数据交换共享平台建设
数据交换共享平台
数据交换共享平台,随着各行业信息化的发展 ， 各行业系统及数据越来越多 ， 也对IT系统建设提出了互联互通、共享交换、业务协同、数据治理等多方面的要求 ， 针对这些需求 ， 浪潮推出了数据交换共享平台 。 该平台是集开发、配置、部署、管理、监控、安全于一体的数据交换全生命周期管理的数据交换平台 。 平台可快速构建、运行和管理分布式应用系统间、云环境下应用系统之间等数据交换共享任务 ， 可满足各种大型应用、各种复杂的网络环境下的业务需求 ， 尤其适用于跨部门、跨地域、跨层级的数据交换共享应用 。
【数据交换共享平台建设】
文章图片
传统大数据平台的一些常见问题：
1.数据孤岛问题
传统方式建设企业系统时 ， 不同部门或团队通常会构建独立的数据库 ， 导致的问题有：同一份数据存在于多个业务系统内且内容不一致 ， 缺少统一的数据标准、数据管理流程及可靠的管理工具 ， 出现质量问题时往往无法有效追溯并修正 。
2.烟囱开发问题
“烟囱”式架构是传统企业系统开发的弊病 ， 不同团队独立建设、独立开发服务和应用 ， 带来安全、运维、升级、部署等通用功能的重复开发和投入问题 ， 这种开发的低复用率带来了巨大资源的浪费 ， 难以形成技术合力 ， 也不利于团队间的研发管控和质量提升 。
3.技术门槛问题
大数据和AI的应用与运维十分昂贵 ， 无论是对于平台建设、团队建设还是业务探索而言都会带来不小的开销 。 将数据服务化、资产化、在线化 ， 以方便客户、技术开发人员和数据科学家使用 ， 降低技术门槛是当务之急 。
数据交换共享平台功能需求
1、统一的资源目录管理：
支持统一的元数据管理 ， 包括元数据的模型设计、模型审核、模型实施、模型验证 ， 以及模型版本管理、关系管理等；
支持资源的检索与定位 ， 便于服务的重用与维护；
2、全面灵活的数据采集：
采用调度中心+决策中心相结合的分布式数据采集处理架构 ， 支持多样化的采集策略和多种抽取、汇总方式；
支持可视化任务编排、配置、规则定义及发布；
针对结构化资源和非结构化资源 ， 以数据映射、数据裁剪、数据过滤的工具化手段进行数据处理；
3、集中式数据质量管控
支持数据质量核查规则配置与管理 ， 在数据采集清洗过程中完成数据质量核查与告警；
支持对数据质量告警的监控和数据质量问题的可视化呈现；
提供知识库管理和查询 ， 支持数据血统分析和影响分析；
4、安全便捷的数据交换共享服务
支持以数据服务的形式封装数据 ， 提供统一的数据开发共享能力；
数据服务封装和开发 ， 支持WebService协议、FTP协议和数据库等各类接口；
支持服务发布、订阅及审核管理 ， 同时支持对服务调用情况进行监控 ， 以确保平台采集管理的数据正常实现交换共享；
随着企业单位研究业务的变化、经济社会的转型和信息技术的发展 ， 数据交换越来越频繁 ， 经常需要进行更复杂的数据交换 ， 尤其是不同系统和业务之间 ， 这些数据交换大多是要求跨平台、跨系统的 。 在全面数字化的当下如果不“主动出击” ， 如何玩转数据呢？亿信华辰的数据交换管理平台（EsDataExchange）不光能主动进行数据交换 ， 还能容纳多种多样数据格式 ， 提供可视化数据交换监控 ， 是一个统一、安全、高效的全局数据共享交换平台 。
文章图片
推荐阅读
- 科技日报|功能性玉米被端上餐桌 这个数据库帮了大忙
- 美国疫情比想象更严重！英美发现大问题，或将推翻此前所有数据
- 每年存一万或缴纳社保，哪种方式更合适养老，别急，让数据说话！
- 开黑新使者|到底谁才是迈特凯？Theshy和Nuguri数据对比，牛老师参上！
- 中年|画像“标签”生产实操指南(二)之产出清晰的标签数据需求
- 数据中心|为什么下一个十年的大战场在数据中心？
- 联邦机构窃取用户数据，美国竟觉得完全“合理合法”
- mmmoyuf|荒野乱斗新一轮英雄整改解密！格尔、瑟奇数据被下调，黑鸦哭了
- 数据库|SQLite 3.33.0 发布，世界上使用量最大的数据库引擎
- 520MB/S，名片级大小，让你的办公数据，备份速度赶超“复兴号”