电力猫原理图的数据集成开发流程详解

实时数据集成是为了完成业务事务处理而需要即时贯穿多个系统接口的过程。这种接口通常以消息形式传送小数据量。大多数实时接口是点对点的，发送和接收系统之间紧密耦合，因此任何变化都需同步实施。实时数据集成的最佳实践克服了点对点和紧耦合接口设计的复杂性问题。

在将数据用于新的应用程序或系统之前，必须进行源数据的详细分析和优化，以确保数据质量能够满足目标应用的需求。这一过程不仅仅是为了发现和解决数据中的问题，更是为了确保数据能够准确地满足业务规则和信息需求。常见的数据质量问题包括不符合业务规则的数据、缺失信息或字段不完整等。优化源数据的方法可以是通过定制代码或手动清洗和增强数据。这些措施不仅提高了数据的质量，还确保了新应用系统的有效运行。

第16章更新实时数据仓库16.1企业信息工厂Bill Inmon将数据仓库定义为“支持管理决策制定的面向主题、集成和时间变化的非易失性数据集合”（Inmon，1992）。数据仓库中的数据通常通过组织的主数据和交易处理应用的更新和快照填充，按周期性进行（每天、每周或每月）。图16-1展示了一个数据仓库和商务智能解决方案的架构，该解决方案定期接收批处理更新。

在数据仓库环境中，主数据通常通过操作型系统或主数据环境的更新来维护，而不是每个周期性更新中通过快照获取整个数据集来更新。如果数据仓库增加了实时更新功能，可以使用此功能实时维护数据仓库中的主数据。使用不同于交易数据调度的调度对数据仓库中的主数据进行修改，可能会导致特定报表中结果的变化，具体取决于报表定义。主数据在报表生成中用于排序和分组交易数据，因此被称为数据的“维度”。在生成报表时，必须选择是基于交易数据中主数据的状态还是基于报表生成时主数据的状态来分组交易数据，以适应不同报表的需求。例如，销售报表中，销售员是否显示在新的区域或旧的区域取决于其历史销售记录。在计算佣金时，报表需要将销售员在不同城市的历史销售数据显示在其名下，同时根据区域逐年显示销售数据。Krish Krishnan讨论了实时数据仓库更新的重要性，特别关注实时数据集成的应用。他强调了在数据仓库架构中同时使用批处理和实时数据集成方案的价值。

在多数情况下，除了战略性应用外，购买现成的软件包并适当配置，对于组织来说是经济实惠的选择，业界长期以来已形成共识。此外，购买软件包还可享受到其他益处，如与其他使用者共享新功能开发、支持新特性以及解决问题的成本。COTS软件包的集成需要定制开发，以满足特定组织的需求。每个软件包都定义了自己的主数据结构，如客户、产品和组织层级等，跨不同应用程序的集成和数据整合是必要的。尽管购买应用解决方案简化了管理和支持，但也增加了数据集成的复杂性。

在设计空间中，解决现有问题是程序员任务的一部分，但更重要的是为未来问题做好准备。技术进步促使我们探讨新的取样解决方案。一种方法是通过将选区名复印到纸片上，并利用切纸机制成纸片，然后放入纸袋中摇匀，从中随机抽取所需的纸片。这种方法反映了James L.Adams在《打破概念壁垒》中提到的主题。我们的目标是编写程序从0～n-1中随机输出m个有序整数。评估该算法后发现，虽然简单高效，但对于某些应用而言，其线性运行时间可能不够理想。因此，探索多种高层设计方案是非常值得的。

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