<video id="xrz79"><output id="xrz79"><delect id="xrz79"></delect></output></video>
<video id="xrz79"><dl id="xrz79"></dl></video>
<dl id="xrz79"><delect id="xrz79"><meter id="xrz79"></meter></delect></dl>
<dl id="xrz79"></dl>
<dl id="xrz79"><output id="xrz79"><font id="xrz79"></font></output></dl>
<dl id="xrz79"><output id="xrz79"><font id="xrz79"></font></output></dl>
<video id="xrz79"><output id="xrz79"></output></video>
<video id="xrz79"></video>
<video id="xrz79"></video>
<video id="xrz79"></video>
<video id="xrz79"><output id="xrz79"><delect id="xrz79"></delect></output></video>
<dl id="xrz79"><output id="xrz79"></output></dl>
數據集成治理套件

數據集成治理套件

數據整合為企業提供了一個一體化的解決方案,用來透明地管理當今企業各類系統中龐雜的數據,支持各種類型的業務系統數據的整合、交換和共享,從而形成一套準確、干凈、完整的數據集合。

01
數據采集 數據交換 數據轉換 數據清洗 數據質量管理 數據比對

數據集成治理套件

使用特定工具和實踐,企業實施這些方法以產生有價值的見解。企業利用數據的最常見方式之一是商業智能(BI),這是一組將原始數據轉換為可操作信息的實踐和技術。這些數據可用于各種目的:進行分析或創建機器學習模型。但它不能以其原始格式使用。任何處理數據處理的系統都需要從存儲中移動信息并在此過程中將其轉換以供人或機器使用。此過程稱為Extract, Transform, Load, or ETL。

ETL 開發分為三個主要階段:

  • 抽?。?/strong>企業將歷史信息或實時數據流式傳輸到許多系統中。這些信息分散在不同的軟件中,并以各種格式構建。提取階段需要定義所需的數據源,無論是 ERP、CRM 還是第三方系統,并從中收集數據。

  • 轉換:當從其來源收集數據時,它通常被放置在一個名為Staging Area的臨時存儲中。放置在該區域中時,數據會根據定義的標準和模型進行格式化。例如,不同格式的財務數字 $34.50、0.90 美分、01,65 將更改為單一的連貫格式:$34.50、$0.90、$1.65。

  • 加載:ETL 過程的最后階段是將結構化和格式化的數據加載到數據庫中。如果數據量很小,可以使用任何類型的數據庫。BI、大數據處理和機器學習中使用的一種特定類型的數據庫稱為數據倉庫。

倉庫的結構不同于通常的數據庫:它可能包含多種工具來表示來自多個維度的數據,并使其可供每個用戶訪問。數據表示 工具連接到倉庫,以便用戶可以將其拖出并進行操作。表示工具是通過交互式儀表板和報告工具提供分析數據的實際 BI 工具。

通常,ETL 開發人員是數據工程團隊的一員——負責數據提取、處理、存儲和維護相應基礎架構的酷孩子。數據工程團隊的主要任務是獲取原始數據,決定它應該如何被消費,使其成為消費,然后存儲在某個地方。

團隊的名單取決于項目的范圍、目標、數據處理的步驟和所需的技術。因此,數據工程團隊可能包括以下角色:

  • 數據架構師:可以是數據科學或數據工程團隊的一員。數據架構師的職責是規劃數據工程師將開發的基礎設施。

  • 數據工程師:這是一種特定類型的軟件工程師,他們開發接口和生態系統以獲取信息。

  • 數據分析師:該團隊成員負責定義數據收集方法、數據模型、類型并概述轉換過程。

  • 數據庫/倉庫開發人員:數據作為任何其他信息必須存儲在某個地方。它可以是普通的 SQL 數據庫,也可以是特殊類型的存儲數據倉庫。數據庫/倉庫開發人員負責數據存儲的建模、開發和維護。

  • DBA 或數據庫管理員:如果有多個數據庫,或者一個數據庫/倉庫的結構,像火箭科學一樣復雜,這是一個負責數據庫管理的人。

  • 數據科學家:處理機器學習的項目還包括數據科學專家,甚至是專門的部門。

  • 商業智能開發人員:這是一位專注于開發 BI 接口的軟件工程師。

  • ETL 開發人員:通過開發/管理相應的基礎設施來涵蓋數據處理的提取、轉換和加載階段。ETL 開發人員的職責是什么?

就 BI 項目而言,ETL 開發人員是主要的工程角色之一。雖然主要職責是負責提取、轉換、加載階段,但 ETL 開發人員執行與數據分析、測試和系統架構相關的任務。為了概述 ETL 開發人員可以執行的所有可能任務,我們將很快介紹所有可能的任務:

流程管理

ETL 開發人員或專門的開發人員團隊的主要任務是:

  • 設計ETL流程設計

  • 系統架構設計

  • 需求管理及開發

  • ETL工具的實際開發/實施

  • 對工具和數據測試

數據建模

在從源中提取數據之前,ETL 開發人員應定義所需的格式。將在倉庫(和用戶界面)中表示的數據的最終格式稱為數據模型。

通過與業務分析師、數據分析師和數據科學家合作,構建和記錄數據模型。ETL 開發人員將使用這些模型來定義轉換階段和執行格式化的底層技術。

架構設計

倉庫是用于保存結構化數據的大型存儲設施。它通常被分解成更小的元素,如數據集市。數據集市用于為專門的部門提供對具有特定屬性的所需數據的訪問權限。例如,如果倉庫是收集所有信息的大型存儲區域,則數據集市是存儲主題數據(會計、網站指標等)的較小數據庫。

倉庫本身或數據集市連接到最終用戶界面,幫助用戶訪問信息、操作信息、進行查詢和形成報告。此外,數據可以在格式化階段用元數據豐富,這也涉及到整個倉庫架構的變化。

ETL 開發人員負責定義數據倉庫架構以及將數據加載到其中的工具。倉儲是一個復雜的過程,其開發通常由專門類型的數據庫開發人員進行。但是,ETL 開發人員可以擁有構建它所需的所有技能和知識。

數據開發

每個系統組件獨立設計后的最后階段是數據管道的開發。數據管道是一種技術基礎設施,它將作為單個系統自動執行以下操作:

Data extraction from a given sources.只要信息存儲在各種系統中,ETL 工具就應該與每個系統集成。

Data uploading into a staging area.暫存區是格式化發生的地方。在某些情況下,可以在倉庫中完成,但大多數情況下使用單獨的數據庫來加快流程并保持倉庫清潔。

Data formatting當數據傳輸到暫存區時,它會被格式化以滿足定義的標準。這可能包括以下操作:

  • 數據清洗,刪除無用數據字段的過程

  • 數據結構/映射,定義數據類型的過程以及它們之間的連接

  • 添加元數據以豐富詳細信息

Loading structured data into the warehouse數據可以按部分加載或不斷更新。動態信息可能需要查詢方法來從數據源請求更新的數據。如果不需要更新,則按部分加載數據。

ETL 測試

在開發過程中,ETL 開發人員負責測試系統、單元、數據模型和倉庫架構。除了常規的 QA 活動外,ETL 測試還需要檢查以下方面:

  • Data model testing

  • Data warehouse architecture testing

  • Representation tools check

  • Data flow validation

  • Uploading/downloading/querying speed testing

  • System performance tests

數據采集 數據交換 數據轉換 數據清洗 數據質量管理 數據比對

02

ETL數據集成套件

公司特色服務包括數據抽取、轉換、加載ETL工具開發,主數據管理,云原生應用開發,ESB企業總線實施,大數據計算集群監控管理,邊緣計算平臺構建等。從數據端的采集到計算分析及機器學習模型建立,到最終的業務應用分析全生命周期的大數據云計算應用實施。

更多關于我們的信息
03

探索ETL數據集成套件

從奧軟件(CaSoft)一體化大數據融合平臺實現各種業務系統數據的整合,交換和共享,從而形成一套準確,干凈,完整的數據集合,促進數據開放共享,提升決策者的市場應變力。

  • 數據倉庫建設服務

    數據倉庫建設服務

    面向運營管理業務共享分析結果的數據管理

    查看詳情

  • 分布式內存數據庫

    分布式內存數據庫

    為應用和數據源提供高性能內存數據庫

    查看詳情

04

實施案例介紹

從奧軟件(CaSoft)一體化大數據融合平臺實現各種業務系統數據的整合,交換和共享,從而形成一套準確,干凈,完整的數據集合,促進數據開放共享,提升決策者的市場應變力。

了解更多
05

交通擁堵指數發布系統

GIS 交通 v2x 智慧交通 智慧城市 道路監測

建設面向交叉口、路段、道路、區域不同空間維度的標準化指標體系,形成標準指標庫,提升指標監測權威性?;诘讓臃治鲋笜?,構建交通流態勢、違法態勢、事故態勢、天氣態勢業務模型,形成對交通流、交通違法、交通事故、天氣的基礎評價,作為分析評價系統的基礎能力。交通流態勢下基于多維指標體系的核心應用,通過監測指標變化,展示交叉口、路段、道路、區域的運行狀態。(1)交叉口運行監測在交叉口維度下,通過服務水平、飽和度···

查看詳情

MES KPI管理系統

信息化 MES 智能制造 智能生產 運營管理

為汽車零部件生產行業構建的一套工廠 KPI報表自動化管理系統,以取代三級手工錄入現狀,提升工作效率。系統部署在內網中,支持員工及管理人員PC端登錄和會議室大屏展示能力,直觀高效的取代各個層級手工重復錄入的工作。系統采用Python3.8開發語言,Django3框架開發基于Web的應用系統, 數據庫為SQL Server 2016 Express版本。系統基于公司自主研發的快速開發平臺而構建,前后端分離技術。軟件功能包括AD域統一登錄,組織結構及角色···

查看詳情

PO采購單管理系統

信息化 SRM SCM 智能制造 PO 供應鏈

為3C制造行業設計開發一套供應商訂單管理系統。系統支持傳統訂單方式的采購。ERP中的采購訂單(PO)以電子訂單方式在系統中發布、處理,供應商通過系統進行電子訂單的確認,修改和送貨。系統支持JIT的采購方式。由企業的生產投料計劃和庫存信息直接自動生成對每個供應商的原料供應計劃,雙方對供貨計劃進行協商確定,供應商按供貨計劃進行連續生產送貨,直接滿足企業的生產需要。系統支持VMI/Consignment的采購供應模式。企業在生產···

查看詳情

SSIS數據交換實施

數據倉庫 企業信息化 制藥 ETL 數據集成

采用微軟SQL Server數據庫組件SSIS作為ETL工具,實現業務系統數據集成到數倉數據倉庫采用SQL Server 2016,部署到本地IDC機房SSIS部署到Azure云端,具有7*24監控機制數據源包括SQL Server, SAP, EXCELPortal導入數據、更新數據、日志管理,軟件界面語言中文建設內容包括:SSIS抽取EXCEL數據并分發到業務系統數據庫Portal管理建設IDC數據庫本機備份,異機備份,云端備份Portal定制開發用戶認證與鑒權。SSIS任務管理。通過SSIS應用日志···

查看詳情

移動用戶行為分析平臺

大數據 用戶行為分析 智能推薦 海量數據 云原生

1000萬級用戶訪問用戶行為分析:實時采集移動用戶的行為數據,如啟動程序、會話時長、頁面跳轉、完成預設任務等。根據行為數據分析用戶行為,向移動應用運營商提供用戶運營支撐服務。移動廣告投放效果分析:從移動廣告的鏈接展示開始,記錄鏈接點擊、谷歌商店下載、應用安裝等一系列行為,以此計算移動廣告投放轉化率,為移動廣告供應鏈提供廣告投放效果分析服務。整合移動廣告投放效果分析與用戶行為分析,建立移動用戶全生命周期···

查看詳情
老师成人痴汉在线播放