第一篇：基于數據抽取與訂閱實現數據共享分析及研究論文

1.引言

早期的應用系統的建設，大都存在缺少總體、全面、系統的規劃，缺乏統一的數據標準，相互之間資源難以共享的“信息孤島”。從而造成各部門提供的數據不夠完整、準確和權威。給全校范圍內信息的交流和共享帶來了障礙，同時產生了大量的冗余信息。因此，需要通過對各部門計算機應用系統進行統一規劃，利用底層整合的信息資源，為門戶、應用和信息資源整合提供數據交換、資源管理等基本服務接口，以實現各部門決策數據在應用層面的互聯互通和信息共享。

為了實現數據共享，需要建設數據中心存儲全校共享的數據。建設數據中心時，盡可能擴展數據的集成范圍，形成大而全的數據中心，作為全校數據統計分析、智能決策支持的權威數據庫；數據庫能集成到數據中心運行的應用系統盡可能集成到數據中心運行，數據中心可以成為后續開發各種應用系統的通用數據庫平臺；對于需獨立運行的應用系統，通過數據交換與共享服務平臺來實現數據的集成與共享；同時制定規范的數據變更流程，實現誰產生、誰維護、誰負責的權威數據源。

本文以我校數字化校園項目建設為例，重點介紹如何規劃好我校數據流，以及如何通過數據的抽取與訂閱實現各業務系統數據共享。

2.數據流規劃

為了實現校內各業務系統間的數據共享和保證數據的一致性，必須規劃好數據流向。數據共享的總體包括了代碼集的共享和數據集的共享。在這里，“代碼集”主要是指在各個應用系統需要實現流轉的學校標準代碼，“數據集”主要是指在各個業務系統間需要進行數據共享的數據集。

每一個共享的代碼集或數據集都有唯一的權威數據源，執行“誰產生，誰維護”的原則。在整個數據流轉設計中，數據流都不做交叉設計，這樣不會導致數據流混亂，形成誤解。因些必須對各業務系統進行統一編碼，設置好業務系統間數據共享流程，并對共享數據信息流細化。

2.1業務系統統一編碼

根據我校所使用的各業務系統，分別采用數字對應各業務系統，“41”代表“人事系統”；“42”代表“學工系統”；“43”代表“招生系統”；“44”代表“科研系統”；“45”代表“科研系統”；“47”代表“迎新系統”；“48”代表“離校系統”；“50”代表“校友系統”；“52”代表“辦公系統”；“61”代表“財務系統”；“62”代表“圖書館系統”；“63”代表“一卡通系統”；

2.2業務系統間數據共享流程

業務系統主要涉及到：招生系統、教務系統、迎新系統、學工系統、離校系統、校友系統、人事系統、財務系統、科研系統、辦公系統、圖書館系統、一卡通系統；系統間各業務數據的來源及共享如下圖所示：

每個帶有“數字”箭頭的標記分別表示數據的來源和內容及數據流向哪個業務系統，詳細信息如下：

(1)新生數據

(2)新生數據（教務系統已經進行分班編學號處理）

(3)迎新結果數據

(4)學生基本信息，學籍基本信息，成績數據

(5)學生基本信息，學生收費明細

(6)學生收費結果數據

(7)獎學金信息，資助信息，貸款信息，綠色通道信息，困難生補助信息

(8)學生獎學金發放結果，資助金額發放結果，補助發放結果，貸款處理結果

(9)學生收費數據，學生欠費數據

(10)需要辦理離校手續的學生信息

(11)離校后的學生信息

(12)教職工基本信息，教職工工資明細

(13)教職工基本信息

(14)科研成果數據，論文、著作數據

(15)科研項目信息

(16)項目經費到賬信息

-教職工信息

(17)-（20）教職工信息

（21）教師課程安排信息，教學質量評價信息

（22）（23）學生基本信息

3.數據抽取與訂閱

3．1數據抽取與訂閱的實現流程圖

通過觸發器、系統日志、數據變化標志位來捕捉業務系統需要共享或要交換到數據中心的數據發生變化，同步到中介庫，設置中介庫在業務系統數據庫服務器，這樣數據發生變化后同步到中介庫，不需要進行數據庫異構轉換，而且不需要經過任何網絡，這樣能保證數據的實施、高效、安全的數據同步。

3．2數據抽取與訂閱實現

數據中心從各業務系統中抽取需要共享的數據來保持數據同步，如需要從教務系統中取學生信息集和教學場地信息集，需要從人事系統中取教職工信息集。數據中心從業務系統整合數據的關系圖如下：

先由數據中心系統管理員或各業務系統管理員進行數據抽取配置，選擇從哪個系統抽取數據，再設定業務系統信息字段與數據中心信息字段的對應關系如圖3所示：

4.結語

高校信息化建設是一個不斷發展的過程，在這個過程中，信息資源的有效整合是一個必然的過程，通過整合可以實現現有業務系統之間的數據交換與共享。本文通過分析學校各業務系統的數據特點，規劃出各業務系統的數據流向，并通過數據的抽取與訂閱實現數據共享。

參考文獻：

[1]金保華，和振遠，張亮，李金旭，趙麗輝 基于 SOA的數據共享與交換平臺分析與設計 鄭 州 輕 工 業 學 院 學 報(自 然 科 學 版)2011年2月

[2]李學儉 數據共享環境下統一信息標準的建設與應用 計 算 機 技 術 與 發 展2011年5月

第二篇：Web數據研究與應用論文

1知如何能夠投其所好，為用戶實現主動推薦，提供個性化服務；這些都是電子商務成敗的關鍵問題。在這種新型的商務模式下，如何對網絡上大量的信息進行有效組織利用，幫助海量數據的擁有者們找出真正有價值的信息和知識，以指導他們的商業決策行為，成為電子商務經營者關注的問題。迅速發展的基于Web的數據挖掘技術，為解決電子商務所面臨的問題提供了有效途徑。Web數據挖掘

2.1 Web數據挖掘概述

數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中提取人們事先不知道的、潛在有用的信息和知識的非平凡過程。

Web數據挖掘（Web Mining）是從Web文檔和Web活動中抽取感興趣的、潛在的有用模式和隱藏的信息，是數據庫、數據挖掘、人工智能、信息檢索、自然語言理解等技術的綜合應用，是在一定基礎上應用數據挖掘的方法以發現有用的知識來幫助人們從www.tmdps.cnputer processing of Oriental Languages,2003,16(2).

第三篇：應用集成及數據共享與交換解決方案

應用集成及數據共享與交換解決方案

在統一標準的前提下，構建統一的數據共享與交換平臺，通過異構應用整合各類業務系統（民政、計生、勞動、綜治、統計等），有效解決各“條線”系統間的互聯互通，實現各種信息資源的整合和共享，以改善社區公共服務的方式和方法，提高社區服務和綜合管理水平。

具體做法：

（1）有效利用存量數據。

（2）增量數據的管理。

（3）實現應用系統有效整合和資源共享

資料由中國系統集成在線提供

第四篇：數據挖掘教學方法研究論文

摘要：在本科高年級學生中開設符合學術研究和工業應用熱點的進階課程是十分必要的。以數據挖掘課程為例，本科高年級學生了解并掌握數據挖掘的相關技術，對于其今后的工作、學習不無裨益。著重闡述數據挖掘等進階課程在本科高年級學生中的教學方法，基于本科高年級學生的實際情況，以及進階課程的知識體系特點，提出有針對性的教學方法參考，從而提高進階課程的教學效果。

關鍵詞：數據挖掘；進階課程；教學方法研究；本科高年級

學生在本科高年級學生中開設數據挖掘等進階課程是十分必要的，以大數據、數據挖掘為例，其相關技術不僅是當前學術界的研究熱點，也是各家企事業單位招聘中重要崗位的要求之一。對于即將攻讀碩士或博士學位的學生，對于即將走上工作崗位的學生，了解并掌握一些大數據相關技術，尤其是數據挖掘技術，都是不無裨益的。在目前本科教學中，對于數據挖掘等課程的教學，由于前序課程的要求，往往是放在本科四年級進行。如何激發本科四年級學生在考研，找工作等繁雜事務中的學習興趣，從而更好地掌握數據挖掘的相關技術是本課程面臨的主要挑戰，也是所有本科進階課程所面臨的難題之一。

1數據挖掘等進階課程所面臨的問題

1.1進階課程知識體系的綜合性

進階課程由于其理論與技術的先進性，往往是學術研究的前沿，工業應用的熱點，是綜合多方面知識的課程。以數據挖掘課程為例，其中包括數據庫、機器學習、模式識別、統計、可視化、高性能技術，算法等多方面的知識內容。雖然學生在前期的本科學習中已經掌握了部分相關內容，如數據庫、統計、算法等，但對于其他內容如機器學習、人工智能、模式識別、可視化等，有的是與數據挖掘課程同時開設的進階課程，有的已經是研究生的教學內容。對于進階課程繁雜的知識體系，應該如何把握廣度和深度的關系尤為重要。

1.2進階課程的教學的目的要求

進階課程的知識體系的綜合性體現在知識點過多、技術特征復雜。從教學效益的角度出發，進階課程的教學目的是在有限的課時內最大化學生的知識收獲。從教學結果的可測度出發，進階課程的教學需要能夠有效驗證學生掌握重點知識的學習成果。1.3本科高年級學生的實際情況本科高年級學生需要處理考研復習，找工作等繁雜事務，往往對于剩余本科階段的學習不重視，存在得過且過的心態。進階課程往往是專業選修課程，部分學分已經修滿的學生往往放棄這部分課程的學習，一來沒有時間，二來怕拖累學分。

2數據挖掘等進階課程的具體教學方法

進階課程的教學理念是在有限的課時內，盡可能地提高課程的廣度，增加介紹性內容，在授課中著重講解1~2個關鍵技術，如在數據挖掘課程中，著重講解分類中的決策樹算法，聚類中的K-Means算法等復雜度一般，應用廣泛的重要知識點，并利用實踐來檢驗學習成果。

2.1進階課程的課堂教學

數據挖掘等進階課程所涉及的知識點眾多，在課堂上則采用演示和講授相結合的方法，對大部分知識點做廣度介紹，而對需要重點掌握知識點具體講授，結合實踐案例及板書。在介紹工業實踐案例的過程中，對于具體數據挖掘任務的來龍去脈解釋清楚，尤其是對于問題的歸納，數據的處理，算法的選擇等步驟，并在不同的知識點的教學中重復介紹和總結數據挖掘的一般性流程，可以加深學生對于數據挖掘的深入理解。對于一些需要記憶的知識點，在課堂上采用隨機問答的方式，必要的時候可以在每堂課的開始重復提問，提高學習的效果。

2.2進階課程的課后教學

對于由于時間限制無法在課上深入討論的知識點，只能依靠學生在課后自學掌握。本科高年級學生的課后自學的動力不像低年級學生那么充足，可以布置需要動手實踐并涵蓋相關知識點的課后實踐，但盡量降低作業的工程量。鼓勵學生利用開源軟件和框架，基于提供的數據集，實際解決一些簡單的數據挖掘任務，讓學生掌握相關算法技術的使用，并對算法有一定的了解。利用學院與大數據相關企業建立的合作關系，在課后通過參觀，了解大數據技術在當前企業實踐中是如何應用的，激發學生的學習興趣。

2.3進階課程的教學效果考察進階課程的考察不宜采取考試的形式，可以采用大作業的形式。從具體的數據挖掘實踐中檢驗教學的成果，力求是學生在上完本課程后可以解決一些簡單的數據挖掘任務，將較復雜的數據挖掘技術的學習留給學生自己。

3結語

數據挖掘是來源于實踐的科學，學習完本課程的學生需要真正理解，掌握相關的數據挖掘技術，并能夠在實際數據挖掘任務中應用相關算法解決問題。這也對教師的教學水平提出了挑戰，并直接與教師的科研水平相關。在具體的教學過程中，發現往往是在講授實際科研中遇到的問題時，學生的興趣較大，對于書本上的例子則反映一般。進階課程在注重教學方法的基礎上，對于教師的科研水平提出了新的要求，這也是對于教師科研的反哺，使教學過程變成了教學相長的過程。

參考文獻：

[1]孫宇，梁俊斌，鐘淑瑛．面向工程的《數據挖掘》課程教學方法探討[J]．現代計算機，2014（13）.[2]蔣盛益，李霞，鄭琪．研究性學習和研究性教學的實證研究———以數據挖掘課程為例[J]．計算機教育，2014（24）.[3]張曉芳，王芬，黃曉．國內外大數據課程體系與專業建設調查研究[C]．2ndInternationalConferenceonEducation,ManagementandSocialScience（ICEMSS2014），2014.[4]郝潔．《無線傳感器網絡》課程特點、挑戰和解決方案[J]．現代計算機，2016（35）.[5]王永紅．計算機類專業剖析中課程分析探討[J]．現代計算機，2011（04）.

第五篇：關于大數據治理的研究與分析

關于大數據治理的研究與分析

2016-05-01

目錄

1數據治理的背景和現狀...............................................................................1

1.1數據治理背景...............................................................................................1 1.2數據治理現狀...............................................................................................2

2數據治理策略.............................................................................................2

2.1數據治理要素...............................................................................................3 2.2數據治理策略...............................................................................................3

3元數據管理.................................................................................................5

3.1元數據的定義...............................................................................................5 3.2為什么要進行元數據管理..............................................................................6 3.3數據模型標準化............................................................................................7 3.4標準化體系(數據定義&模型設計)...................................................................7

4主數據........................................................................................................8

4.1主數據的定義...............................................................................................8 4.2為什么要作主數據管理.................................................................................8 4.3如何做好主數據管理.....................................................................................9 4.4主數據實施流程............................................................................................9 4.5主數據管理體系..........................................................................................10

5數據質量管理...........................................................................................10

5.1數據質量問題.............................................................................................10

I 5.2組織架構設計.............................................................................................11 5.3數據質量治理流程......................................................................................11 5.4數據治理管理方法......................................................................................12

II

1數據治理的背景和現狀

1.1數據治理背景

隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正在呈指數級增長。大約每兩年翻一番，根據監測，這個速度在2020 年之前會繼續保持下去。這意味著人類在最近兩年產生的數據量相當于之前產生的全部數據量。

大量新數據源的出現則導致了非結構化、半結構化數據爆發式的增長。信息數據的單位由TB-PB-EB-ZB的級別暴增。這些由我們創造的信息背后產生的這些數據早已經遠遠超越了目前人力所能處理的范疇。如何管理和使用這些數據，逐漸成為一個新的領域，于是大數據的概念應運而生。

圖1 數據治理背景圖

1.2數據治理現狀

大數據的快速發展，使它成為IT領域的又一大新興產業。據中央財經大學中國經濟管理研究院博士張永力估算，國外大數據行業約有1000億美元的市場，而且每年都以10%的速度在增長，增速是軟件行業的兩倍。我國2012年大數據市場規模大約4.7億元，2013年增速將達到138%，達到11.2億元，產業發展潛力非常巨大。我國大數據飛速發展的背后存在諸多的問題：相關利益交織，協調難;方案規劃容易，落地困難;過度依賴技術工具;對于數據沒有明確區分。

圖2 數據現狀分析圖

2數據治理策略

2.1數據治理要素

圖3 數據治理要素分析圖

2.2數據治理策略

? 第一步：落實合適的人員負責治理。

任何成功的數據治理計劃的第一個步驟就是，要在本企業找到CEO可以授權的人，然后讓該人負責項目的具體實施。沒有什么能取代強有力的領導人。

數據治理是涉及人事的一個難題，這需要在許多不同的利益相關者之間達成共識。因而，在本企業里面選定這樣的領導人是一項重要工作。治理官員一旦選定下來，就要成立由企業的利益相關者組成的治理委員會，制訂監管政策、向CEO及董事會報告進度。

第二步：調查清楚所處環境。

一旦選定了領導小組，就要調查當前情形，并清查不同部門在不同領域的當前最佳實踐。領導小組需要越過獨立系統看待問題，而企業數據治理評估方法對這項工作來說必不可少。這有助于比較本企業的數據治理計劃目前處于什么狀態，并且提供了一份路線圖以便確定以后的目標。

第三步：制訂數據治理策略。

數據治理評估之后，治理委員會就應當考慮制訂遠景，希望公司的數據治理實踐在接下來的幾年達到何種目標，根據這種需求為未來制訂遠景。委員會應當向后規劃，并且制訂切合實際的里程碑和項目計劃來填補相關的缺口。具體辦法就是制訂關鍵績效指標來跟蹤進度，并且向CEO和董事會提交報告來證實成果。

第四步：算出數據價值。

估算數據價值。要是公司不知道數據的價值，它們就無法提高、保護或者評估數據對賬本底線的價值。數據不是一種普通商品，而是像水龍頭里出來的水--對生命至關重要，又往往被人們認為是理所當然的。你要是不知道某物的價格，就無法算出它的價值。

如果你想算出數據的價值，就要根據用戶權限和IT服務的效用，為數據建立內部市場。當本企業的每個人都在直接付費獲取IT服務和數據時，數據的價值就成了公司價目表上的一部分。

第五步：算出風險概率。

知道數據在過去是如何使用和濫用的，這有助于了解數據在將來會如何被危及和披露。每家企業都有一些原因，如一些事件和損失在獨立系統、層次體系和商業報告中消失。這些數據已經可供使用，卻沒有被大多數企業所使用。收集這些數據，與其意義聯系起來，并研 4 究長期的損失趨勢，這可以幫助任何企業把風險管理轉變 成基于事實的商業智能方法，從而可分析過去事件，預測未來損失，改變當前的政策要求，成為未來改善風險緩解策略。

第六步：密切關注控制措施的效果。

數據治理在很大程度上涉及企業的組織行為。企業每天在變化，因而它們的數據、價值及風險也在迅速變化。遺憾的是，大多數企業每年對自己只評估一次。要是公司無法改變組織控制措施來滿足每天或者每周出現的需求，也就談不上變化治理。

圖4 數據治理實施建議圖

3元數據管理

3.1元數據的定義

技術元數據是存儲關于數據倉庫系統技術細節的數據，是用于開發和管理數據倉庫使用的數據，它主要包括以下信息：數據倉庫結構的描述，包括倉庫模式、視圖、維、層次結構和導出數據的定義，以及數據集市的位置和內容;業務系統、數據倉庫和數據集市的體系結構和模式。

業務元數據從業務角度描述了數據倉庫中的數據，它提供了介于使用者和實際系統之間的語義層，使得不懂計算機技術的業務人員也能夠“讀懂”數據倉庫中的數據。業務元數據主要包括以下信息：使用者的業務術語所表達的數據模型、對象名和屬性名;訪問數據的原則和數據的來源;系統所提供的分析方法以及公式和報表 的信息;具體包括以下信息：企業概念模型：這是業務元數據所應提供的重要的信息，它表示企業數據模型的高層信息、整個企業的業務概念和相互關系。

3.2為什么要進行元數據管理

圖5 數據管理分析圖

3.3數據模型標準化

圖6 數據模型示意圖

3.4標準化體系(數據定義&模型設計)

標準化體系：一定范圍內的標準按其內在聯系形成的科學的有機整體。標準化體系它規定了質量方針、目標、職責和程序，并通過建立相關體系進行過程管理、質量策劃、質量控制、質量保證和質量改進。

圖7 標準化體系示意圖

4主數據

4.1主數據的定義

企業主數據分散存儲在企業各系統內，是對企業至關重要的核心業務實體的數據，比如客戶、合作伙伴、員工等。

4.2為什么要作主數據管理

主數據管理(MDM，Master Data Management)描述了一組規程、技術和解決方案，這些規程、技術和解決方案用于為所有利益相關方(如用戶、應用程序、數據倉庫、流程以及貿易伙伴)創建并維護業務數據的一致性、完整性、相關性和精確性。

主數據管理的關鍵就是“管理”。主數據管理不會創建新的數據或新的數據縱向結構。相反，它提供了一種方法，使企業能夠有效地管理存儲在分布系統中的數 據。主數據管理使用現有的系統，它從這些系統中獲取最新信息，并提供了先進的技術和流程，用于自動、準確、及時地分發和分析整個企業中的數據，并對數據進 行驗證。

圖8 數據管理原因分析圖

4.3如何做好主數據管理

通過單一平臺上成熟的多領域MDM集中主數據的管理，從而消除點對點集成，簡化您的結構，降低維護成本，改進數據治理。Informatica MDM(主數據管理)能夠通過以下步驟幫助企業成功進行多領域主數據管理：

1.建模：用靈活的數據模型定義任意類型的主數據

2.識別：快速匹配和準確識別重復項目

3.解決：合并以創建可靠、唯一的真實來源

4.聯系：揭示各類主數據之間的關系

5.治理：創建、使用、管理和監控主數據

4.4主數據實施流程

圖9 數據管理實施流程圖

4.5主數據管理體系

圖10 主數據管理體系流程圖

5數據質量管理

5.1數據質量問題

·數據的值域

·數據的定義

·數據的完整性

·數據的有效性

·業務規則

·結構完整性

·數據轉換

·數據流

5.2組織架構設計

圖11 架構分析圖

5.3數據質量治理流程

圖12 數據質量治理流程圖

5.4數據治理管理方法

建立合理的數據管理機構、制定數據質量管理機制、落實人員執行責任、保障組織間高效的溝通、持續監控數據應用過程和領導強有力的督促是保障企業數據質量的關鍵。

圖13 策略與方法分析圖