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1) 模型的时效性:包括开发期模型和运行期模型，而运行期模型则显示了模型驱动的**思想。(2) 模型的进化性:它揭示了模型是否可以根据应用的变化而自我进行改变。(3) 模型的层级性:随着系统的复杂性增加，模型可以由多层级构成。集成挑战IT机构在经济危机中面临的数据集成挑战企业要平安渡过当前的经济危机并变得愈发强大，则必须转变为数据驱动型企业。它们需要将其企业数据视为可用来支持战略和运营决策的宝贵资产。通过转为数据驱动型，企业可以更为高效地运营、更好地管理风险、改善客户服务、更快做出明智的决策并保持较低成本。数据治理：制定数据管理政策和流程，确保数据的安全性和合规性。嘉定区本地数据集成服务图片

3.选择合适的集成界面数据集成解决方案提供了两种数据界面：单向和双向。你需要知道应该应用哪种。单向界面中，数据*从A点传送到B点，没有返回或来回的运动。在我们的B2B平台上，供应商能够追踪到商店的货运信息。库存、付款以及销售信息都被发送到B2B平台上，但没有任何数据返回到这些数据源。双向界面中，数据从一个应用传送到另一个应用，然后返回。在我们的平台上，如果部署了一个新的应用（如销售点，POS），产品数据就会从商品管理系统发送到POS上，然后**又会从POS发回来。嘉定区本地数据集成服务图片数据集成平台：如Microsoft Azure Data Factory、AWS Glue、Google Cloud Dataflow等。

数据集成提供了在一个企业主计算机上存储的后端信息的一幅镜像。当一个Internet客户需要检查一项订单的状态时，这项查询就被转移到数据集成软件。因此，并非总需要访问该企业的主计算机。数据集成软件拥有足够的智能，知道什么时候与主计算机保持同步以便使数据不断更新。为电子商务应用集成ERP数据是通过数据分级和直接访问ERP数据这两者的结合来完成的，它包括使用一个数据服务器和一些数据高速缓存器。数据集成软件以智能方式将直接实时的和分批的数据存取方法混和起来，以便从一个ERP系统中抽取数据。

中间件模式是比较流行的数据集成方法，它通过在中间层提供一个统一的数据逻辑视图来隐藏底层的数据细节，使得用户可以把集成数据源看为一个统一的整体。这种模型下的关键问题是如何构造这个逻辑视图并使得不同数据源之间能映射到这个中间层。数据仓库模式数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的和不可修改的数据**。其中，数据被归类为广义的、功能上**的、没有重叠的主题。这几种方法在一定程度上解决了应用之间的数据共享和互通的问题，但也存在以下的异同:联邦数据库系统主要面向多个数据库系统的集成，其中数据源有可能要映射到每一个数据模式，当集成的系统很大时，对实际开发将带来巨大的困难。随着大数据、云计算、人工智能和边缘计算的发展，数据集成服务将迎来更多的机遇和挑战。

第 2 步：发现数据源－ 特别是记录不详尽或来源未知 － 必须探查才能了解其内容和结构。需要推断数据中隐含的模式和规则。必须标记潜在的数据质量问题。第 3 步：清洗 必须清洗数据以确保其质量、准确性和完整性。必须解决错误或疏漏问题。必须强制执行数据标准，并且对值进行验证。必须删除重复的数据条目。第 4 步：集成 要跨越多个系统保持一致的数据视图，必须集成并转换数据， 以便协调不同系统在定义各种数据元素并使之结构化的方式上存在的差异。例如，对于“客户盈利”，营销系统和财务系统可能具有完全不同的业务定义和数据格式，这些差异必须得到解决。一种分布式数据管理技术，它将多个数据存储资源整合成一个虚拟的数据存储网络。静安区质量数据集成服务服务热线

一种集中化的数据管理和服务平台，旨在打破数据孤岛，实现企业级的数据集成和共享。嘉定区本地数据集成服务图片

面对这两种相反力量的平衡，您的 IT 机构需要提高 ROI，同时降低 TCO。您可以采用三种平衡方法：1. 提高运营效率2. 充分利用现有技术投资3. 降低开发和部署成本以及运营和维护的开支IT 机构可以通过数据集成平台一次性实施所有这些方法。如图 3 所示，数据集成平台是一整套***的技术，包括访问、发现、清洗、集成并为扩张的企业提供数据。图3数据集成平台支持各种数据集成项目，例如：l数据仓库l数据迁移l 测试数据管理l 数据存档l数据整合l主数据管理l数据同步l B2B Data Exchange我们将查看数据集成平台可以如何帮助您的 IT 机构：l 降低成本l 更为高效地运营l 充分利用现有技术投资嘉定区本地数据集成服务图片

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