数据集成在ODS项目的应用模式

ODS(The operational data store),也叫运营数据存储,是用于支持企业日常的全局应用的数据集合,它是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术。从专家给出的定义上来讲,它是一个面向主题的、集成的、当前的并且是可"挥发"的数据集合,它反映了在某一个时间切片瞬间,经营 分析系统和外围系统用以相互交换数据的集合,主要用于经营分析系统与外围系统关键数据一致性校验、以及经营分析系统对其它外围系统的决策支持数据的回馈, 回馈数据包括以客户扩展属性为主体的详细资料等。从ODS的作用和实现来说,ODS将各个孤立的业务系统的运营数据集成起来,现成全企业的统一数据视图, 同时可实现ODS的数据共享。
    数据集成是什么呢?它是指异构数据之间的同步。所谓异构数据是指不同种类,不同版本的数据库、文件、Mail等之间的同步。异构数据的同步前提是要能够准 确获取数据源的元数据结构以及异构数据之间的映射方式:包括语法和语义上的映射。数据集成可以认为是ETL(BI上的定义为:抽取-转换-清洗-过滤-加 载);但更强调自动化过程管理。
    在实现机制上,应包括常见的集成模式:Split/Merge/Route/PS等;另外还应该具备建模(元数据管理)和治理(Governace)功能。
    数据集成有什么意义呢?主要是实现数据中心,例如企业级SID;或者遗留系统在数据层面的集成。在建立全局SID的基础上,可以构建很多有意义的东西:例 如Portal/CMS,报表,数据搜索,挖掘等等,这些可以概括地称为BI,即商业智能。因此,数据集成有两个层面的意义:1)操作层面 2)分析层面。
    目前,数据集成的产品有Oracle/BEA的Aqulogic DSP,Vitria的BW,还有就是开源的emule/ServiceMIX/Spring Integration等。不过据我所知,开源的东西还没有支持RDBMS Adapter的,而且还有某些重要功能的缺失例如监控、建模等。
    一般来讲,数据集成的实现方式可以分为一下四个步骤:
    1.界定数据交互的项别与内容,如:PDM系统和ERP系统之间的BOM数据;
    2.指定数据交互周期,一天一次,还是一周一次;
    3.选择交互方式,通过数据库,还是中间件技术来交互;
    4.由ODS数据交互调度程序实现数据上载或是由外围系统自行实现数据下载,从而实现数据的集成。









本文转自 牛海彬 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/newhappy/136079,如需转载请自行联系原作者
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