信息系统集成与数据集成策略

信息系统集成与数据集成策略

蔚启龙

身份证号码：622627198610234055

摘要：随着企业的数字化进程不断发展，公司内部运作所需的各种信息处理体系也日益增多。为实现信息资源在不同系统集成网络框架内的实时传递和共享，公司采用了基于集成化布局的信息体系，并与计算机信息技术相融合。因此，如何有效地融合信息技术与数据技术已成为一项至关重要的研究课题。本文首先介绍了信息系统与数据集成的基本概念，并探讨了构建集成信息系统的方式，同时研究了实现信息系统和数据集成的有效方法。

关键词：信息系统集成；数据集成；策略

引言

近年来，随着大数据信息化和云计算时代的兴起，不少企业也相继推出了各类系统，以便存储和处理企业信息数据，从而为企业的发展和运营提供支持。在这样的时代发展背景下，为了使企业在发展过程中取得良好的效果，就必须充分利用这些数据，并将不同类型的数据整合到一个完整统一的状态。因此，对信息系统集成和数据集成的策略进行了有益的研究和探索。

1. 信息系统集成与数据集成概述

1.1 信息系统集成的概念

具体来说，信息系统的集成包括硬件、软件、数据与信息、技术与管理、人与组织机构五个子系统。主要工作原理是利用综合化、结构化的计算机信息系统构建，实现多个系统和设备之间关于信息和数据资源的实时共享和传输。以广义角度作为出发点，对相关信息系统进行有效整合，解决多个系统在实际运行中的设备、子系统、接口、协议、平台、软件、建筑环境等诸多方面的集成问题。

1.2 数据集成的概念

数据集成的主要目的是通过逻辑或物理手段将分散在不同数据源上的数据有效地整合在一起，以方便用户透明地访问相关数据。数据整合能够从本质上确保相关数据整体上保持一致，以避免相关信息被孤立和减少冗余和垃圾数据问题的发生。

1.3 信息系统集成和数据集成之间的关系

数据集成是集成过程中相当基础的组成部分，其主要任务涵盖整理和处理相关数据、阐述相关规则以及设定数据格式。其主要目标是有效整合不同类型和功能的数据资源，以确保数据在一定程度上的一致性，并将相关数据库整理为信息的组织方式。其中，网络基础作为紧急情况下信息资源的主要承载者，发挥了重要作用。网络还是实现数据集成的关键环节，数据信息系统的整合主要依赖于数据集成，也是搭建平台的基础，其在实际中的作用至关重要。通过整合相关数据，可以有效调节相关信息系统的集成，确保其科学性和合理性，以实现内部的高效运行，最大程度地避免信息孤岛现象的发生。从两个方面来看，信息系统集成和数据集成的综合应用可以最大程度地为相关企业提供准确的数据服务，以确保相关工作在实际开展中更加合理和科学。

2. 信息系统集成与数据集成的策略

2.1 对数据进行及时整理、加工

数据集成可以确保整个系统与移动终端之间的信息流畅。在比较信息系统集成和数据集成时，通常会对网络信息的接入点进行整理和加工。为了实时了解项目的各种信息，并对各个数据库的内容进行规划，可以利用物联网的信息终端。目前，数据集成已经成为信息系统集成的关键平台。信息集成与数据集成的技术已经非常成熟，正是这些技术的发展，能够把信息系统和数据终端视为无线网络终端，让用户能够进行通信，并获得更好的服务。举例来说，组件和业务都是各自独立的功能单元，它们都与外部世界进行通信的接口，可以降低集成的执行成本。然而，由于组件的使用通常受到具体技术的限制，因此主要应用于面向内部网络和跨行业领域。

2.2 建立联邦数据库

在构建一个联邦数据库方面，这是一种非常有效的方法，可以极大程度上实现数据的整合。联邦数据库是由相互独立的数据单元组成的，每个数据单元都具有独特的特点和不同的属性，没有共享数据单元的存在。然而，每个数据单元都提供了一个信息界面，便于进行数据的交换和存取。联邦数据库中，包含一个集中的资料库，用于全面管理信息集成。最关键的是，分布式数据库在分配数据时不是按照自身的喜好来进行，而是根据自身特性和功能，以确保所有数据都能被科学地归入各个数据单位。与此同时，该系统还包含一个数据处理器，能够处理所有数据的采集和存储。对于整个国家的数据库来说，这非常实用。目前，在市场上常见的数据处理器在性能上大大超过了十年前的版本，为联邦资料的整合和集成提供了更多便利。然而，当整合的架构过于复杂、数据量庞大、数据处理和分类任务日益困难时，许多数据处理机很难应对这种复杂性。因此，为了提高数据处理程序的综合性和数据集成能力，必须不断提升数据处理程序的质量。

2.3 数据源转换策略

在进行数据集成时，主要是要处理资料来源的异构性。分析了导致数据异构的原因，并指出了信息系统、数据存储模式、应用系统和数据库管理系统的差异。在进行数据源异质转化时，可以利用软件工具将数据与数据库进行匹配，以避免数据的不同步。当两个特定数据库互相交互时，需要高效地转换中间数据库，以适应数据库之间的关系，并确保数据正确读取。通过使用中间件来实现数据传输，可以有效提高数据转换的可扩展性，从而实现对目标数据库的准确读写。此外，在建立数据库和源库时，利用数据库构件的科学性，可以直接将数据进行转换。当元数据库与目标数据库之间存在差异时，为确保数据的准确分配，必须将其转化为相同类型的数据。

2.4 数据仓

数据仓是一种新的数据库处理模式，可以对分散且独立的数据库进行平衡和规划。经过编辑和协调后，可以制作相应目录来确定数据源的模型，实现数据在继承中的共享目标。因此，这种数据库的最大优势在于即使系统升级，数据库仍能使用，并能充分挖掘出潜在信息。数据源异构的根本原因是存储模式、操作系统和数据库管理的差异。此外，数据仓经常应用于企业的管理和决策中。数据仓指的是可以与数据库集成且可修改的主题，常含有数据源、数据储存与管理以及数据访问三个组成部分。综上所述，为了解决数据源异构的转换问题，可以选择以下三种方式：第一，采用软件工具进行异构数据转换。然而，这种方法要求工具转换的数据库必须与工具相匹配，因此在转换过程中可能会出现一些新问题。第二，可以通过中间数据库实现异构数据的转换。即将异构数据库中的数据整合到中间数据库中。第三，利用数据库组件来实现异构数据的转换和存储。这样一来，可以统一管理和转换数据信息。

2.5 中间件模型

中间件模型是通过全局数据模型对异构数据库、Web资源和遗留系统进行访问。被应用在程序和数据源之间，向下负责协调数据源系统间的交互，向上负责应用集成数据，并最终实现对统一数据库的访问。中间件模型的主要任务是实现异构数据源的检索。可以说，中间件模型可以被视为目前市场上最为常见的主流方案，能够将所有的隐藏信息以清晰的方式展示给用户，使用户能够明确地观察到数据之间的关联关系，进而使数据形成一个有机的整体。

结束语

综上所述，随着现代科学技术的迅猛发展，信息系统集成和数据集成的高效实现更好地利用了相关信息资源。在企业内部进行有效管理涉及许多环节，这些环节之间相互关联且错综复杂，通过将相关信息系统集成和数据集成高效实现，可以更好地解决上述问题，确保企业运营更为高效且科学。

参考文献

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