数据集成工具

不同应用中的长度单位统一 在数据集成过程中，经常需要处理来自不同应用的数据，而这些数据可能使用不同的单位或格式表示相同的信息。 以下是一个例子： | 应用 | 长度单位 ||---|---|| 应用 A | cm || 应用 B | inches || 应用 C | mcf || 应用 D | yds | 为了整合这些数据，需要将所有长度单位统一转换为相同的标准，例如厘米 (cm)。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

SSIS基础指南作者:Serdar Yegulalp译者：April来源：TT中国。SSIS是SQL Server Integration Services的缩写，是Microsoft SQL Server的一个组件，用于执行数据导入、导出、转换和处理任务。本指南详细介绍了SSIS的基本功能和操作，帮助读者理解如何利用SSIS进行高效的数据集成和处理。

数据集成和变换是数据预处理中的关键步骤。集成方法包括合并、链接和增强。变换方法包括归一化、标准化和离散化。这些技术可提高数据质量和可解释性，促进知识发现过程。

数据仓库关键特征二——数据集成是构建数据仓库的关键步骤，通过整合多种数据源来实现。在数据集成过程中，涵盖了关系数据库、各类文件以及联机事务处理记录的整合。为确保数据的一致性，采用了数据清理和集成技术，包括命名约定、编码结构和属性度量的统一化处理。数据移入数据仓库前，必须经过相应的转化。

商业问题CORRECTIONS File映射目标的SALES是源AMOUNT汇总，约束ID不能为空且必须唯一，Sales Rep ID必须存在于目标的sales rep表中。过滤器只处理那些ORDERS标记为“closed”的记录，连接只选择LINES表中ORDER_ID能和ORDERS表匹配的记录。描述规则：Target (Oracle) Source (Sybase) ORDERS LINES SALES。错误修正：*我们来看一个关于收集销售团队统计数据的例子。首先，我们将如何将我们的场景表达为自然语言描述规则。然后我们将看到相同的规则在SQL中的表达。假设您有一个在Sybase中的源“o

Change Data Capture（CDC）是一种技术，专门用于捕获数据库中的数据变更。在广义上，任何能够捕获数据变更的技术都可以被称为CDC。目前，CDC技术主要集中在数据库变更的捕获上，通过此技术可以高效实时地追踪和处理数据库中的数据变更。

业务系统数据准备，即实现不同业务系统之间的数据整合和共享。重点突破异构多源数据集成、基础数据标准化等技术，解决重复采集、数据分散等难题。 实现数据集成与共享的关键在于数据统筹，包括聚、通、用三个环节：1. 数据统一汇聚：奠定数据应用基础2. 数据共享机制：解决共享开放的难题3. 数据应用扩展：促进基础数据共享互通 具体措施可包括：- 数据资源梳理：明确业务领域、业务系统、数据表等信息- 数据标准制定：建立统一的数据标准和规范- 数据交换平台：搭建数据交换和共享平台- 数据质量管理：确保数据的准确性和一致性

通过整合各个组件，我们可以全面了解 Oracle ODI 的构成：图形化组件、存储库、调度代理以及元数据导航器。

第一章探讨了数据集成在现代技术中的核心地位。第二章详细介绍了数据集成的基本概念及其在信息技术中的作用。第三章分析了数据集成的多种类型和复杂性，强调了其在信息管理中的挑战和解决方案。第四章深入剖析了数据集成开发的完整过程。