基于ETL工具的数据集成和交换的研究

数据的集成与交换,对企业的管理和决策意义重大.数据集成和交换必须解决抽取、转换和加载,但过去的异构系统很难实现,从需求分析、系统设计和系统实现3个方面,设计了一种针对数据抽取、转换和装载(Extract、Transform、Load)的ETL工具.根据ETL工具的综合要求,通过结构化分析需求,构建了系统逻辑模型;设计了...     

基于模型驱动的ETL模型映射方法

针对AP模型的特点,给出元模型中对象的形式化定义,优化模型映射算法,提出一种基于模型驱动、从概念模型到逻辑模型的映射方法。改进后的算法能够映射基于数据抽取-加载-转换（ETL）工作流的单源数据或多源数据,并发执行各状态节点,提高了执行的效率。实验结果表明,该方法为模型驱动式ETL设计及数据集成中快速实现ETL奠定了良好基础。     

基于ETL-KETTLE的贵州卷烟营销大数据分析及可视化

为了实现对贵州卷烟销售大数据的分析及可视化,基于开源数据分析工具KETTLE构建了ETL过程模型,对现有的卷烟销售基础大数据进行抽取、转换、加载,形成分析型数据,快速高效地实现了数据集成.经过ETL处理的集成数据,为卷烟销售大数据可视化系统及进一步的数据挖掘、决策支持提供了数据基础.同时,采用GIS平台构建和可视化技术,设计并实现了卷烟销售大数据可视化分析系统,为企业的数据分析和决策支持提供了数据展示及分析平台.     

大数据环境下基于元模型控制的数据质量保障技术研究

数据集成环节,越来越丰富的异构源数据给集成后数据质量的提升带来了新的挑战和困难。针对传统ETL模型在数据集成后出现的数据冗余、无效、重复、缺失、不一致、错误值及格式出错等数据质量问题,提出了基于元数据模型控制的ETL集成模型,并对数据集成过程中的各种映射规则进行了详细的定义,通过将抽取、转换、加载环节的元模型和映射机制相结合,能够有效地保证集成后数据的数据质量。提出的元模型已经应用到科技资源管理数据集成业务中。通过科技资源管理数据集成实例分析,验证了此数据集成方案能够有效地支撑大数据环境下数据仓库的构建和集成后数据质量的提升。     

一种企业应用集成中的数据集成方案的研究与实现

本文针对企业应用集成中数据集成模式的局限,提出了一种新型的基于构件和消息代理模式的数据集成方案.首先给出该数据集成方案的体系结构,然后对数据集成中的关键技术进行研究.本方案中的数据抽取、转换和加载部分都以构件的形式集成在系统中,使得数据的抽取、转换和加载可以独立、并行执行,加快了数据集成的效率;同时,在数据抽取过程当中运用消息代理模式,通过根据匹配元组的间隔自适应调整窗口大小,有效提高了快照差分算法的效率,并通过消息构件实现数据的可靠异步传输,增强了数据集成的灵活性.实验结果表明了本方案的有效性.     

Sybase推出Data Integration Suite数据集成套件——模块化、可扩展的解决方案帮助企业集成异构数据源，全面改进商业决策的速度和质量

全球最大的致力于信息管理和信息移动技术的企业级软件公司Sybase近日推出了Sybase数据集成套件，这是一种可将数据复制、数据联合、ETL（抽取、转换和加载）、实时事件和数据搜索等关键数据集成与开发和管理结合在一起的灵活、可升级的解决方案。这些技术结合在一起，能够帮助企业实现其数据资产的潜在价值，全面改进企业商业决策的速度和质量。     

基于本体的ETL设计研究

提出了一种基于本体的ETL设计方法,通过建立各数据源的局部本体和目标数据仓库的全局本体以及本体间的映射,得出以OWL表示的各数据源和目标的映射关系.用本体元数据指导数据抽取,转换和加载过程,解决数据源ETL过程中的语义异构问题,实现了企业数据语义程度的集成.     

基于ETL技术的企业信息集成研究

本文研究了数据仓库ETL技术,并将ETL技术运用在企业信息集成过程中。本文以PDM和ERP系统为研究对象,阐述了ETL用于数据集成的方法、过程和集成架构。开发了可视化集成开发ETL工具,利用该工具从PDM系统中获取产品结构数据,实现PDM和ERP系统的数据集成。运用ETL技术能够简化企业信息集成开发,具有低耦合性、易于扩展的特点。     

报表系统中ETL通用框架的设计与研究

目前,随着企业信息的集成交换需求越来越频繁,使得大型报表系统研究中主要存在以下缺陷:前端数据源的分析处理能力低,导致报表生成和维护时间过长.文中在报表系统中引进了ETL技术对前端异构数据进行有效的汇总、分析和数据的抽取转换加载,缩短了报表系统中数据的处理时间,提高了报表生成的速度和效率,使得报表系统的通用化得到加强.同时引入了XML技术实现了抽取和转换规则的定义,使得ETL模块具备良好的通用性和可扩展性.     

一种基于发布/订阅机制的数据集成方法

数据集成包括数据的抽取、转换、加载三个过程。针对当前大多数据集成工具适应性差、源数据端和目的数据端的耦合度太紧和数据不易自动更新的问题,基于发布/订阅机制的消息代理模式提出了一种新型的数据集成体系结构,把数据集成划分为源数据处理(抽取转换)和目的数据处理(过滤加载)两个过程,不仅实现了数据的可靠异步传输,而且降低了源数据端和目的数据端的耦合度,增加了数据集成的灵活性,并使数据的抽取转换和过滤加载独立、并行执行。实验结果也证明了提出的数据集成方法有效地提高了数据集成的效率。