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SaaS需要数据集成

今天,您还能准确说出您的企业数据保存在哪里吗?当企业向SaaS (软件即是服务)计算模型迁移成为潮流,越来越多的数据将保存在企业之外。$$SaaS 现象正在改变IT行业格局,影响着所有组织。但是到目前为止,SaaS的数据集成功能尚未完全成熟。$$专家认为,SaaS正面临着一个巨大的变革,即实现以服务为导向的数据集成,其系统的强大功能可通过在企业内部部署一个企业数据集成平台得以实现。如今,SaaS及数据集成技术供应商已经通过合作来开发基于需求的数据集成服务,为那些企业内外部的数据提供诸如数据剖析、数据清理以及多种应用软件之间多向数据同步的服务。$$这种技术联合的目的是为了消除内部和外部数据之间的障碍,以使重要信息能够根据需求在SaaS CRM系统和内部的Oracle Financials 应用软件之间交互。其结果是增加了SaaS和内部系统之间的透明度,更好地保证了数据的一致性、准确性和基于需求的可用性。$$数据集成...  (本文共2页) 阅读全文>>

权威出处: 网络世界2007-11-26
西南交通大学
西南交通大学

基于汽车产业链协同SaaS平台的购车推荐系统及技术研究

随着信息技术的飞速发展以及SaaS(软件即服务,software as service)模式的越发成熟,越来越多的中小型企业加入到信息化的大军中。汽车产业链协同SaaS平台为中小型汽车制造业提供第三方的信息服务平台,提升企业的信息化程度,提供了信息化的可靠保证。汽车产业链协同SaaS平台上注册企业超过了8000家,平台运营商为企业间的业务提供了方便,但平台方仅仅为租户提供B2B的业务信息化是远远不够的。针对于汽车产业链协同SaaS平台上租户日益增长的业务需求以及平台自身的发展,本文在对原有平台功能与数据研究的基础上,提出了建立基于汽车产业链协同SaaS平台的购车推荐系统,为实现系统的功能,本文主要研究包括了以下几个方面。(1)论文先对汽车产业链协同SaaS平台由B2B模式向B2C模式发展的必要性与可行性进行分析,提出了建立基于平台的购车推荐系统的需求。(2)对基于汽车产业链协同SaaS平台的购车推荐系统的参与用户所需功能进行了分...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

《中国数字医学》2017年05期
中国数字医学

医疗质量管理系统全数据集成

为建立基于全流程的医疗质量体系,对医疗核心流程和医疗辅助流程实施全流程管控,实现考核、监测、专项质量改进和专科质量控制四大方面的管控目标,同时最大限度的解放人力,结合医院的组织架构和信息规划,医院与专业软件公司合作建设了医疗质量管理系统(以下简称系统),基于全数据集成对分散、异构的海量医疗质量管理数据进行了分析处理[1]。目前系统的数据分析功能已达到第三等级:通过持续分析评价结果进行趋势识别[2]。系统基于全数据集成,利用数据仓库(Data Warehouse)技术将医院高度分布或异构运行的临床、管理应用系统中的相关数据进行集成存储[3],为用户或应用提供统一的数据应用入口和透明一致的信息服务,从而实现质量控制、质量保证、质量管理的信息化,并对医院业务层、战术层、战略层各层用户提供数据共享和决策支持服务。在实际应用中,主要从数据结构标准化、数据采集多样化、数据应用智能化和数据管理规范化四个方面来实现。系统数据结构如图1所示。1数...  (本文共3页) 阅读全文>>

《数码世界》2016年12期
数码世界

云计算数据集成与服务系统的构建

1前言在如今日新月异的网络环境下,数据挖掘服务已经实现了商业化的操作。但是传统的数据发掘服务已经不能很好的处理当今网络环境下的海量信息,存在着不少的问题。基于云环境(cloud environment)下的数据挖掘是网络环境下的的服务模式,很好的解决了现存的问题,提高了数据挖掘的效率。高速带宽、虚拟化技术和各类运算基础使云计算环境得以实现。云计算环境具有大规模的计算和存储能力,资源和结构具备动态伸缩性,按照资源需要进行服务,大幅度的提高了数据分析和存储效率。现如今云计算已经被各类的信息技术公司作为研究发展的重点对象。2基于云计算的数据挖掘服务结构完整的云计算环境下的数据发掘服务模式,涉及了多方的设备,理论基础和技术并且囊括了基础设施服务,数据资源服务,流程和应用服务,平台服务,集成服务,测试及安全服务。数据挖掘服务模式是数据挖掘基本技术的结合,和数据集成,数据选择,数据预处理等技术搭配后形成新的数据挖掘服务模式。各种现代的数据存...  (本文共1页) 阅读全文>>

《中国仪器仪表》2016年10期
中国仪器仪表

数据集成:二、数据集成101

如果数据源的数量增加到无法控制(见第1章,了解更多信息)时,你还能让他们成为你的武器,并有效使用这些信息吗?这是个很重要的问题。数据集成能帮助你找到问题的答案。为了使数据集成技术物尽其用,你不仅要了解什么是数据集成,而且要了解在数据集成讨论中的术语。本章提供了这些内容,告诉你数据集成如何使业务更加灵活,提供了IT和业务如何合作的洞见,让数据集成为你而工作。1定义数据集成数据集成可让你移动或看到不同来源的数据,整合更多的数据,用数据进行业务转换,符合你组织的需求。这样,就能提供格式标准化的数据,例如数据仓库,是业务消费数据的地方。数据集成过程涉及数据来源不同和存储位置不同、碎片位置和格式(见第1章,了解更多的情况)的问题。该目标是提供一种端到端的业务视图,使之更高效,确定新机会,改进决策制定和未来规划。据估计,今天80%使用数据的工作和费用来自于数据准备,而不是数据分析。从20世纪90年代末到21世纪初,这一数字接近70%。尽管两...  (本文共5页) 阅读全文>>

《互联网周刊》2013年22期
互联网周刊

大数据呼唤数据集成新思维

大数据技术的发展为数据管理开辟了一条新的道路,这也为数据集成创造了新的机会。高质量的数据对于数据集成项目的成功具有关键的作用,而不关心数据质量的数据集成注定将会失败。除了与数据质量和主数据管理更好的集成以外,用户还希望工具能够支持更加广泛的数据集成风格与功能。人类已经进入以数据为中心的时代,也即:“大数据”时代。在这个时代里,数以亿计的计算机和移动设备正在持续地创造着越来越多的数据。爆炸式增长的、结构化、非结构化数据创造着巨大的机遇,如何从如此庞大而复杂的数据中挖掘出企业需要的商业价值成为所有企业面临的挑战。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。不管是大交互数据,还是大交易数据,处理分析非结构化数据一直以来都是数据处理的难点。数据集成作为挖掘数据价值的重要一步在整个数据分析中具有重要的作用。对于绝大多数企业而言,信息系统建设通常具有阶...  (本文共2页) 阅读全文>>

《软件世界》2008年01期
软件世界

数据联邦促进企业数据集成

数据集成是把不同来源、不同格式的数据在逻辑上或者物理上集中起来,为企业提供集中的数据访问的一个过程。一般来说,数据集成把商业运行侧(即企业应用)所需的技术和Bl(商业智能)与决策支持侧的技术集合在一起,并把各种数据合并到一个统一的整体之中。 之所以有数据集成的出现,是因为在企业的成长过程中,信息化进程一直伴随着企业的发展,因为各种主客观原因,信息化通常不能一步到位,而是循序渐进的。在这个过程中,经常会出现信息孤岛。 对于国内企业来说孤岛现象更为常见,因为国内的信息化进程与国外相比有较大的滞后,我们的企业正在经历着别人数年前甚至十几年前的困境。即使是诸如金融、电信成这种手工完成的数据流动过程,把一个系统中的数据转移到另外一个系统之中。但是随着企业规模越来越大、积累的数据规模也越来越大,这种简易的方法不再能满足需要,这样对各个独立系统进行全面的整合就越变得来越迫切。而这种整合的前提就是对各系统中的数据进行整合,整合之后的数据就成为应...  (本文共3页) 阅读全文>>