地理信息系统空间异构数据源集成研究

通过对地理信息系统(GIS)中空间异构数据源的访问和集成，对比了目前比较通用的几种集成技术和方法，讨论了空间异构数据集成的关键理论和技术，着重介绍了基于XML和中间件技术的集成方法。认为XML的最大优点在于它的数据存储格式不受显示格式的制约。随着RDF和VDB的发展，以XML作为集成层的数据描述工具和转换工具，建立具有多数据源集成能力的中间件，能适合空间异构数据源集成的需要。     

南方电网公司计量数据平台系统设计研究

目前,南方电网五省(区)电网公司和超高压公司均建立了各自的电能量计量系统,但所有计量系统的数据相对独立,暂未实现整合和共享。为实现对南方电网全网范围内关口计量数据的全面监测和集中分析,需建设一套覆盖所有省(区)及超高压公司电能量计量数据的分析系统。     

应用元数据开发数据映射辅助工具

数据映射在数据仓库项目中扮演十分重要的角色,它是ETL开发的前提条件,也是ETL开发过程中详细设计的一部分。本文在中国太平洋保险公司(CPIC)建设企业数据仓库(EDW)的项目背景下对企业数据仓库中的元数据应用作了研究,记述一个简单的元数据驱动的数据映射工具的开发过程,以说明元数据对数据集成工具开发的重要性。     

基于商业智能(BI)技术构建决策支持系统

该文论述了利用数据转换工具、数据仓库、在线分析处理、数据挖掘、Brio前端展现工具等一系列商业智能技术整合公司信息化数据,并快速开发公司决策支持系统的应用方法。     

XML不仅丰富了用户的电子商务经历、提高了数据的利用率,而且真正实现了——数据二次利用

在Web已经为实践所证明为一种商务工具的情况下,业界许多公司正在采用XML(可扩展标记语言)来改进电子数据交换,并进一步改善用户在Web上的经历。 XML在数据提供、数据采掘、数据共享、数据构建和数据呈现等多方面为用户提供了便利。但是XML最大的优势在于提供了业界前所未有的真正的数据二次利用。许多公司都已率先利用XML提高其Web站点效率。     

Web Dynpro概览

SAP于2003年推出了集成化技术平台解决方案NetWeaver,它为SAP所有的企业应用提供了一个公共的底层技术平台,该平台提供了对J2EE/ ABAP应用服务器的支持、能够进行结构化数据和非结构化数据的存取,并且支持各种系统之间互操作。NetWeaver包含了许多的企业级功能,包括了在人员、信息、流程方面提供集成的服务,如门户(EP)、流程集成(P1)、主数据管理(MDM)、移动架构(MI)等组件。NetWeaver把企业应用最常用的IT技术整合成一个基础的企业应用平台,提供了大量的配置管理工具、实施方法以及最佳业务实践。同时NetWeaver包括了一整套的开发体系和开发方法论,并提供了各种基于Java和ABAP开放的软件开发环境和工具。图1是NetWeaver的体系结构图。     

IBM是个大公司

整合是2004年 IBM 的主旋律。通过对 WebSphere 产品线上所有服务器、工具以及开发平台的整合.WebSphere 成长为一个庞大的体系结构,从 WebSphere 连续26个季度盈利的成绩来看,这个策略目前是成功的。2005年,IBM 还会将 WebSphere Portal 整合到整个产品线当中。IBM 是一个大公司,其威力不单在于     

流程企业数据平台的设计与实现

针对当今中国流程企业的现状，提出了一种对企业多种数据源进行整合和管理的解决方案——流程企业数据平台。该数据平台可以实现流程企业中多种数据的集成，并支持企业业务过程的持续改善和企业新应用的开发。流程企业数据平台由数据模型、数据发布接口、数据整合工具和平台管理工具组成，是平台级的软件产品。针对流程企业典型代表的石化企业的特点，给出了数据平台的实现。     

Xquery——XML时代的数据查询语言

在以文档和数据为中心的环境里,XML 自从诞生之后,迅速得到来自各方技术联盟以及研究机构支持与关注。现在,许多厂商开发的应用程序都使用 XML 来传送消息(如 SOAP 或者 XML-RPC 消息)或者作为数据的永久性存储(如 XML 数据库)正如在关系型数据库中的数据查询语言 SQL 一样,Xquery 将成为 XML 时代的主流数据查询语言。     

数据采掘方法及其在金融行业中的应用

在现实生活中随着数据的日趋庞大，需要有新一代的智能工具和技术对之进行处理。数据采掘正是着眼于此，它的主要目的在于开发相关的技术和工具，从浩翰的数据中获取有价值的信息，简要综述数据采掘的基本概念、任务、要求和基本方法等有关工作，并给出了一个应用于金融行业的实例研究。     

2019年度大数据提供商TOP100

生存或者毁灭在2018 Teradata全球用户大会上,全球数据仓库技术专家Stephen Brobst曾提到,“在硅谷,要么你已经是一家数据公司,或者将来成为一家数据公司,剩下的就是被彻底淘汰。”客观来看,大数据(Big data)的作用可能并没有被神话,因为它早已成为企业洞悉市场趋势、抢占市场先机、发掘市场价值的重要手段之一。尤其是随着云时代的来临,大数据行业吸引的关注也越来越多,目前它已经发展出了一个庞大的技术体系和行业生态。     

基于数据仓库开发方法的比较

数据仓库对于数据集成技术的发展起到了主要的作用，目前有许多数据仓库开发方法和工具可供使用。究竞选择何种数据仓库开发方法对于一个数据仓库开发项目的成败起到了至关重要的作用。因而，数据仓库开发方法的选择成为了许多公司开发数据仓库项目过程中的重中之重。本文通过对三类九种数据仓库开发方法基于一系列具有代表性的共同属性的比较，总结归纳了各自的优势与不足并对于在一个特定的数据仓库开发项目中使用何种方法提出了具体的建议。     

基于ODI的高校数据交换与共享平台的设计与实现

针对高校多业务系统异构数据库的情况,应用数据集成的方法,设计了数据抽取和共享应用架构,详细分析了Oracle数据整合工具(ODI)。本文再结合高校实际情况,用ODI作为主要工具建立了数据交换和共享平台,从而使异构数据库间的信息同步和共享。     

面向数据集成的ETL系统设计与实现

ETL是一类用于从一个或多个业务数据库中抽取数据，进行清理转换并加载到数据仓库中的工具。这个数据抽取、转换和加载的过程能够很好地应用于数据集成领域中，实现不同机构之间数据的交换与整合。通过分析数据集成的一些特点，我们提出了一个ETL过程模型，开发了一个面向数据集成的ETL系统DataIntegrator。本文对ETL过程模型、系统总体结构及若干关键技术进行论述。DataIntegrator已经应用于信息系统的建设中，为企业应用集成提供了很好的支持。     

油田地震数据处理软件的模块迭代规律挖掘

在油田的勘探开发过程中,需要对地震数据进行处理和解释得出地震剖面图、地震波速度、频率等,再根据这些数据结合地震波传播理论和石油地质学原理来分析地下地质构造的特点,为探测含油量和提出钻探井位提供依据。目前一些油田公司利用GEOEAST、WGC、PARADIGM等大型软件对地震数据进行处理,这些软件执行过程中需要多台节点(主机)协同工作。而目前油田公司的应对方案是在确保任务可以完成的前提下,人工地将节点进行固定划分。但这种方案不可避免地会造成部分节点闲置或者负载等问题。针对这一问题,提出了通过监控油田地震数据处理软件的许可日志以及各节点的机器KPI数据来挖掘出一定作业量下软件执行过程中各功能模块的迭代规律,预测软件执行过程中所占资源情况,为节点资源的动态调度提供依据。并通过实验验证了这一方案的可行性。     

VP-UML系统建模工具研究

随着面向对象技术的快速发展和应用,很多公司相继开发了支持面向对象技术的计算机辅助软件工程(Computer Aided Software Engineering,简称CASE)工具[1]。在大浪淘沙的技术进步大潮中,有些工具渐渐退出了历史舞台,并逐渐被人们所遗忘;但有些不断发展,并为人们所接受,从而被广泛使用。Visual Paradigm for UML(简称VPUML)是一款功能强大、跨平台、使用便捷、直观的UML系统建模和CASE工具,它可以整合在其他CASE工具或者其他IDE工具中,这种"一站购物式"的软件解决方案要远远优于常规的Model-Code-Deploy的开发进程。本文讨论了VPUML的基本功能和主要特点,为广大用户提供参考。     

Web数据抽取技术研究进展

由于Web上存在着大量有用而复杂的信息，近年来学术界和企业界开发了许多从Web中抽取数据的方法和工具。本文总结了Web数据抽取技术的研究进展和从Web中抽取数据的主要原理、过程、方法和抽取规则，并讨论了未来的研究方向。     

异种数据集成工具的数据对象及映射关系研究

以现有的数据抽取转换导人工具为基础，以自行开发的基于网络的异种数据集成工具为背景，介绍了该工具的框架。结合该工具特点，论述了工具中数据对象的元数据描述，并深入探讨了工具中复杂的源／目数据映射关系的表示和实现，最后根据具体实例来讨论映射关系表示和实现的特点。     

软件开发活动数据的数据质量问题

问题追踪系统和版本控制系统等软件开发支持工具已被广泛应用于开源和商业软件的开发中,产生了大量的数据,即软件开发活动数据.软件开发活动数据被广泛应用于科学研究和开发实践,为智能化开发提供支持.然而数据质量对相关的研究和实践有重大影响,却还没有得到足够的重视.为了能够更好地警示数据使用者潜在的数据质量问题,通过文献调研和访谈,并基于自有经验对数据进行分析,总结出了9种数据质量问题,覆盖了数据产生、数据收集和数据使用这3个不同的阶段.进一步地,提出了相应的方法以帮助发现和解决数据问题.发现问题是指加强对数据上下文的理解和通过统计分析及数据可视化发现潜在的数据质量问题,解决问题是指利用冗余数据或者挖掘用户行为模式进行修正.     

以推出更多中文软件和提供更高质量的服务迎接新的一年

去年10月12日,微软公布了Microsoft Windows 3.1中文版,产品于11月中旬开始上市,引起全国上下高度的重视。Windows是微软的技术重点,目前微软及各国软件商都致力于发挥Windows容易使用和数据整合的优点以提高自己产品的优越性。微软的Word(字处理)和Excel(电子表格)都达到同类产品40％以上的市场份额,为世界第一,其原因主要也在于Windows版本的销售成果上占了绝对优势。微软的语言(开发)工具、操作系统(MS DOS,Windows NT,NT服务器——NTAS)都和Windows相互支持,彼此具有发展上的关联性。然