异构数据源整合
如何处理多源异构数据的融合和联合分析问题
如何处理多源异构数据的融合和联合分析问题多源异构数据的融合和联合分析问题是当今互联网时代面临的一大难题。
随着科技的发展，各类数据源不断涌现，数据的形式和结构也呈现出多样化的趋势。
如何高效地将这些多源异构数据进行融合和联合分析，对于各行业来说都具有极大的意义。
首先，多源异构数据的融合是指将来自不同数据源的数据进行整合和合并。
这些数据源可以是来自不同组织、不同系统、不同平台的数据，也可以是来自不同行业、不同领域的数据。
面对如此庞大、多元的数据，传统的数据融合方式已经不能满足实际需求。
因此，我们需要寻找新的方法和技术来解决这一问题。
其次，多源异构数据的联合分析是指对整合后的数据进行深入挖掘和分析。
通过联合分析，我们可以发现数据之间的关联性、规律性和潜在的价值。
然而，在这个过程中，我们面临着很多挑战。
首先是数据的质量问题。
由于数据源的异构性，数据存在着不一致、不完整甚至错误的情况，这给联合分析带来了很大的困难。
其次是数据的大小和复杂性问题。
多源数据的规模巨大，数据类型繁多，需要使用高效的算法和技术来处理和分析。
再次是数据的隐私和安全问题。
在进行数据融合和联合分析的过程中，我们需要保护数据的隐私并确保数据的安全性，这对于数据的使用和共享提出了更高的要求。
针对这些问题，我们可以采用一些方法和技术来解决。
首先是数据清洗和预处理。
在进行数据融合之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和准确性。
这包括去除重复数据、填充缺失数据、处理异常数据等。
其次是数据集成和转换。
通过数据集成和转换，我们可以将不同数据源的数据进行整合和统一，以便进行联合分析。
这包括数据标准化、模式匹配、数据映射等。
再次是数据挖掘和分析。
在进行数据联合分析之前，我们可以使用数据挖掘算法和技术来发现数据之间的关联性和规律性，从而为后续的联合分析提供支持。
最后是隐私保护和安全管理。
在进行数据融合和联合分析的过程中，我们需要采取措施来保护数据的隐私和确保数据的安全。
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。
异构数据源整合
统一格式的数据
Excel数据
SQL SERVER数据
XIP异构集成
XIP技术特点总结
以EII技术为核心，实时集成多种异构数据源； 基于XML技术，符合所有XML相关国际规范， 并提供XML Docs和XML Views的原生存储和 管理；
符合SOA架构，可将所有集成来的数据 （Views、XML Docs）发布成WebService。
第一阶段1985 －1994 微机报表系统开始
推广应用；
第三阶段 2001－ 2004 预 算 管 理 2.0 、 办 公 自 动 化 第二阶段1995－ （ OA）、网站全面推广应用； 2000 信息化投入不断加大，基础设
满意度
预算管理1.0、陆 续推广应用；
施不断完善，对内对外服务功 能不断加强；
国网共享 信息
现状描述
决策支持
分析型应用
财政等政务工作监督
数 据 利 用
金 财 事务型应用
财 政 预 算
国 库 拨 付
非 税 收 入
现 金 管 理
工 资 发 放
政 府 采 购
固 定 资 产
国 债 管 理
财 政 预 测
政府 OA
人
事
财
务
政 务 网 站
财政 预算
国库 拨付
非税 收入
工资库
数据 仓库
OA
多维分析模块(2)
多维分析模块(3)
多维分析模块(4)
多种分析功能：
仪表盘； 关联分析； 统计分析； 预警与监控； 假设分析； 动态分析； 即席查询； OLAP分析。
交
流
答
疑
行业、应用解决方案
多源异构数据融合技术研究及应用
多源异构数据融合技术研究及应用随着信息化技术的快速发展，各种异构数据源的产生与积累日益增加。
这些异构数据的特点是数据结构、类型、格式、存储方式等各异，存在数据冗余和不一致性问题。
如何将这些异构数据源进行有效的融合，提取有价值的信息成为了当前研究的热点之一、多源异构数据融合技术可以有效地解决这些问题，具有广泛的应用前景。
数据预处理是多源异构数据融合的第一步，其目的是对原始数据进行规范化处理和清洗，以确保数据的一致性和完整性。
常见的预处理方法包括数据清理、数据转换、数据集成和数据归档等。
数据清理主要是对数据进行去噪、去冗余和去错误等操作，以减小对后续数据处理的干扰。
数据转换是将不同数据源中的数据进行统一编码，方便数据融合过程中的比较和匹配。
数据集成是将不同数据源的数据进行整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据归档则是将数据按照一定的规则进行分类和存储，方便以后的查找和利用。
数据集成是多源异构数据融合的核心环节，其目的是将不同数据源中的数据进行统一整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据集成的方法主要包括模式匹配、实例匹配和决策合并等。
模式匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行匹配，以找到相同或相似的数据元素。
实例匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行比较和匹配，以找到相同的数据实例。
决策合并则是将不同数据源中的决策结果进行整合，以得到更准确和可靠的决策结果。
数据挖掘是多源异构数据融合的最终目标，其目的是从融合后的数据中提取有价值的信息和知识。
数据挖掘的方法主要包括分类、聚类、关联规则和时序分析等。
分类是将融合后的数据划分为不同的类别，以便进行有针对性的分析和处理。
聚类则是将融合后的数据按照一定的规则进行分组和归类，以便发现数据之间的关联性和相似性。
关联规则是寻找融合后的数据中的关联关系和规律，以便预测未来的行为和趋势。
时序分析则是对融合后的数据进行时间序列的分析和预测，以便预测未来的动态变化。
多源异构数据的有效整合技术研究
多源异构数据的有效整合技术研究随着信息技术的不断发展和互联网的普及，社会各个领域产生的数据呈现出多样化和异构化的特点。
这些数据分布在不同的来源和格式中，使得数据整合成为了一项具有挑战性的任务。
多源异构数据的有效整合技术的研究旨在解决数据的一致性、完整性和可用性等问题，以便更好地利用这些数据为决策提供支持。
本文将从数据整合的必要性、存在的问题以及有效整合技术的研究方向进行探讨。
1. 数据整合的必要性在现代社会，各个领域产生的数据种类繁多，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）、非结构化数据（如文本、图片、视频等）。
这些数据来源各异，格式不尽相同。
因此，对这些数据进行整合是必要的。
数据整合可以消除数据冗余，减少数据存储和管理的成本。
同时，通过整合多源异构数据，我们可以获得更全面、更准确的信息，为决策提供更有力的支持。
2. 多源异构数据整合存在的问题在进行多源异构数据整合时，我们面临着一系列的挑战和问题。
首先，不同的数据源可能使用不同的编码方式和数据标准，导致数据的格式不兼容，难以进行统一的整合。
此外，数据的质量、可靠性和一致性也是需要解决的问题。
由于数据可能来自不同的来源，其质量和可靠性存在差异，这会影响整合后数据的质量。
此外，由于数据整合涉及多个不同的数据源，数据的一致性也需要被保证，以避免不一致的数据对分析和决策的影响。
3. 数据整合技术的研究方向为了解决多源异构数据整合所面临的问题，研究者提出了一系列的技术和方法。
以下是一些主要的研究方向：3.1 数据匹配与集成数据匹配是多源异构数据整合中的关键环节。
数据匹配的目标是找到不同数据源中相似或相对应的数据元组，以便进行有效的整合。
数据匹配可以基于相同的数据上下文、语义映射、机器学习等方法进行。
数据集成则将匹配后的数据进行合并，形成一个一致且完整的数据集合。
3.2 数据转换与映射由于多源异构数据的格式不同，数据的转换与映射是实现数据整合的另一个重要环节。
异构数据集成中的多模态数据融合与集成
异构数据集成中的多模态数据融合与集成引言：在当今人工智能和大数据时代，数据的种类和规模都在不断增长，并且经常涉及到多种不同的数据模态。
异构数据集成是指将来自于不同数据源的多种数据进行融合，以提供全面且更丰富的信息。
多模态数据指的是来自不同数据模态的信息，例如文本、图像、语音等。
其中，多模态数据融合与集成是在异构数据集成过程中面临的主要挑战之一。
本文将重点探讨在异构数据集成中多模态数据融合与集成的方法和技术。
一、多模态数据的定义与特点1. 多模态数据的定义多模态数据是指来自于不同数据模态的信息，包括文本、图像、语音、视频等。
这些不同模态的数据具有不同的表达形式和特点。
2. 多模态数据的特点多模态数据具有以下特点：（1）多模态数据具备多种表达方式，能够提供更全面和丰富的信息。
（2）多模态数据在不同模态下包含的信息之间相互补充和互相关联。
（3）不同模态之间的数据具有不同的特征和结构，需要进行融合和集成以获取更准确的信息。
二、多模态数据融合的方法与技术1. 特征提取与表示不同模态的数据需要经过特征提取和表示的过程，以便能够在后续的融合和集成中使用。
常用的特征提取方法包括卷积神经网络、循环神经网络、主成分分析等。
特征表示可以使用向量、矩阵等形式。
2. 数据融合数据融合是将来自不同模态的数据进行合并和整合的过程。
常用的数据融合方法包括加权融合、特征融合、决策级融合等。
其中，加权融合是指通过权重来控制不同模态数据的贡献程度；特征融合是指将不同模态的特征进行组合，并构建新的特征表示；决策级融合是指将不同模态数据的决策结果进行集成，通过投票或加权求和等方式得到最终结果。
3. 模型选择与训练在多模态数据融合中，模型选择是非常关键的一步。
根据不同的任务和数据特点，可以选择使用深度学习模型、传统机器学习模型等。
模型的训练可以采用监督学习、无监督学习、强化学习等方法。
三、多模态数据集成的挑战与解决方案1. 异构数据集成的挑战（1）数据源的异构性：不同模态数据源之间的数据形式、特征、表示方式等存在较大的差异，需要进行处理和融合。
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。
多源异构数据整合处理的感想
多源异构数据整合处理的感想引言在当今数字化时代，数据已经成为企业决策、科学研究、社会发展等各个领域的重要资源。
然而，由于数据来源的多样性和异构性，以及数据量的爆炸性增长，如何有效地整合和处理这些多源异构数据成为了一个巨大的挑战。
本文将围绕多源异构数据整合处理展开讨论，并分享我的一些感想。
多源异构数据的挑战多源异构数据指的是来自不同系统、不同格式、不同结构的数据。
这些数据可能存在于关系型数据库、非结构化文档、日志文件、传感器数据等多个源头。
数据的多样性使得数据整合变得复杂而困难。
首先，数据的格式和结构不同，需要对数据进行标准化和转换，使得数据能够在相同的基准上进行分析和处理。
其次，数据可能存在冗余和重复，需要进行数据清洗和去重。
此外，数据的质量也是一个重要的问题，需要进行数据质量评估和修复，保证数据的准确性和完整性。
多源异构数据整合的方法针对多源异构数据整合的挑战，研究者们提出了一系列的方法和技术。
下面我将介绍几种常见的方法。
数据集成数据集成是将来自不同源头的数据进行整合的过程。
常用的方法有：数据仓库、数据集市、数据湖等。
数据仓库是一个以主题为中心的数据集合，它将来自不同源头的数据进行抽取、转换和加载，存储在一个统一的架构中，便于查询和分析。
数据集市则是数据仓库的进一步扩展，它包含了更多的数据源和数据集，满足用户更广泛的数据需求。
数据湖是一个存储原始数据的存储库，它能够接收任何类型的数据，并保持数据的原样。
数据湖通常使用分布式文件系统，如Hadoop HDFS存储数据。
数据集成工具为了简化数据集成的过程，研究者们开发了许多数据集成工具。
这些工具可以根据不同的需求，选择合适的方法和技术，实现数据的自动抽取、转换和加载。
常用的数据集成工具有：Talend、Informatica、Pentaho等。
这些工具提供了图形化界面，可以通过拖拽的方式，定义数据集成的任务流程，减少了编码的工作量，提高了数据集成的效率。
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解决信息孤岛
财务管理 共享 信息 生产管理 共享 信息
调度管理 配电管理
人事前置 系统 共享 信息
计划管理 共享 信息
办公业务 共享 信息
广/局域网
„„
„„
营销管理 系统 共享 信息
法律业务 共享 信息
地区电能量 采集系统
呼叫中 共享心系统
信息
共享 信息
负荷管理系统
省公司共享 信息
居民集抄系统
配变监测系统
人事
财务
政务 网站
特点：重独立应用、轻动态分析、无全程掌控！
政务（财政）系统普遍现状
存在问题
单一业务部门或单一功能应用为主，条强块弱； 异构系统多，互相独立，信息分散,存在“信息孤岛”问题； 系统间重复输入，操作维护烦琐, 应用效率较低 ,数据资源不能被充分
利用；
业务系统间权限体系各自为政,经常重复登录；
以ETL技术为依托，快速将视图固化到数据库；
目录CONTENTS
1 用友、用友XIP简介
2 3
政府信息化建设现状分析
政府信息集成思路 应用效果(DEMO)
4
动态报表模块(1)
依托数据集成平台，提供业务系统的综 合报表； 提供实时信息查询、报表，也可提供历 史信息查询； 业务人员可独立设计、修改新报表； 提供多种报表模版，基于模版快速作出 报表。
第一阶段1985 －1994 微机报表系统开始
推广应用；
第三阶段 2001－ 2004 预 算 管 理 2.0 、 办 公 自 动 化 第二阶段1995－ （ OA）、网站全面推广应用； 2000 信息化投入不断加大，基础设
满意度
预算管理1.0、陆 续推广应用；
施不断完善，对内对外服务功 能不断加强；
UDDI，注册WebWeService； WSDL，WebService接口描述文档； SOAP，XML文档形式的WebService调用商业方法的规
WebService技术
范。
用友 XIP架构
信息集成(EII) 实时政务(RTG) 知识管理(KM) 商业智能(BI) XBRL FPML
政府信息集成思路 应用效果(DEMO)
政务信息化发展历程
应用效能 以计算机单机 应用为特征， 以简化计算为 目的。 以计算机联网为 特征，以信息传 输为目的。 以应用系统集成 为特征，以解决 部门信息共享为 目的。 以门户应用 为特征，以 内部信息全 面共享为目 的。
以统一的数 据标准为特 征，以社会 信息共享为 目的。
XML技术
eXtensible Markup Language （XML） 中文称可扩展标记语言，是互联网联合 组织(W3C)创建的一组规范。 XML的 可自描 述和可以被几乎所有应用所识别的特点，作 为目前国内外异构系统整合和数据交换的标 准技术，XML已被广泛应用。
WebService是一种可以接收从Internet或者 Intranet上的其它系统中传递过来的请求，轻 量级的独立的通讯技术。这种技术允许网络 上的所有系统进行交互。
数据仓库
关系型数据库
SOA Web Services
消息件数据 EAI Message Queues
视图 —提供SQE & XML Views
数据格式 多样的输出
- XML 模式 - 关系型 模式
方便的重构
规则检验
方便的数据匹配
Views
- 语法检查 - 数据检查 - 容错检查
访问安全 方便的数据连接
控、数据分析等业务模板，快速定制和部署；
财政门户：提供财政门户，实现单点登录、个性化定制、
统一权限管理。
综合应用框架
综合应用的思路特点
数据层集成和应用层集成（Portal）相结合；
实时性（EII）和统计性（ETL）相结合；
灵活性和扩展性，快速集成原有应用系统，并支持
部署新应用系统； 基于标准总账和业务系统，提供模块化的综合查询、 综合报表、多维数据分析模板，便于快速部署和定 制。
可以通过XML、WebServie与外部单位交换信息。
综合应用设计思路（二）
由数据集成平台、数据中心、综合应用（模 板）和财政门户组成
数据集成平台：综合使用EII、ETL、XML和WebService
技术，实现数据集成；
数据中心：虚拟数据库与标准总账库结合，兼顾实时性
和海量历史数据；
综合应用模板：提供通用的财政业务实时查询、业务监
动态报表模块(2)
财政监督
－收支实时动态分析系统
对全局所有收入支出做实时展示 分析收入和支出的矛盾 分析各项支持之间的矛盾 提高支出效益，选择最优支出方案 做到统筹兼顾、全面安排、保证重点、兼顾一般支出原则
多维分析模块(1)
多维数据分析模块依托数据集成平台，将财政信息 从多维的角度进行钻取、分析 ； 通过OLAP实现，分析人员可以快速的从多个纬度 分析获取信息； 提供多个纬度的明细信息，分析人员无需IT人员协 助可作分析。
XML Database View Exchanger Integration Manager Adapter
XIP独特的 “虚拟数据层”
BI分析 客户应用 远程应用
评估需要
EII Server
发布 分析 用友 XIP 联邦查询
个性化发布 规则定义和性能 分析 汇总抽取
优化查询
联合查询和抽取
各类文档报告 CSV, Blogs
多维分析模块(2)
多维分析模块(3)
多维分析模块(4)
多种分析功能：
仪表盘； 关联分析； 统计分析； 预警与监控； 假设分析； 动态分析； 即席查询； OLAP分析。
交
流
答
疑
息孤岛，提供统一的全局性的业务视图，实现全局性业务管理；
通过数据交换,
实现多业务系统数据同步和统一维护， “一次输入，到处 使用”,解决重复录入问题；
采用统一的权限管理体系，实现单点登录; 跨部门的全局应用，掌控全局，控制风险；
基于集成平台，实现综合查询系统、财税收支管理、分析和决策支持系统；
用友EII产品发展历程
产品目标:
在任何时间、任何地点整合任何数据
Integration Breadth & Automation
XIP 4.2 XIP 4.1 XIP 4.0
“Dual-Core”
• 源自动发现 • 即时分析的工具 • 高级的出错管理 • Dynamic Password • 远程数据源的装载 • 动态Web Services 发布 • RSS 发布 • User-Defined Metadata
ORACLE数据
统一格式的数据
Excel数据
SQL SERVER数据
XIP异构集成
XIP技术特点总结
以EII技术为核心，实时集成多种异构数据源； 基于XML技术，符合所有XML相关国际规范， 并提供XML Docs和XML Views的原生存储和 管理；
符合SOA架构，可将所有集成来的数据 （Views、XML Docs）发布成WebService。
缺乏对政务（财政）关键信息的全局掌控、交叉分析；
缺乏覆盖全局信息的综合查询、分析、决策支持的功能；
政务系统问题解决设想
统一规划和标准化：根据财政部的总体要求，结合地方财政业务和管理特
点，进行整合；条块结合，建立统一的内外门户；
采用虚拟数据库技术，建立统一的信息集成平台，关联各个系统，消除信
各单位成立了专门的信息机构； 各项信息化管理制度和措施开
系统应用少、各个 系统处于单机应用 状态；
内部单点应用为主。
从单机应用逐步 发展到分布应用， 开始构建网络平 台；
内部部分应用为 主。
整合和共享
始逐步建立；
向全面应用发展，并具备部分
与外部数据交换功能。
信息化应用水平 单机应用 网络集成 应用集成 信息集成 社会集成
用友EII－XIP信息集成介绍
按需集成数据 实时信息整合
目录CONTENTS
1 用友、用友XIP简介
2 3 4
政务信息化建设现状分析
政务信息集成思路
应用效果(DEMO)
用友简介
概 况
创建于1988年 亚洲、中国最大的独立软件厂商 2001年于上海证交所上市 用友政务是专门为政府电子政务服务的公司 用友软件园一期建成后，可同时容纳1.2万人办公
XIP 3.6 XIP 3.5
• 规则处理 • XQuery Builders • 基于成本优化 • 视图缓存技术 • 双引擎l SQL/XQuery 引擎 • 自动聚合技术
Q1 ’04
Q3 ’04
Q2 ’05
Q4 ’05
Q3 ’06
目录CONTENTS
1 用友、用友XIP简介
2 3 4
政府信息化建设现状分析
- 源访问权限控制 - ACL控制
缓存管理
- 本地存储 - 定时更新
View
原生XML DB 6层数据库架 构
海量存储 高效查询 故障恢复 高度容错 支持W3C XML标准 用友Hot Index 核心 技术 优秀的性能测试结果 （IBM Lab, XMark,……)
XIP 异构数据集成
据进行实时的查询，提供统一的虚拟视图。
用户或应用从多个数据源直接获取即时的 数据。
ETL技术
Extract，Clean，Transform，Load (ETL)
将分布的、异构数据源中的数据如关系数 据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进 行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库 或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖 掘的基础。