低运营成本，提高管理水平，助力企业做大做强。
一种多源异构数据融合技术在PGIS系统中的研究与应用
一种多源异构数据融合技术在PGIS系统中 的研究与应用 周凯1，2 （1.四川省公安科研中心，四川成都610015；2.四川大学，四川成都610064） [摘要]警用地理信息系统是公安机关维稳处突、打击违法犯罪行为的重要技术支撑平台。多源异构数据是维护该平台安全稳定、高效运行的底层核心数据。文章以某PGIS平台为例，针对多源异构数据使用中遇到的数据不兼容、格式不统一、属性数据非空间化、空间数据格式转化等问题，提出了一种多源异构数据的融合模型。通过属性清洗、属性追加、空间匹配、格式转化等流程化操作，实现了空间与非空间、结构与非结构等数据的融合使用。并可以基于PGIS平台，统一加载、统一展示、统一应用。通过利用该技术，挖掘了数据的利用价值，为类似平台数据处理提供了技术参考与经验。 [关键词]多源异构；PGIS；数据融合 [中图分类号]P208[文献标识码]A[文章编号]1674-5019（2019）02-0051-05 A Multi-Source Heterogeneous Data Fusion Technology in PGIS System Research and Application ZHOU Kai 1引言 数据融合的本质是多方数据协同处理，以达到减少冗余、综合互补和捕捉协同信息的目的。该技术已成为数据处理、目标识别、态势评估以及智能决策等领域的研究热点[1]。通过数据融合，能够将研究对象获取的所有信息全部统一在一个时空体系内，得到比单独输入数据更多的信息。警用地理信息系统（Police Geographic Information System，简称“PGIS”）是多源异构数据技术、地理信息技术和公安系统业务工作高度结合的产物[2]。利用多源异构数据融合技术的PGIS平台，可以实现跨省、市、县等行政区域的一张图展示，可达到资源的高度统一利用。但在实际工作过程中，支撑PGIS平台的基础地理信息数据种类繁多，从平面线划图到精细化三维成果，从空间数据到非空间数据，从海量兴趣点数据（poi）到各种图像数据应有尽有。面对大数据时代海量的数据资源，如何保障PGIS平台业务数据、测绘地理信息数据、“一标三实”等数据高效利用，互补短板，统一承载于警用地理信息平台，协同发挥数据最大价值，提高数据在分析决策中的应用价值，是当下PGIS平台发展研究的热点问题[2-3]。 2研究方法2.1多源异构数据融合技术 数据集成是数据融合的基础，融合是集成基础上的深化应用，通过数据集成与融合，可派生出更高更有价值的新数据，从而得到数据的更多利用价值[4]。马茜等人[5]基于物联网背景下多源数据获取、存储等存在的不足，提出了一种约束数据质量的异构多源多模态感知数据获取方法，提高了数据精度，降低了网络资源消耗。韩双旺[6]基于XML语言实现异构多源空间数据的映射和模式转换，利用WebGIS技术实现了空间数据的集成和互操作。惠国保[7]结合深度学习技术，构思了一种泛化性强的多源异构影像数据融合深度学习模型，实现了深度学习技术在多源异构数据方面的信息提取与挖掘。李文闯等人[8]提出了一种基于可交换图像文件(EXIF)原理以数字图像为载体融合空间位置信息和一般形式属性的数据模型，实现了空间位置和一般属性嵌入到数字图像物理结构，达到了数据融合的效果。 本文不仅需要解决各种数据的属性嵌套、数据集成，而且要解决空间数据和非空间数据、空间数据与空间数据、结构数据与非结构数据之间的转化问题。因此鉴于实际需求，本文提出了基于FME平台下自主构建多源异构数据引擎，开展数据融合，实现多源异构数据的集成统一、高效利用。
异构数据集成平台详细描述
异构数据集成平台详细描述 一、综述 异构数据集成平台是通过技术手段，将医疗机构内相关系统的数据通过清洗、转换后汇集到临床数据中心，并对采集上来的数据进行质量控制，实现系统之间数据互连互通，降低系统间的耦合程度。支持通过可视化工具自动生成标准的数据共享服务接口向第三方提供数据服务。平台应由前置统一网关、通讯中间件、工作流引擎组成，并提供数据元规范、主索引服务、数据校验服务和公共管理服务等。包括如下功能： 二、数据采集引擎 通过数据采集引擎库或采用符合国家标准、本地标准目标数据源进行管理，定义平台质量监控的对象等，要求对数据源的定义通过界面化的操作即可完成，系统可以从数据库表、视图或SQL 方式创建检查数据源，支持建立多个数据源。 1）采集HIS、LIS、EMR数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 2）采集超声报告，超声、病理、内镜影像数据（DICOM或JPG），并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 3）采集PACS检查报告、原始DICOM影像数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心。 数据采集主要是由采集服务器，通过HTTP 协议和Restful 技术把数据上传并缓存在WEB 及消息服务器上，WEB 及消息服务器可以缓存一周的数据
上传量，数据上传后，再由消息处理服务进程（MPS）进程完成数据的最终清洗及格式，并最终入库存储。台标等非结构化数据存储在分布式文件系统（S2DFS）中，log 或者行为等结构化数据存储在分布式数据库（MongonDB）中。参见如下数据采集/ 存储流程图： DMQ 是一个分布式的消息服务平台，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，能提供一种高性能、可靠的、可扩展的、分布式的、可配置关键特性。 三、数据交换引擎 在基层医疗机构信息系统、家庭医生签约服务平台和其他系统之间建立数据通信的互连通路的渠道，用于处理各类消息的发送接收、数据校验、内容过滤和版本检查等需求，对可用连接、数据源等系统资源根据预设规则进行动态分配管理。 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。
异构系统集成案例 深圳数帝异构数据的集成技术
异构系统集成案例深圳数帝异构数据的集成技术 随着信息技术的不断发展，企业在信息化方面做了巨大的投资，建立了各种信息系统以帮助企业业务的处理和管理工作。然而，众多的信息系统形成了一个个彼此独立的信息孤岛，无法实现资源共享。深圳市数帝网络科技有限公司创建的DataBridge数据集成平台解决了企业数据难统一的痛点，帮助企业连接一切。下面，就以瑞丰德永集团为例，看看数帝网络如何实现金蝶K3系统和自主研发CRM系统的数据集成，实现企业大数据对接与交换。 系统数据集成案例 1，客户简介： 瑞丰德永集团于2008年成立，位于香港中环力宝中心，历经近十年的拼搏发展，目前设有香港、华南、华东、华北四大区，在中国12个重要发达城市及沿海地区设立了公司。瑞丰德永茁壮成长为一个拥有会计、税务、财务、金融、商业秘书等专业知识的超过200多人的高级资深顾问团队。八年过去了，公司的宗旨一直未变，依旧是帮助更多中国的企业走出去，创造出前所未有的机遇，开拓出崭新的市场。如今，瑞丰德永集团已为近四万家中国内地企业在香港、新加坡、美国等30多个国家成立公司，提供会计报税、企业秘书、投资移民等领域一站式专业顾问服务。
2，业务痛点: 随着公司业务的发展,于2014年购买了金蝶K3系统来管理合同,收付款,业务执行情况。但各分公司的账各自独立,每个分公司财务需在金蝶系统中手动录入合同信息等。再者，公司为实现客户管理专业化，自主研发了CRM。CRM和金蝶系统相互独立,加大了业务人员的重复工作，工作效率不高。 3，对接系统： 金蝶K3 ,自主研发CRM 4，集成业务: （业务集成场景图） 1）异构系统主数据一体化： ?约定主数据（客户、供应商、物料、部门）统一由自研CRM系统进行新增或者修改，EDS平台自动抓取CRM变动的主数据，按照平台设置的数据交换规则将符合目标系统（金蝶K3）的主数据推
论中医药多源异构大数据融合方法研究的意义
Traditional Chinese Medicine 中医学, 2018, 7(5), 282-285 Published Online September 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/5c5925615.html,/journal/tcm https://https://www.360docs.net/doc/5c5925615.html,/10.12677/tcm.2018.75047 On the Significance of the Method of Multi-Source Heterogeneous Data Fusion in TCM Hanqing Zhao, Zhiguo Wang* Institute of Basic Research in Clinical Medicine, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing Received: Aug. 18th, 2018; accepted: Aug. 26th, 2018; published: Sep. 3rd, 2018 Abstract Multi-source isomerism is one of the basic features of large data. It is a hot issue in recent years to study traditional Chinese medicine diagnosis and treatment methods based on data. Building a generalization model is one of the methods to solve multisource heterogeneous data fusion and shares and extends the scope of traditional Chinese medicine data. However, the complexity of the large data of traditional Chinese medicine is high. Many problems, such as rich semantics, uneven distribution and poor objectivity, have greatly restricted the research and application of big data in Chinese medicine. In this paper, the importance of multi-source heterogeneous data fusion me-thod under the background of Internet+ large data is discussed, and the importance of mul-ti-source heterogeneous data fusion method based on the combination of disease and syndrome is discussed. It is the original cause of the important component of the large data of traditional Chi-nese medicine in the future, and the further study of the multi-source isomerism of traditional Chinese medicine. The method of large data fusion provides a theoretical reference. Keywords TCM Informatization, Diagnosis and Treatment Mode, Combination of Disease and Syndrome, Big Data, Multi-Source Heterogeneous Fusion 论中医药多源异构大数据融合方法研究的意义 赵汉青，王志国* 中国中医科学院中医临床基础医学研究所，北京 收稿日期：2018年8月18日；录用日期：2018年8月26日；发布日期：2018年9月3日 *通讯作者。
【CN110110082A】多源异构数据融合优化方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910294678.8 (22)申请日 2019.04.12 (71)申请人 黄红梅 地址 510610 广东省广州市天河区沾益直 街1号 申请人 何卓华 谢新屋 (72)发明人 黄红梅 何卓华 谢新屋 (74)专利代理机构 北京联瑞联丰知识产权代理 事务所(普通合伙) 11411 代理人 张学府 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06F 16/903(2019.01) (54)发明名称 多源异构数据融合优化方法 (57)摘要 本发明公开了一种多源异构数据融合优化 方法，包括如下步骤：A)对数据实例、类别和属性 进行提取和分析，建立词库和短文本库；B)从互 联网获取多源异构数据；C)对多源异构数据进行 规范化处理，生成短文本；短文本有多个词构成， 规范化处理包括分词和去除停用词；D)将短文本 作为待匹配短文本，将待匹配短文本与短文本库 中存储的短文本进行匹配，得到短文本匹配结 果；E )根据短文本匹配结果对数据进行融合，建 立大数据内容模型，得到数据融合结果；F )对数 据融合结果进行评价，得到评价结果；评价结果 包括优、良、中和差。本发明能建立完整性、准确 性和一致性较强的高质量的大数据知识库。权利要求书2页 说明书5页 附图1页CN 110110082 A 2019.08.09 C N 110110082 A
1.一种多源异构数据融合优化方法，其特征在于，包括如下步骤： A)对数据实例、类别和属性进行提取和分析，建立词库和短文本库； B)从互联网获取多源异构数据； C)对所述多源异构数据进行规范化处理，生成短文本；所述短文本由多个词构成，所述规范化处理包括分词和去除停用词； D)将所述短文本作为待匹配短文本，将所述待匹配短文本与短文本库中存储的短文本进行匹配，得到短文本匹配结果； E)根据所述短文本匹配结果对数据进行融合，建立大数据内容模型，得到数据融合结果； F)对所述数据融合结果进行评价，得到评价结果；所述评价结果包括优、良、中和差。 2.根据权利要求1所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述步骤D)进一步包括： D1)计算所述待匹配短文本与短文本库中的短文本之间的字符匹配因子； D2)计算所述待匹配短文本与短文本库中的短文本之间的词匹配因子； D3)根据所述字符匹配因子和词匹配因子，对所述待匹配短文本与短文本库中的短文本进行匹配，计算短文本匹配因子。 3.根据权利要求2所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述字符匹配因子 采用如下公式进行计算： 其中，F 1表示所述字符匹配因子，c 1表示所述待匹配短文本包含的字符数，c 2表示所述短文本库中的短文本包含的字符数，p表示匹配的字符数，h表示换位的数目。 4.根据权利要求3所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述词匹配因子采 用如下公式进行计算： 其中，F 2表示所述词匹配因子，n表示维数较高短文本向量的维数，σ表示修正因子，σ∈ [0.9，1.3]，用于修正增加词带来的误差，A i 为所述待匹配短文本中的第i个词，B i 为短文本库中的短文本中的第i个词。 5.根据权利要求4所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述短文本匹配因 子采用如下公式进行计算： 其中，Y表示短文本的匹配因子；设定匹配阈值Y 0，若Y≥Y 0，则说明所述待匹配短文本与短文本库中的短文本相匹配，若Y＜Y 0，则说明所述待匹配短文本与短文本库中的短文本不匹配。 6.根据权利要求5所述的多源异构数据融合优化方法，其特征在于，所述步骤E)具体 权 利 要 求 书1/2页2CN 110110082 A
异构平台简介
平台简介 1应用背景： 随着IT业的飞速发展、计算机技术的普及和深入，企业也在发展过程中不断的建立自己的计算机应用系统。在这个过程中，企业积累了大量数据，并为存储和管理这些数据不断投资，其主要手段是使用数据库管理系统。然而由于实施数据管理系统的阶段性、一技术性以及不同部门之间业务独立性，使得即使在同一单独企业中，不同的信息服务和管理系统所采用的数据库管理系统都大不相同，随着时间的推移，这些由不同技术构建的信息系统形成了一个个“信息孤岛”，而它们各自的数据构成了企业的异构数据源。 数据库的异构性主要体现在两方面:一方面是数据库管理系统的差异，不同的数据库管理系统，对数据的访问和管理方式是不同的;另一方面是语义的不同，包括数据库模式的差别及数据含义、类型上的冲突。 随着企业的发展，会突显出部门间协同合作的需求，这必然导致越来越多的新应用需要访问企业的异构数据源。但是异构性严重阻碍了应用程序间的互相协同、对数据库资源的共享。数据库集成成了企业进一步发展的需要，它的目标就是实现对各个异构数据源的数据共享，从而有效的利用已有资源。 现有的方案： 异构数据库集成方法大概可以分为两种:数据仓库和虚拟视图法。数据仓库一般用于数据分析，通常被称为只读集成。而虚拟视图法则是语义层次上的集成，关注于数据库模式，在此基础上可以实现异构数据库间的互操作。采用虚拟视图法集成异构数据库主要有两种体系结构，即联邦数据库系统和中介系统。 (1)数据仓库法 该方法需要建立一个存储数据的仓库，由ETL (Extract, Transform and Load)工具定期从数据源过滤数据，然后装载到数据仓库，供用户查询，这种方法被称为Eage:方法。相反的，采用虚拟视图法时，当用户提交查询请求时，系统根据命令操作数据源的数据，称之为Lazy 方法。 数据仓库的主要好处是查询处理性能高，缺点是创建数据仓库比较费时费力，通常需要6至18个月的时间，而且当有新数据源加入或己有数据源发生变化时对仓库的修改代价也比较高。 (2)联邦数据库系统 联邦数据库系统(Federated Database System, FDBS)是由参与联邦的半自治的数据库系统组成，目的是实现数据库系统间部分数据的共享。联邦中的每个数据库的操作是独立于其它数据库和联邦的，但是又都有彼此访问的接口，所以称之为半自治。 FDBS中实现互操作最常用的方法是将每个数据库模式分别和其它所有数据库模式进行映射，这样在联邦中需要建立N* (N} 1)个模式映射规则，当参与联邦的数据库很多时，建立映射规则的任务变得不可行了。所以，联邦数据库系统适合于自治数据库数量比较小的情况，随着数据资源变得越来越庞大，FDBS显然不是一个很好的解决方案。
信息整合_异构数据交换综述
异构数据交换综述 摘要 本文介绍了异构数据交换的基本概念和研究现状，阐述了异构数据的特点，阐明了异构数据交换的方式与相关技术，并对异构数据交换的前景做出了展望。 关键词：异构数据，数据交换，数据集成，XML A Review of Heterogeneous Data Exchange Abstract This paper introduces the basic concepts of heterogeneous data exchange and research status, describes the characteristics of heterogeneous data, illustrates the way the exchange of heterogeneous data and related technologies, and prospects for the exchange of heterogeneous data . Key Words:Heterogeneous data,Data exchange,Data Integration,XML
目录 1 引言 (1) 2 研究现状 (1) 3 异构数据分析 (2) 3.1 异构数据 (3) 3.2 冲突分类 (3) 4 异构数据交换方式 (6) 4.1 异构数据的发布 (7) 4.2 异构数据的集成 (7) 4.3 交易自动化 (8) 5 异构数据交换的方法与技术 (8) 5.1 基于XML的异构数据交换技术 (9) 5.2 本体技术 (11) 5.3 Web Service技术 (12) 6 展望 (12) 参考文献 (14)
异构数据库的集成技术
异构数据库集成技术在高校学生信息管理系统中的应用引言 随着校园的信息化建设的飞速发展,异构数据库集成技术起着越来越重要的作用。由于部门业务和功能归属不同，各应用系统开发时采用了不同的软硬件环境．数据的这种按部门或功能进行组织和管理，把很多信息都分开化啦!正好，异构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。不同的数据库所存储的形式也各不相同，比如，教学管理数据库主要就是用于储存管理应用处理层所需的数据资料。不同教育机构建立的各自的应用控制系统中也建设了各自的数据库,但由于缺乏统一协调,各数据库系统在建立时都是从各自的需求出发,没有统一的数据库,这就使得各数据库之间无法互连!互通,信息资源无法融合共享论文对异构数据库集成展开研究,建立教学管理综合数据库系统,以适应不同平台!不同部门数据库之间的数据共享。要怎么才能实现网络环境下的信息共享？就要求必须联合各个异构数据库即集成多个数据库系统，实现不同数据库之间的数据信息资源合并和共享，显然，每个数据库系统在加入异构数据库集成系统之前本身就已存在，拥有自己的DBMS。异构数据库系统是指异构的多数据库系统，即组成它的成员数据库具有的硬件、系统软件(例如操作系统)或通信支持不同，或者成员数据库具有不同的DBMS或具有不同的数据语义DBMS的不同表现在表达(结构和限制)和语
义两方面。网络上存在着大量异构的数据库,它们的异构性表现在多个方面,如数据的类型不同,数据的表示不同,管理数据的软件不同,以及系统运行的环境不同。随着企业合作和政务电子化的发展,许多信息系统需要访问这些异构数据库中的数据。因此,需要一种新的系统框架来解决多个异构数据库的信息集成,其前提是必须对用户透明,并保持本地数据库的自治性。 1 异构数据库集成技术 1.1 联邦数据库技术 联邦数据库系统(FederatedDatabases)"祸合较松一些"没有单一的全局策略,每个局部数据库维护一个本地输入输出策略,输出策略指明了本地系统提供的全局共享数据,输入策略指明了允许输入本地系统的来自远程节点的数据"局部输入输出策略构成了全局策略的一部分"这种系统只集成局部系统中的部分数据,因而使得局部系统有较好的自治性"联邦数据库是最简单的一种异构数据库集成方式：各个数据源是相互独立的．但通过数据源之间的数据交换格式进行一一映射．这种映射可以让数据源DB1使用数据源DB2理解的术语来访问DB2数据源也就是说．不同的数据源之间使用数据转换接口网关或调用接口来实现数据互访．这样一个数据源就可以访问任何其他数据源的信息。同时，如果有l1个异构数据源需要互连，那么我们就要去构造n (n—l1个映射程序来支持这n个异构数据源之间的互相访问。
异构数据集成平台的设计
异构数据集成平台的设计 摘要：企业生产开发活动过程中产生大量的数据，目前各业务系统存在地域性、异构性和复杂性，如何搭建数据集成平台，是解决当前信息化建设的首要任务。这里探讨异构数据集成平台的研究主要采用中间件R-；采用的主要技术有XML技术、Web Services技术；开发平台采用https://www.360docs.net/doc/5c5925615.html, 2005平台。 关键词：中间件法；XML；Web Services；数据集成平台 1、总体设计思想 异构数据集成方案的总体设计思想是通过建立一个中间件平台以及一组映射规则和映射工具，屏蔽数据源之间的访问和模式差异，将底层异构数据源经过抽象后，整合到一个完整的数据平台之上，提供标准的访问接口和完整的数据视图，使得对所有分散的异构数据源进行访问时，对所有应用的访问如同一个数据库内的数据一样。原有相关数据可以通过访问数据集成平台对不同类型、不同存储位置的数据源进行访问获得。当有新的数据源加入系统时，只需在数据集成中对其进行映射即可，上层应用不需要知道底层数据存储的细节，就可以访问数据。根据在整个体系结构中所处的位置及功能的不同，可以将数据集成平台自顶向下可分为表示层、应用层、中间层、数据层四层。 本文设计的数据库中间件模型，在不改变异构数据库的原始数据存储和管理方式的前提下，集中为异构数据源提供了一个高层检索服务。如果添加了新的数据库需要访问，那么只需向中间件进行注册相关信息并把本地数据源包装器的Web Services相关信息发布到私有的UDDI注册中心便可实现，而不必对整个中间件进行改动，也不必更改原始数据库的存储格式。所以该中间件具有弹性环境，有利于日后的维护。以XML为资料转换的中介格式，之后再将来自多个数据库的资料整合在同一个接口输出，以解决使用者必须在分布式的数据库中搜寻，再手动式地拼凑这些资料的问题。 基于XML的异构数据库中间件构建在数据库系统之上，目的是集成异构数据源的信息，为数据共享、发布和应用集成信息的访问提供支持，并负载异构数据源的数据访问、查询和协调数据源之间的信息。各个异构数据库资源处于数据层：中间件需要对业务逻辑进行进一步的处理，处于业务逻辑层；应用程序位于表示层，如图所示：