欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:5233883
大小:28.50 KB
页数:7页
时间:2017-12-06
《探析数据整合技术在水利设计中重要性》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、探析数据整合技术在水利设计中重要性 摘要:随着社会的发展与进步,重视数据整合技术在水利设计中的重要性对于现实生活中具有重要的意义。文章采用数据整合技术,充分整合综合办公管理、计划经营管理、项目设计流程管理、图档管理数据资源,并建设成统一的数据集成平台。利用这一数据集成平台将四大数据资源,经过抽取、规则转换、清洗、加载,形成整合资源库,为经营和战略决策提供数据支持关键词:数据;整合;水利;设计;资源;中图分类号:TN957.53文献标识码:A文章编号:引言:信息技术发展到今天,很多企业都存在几十个业务处理系统。这些系统是企业在不同时期因不同业务需要独立建立起来的,不可避
2、免地产生“信息孤岛”。当所处理的业务有交叉时又不可避免地产生数据冗余。这种情况下要求企业改变原有的异构、分散和孤立的基础架构重新构筑一个全新的技术架构,“整合战略”应运而生。1、数据整合基本概念7数据整合并不是对企业原有技术和模式的颠覆,而是把企业中各种各样的资源整合起来为业务服务。整合包括硬件和软件的整合,企业内部和跨企业的整合,操作环境和业务流程的整合等等。整合的首要问题是数据源的整合。整合后统一的数据平台可以用于业务分析和领导决策等。2、数据资源分析数据整合资源库的数据都是一些统计和分析数据,如项目进度跟踪管理统计、产值管理统计等,它们来源于生产数据,所以在数据整
3、合之前,需对现有生产数据资源进行归类。现阶段生产数据资源主要分为综合办公管数据集、计划经营管理数据集、项目设计流程管理数据集和图档管理数据集等。数据整合资源库的数据都是一些统计和分析数据,如项目进度跟踪管理统计、产值管理统计等,它们来源于生产数据,所以在数据整合之前,需对现有生产数据资源进行归类。现阶段生产数据资源主要分为综合办公管钾数据集、计划经营管理数据集、项目设计流程管理数据集和图档管理数据集等。2.1综合办公管理数据集是实现人员基础信息统一管理的基础数据集。主要包括:①个人基本信息:包括个人信息库等。②单位基本信息:包括单位基本信息库、单位所属分支机构信息库等。
4、③参数信息库:包括代码库、图表分析生成库等。72.2计划经营管理数据集主要包括:①市场信息:包括顾客信息资源库、市场动态信息库、竞争对手信息库等。②招投标管理信息:包括招标信息库、投标信息库、专家信息库等。③合同信息:包括合同信息库、收付款项信息库、产品交付管理库等。④资质管理信息:包括资质信息库、资质审核库、资质借用管理库等。2.3项目设计流程管理数据集主要包括:2.3.1项目信息:包括项目立项信息库、任务下达信息库、项目组人员任命库等。2.3.2项目任务分解:包括项目任务分解资源信息库、关键路径控制等。2.3.3网络虚拟办公室:包括项目动态信息库、中间成果管理库、动
5、态分析库等。2.3.4产品管理信息:包括产品校审信息库、成果交付信息库等。2.4图档管理数据集主要包括:2.4.1归档管理信息:包括资料预归档管理库、资料归档管理库等。2.4.2整编信息:包括档案整编信息库等。2.4.3借阅信息:包括人员信息库、档案借阅信息库等。2.4.4电子档案信息:包括电子档案授权库、电子档案借阅管理库等。2.4.5销档信息:包括销毁档案信息库、销毁人员信息库等。3、数据整合的实现方式7水利设计单位集成信息系统数据库大多为SQLServer数据库,数据整合实现方式通常可以采用数据库开发技术和ETL技术实现,以下分别介绍这两种实现方式。3.1数据库开
6、发技术利用数据库开发技术的数据整合主要指利用数据库本身的功能,如触发器、PL/SQL存储过程、DBLINK等功能完成,完成对各个信息系统所需要数据的抽取、查询和关联等。这种数据整合技术有如下优势:(1)适合于同种数据库之间的数据集成。(2)投资少,基本都是靠开发人员手工编程为主,只需要一些开发费用。但是该数据整合实现技术也存在一些局限性:(1)扩展性较差。由于都是开发人员手工编程,后期的维护成本较高,特别是在决策需求发生变化时,需要开发人员修改程序源代码(2)数据整合效率问题。由于数据库都靠开发商编写,在系统日趋庞大的情况下,在面对复杂的数据整合问题上,效率难以得到保证
7、。3.2ETL技术通过ETL技术及专业ETL软件,即数据抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)7能将数据从原系统数据库经过抽取,进行转换,最后加载到目标数据库,实现系统数据之间的整合。该数据整合实现技术运用在水利设计单位集成信息系统有如下优势:(1)高效率。ETL软件的数据抽取、转换、加载的效率非常高,特别对于大数据量的抽取。并且支持对ORACLE9i增量数据抽取。(2)改进数据质量。能够根据各种条件校验源数据和目标数据质量,对垃圾数据进行清洗。(3)强大管理功能。能够通过WEB管理界面对数据抽取策略执行制定
此文档下载收益归作者所有