企业多源数据集成与交换解决方案
企业信息化融合系统集成解决方案
先由每个传感器抽象出自己的特征向量，再由融合 中心完成特征向量的融合处理，是中间层次的融合
数据级信息融合
2020/11/9
直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后基于 融合后的结果进行特征提取和判断决策，是最低层 次的融合
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1 信息融合功能模型
建立在信息融合级别划分的基础上的几个信息融合功能模型
四级融合模型
广义的观点
信息化工业化融合是指信息化和国民经济各领域的融合，通过信 息技术和国民经济领域中各要素的融合实现。
➢ 两化融合的前提是信息技术的应用 ➢ 基础是数据融合 ➢ 微观表现是企业信息化
2020/11/9
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（2）信息化工业化融合的层次
产品和 服务的 数字化
企业/组 织的信息
多源异构数据融合与集成在海量数据智能处理平台中的应用
多源异构数据融合与集成在海量数据智能处理平台中的应用在海量数据智能处理平台中，多源异构数据融合与集成是一个至关重要的技术。
随着互联网和物联网的发展，我们面临着大量来自不同来源、不同类型、不同结构的数据。
这些数据包含了宝贵的信息，可以为企业决策、科学研究以及社会发展提供有力支持。
然而，由于数据的差异性和复杂性，要将这些数据整合起来变得非常具有挑战性。
多源异构数据融合与集成的目标是将来自不同数据源的数据合并成一个一致的、全面的数据集。
这个过程包括数据的提取、转换、整合和清洗。
首先，数据必须从不同的数据源中提取出来。
这涉及到应用各种技术来连接和获取来自数据库、文件、日志和云端等数据源的数据。
然后，数据需要经过转换，使得不同来源的数据能够以统一的格式进行整合。
这可能包括数据格式的转换、数据结构的调整以及数据质量的检测和修复。
最后，进行数据的整合和清洗，以去除重复、冗余和错误的数据。
整合后的数据可以用于后续的数据分析、机器学习和决策支持。
在海量数据智能处理平台中，多源异构数据融合与集成具有重要的应用价值。
首先，它可以提供更全面的数据，为各种分析任务提供更丰富的信息基础。
通过整合来自不同数据源的数据，我们可以获得更全面、准确和可信的信息来支持决策和分析。
例如，一个企业想了解市场上的竞争情况，除了自己的销售数据外，还需要获取来自供应链、社交媒体和市场调研等不同源的数据。
通过将这些数据进行融合与集成，企业可以得到更全面的市场洞察。
第二，多源异构数据融合与集成可以提高数据处理效率和准确性。
在海量数据环境中，数据的规模和多样性使得数据处理变得异常复杂和耗时。
通过将多源异构数据进行融合与集成，我们可以减少数据处理的复杂性，并提高数据处理的效率。
例如，一个研究团队在进行临床试验时需要整合来自不同医院和病人的数据。
通过将这些数据集成到一个平台中进行处理，研究人员可以更快速地分析和比较数据，提高研究效率。
第三，多源异构数据融合与集成可以帮助发现数据之间的关联和模式。
数据融合处理系统方案
数据融合处理系统方案目录1.1概述 (4)1.2解决方案 (4)1.2.1建设内容 (5)1.2.2建设目标 (8)1.3可靠性、可维护性设计方案 (9)1.3.1可靠性 (9)1.3.2维护性 (11)1.4总体设计 (11)1.4.1系统架构 (11)1.4.2系统体系结构 (13)1.4.3系统组成 (15)1.4.4功能描述 (16)1.4.5系统内外关系 (18)1.5系统指标 (20)1.5.1功能性指标 (20)1.5.2性能指标 (23)1.6系统设计 (24)1.6.1层次结构 (26)1.6.2系统用例模型图 (26)1.6.3开发语言 (27)1.6.4数据库系统 (27)1.6.5硬件环境要求 (27)1.6.6操作系统 (28)2项目组织实施 (28)2.1项目组织机构 (28)2.2项目进度计划 (28)2.3质量保障措施 (29)2.3.1项目质量管理保障措施 (30)2.3.2软件质量保障措施 (30)2.4服务保障 (31)2.4.1试运行期间服务保障 (31)2.4.2正式运行期间服务保障 (32)3风险评估 (33)3.1技术风险评估 (33)3.2进度风险评估 (33)1.1 概述为进一步提升数据的融合处理及分析应用能力，在前期各类数据资源建设的基础上，推进数据融合处理分析应用试验原型系统建设。
主要瞄准数据分散存储、数据管理有待深入研究、数据分析应用不足等问题，重点解决多个数据来源统一管理、语义层面的数据管理和融合、提高面向主题的数据应用价值等问题，实现综合领域数据资源的统一管理、面向知识的服务和面向主题的分析。
1.2 解决方案基于系统的建设目标及建设内容的需求，以及我公司在数据仓库领域的经验，我们提出以下解决方案：采用一个企业级的数据仓库，实现互联网数据及相关数据的自动采集、清洗、汇总，并且通过数据挖掘、跟踪、分析手段，让用户能够有效的将数据转化为灵活的报表和决策支持信息，最终满足用户的信息需求。
多源数据融合与集成技术研究
多源数据融合与集成技术研究随着信息技术的不断发展，各个领域产生的数据也呈现爆炸式增长的趋势。
这些数据来自多源，如传感器、社交媒体、互联网等，每个数据源可能有不同的格式、结构和质量，因此如何有效地融合和集成这些多源数据成为了一个重要的研究领域。
多源数据融合与集成技术可以为我们提供全面、准确和实时的信息，以支持决策和解决实际问题。
多源数据融合是将来自不同数据源的数据整合到一个统一的框架中，以便更好地理解和分析数据。
这项技术涉及到数据处理、数据挖掘、模式识别和信息抽取等方面的知识。
首先，需要对不同数据源的数据进行规范化和标准化，以确保数据的一致性和可比较性。
然后，通过数据融合算法将各个数据源的数据进行整合，同时还需要考虑数据的质量和可靠性。
最后，对融合后的数据进行分析，提取有用的信息并得出结论。
多源数据集成是将来自不同数据源的数据进行关联，以便更全面地理解和利用数据。
数据集成涉及到数据模型设计、数据存储和获取、数据查询和数据分析等方面的技术。
首先，需要设计一个适合各个数据源的统一数据模型，以便能够存储和管理不同数据源的数据。
然后，需要使用合适的数据获取技术从各个数据源中获取数据，并将其导入到数据存储中。
接下来，可以使用数据查询技术将不同数据源中的数据进行关联，并进行高效的查询和分析。
在多源数据融合与集成技术研究中，存在着一些挑战和问题。
首先是数据的一致性和可靠性问题。
由于数据来自不同的源头，其格式和质量可能存在差异，需要进行有效的数据清洗和修复，以保证数据的一致性和可靠性。
其次是数据的规模和复杂性问题。
随着数据量的增加和数据源的多样性，数据融合和集成的算法需要具备高效处理大规模和复杂数据的能力。
另外，数据隐私和安全问题也是一个需要关注的方面，如何在数据融合和集成的过程中保护数据的隐私和安全成为了一个重要问题。
为了应对这些挑战和问题，研究者们提出了许多方法和技术。
例如，可以使用机器学习和数据挖掘技术来自动发现和纠正数据的错误和不一致性。
多源异构数据融合与集成方法研究
多源异构数据融合与集成方法研究随着互联网和技术的发展，我们每天都面临着大量的数据。
这些数据来自不同的来源和格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
如何融合和集成这些多源异构数据成为了一个重要的研究领域，可以为决策提供更全面、准确和可靠的信息。
多源异构数据融合与集成的目的是将来自不同源头的数据整合起来，使之成为一个统一的数据集。
这样做可以帮助提高数据的价值和意义，并进一步支持决策和分析。
但由于数据的多样性和异构性，数据融合与集成也面临着许多挑战。
首先，不同数据源的格式和架构可能是不一样的。
这导致了数据的差异性，使得数据难以直接进行对比和分析。
解决这个问题的方法之一是构建一个中间层，将不同数据源的数据映射为一个统一的数据模型。
这样可以使得数据之间具有一致的结构，进而实现数据集成和融合。
其次，数据的质量问题也是数据融合与集成中需要考虑的因素之一。
不同数据源的数据质量可能存在差异，包括数据的完整性、准确性和一致性等。
因此，对于不同数据源的数据进行质量评估和清洗非常重要。
通过清理和处理数据中的错误和冗余，可以提高数据的可信度和一致性。
此外，隐私和安全性也是数据融合与集成需要解决的问题之一。
在多源异构数据的融合过程中，可能涉及到个人隐私数据，如何保护这些数据的安全和隐私至关重要。
因此，在进行数据融合与集成时，需要采取合适的安全措施，确保数据的安全与隐私不会被泄露。
为了解决这些挑战，研究人员提出了许多多源异构数据融合与集成的方法。
其中一种常用的方法是基于规则的方法。
这种方法通过事先定义和设计一系列规则和转换操作，将不同数据源的数据进行转换和融合。
例如，可以编写脚本或程序来执行数据转换和匹配操作，以实现数据的集成。
另一种常见的方法是基于机器学习的方法。
这种方法利用机器学习算法和模型来学习和发现数据之间的关系和模式。
通过分析和挖掘数据的特征和规律，可以将不同数据源的数据进行融合和集成。
例如，可以使用聚类和分类算法来识别和归类相似的数据实体，然后将它们合并成一个统一的数据集。
企业一体化全流程的数据资产管理方案
数据资产标准化管理
总结词
制定统一的数据标准和管理规范，对数据进行规范化和标准 化管理。
详细描述
数据标准化管理包括制定统一的数据标准、数据格式、数据 命名规则等，以便对数据进行规范化和标准化管理。这有助 于提高数据的可读性、可维护性和可扩展性，降低数据管理 成本和数据冗余。
数据资产安全管理
总结词
通过加密、访问控制和安全审计等措施，确保数据的安全性和机密性。
数据资产管理与企业价值
提高决策效率
数据资产管理有助于企 业获取及时、准确的数 据，提高决策效率和准
确性。
优化资源配置
数据资产管理有助于企 业了解自身资源状况， 优化资源配置，降低成
本。
创新商业模式
数据资产管理有助于企 业挖掘数据价值，创新 商业模式，提升竞争力
。
提升企业形象
数据资产管理有助于提 升企业形象和信誉，增 加客户信任度和忠诚度
电商行业数据资产管理实践
总结词
电商行业数据量巨大，数据流动性强，数据资产管理实 践需要关注数据质量、数据流转和数据变现等方面。
详细描述
电商行业的数据资产管理实践需要保证数据的质量和准 确性，通过建立数据清洗和校验机制，降低低质量数据 对分析结果的影响。此外，由于电商行业的业务特点， 数据流动性强，需要建立高效的数据流转机制，确保数 据的及时性和准确性。最后，通过数据变现可以将数据 资产转化为实际的商业价值，为电商企业的发展提供支 持。
架构组件
包括数据集成、数据存储 、数据处理、数据服务、 数据安全等关键组件，确 保平台的高效稳定运行。
架构层次
分为基础设施层、数据资 源层、平台服务层和应用 层，各层次之间相互依赖 、协同工作。
数据资产管理平台功能模块
多源异构数据融合技术
多源异构数据融合技术随着互联网和物联网的发展，数据的规模和种类不断增加。
这些数据来自不同的来源，包括传感器、社交网络、移动设备、医疗设备、企业应用等等。
这些数据具有不同的格式、结构、语义和质量，因此需要进行融合，以便更好地理解和利用这些数据。
多源异构数据融合技术就是解决这个问题的关键。
多源异构数据融合技术是指将来自多个来源的不同类型、结构和语义的数据进行整合和转换，以便更好地实现数据的分析、挖掘和应用。
这种技术可以将数据从不同的角度进行融合，包括数据结构、数据语义、数据质量等等。
在实际应用中，多源异构数据融合技术可以帮助企业、政府和个人更好地理解和利用数据，从而提高效率、降低成本、创造价值。
多源异构数据融合技术的关键是数据集成和数据转换。
数据集成是指将来自不同来源的数据进行整合，以便更好地实现数据的共享和利用。
数据转换是指将不同类型、结构和语义的数据进行转换，以便更好地实现数据的分析和挖掘。
数据集成和数据转换是多源异构数据融合技术的核心内容，也是实现数据融合的关键。
数据集成的主要方法包括数据仓库、数据湖和数据集线器。
数据仓库是一种基于主题的数据集成方法，它将来自不同系统的数据进行整合，以便更好地实现数据的共享和利用。
数据湖是一种基于对象存储的数据集成方法，它将来自不同系统的数据存储在一个统一的存储系统中，以便更好地实现数据的管理和分析。
数据集线器是一种基于事件驱动的数据集成方法，它将来自不同系统的数据通过事件进行传递和处理，以便更好地实现数据的实时处理和分析。
数据转换的主要方法包括数据清洗、数据标准化和数据映射。
数据清洗是指将数据中的错误、重复和不完整的部分进行清理，以便更好地实现数据的准确性和完整性。
数据标准化是指将不同类型、结构和语义的数据进行统一的标准化处理，以便更好地实现数据的一致性和可比性。
数据映射是指将不同类型、结构和语义的数据进行映射，以便更好地实现数据的转换和分析。
多源异构数据融合技术的应用非常广泛，包括智能交通、医疗健康、金融服务、智能制造、物联网等等。
数据库的多源数据融合与集成技术
数据库的多源数据融合与集成技术多源数据融合与集成技术在数据库领域中扮演着重要的角色。
随着数据规模的不断增大和多样化的数据源的增加，如何高效地整合和融合来自不同数据源的数据变得至关重要。
本文将探讨数据库的多源数据融合与集成技术的意义、挑战以及相关的方法和工具。
首先，多源数据融合与集成技术对于数据库的重要性不言而喻。
在当今信息爆炸的时代，各个企业和组织拥有的数据源越来越多，并且这些数据源通常来自于不同的系统和平台。
多源数据融合与集成技术可以将这些异构的数据整合到一个统一的数据库中，从而方便用户进行数据的查询和分析。
同时，通过数据融合与集成技术，用户可以消除不同数据源间的数据冗余和一致性问题，提高数据的质量和可靠性。
然而，实现多源数据融合与集成并不是一件容易的事情，面临着许多挑战。
首先，多源数据通常存在语义和架构上的差异，这就要求我们解决数据的语义映射和架构转换的问题。
其次，由于数据量的不断增大和数据源的变化，数据的实时性和更新性也成为了一个挑战。
此外，数据安全和隐私保护也是多源数据融合与集成技术面临的重要问题。
因此，我们需要开发出高效和安全的算法和工具来应对这些挑战。
为了解决这些挑战，数据库领域提出了多种多源数据融合与集成技术。
一种常见的方法是使用元数据库(Metadata)来描述和管理数据。
元数据库是描述数据元素特性的数据库，它可以用来对数据源进行建模、查询以及数据转换。
另一种方法是使用数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)来集成数据。
数据仓库和数据集市是用于存储和管理大量数据的数据库系统，它们可以对数据进行抽取、转换和加载(ETL)。
同时，数据仓库和数据集市还提供了强大的数据查询和分析功能，便于用户进行数据挖掘和决策支持。
此外，还有一些基于模式匹配和数据挖掘的方法用于数据融合和集成。
这些方法通过分析数据的模式和关系，自动发现和生成数据映射、转换和集成规则，从而实现不同数据源之间的数据融合。
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(8) 规则引擎
平台提供全面的商业规则检查能力，完全按照用户自定义的标准来筛选信息 和验证信息。规则检查实时地检查导入数据的内容，主要包括语法结构检查和基 于内容的语义检查。
图 3-2 视图构建器界面
视图构造器根据相应的元数据图形化显示底层的几个数据源及其内部数据 结构，同时根据相应的 XML Schema 图形化显示应用层的业务数据需求，从而轻 松的在业务数据需求及底层原始数据之间建立映射。
3.5 统一数据访问接口
建设数据中心的目的在于数据的标准化与实现数据共享，数据的共享是通过 统一数据访问接口来完成。下图给出了统一数据访问接口的管理与使用方法。
数据集成平台允许用户缓存由视图收集的集成数据信息。缓存技术加速了应 用的性能，并减少了对经常需要存储的后端系统的负载。利用在缓存数据上的索 引还可以进一步加强查询的性能。管理员可以对任何数据源进行缓存。
作为缓存机制的一部分，数据集成平台包含可配置的自动验证机制，当选择 一个缓存时，系统不仅可以根据事先定义的时间表刷新也可以在用户进行查询数 据后进行刷新。如果源信息已经不在了，用户可以选择回滚到自己定义的缓存里 进行再一次数据抽取以保持更新。这种动态的更新意味着信息随时都是最新的， 用户就可以根据应用需要做出决策。
Cache
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应用系统
数据库
消息
文件
XML
图 2-1 数据集成平台框架图
3 平台组成
中科启信数据集成平台由数据源、适配器、数据集成服务、数据视图构造器、 统一数据访问接口、平台应用六个部分组成。
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3.1 数据源
这里的数据源是指所有要集成的数据。可以是文本文件、XML、关系数据 库、应用系统、Web Services 等。也可以是企业资源计划 ERP 平台、客户关系管 理 CRM 平台、供应链管理 SCM 平台、集成质量管理平台和电子商务平台等
规则检查引擎是基于大量可靠、重复的事实做出决策的。不同的规则可以帮
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助客户满足自己的个性化需求。规则着重于一些应用逻辑，帮助开发者更快速地 部署自己的应用，以满足快速变化的市场需要。
3.4 数据视图构造器
数据视图构造器是一个图形化的数据视图构造环境，用于创建和部署数据视 图。数据视图构造器可以指导设计者创建数据视图所需要的元数据文件，该构造 器是一个可视化的、可拖拽的开发工具，而且提供有设计向导，可以加速基于 XML 的应用。通过视图构造器形成的数据统一视图是统一数据访问接口提供数 据服务的基础。
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1.
4.
2. 3.
图 3-3 统一数据访问接口的管理与使用方法
统一数据访问接口的用户角色可以分为接口开发人员、运行维护人员和应用 系统开发人员三类。其中接口开发人员根据上层应用对业务数据格式的不同需求 进行访问接口的封装、格式化，并注册接口描述；数据运行维护人员对新增访问 接口进行统一的配置，包括：访问权限、接口描述标准化及接口验证；应用系统 的开发人员根据给定的接口进行测井应用系统的开发。
视图定义产生的元数据可以跟踪数据元素之间的映射和关系。平台提供了图 形化的工具操作数据及其元数据。
元数据管理器除了自动从数据源收集信息外，管理员还可以用元数据对存储 的信息（如缓存视图）进行注解。系统在特定情况下也会增加一些元数据信息， 如一个查询操作的时间戳，需要某些特定类型信息用户的日志等。管理员会利用 这些补充的元数据实现数据的联合、数据的兼容、版本控制或其他的应用。
(5) 联邦查询引擎
联合查询引擎是查询并集合数据源里的数据。对于关系型或非关系型的数据 源，它都保存有一个 XML 格式的数据字典，来记录各数据源的位置和数据格式， 使用户可以以基于时间或事件驱动的方式访问测井数据。
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联合查询引擎提供了很多查询函数，以类似 SQL 查询的方式查询所有数据。 它生成高效的 SQL 语句并把他们代理给底层的关系型数据库或可查询的数据 源。使用一个查询语句，应用程序就可以查询覆盖所有数据源的信息，并以单个 结果集的形式返回，从而无缝连接多个异构数据源。
为了高效执行各个异构数据源的联合查询，联合查询引擎从每个关系型数据 库里收集和分析元数据，综合考虑数据库各个表大小、已出现和未出现的索引、 选择的索引、表的主键、外键关系。当处理查询时，根据远端开销状况和数据通 过网络的开销来得到一个最优的执行计划，从而优化联邦查询效率。
(6) 事务管理
事务管理用来保证数据的完整性和一致性， 支持 JTA 事务。数据服务引擎 提供了一个数据视图级别的分布式事务处理模型，它把发生在多个数据源上的一 组逻辑事务当作一个分布式事务，这组事务在数据视图中被定义，因此所有通过 这个视图进行的数据更新都被当作一个逻辑事务。在视图被处理的过程中，如果 发生了致命错误，那么所有的事务都会被回滚，如果成功处理，那么所有的事务 都会被提交。这样可以保证多个数据源数据的一致性。
(1) 集成/转换引擎 集成/转换引擎连接底层数据源，集中所有的数据和内容，形成一个通用的 信息模型。 集成/转换引擎集成并标准化数据，允许用户在所有的信息集合上执行联合 查询和建立相应的视图。这种强大的信息收集能力使各孤立的数据源之间相互联 系起来，从而充分地利用信息。 统一数据视图用来对各种数据源的数据创建一个虚拟实时的快照。标准、通 用的视图使应用系统访问数据源更加简化。一个视图包含了用户获取数据的多个 测井数据源以及一些访问这些数据源所必须的信息。当一个视图建立好之后，只 要基于这个视图的查询请求被提交，信息就会从底层的数据源中提取出来。视图 的属性是在设计时被创建，存储在视图的定义中，以后可以随时修改视图的属性 定义。
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多样的输出 方便的重构 方便的数据匹配 方便的数据连接
Views
XML模式 关系型模式
语法检查 数据检查 容错检查
源访问权限控制 ACL控制
本地缓存 定时更新
图 3-1 定义的视图包含从源端来的所有信息
开发人员不需要编程，仅仅通过简单、直观的图形界面就可以定义视图。视 图是从不同的数据源获取信息的，在之上可以执行基于视图的联合查询。为了减 轻后端系统的负载和提高应用系统的性能，可以采用缓存视图方式。通过合适的 缓存策略，优化查询效率。
XML Schema 管理器同时也支持模式演变的技术。当业务规则改变时，XML 模式也必须做相应的改变。模式管理器允许用户方便的将文档或文档集合从旧的 模式转向新的模式，管理器会记录这些变化并允许用户根据需要回滚到以前的任 何一种状态。这样花很小的代价就可以更新信息模型，也使基于数据集成中间件 的应用可以灵活地适应变化，这正是传统数据库技术所不具备的。
通过创建数据的逻辑视图，平台可以实现企业多个业务系统之间的数据共
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享、数据交换。一个数据视图相当于一个数据抽取层，隐藏了数据的复杂性和它 们之间的关系，提出了一个更易于理解的数据模型，从而减少了访问应用程序数 据的复杂性。
中科启信数据集成平台的整体框架如下图所示。
XML Schema
企业应用集成包括数据集成、业务集成、界面集成等多个方面，其中数据集 成是具有基础性意义的一环，其主要目标便是能够实现各个异构数据源之间的数 据交换及共享，并且为上层用户提供统一的数据访问接口，有效地提高企业数据 资源的利用效率。
中科启信数据集成平台，就是在这样的背景下应运而生。它搭建了一个高效 统一的系统框架和数据架构体系，从整体上保持数据的一致性与高效访问，最大 限度地提高数据的共享，减少整体建设及运维成本。
(7) 安全管理
平台包含一个基于角色的安全管理框架，提供认证和授权功能，该框架符合 J2EE 标准。平台的安全模型符合 JAAS 的（Java 认证和授权服务）规格，提供 一致的基于 J2EE 的安全框架。使用 JAAS 模型，安全管理可以通过配置与 LDAP 和单点登录框架集成起来。
在安全框架内，每一个 XML 数据视图都可以指定一个特定的角色和组，角 色通过访问控制列表来管理，该列表指定哪些用户属于这个角色。这些角色通常 有应用服务器来管理，并通过 JAAS 暴露给平台。
2 方案概述
中科启信数据集成平台是企业级的数据集成服务产品，为分析型数据应用 （如基于数据仓库的多维分析、决策支持等）和操作型数据应用（如清单报表、 数据评估等）提供数据集成服务、数据集成平台和集成策略，满足数据应用项目 中各种数据集成需求。
方案以企业 IT 长远战略发展进行规划企业信息整合、数据集成架构；全面 评估企业数据基础，建立组织级数据规范和沟通标准；建立集中模式下统一管理、 稳定高效且灵活扩展的数据集成平台，引入先进集成工具或方法，综合系统发展 规划和e 管理
缓存管理器使用结果缓存技术把那些经常用到的信息保存在内存中，供应用 程序快速、高效率地访问。当用户定义一个视图时，可以根据需要选择是否缓存 视图，如果选择缓存，系统会创建一个时间表，表示在进行查询操作后进行缓存， 其时间间隔可以是分钟、小时、天、周或月。
(2) 元数据管理
元数据管理器用来跟踪和管理数据集成服务中间件中的所有元数据信息。元 数据可以来自于底层关系数据库，可以来自于对数据的集成定义，也可以从基于 客户的输入由数据集成服务引擎产生的附加注解中来。
元数据管理器会存储数据源位置、连接信息、格式、表结构、模式、关系、 命名惯例、索引、安全和系统共享等元信息。
统一数据访问接口以 XML 为数据交流格式，因为所有的编程语言都对 XML 提供了很好的处理支持，所以用不同程序语言开发的客户端都可以访问所有的数 据接口，从而实现真正意义上的数据统一访问。
3.6 平台应用
平台提供支持各种协议的应用接口，支持的协议包括 EJB、Servlet、Java API、 SOAP、HTTP 和 JMS，因此用户可以在平台之上做各种各样的应用。例如我们 可以基于平台做统计分析，生成报表、饼状图、柱状图等；可以通过集成平台为 数据仓库提供数据服务；可以在门户系统上使用数据集成平台等。