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【摘要】信息管理系統為信息的管理提供了便利，在保證信息管理質量的同時，解放了人工，降低了工作強度。但是不同信息管理系統之間由于技術等因素的影響，難以實現數據共享，存在著比較嚴重的信息孤島問題。對此，本文提出了以Oracle數據整工具實現不同信息管理系統間數據集成的方法，并就其應用情況進行了簡單分析。
【關鍵詞】信息管理系統；數據集成；應用
前言
數據集成，指將來源不同、格式不同、特征顯著的數據信息從物理或者邏輯層面上進行集中，為相應的管理工作提供可靠的數據支持。數據集成的應用，可以實現不同信息管理系統之間的數據傳遞和共享，有效解決了信息孤島現象，為管理效率的提升奠定了良好的基礎，也因此受到了廣泛的關注。
1.數據集成的意義
想要實現不同信息管理系統之間的數據集成，需要系統對自身的數據表結構、數據編碼等信息進行公開，方便不同應用間的信息交換，對數據的分布性和異構性問題進行解決?？紤]到數據來源的廣泛性，在不同信息管理系統中，得到的數據統計結果可能缺乏一致性，甚至會存在較大的差異性，導致這種問題的原因不僅僅是數據來源的差異，還有數據的同步更新問題。對此，必須對數據來源的唯一性進行規范，以數字化校園為例，學生系統中包含學生的基本信息，人事管理系統則包含教職工的信息。應該保證不同業務系統新數據的共享，將對應的業務系統作為數據的唯一來源。如果需要對信息源數據進行變更或者添加，需要從實際需求出發，做好其他系統相關數據的同步更新，保證數據信息的完整性和準確性[1]。
2.數據集成的實現
2.1數據集成模型
就目前而言，比較常見的數據集成模型有三種，一是聯邦數據庫系統，在半自治型數據庫IT的基礎上，增加了相應的數據訪問接口來保證數據共享，形成的單元數據庫既相互獨立又彼此協作；二是數據倉庫，常見于企業管理或者決策中，屬于一種面向主題的、集成的、不可修改同時與時間相關聯的數據集合；三是中間件模型，可以結合統一的全局數據模型，實現對異構數據庫以及Web資源的訪問，這里的中間件存在在于應用層和數據層之間，可以對不同數據源系統進行協調，形成通用的數據接口和統一的數據模式。中間件模型能夠在中間層提供統一的數據邏輯視圖，實現對底層數據細節的有效屏蔽，從用戶的角度看，集成數據源是一個統一的整體，在實際應用中更加便捷，這也是當前應用最為廣泛的一種數據集成方法。
2.2項目結構類型
數據集成環節的項目創建方法有兩種，一是以具體數據為對象的流程化項目結構，面向的是具體的數據流；二是以需要進行數據集成的系統為對象的系統化項目結構，面向的是兩個數據庫系統。相比較而言，系統化項目結構更加清晰，也具備更好的可擴展性，只需要增加集成操作，就能夠滿足新的集成需求。
2.3ODI工具
ODI是對OracleDataIntegrator的縮寫，其本身屬于數據集成平臺的一種，采用開放式架構，基本上能夠實現對所有常見的關系數據庫的支持，基于Java的特點使得其能夠實現跨平臺的數據處理，能夠通過與中間件的結合，融入到IT架構中。與其他數據集成平臺相比，ODI本身最大的特點，是知識模塊的應用，能夠將部分場景的詳細化操作步驟記錄其中，為用戶的調用提供方便[2]。（1）全量集成與增量集成：全量集成，即一次性將數據源中的所有數據集成到目標數據庫中，其本身對于服務器性能的要求較高，不過能夠保證目標數據與數據源數據的完全一致，不容易出現誤差；增量集成則是指僅僅將業務系統中出現變化的數據信息進行同步，適用于數據量較大的數據集成，能夠在很大成都上減輕服務器和網絡的負擔。從技術層面分析，想要實現數據集成，可以采用的方式有三種，包括觸發器、標志位和日志位，觸發器方式較為常見，其基本原理，是在數據源上建立相應的觸發器，結合觸發器實現對于數據源中發生變化數據的記錄工作，然后將數據集成到目標數據庫中，對于沒有發生變化的數據，不會進行同步。需要注意的時，觸發器數據集成的前提是信息管理系統必須開放相應的權限，以確保觸發器的合理設置和運行。（2）實時集成與定期集成：實時集成是采用輪詢的方式對數據源的數據變化進行監測，如果發現其出現變化，則會自動進行數據同步，同步的精度可以達到秒級，多用于對數據實時性要求較高的信息管理系統中。定期集成也稱絕對時間集成和相對時間集成，前者指在某一個固定的時間點進行數據同步，后者則是指設定相應的數據同步周期，如每小時同步一次，或者每天同步一次。如果數據實時性不強，或者一次性需要同步的數量較大，則可以選擇定期集成的方式[3]。
3.數據集成的應用
以高校數字化校園的建設為例，設置了十數個信息管理系統，多數采用的都是Oracle數據庫，由于系統數量較多，庫表結構相對復雜，想要實現數據的集成，需要從幾個方面著手：
3.1需求調查
通過需求調查，可以對系統的性能進行明確。以教務系統為例，需要能夠從公共數據庫中獲取教職工信息、學生繳費信息等，可以從人事管理系統和學工管理系統同步獲得；同時，教務系統還需要獲取單位組織結構代碼表以及校區代碼表等，這些表通常都存儲在公共數據庫中，提供給所有信息管理系統共享。
3.2數據處理
對于不同信息管理系統中得到的數據，需要做好必要的處理工作，一是利用某一關鍵字段，實現來源數據表與目標數據表的相互關聯；二是針對來源數據表中的字段，將目標數據表中的資源與之建立起一對一的映射關系，如果發現兩個數據表中的字段屬性不一致，則可以在目標數據庫字段上，附加相應的字符轉換語句，對其進行轉換。例如：caseWhenSTUDENT.SEX=“男”then1else2endsubstr(T_JZG.zjh，7,4)|“-”|substr(T_JZG.zjh,11,2)|“-”|substr(T_JZG.zjh,13,2)|“00:00:00”.
3.3數據同步
結合需求分析和用戶調查，利用ODI能夠從教務系統中提取相應的表格和字段，然后在公共數據庫中建立共享視圖或者數據表，結合不同信息管理系統的需求，選擇相應的數據集成方法和數據訪問策略，制定出良好的數據同步方案[4]。
4.結語
總而言之，針對不同信息管理系統之間相互獨立而存在的信息孤島問題，應該做好相應的數據集成和數據共享。需要明確，伴隨著信息技術的飛速發展，應用也在持續深入，想要實現數據集成，需要對數據交換信息標準進行補充，對共享數據庫的維護規則進行完善，以保證良好的數據集成效果。
參考文獻
[1]練亞雄,袁志剛,萬曉卿.用ODI實現信息管理系統間數據同步和共享[J].電腦編程技巧與維護,2012,(8):41-43.
[2]練亞雄.不同信息管理系統間管理系統間數據集成的研究與實現[J].上海應用技術學院學報（自然科學版）,2012,12(3):234-239.
[3]張德剛,張少泉,彭慶軍,等.電力企業異構數據集成研究[A].電力行業信息化年會,2014.
[4]王利軍.基于分布式數據庫的天然氣信息集成管理系統研究與應用[D].西南交通大學,2011.
作者:李詩宇 單位:中國農業大學經濟管理學院