从数据管理到信息集成
系统集成的核心技术与关键要素(八)
系统集成的核心技术与关键要素导言：随着现代科技的迅猛发展，各行各业对于提高工作效率和协同合作的需求越来越迫切。
而系统集成功为实现这一目标提供了重要的解决方案。
系统集成是指将不同的独立子系统组合在一起，并通过相应的技术手段实现它们之间的协调和交互，以达到更高的综合效能和工作效率。
本文将从核心技术和关键要素两个方面对系统集成进行深入探讨。
一、核心技术1. 计算机网络技术计算机网络技术是系统集成的核心技术之一。
计算机网络通过连接各个独立子系统，将它们整合为一个统一的整体。
这种整合可以是有线或无线的，并可以采用局域网、广域网等不同的网络拓扑结构。
通过计算机网络技术，各个子系统可以实现信息共享、资源共享以及相互通信，实现协同工作。
2. 数据管理与集成数据是任何系统集成过程中的关键要素，数据管理与集成技术的发展对于系统集成至关重要。
通过数据管理与集成技术，可以实现对各个子系统的数据进行收集、存储、处理和分析，从而为实现系统间的数据交换和共享提供基础。
数据管理与集成技术包括数据库管理系统、数据仓库、数据集成等。
3. 云计算与虚拟化技术云计算和虚拟化技术是当前系统集成领域的热门技术，也是推动系统集成进一步发展的核心技术之一。
云计算技术可以提供弹性的计算和存储资源，实现按需分配和按量付费，为系统集成提供灵活性和高效性。
虚拟化技术则可以将物理资源虚拟化为逻辑资源，提高资源利用率和灵活性。
4. 安全与认证技术随着系统集成的广泛应用，安全性和可信度成为系统集成的重要考虑因素。
安全与认证技术是保障系统集成可靠性的核心技术之一。
安全技术包括身份认证、访问控制、数据加密等，可以确保系统集成过程中的数据和信息不被篡改、泄露或其他安全威胁。
认证技术则可以验证系统集成中各个子系统的合法性和可信度，确保其符合规定的标准和要求。
二、关键要素1. 项目管理良好的项目管理是系统集成成功的关键要素之一。
一个系统集成项目可能涉及多个子系统和各种资源，需要统筹规划、组织协调和有效管理。
管理信息系统发展历程
管理信息系统发展历程管理信息系统（MIS）是一个涉及计算机技术和业务流程的系统，用于协调、监控和支持组织内部的决策制定和运营活动。
随着技术的进步和商业需求的变化，MIS的发展经历了以下几个阶段。
1. 初始阶段：初始阶段的MIS主要是基于批处理系统和大型机的计算能力，用于处理组织的基本数据和交易记录。
这些系统有限的功能主要集中在数据处理和报表生成上。
2. 集成阶段：随着计算机技术的进步，MIS开始引入数据库系统和分布式计算等新技术，以实现数据的集成和共享。
这为组织提供了更高效的数据管理和业务流程自动化。
3. 决策支持阶段：MIS在这个阶段进一步发展，引入了决策支持系统（DSS）和专家系统等技术，以辅助组织的决策制定过程。
通过数据分析和模拟等功能，这些系统能够帮助管理者做出更明智的决策。
4. 企业资源规划（ERP）阶段：随着MIS的进一步发展，企业资源规划系统逐渐成为主流。
ERP系统整合了组织内部各个部门和业务功能的信息，使得管理者能够全面了解企业的运营情况并做出更有效的决策。
5. 现代MIS阶段：现代MIS已经发展到了一个更加综合和全面的阶段。
现代MIS不仅包括传统的数据处理和报表生成功能，还涵盖了数据分析、商业智能、大数据和云计算等先进技术。
这些新技术使得MIS能够更好地满足组织的需求，并为其创造更大的价值。
总结而言，MIS经历了从简单的数据处理到综合的决策支持和企业资源规划的发展过程。
随着技术的不断发展和商业需求的变化，MIS将会进一步演化和创新，为组织提供更强大的管理工具和竞争优势。
在这个趋势下，MIS将继续发展并为组织的成功做出更大的贡献。
诺兰模型
方法库和模型库被逐步开发和完善；
1、信息系统发展的诺兰模型（6阶段）
预算 费用
计算机时代
信息时代
阶段1
阶段2
初始
蔓延
数据管理（成熟）
阶段3 控制
阶段4 集成
信息系统已可以满足单位中各管理层次的要求；
信息资源可以实现完善的共享；
真正实现信息资源的管理；
新的应用模式开始进一步探索；
阶段5 数据管理
阶段6 信息管理
信息系统的预息系统发展的诺兰模型（6阶段）
预算 费用
计算机时代
信息时代
阶段1
初始
数据管理
阶段2 蔓延
阶段3 控制
阶段4 集成
阶段5 数据管理
阶段6 信息管理
信息系统的硬件投资基础已基本完成；
信息系统的管理主要聚焦于对数据的有效管理和利用上来，进行统一管理，消除 数据的冗余和不一致，实现数据的共享；
1、信息系统发展的诺兰模型（6阶段）
预算 费用
计算机时代
信息时代
集成
阶段1 初始
阶段2 蔓延
阶段3 控制
阶段4 集成
阶段5 数据管理
阶段6 信息管理
建立集中式的数据库，逐步对原系统进行改造、综合和一体化，建设更有效地为
中、高层管理者提供决策支持的系统，一个能够充分利用和管理企业各种信息资源的系
统；
2.1
信息系统发展的诺兰模型
（1）诺兰的4阶段模型
费用
起起步步
扩扩展展
控控制制
成成熟熟 时时间间
1、信息系统发展的诺兰模型
（2）诺兰的6阶段模型 1973年，诺兰(Nolan)提出了信息系统发展的阶段理论，这个理论被称为诺兰模型。 1980年，该模型得到了进一步的完善。诺兰模型所表达的是信息系统在个组织机构中投 入应用，经过从初级到成熟，逐步成长、逐步扩散和逐步完善的一般性演进规律。
企业信息系统整合方案范例(2篇)
企业信息系统整合方案范例一、引言随着互联网的迅猛发展和信息化的普及，企业信息系统正在扮演着企业发展的重要角色。
然而，由于各个部门的信息系统独立运作，导致企业数据的分散和信息流程的不畅。
为了提高企业的运作效率和整体竞争力，本文提出了一个____年的企业信息系统整合方案。
该方案旨在通过整合现有的信息系统和引入新的信息技术，实现企业各个部门数据的集中管理和信息流程的优化，从而提高企业的运营效率和决策能力。
二、整合前的现状分析目前，企业信息系统主要分为人力资源管理系统（HRMS）、财务管理系统（FMS）、供应链管理系统（SCMS）和客户关系管理系统（CRMS）等。
这些系统各自独立运作，数据流动不畅，导致数据冗余和信息孤岛的问题，对企业的工作效率和决策能力产生了一定的负面影响。
此外，随着企业规模的扩大和业务的复杂化，这些独立的信息系统已经无法满足企业的需求。
三、整合目标及策略整合目标：通过整合现有的信息系统和引入新的信息技术，实现企业各个部门数据的集中管理和信息流程的优化，提高企业的运营效率和决策能力。
整合策略：1. 建立数据仓库和数据集成平台：将企业各个部门的数据集中存储和管理，通过数据集成平台实现各个信息系统之间的数据交换和共享。
这样可以消除数据冗余和信息孤岛的问题，提高数据的准确性和一致性。
2. 引入企业资源规划系统（ERP）：将企业各个部门的信息系统整合到一个统一的平台上，实现企业不同功能模块之间的数据共享和业务流程的协同。
3. 引入大数据和人工智能技术：通过大数据分析和人工智能算法，对企业的数据进行挖掘和分析，发现潜在的商业机会和业务隐患，辅助企业决策和战略制定。
4. 引入云计算和移动应用技术：将企业的信息系统部署在云端，实现更好的可扩展性和灵活性。
同时，开发移动应用，将企业的信息系统扩展到移动设备上，便于员工的移动办公和业务的协同。
四、整合实施步骤整合实施步骤如下：1. 制定整合计划：明确整合的目标、策略和时间表，确定整合的优先级和重要性，分配资源和制定预算。
信息系统集成与数据集成策略
信息系统集成与数据集成策略随着企业的发展和网络技术的普及，信息系统集成和数据集成成为企业信息化建设中的重要环节。
信息系统集成是指将企业现有的信息系统互相衔接，形成一个整体，达到信息共享、协同工作、提高管理效率的目的。
数据集成是指将来自不同数据源的数据整合到一起，以便企业更好地进行决策和管理。
信息系统集成和数据集成一般称为集成解决方案，它是企业信息化建设的基础，是不可或缺的。
因此，企业在进行信息系统集成和数据集成之前，应该先考虑集成的策略，以避免出现不必要的问题。
信息系统集成的策略需要从多个方面进行考虑，包括技术、管理以及人员方面等。
1、技术策略技术策略是信息系统集成的核心，企业应当选择可靠、先进的技术方案，以确保集成的顺利进行。
（1）统一架构企业在进行信息系统集成时应该采用统一的架构，即采用相同的技术标准和编程语言等。
这样可以减少集成的复杂程度，保证系统的稳定性和可靠性。
（2）开放式技术企业在进行信息系统集成时应该采用开放式技术，这样能够更好地保障系统的兼容性和互通性，而且更容易与外部系统进行集成。
常用的开放式技术有XML、SOAP、WSDL等。
（3）中间件技术中间件技术是企业进行信息系统集成的重要技术手段，它将多个应用程序整合到一起，并负责数据传输和信息处理。
中间件技术有多种类型，如消息队列、ESB等，企业应根据具体需求进行选择。
2、管理策略管理策略是信息系统集成的关键环节，企业需要完善的管理机制确保集成的成功进行。
组织架构是信息系统集成成功的重要保障。
企业应该建立一个完善的管理体系，并明确职责和任务，并建立有效的沟通渠道，以确保组织内部协同工作顺畅。
（2）风险管理信息系统集成涉及到的风险是很大的，如安全风险、数据风险等，因此，企业应该建立起完善的风险管理体系，并加强对信息安全的保护。
（3）流程管理企业应该清楚明确信息系统集成的流程，包括流程图、操作手册、测试方案等，这样能够保证项目进度的控制和质量的保障。
数据质量管理中的数据集成技术研究
数据质量管理中的数据集成技术研究引言：在当今信息化时代，数据被广泛应用于各个领域，数据质量管理成为了备受关注的问题。
而数据集成作为数据质量管理的重要环节，它确保了数据的准确性和一致性，对于决策和业务流程的有效运行起到了关键作用。
本文将对数据质量管理中的数据集成技术进行研究，并探讨其应用和挑战。
一、数据集成的定义及作用数据集成是将来自不同数据源、格式和结构的数据进行整合和统一，形成一个一致且高质量的数据集。
数据集成技术的主要目标是消除数据孤岛，提高数据的可用性和决策的准确性。
数据集成不仅仅是简单的数据合并，还需要进行数据清洗、转换、映射等多个步骤，以确保数据的有效性和一致性。
二、数据集成的技术方法1. 手工集成：手工集成是最基本的数据集成方法，通过人工操作实现数据源之间的整合。
这种方法虽然灵活，但效率低下且容易出错，无法应对大规模数据集成的需求。
2. ETL技术：ETL（Extract-Transform-Load）是一种常见的数据集成技术，它将数据从源系统中抽取出来，进行清洗和转换，最后加载到目标系统中。
ETL技术通过可视化的方式组织数据集成流程，提高了集成的效率和准确性。
3. 数据仓库技术：数据仓库是将各个业务系统的数据进行整合、存储和管理的一种集中式的数据存储系统。
通过使用数据仓库技术，可以实现数据的快速查询和多维分析，提高决策的效率和准确性。
4. 企业服务总线（ESB）：ESB是一种支持面向服务的架构（SOA）的集成平台。
通过使用ESB，可以将不同的应用系统通过标准协议进行连接和通信，实现数据的交换和集成。
ESB具有较好的扩展性和可重用性，适用于大规模数据集成的环境。
三、数据集成技术的应用案例1. 银行行业：银行业需要整合来自不同渠道的数据，包括ATM、柜台、网银等，以提供全面的客户信息和身份识别，支持业务的决策和风险管理。
2. 零售业：零售业需要整合来自多个销售渠道的数据，包括线上销售、实体店销售等，以实现库存管理、销售数据分析和精准营销等业务。
信息管理技术
信息管理技术信息管理技术，是指以计算机技术为基础，通过信息化手段对各种信息资源进行有效地获取、处理、存储、传输和应用的一种综合性技术体系和工具方法。
信息管理技术包含丰富的内容，从数据搜集、存储、分析到应用、交流、共享，都是其重点内容。
在现代社会，信息已成为一种重要的生产要素和社会资源，信息管理技术的开展，直接影响到各种组织机构和社会经济活动的发展。
一、信息管理技术的组成信息管理技术包含了以下几个方面：1. 数据管理技术数据是信息管理的基础，数据管理技术包括对数据的采集、存储、处理、查询、统计和分析等方面的技术。
其中，数据库管理系统是最常用的数据管理技术，它是一种可以存储和检索大量数据的软件工具，可以提高数据的存储和检索的效率。
2. 网络技术网络技术是信息管理技术的关键技术之一，包括互联网、局域网、广域网、无线网络等。
网络技术可以将各种信息资源通过网络进行连接，实现有效的信息共享、传递和交互。
3. 数据挖掘技术数据挖掘技术是提取和分析数据中的潜在有用信息的一种技术。
数据挖掘技术可以通过各种算法，对大量数据进行分类、聚类、关联分析和模型建立等操作，挖掘出数据中的规律和潜在的价值。
4. 信息安全技术信息安全技术是保障信息系统和信息资源在存储、传输、处理和使用等方面的安全的一种技术。
信息安全技术包括身份认证、加密、防火墙、漏洞扫描、流量分析等方面的技术。
5. 信息系统集成技术信息系统集成技术是将各种信息系统集成成一个整体的一种技术。
信息系统集成技术可以解决多个信息系统之间的数据不一致和应用冲突等问题，提高信息系统的应用效率。
6. 信息管理平台技术信息管理平台技术是将各种信息资源整合到一个平台上，通过统一的管理和控制，实现信息的快速查询、检索和应用的一种技术。
二、信息管理技术的应用信息管理技术可以应用于各种领域，包括农业、工业、商业、医疗、交通、教育等。
在这些领域中，信息管理技术的应用方式各不相同，但都能提高效率和效益，促进经济和社会发展。
数据库技术中的数据整合与数据集成(一)
数据库技术中的数据整合与数据集成引言：在当今信息时代，数据的数量和种类呈现爆炸式增长，企业和个人都面临着数据管理和利用的挑战。
数据库技术作为一项重要的技术手段，扮演着收集、存储和管理数据的角色。
在数据库技术中，数据整合与数据集成是必不可少的环节，它们为数据的合理利用提供了基础。
本文将从数据库技术角度，探讨数据整合与数据集成的原理、方法和应用。
一、数据整合1. 数据整合的意义数据整合是将来自不同数据源的数据，经过一系列处理和操作，汇集到一个集中的数据源中的过程。
数据整合的主要目的是消除数据冗余，保持数据的一致性。
在数据整合过程中，可以对数据进行清洗、筛选和转化，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据整合的原理数据整合的原理主要包括数据统一模型、数据映射和数据转换。
首先，需要设计一个统一的数据模型来描述整合后的数据结构。
其次，进行数据映射，即将来自不同数据源的数据映射到统一模型中的对应字段。
最后，进行数据转换，将非统一模型的数据转换为统一模型的数据格式。
3. 数据整合的方法数据整合的方法有多种，常用的包括ETL（抽取、转换和加载）、ELT（提取、加载和转换）以及数据虚拟化等。
ETL是一种将数据从源系统抽取到目标系统的方法，通过一系列转换和加载操作，实现数据整合。
ELT则是将数据从源系统加载到目标系统后，在目标系统中进行数据处理和转换。
数据虚拟化是一种通过虚拟化层将数据源进行抽象，实现对不同数据源的透明访问的方法。
二、数据集成1. 数据集成的意义数据集成是将来自不同数据源的数据，根据一定规则和方式进行匹配、融合和组合，形成一个全面和完整的数据集的过程。
数据集成的主要目的是实现数据共享和一体化分析，使得用户可以从一个统一的数据集中获取所需数据，而不需要分别访问不同的数据源。
2. 数据集成的原理数据集成的原理主要包括数据匹配、数据融合和数据组合。
数据匹配是根据数据间的某些属性或规则，将来自不同数据源的数据进行匹配。
信息系统集成与管理
信息系统集成与管理信息系统集成与管理是现代企业发展中至关重要的一个环节。
随着企业规模的不断扩大和业务的日益复杂化，信息系统的集成和管理成为了提高企业效率和竞争力的必然选择。
本文将从信息系统集成的背景与意义、信息系统集成的流程与方法以及信息系统管理方面进行探讨，旨在帮助读者更好地了解和应用信息系统集成与管理的相关知识。
一、信息系统集成的背景与意义随着信息技术的飞速发展，企业的信息系统呈现出多样化、分散化、异构化的特点。
各个部门和业务系统之间存在着大量的信息孤岛，数据的不一致性、信息的不流通成为了制约企业发展的瓶颈。
信息系统集成的本质就是将分散的信息资源整合起来，构建一个统一的、高效的信息系统平台，实现信息的共享、流通和利用。
信息系统集成能够提高企业业务流程的规范化和自动化程度，降低信息系统的开发和维护成本，提高企业的决策能力和竞争力，因此在当今企业发展的背景下，信息系统集成显得尤为重要和迫切。
二、信息系统集成的流程与方法信息系统集成的流程通常包括需求分析与规划、系统设计与开发、系统测试与上线以及系统维护与优化等阶段。
首先，需求分析与规划阶段是信息系统集成的起点，通过对企业业务的深入了解和需求的调研，确定信息系统集成的目标、范围和时间进度，并制定详细的项目计划。
接下来，系统设计与开发阶段是信息系统集成的核心，需要根据需求分析的结果，设计系统的架构和模块，进行数据库设计和编码开发，并进行系统间的接口对接和数据的迁移。
在系统测试与上线阶段，需要进行系统的功能测试、性能测试和安全测试，确保系统能够达到预期的要求，并顺利上线运行。
最后，系统维护与优化阶段是信息系统集成的持续过程，需要对系统进行定期的维护和升级，解决系统运行中的问题，优化系统性能和用户体验。
在信息系统集成的具体方法上，常用的有点对点集成、中间件集成、面向服务的集成和云集成等。
点对点集成是最基本的集成方式，通过直接连接不同的系统或应用程序来实现数据的传输和交换。
财务公司如何协助企业进行财务数据处理和信息整合
财务公司如何协助企业进行财务数据处理和信息整合随着企业规模的不断扩大和业务的日益复杂化，财务数据处理和信息整合成为企业管理中不可忽视的重要环节。
为了更好地协助企业处理财务数据和整合信息，财务公司扮演着重要的角色。
本文将介绍财务公司如何协助企业进行财务数据处理和信息整合，以及相关的工作方式。
一、财务数据处理财务数据处理是企业在日常经营中不可或缺的一部分。
财务公司通过专业的团队和先进的技术手段，提供以下方面的帮助：1. 会计核算：财务公司拥有专业的会计师团队，能够准确记录和核算企业的财务数据，包括资产、负债、收入、费用等方面。
他们能够根据企业的需要，进行准确的账务处理和核算，确保企业的财务数据准确可靠。
2. 税务管理：财务公司了解税法法规，能够帮助企业合规纳税并降低税负。
他们能够及时申报纳税，处理各种税款及时缴纳，并为企业提供税务规划，帮助企业合理减少税务风险。
3. 财务报告：财务公司能够根据企业需要，及时准确地生成各类财务报告，如资产负债表、利润表等。
这些报告能够帮助企业了解自身的财务状况，为决策提供依据。
二、信息整合信息整合是财务数据处理的延伸，也是财务公司为企业提供的重要服务之一。
财务公司通过以下方式帮助企业进行信息整合：1. 集成管理系统：财务公司能够为企业提供一体化的财务管理系统，实现财务数据的集中存储和统一管理。
这样，企业可以更方便地查看和分析财务数据，加强内部控制和决策支持。
2. 数据分析与建议：财务公司不仅能够帮助企业整合财务数据，还能够进行数据分析，并提供具有营销和财务意义的建议。
这样，企业可以更好地了解自身的盈利能力、偿债能力和成本控制等方面的情况，为企业发展提供决策依据。
3. 风险管理：财务公司能够帮助企业对风险进行识别和管理，并提供相应的风险控制方案。
通过对财务数据的整合和分析，财务公司能够及时发现企业存在的潜在风险并提出预警，为企业减少风险带来的损失。
三、工作方式财务公司协助企业进行财务数据处理和信息整合的工作方式多种多样，常见的包括以下几种：1. 外包服务：财务公司将企业的财务处理和信息整合工作完全外包，由专业的团队负责处理。
企业管理信息系统中的数据集成与一致性保证方法
企业管理信息系统中的数据集成与一致性保证方法随着企业信息化的快速发展，企业管理信息系统（Enterprise Resource Planning, ERP）成为了管理者高效决策和业务流程优化的利器。
然而，由于企业信息系统通常涉及多个模块和多个部门，数据的集成与一致性成为了一个重要的挑战。
在本文中，我们将探讨企业管理信息系统中数据集成与一致性的保证方法，并提供一些解决方案。
首先，为了保证企业管理信息系统中数据的集成，一个重要的步骤是制定统一的数据标准。
企业中的各个部门和模块通常会产生各自的数据，这些数据可能以不同的格式、结构和命名方式存在。
为了实现数据集成，需要将这些数据标准化，使其具有相同的格式、结构和命名规范。
通过制定统一的数据标准，可以实现数据的互操作性，从而方便数据的集成和共享。
其次，在数据集成的过程中，需要进行数据的清洗和转换。
企业内部的数据通常具有各种格式和质量问题，如数据缺失、冗余、不一致等。
为了确保数据的一致性，需要对数据进行清洗和转换。
数据清洗包括去除重复数据、填充缺失数据、纠正错误数据等操作，以确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要对数据进行转换，将不同系统中的数据转化为统一的格式和结构，以便进行集成和分析。
另外，数据集成还需要建立适当的数据接口和数据集成平台。
数据接口用于不同系统之间的数据传输和交换，它提供了一种统一的数据传输格式和通信方式，以便实现数据的集成。
数据集成平台则是一个集中管理和控制数据集成的系统，它提供了对数据集成过程的监控、管理和配置。
通过建立适当的数据接口和数据集成平台，可以简化数据集成的过程，提高数据的一致性和可靠性。
此外，数据集成还需要进行数据同步和数据验证。
数据同步是指在不同系统之间实现数据的实时更新和同步，确保数据的一致性。
数据同步可以通过定时任务、事件驱动等方式实现，确保数据的及时性和准确性。
而数据验证则是对数据的一致性和完整性进行检查和验证，以确保数据的质量。
企业管理与信息技术的整合
企业管理与信息技术的整合近年来，随着信息技术的快速发展和普及，企业管理面临了前所未有的挑战和机遇。
信息技术在企业管理中扮演着重要的角色，它可以帮助企业提高效率、降低成本、优化资源配置，提供更好的服务和产品。
企业管理与信息技术的整合成为了当代企业赢得竞争的关键所在。
本文将从不同角度探讨企业管理与信息技术的整合，分析其对企业的意义和影响。
一、信息技术对企业管理的影响1. 提高效率信息技术可以帮助企业实现业务流程的自动化和高效化。
通过应用管理信息系统，企业可以实现信息的快速传递和共享，减少纸质文档的流转和存储，提高工作效率。
例如，企业可以利用ERP系统对供应链进行管理，实现从采购到销售的无缝对接，降低库存成本和物流成本。
另外，信息技术还可以通过自动化的数据分析和报表生成，减少人工操作和错误，提高决策的准确性和速度。
2. 优化资源配置信息技术可以帮助企业更好地管理和利用资源。
通过信息系统的支持，企业可以实现对各类资源的全面掌握和合理调配，避免资源的浪费和低效使用。
例如，企业可以通过信息系统实现对人力资源的优化管理，及时了解员工的技能和能力，进行合理的岗位安排和培训。
另外，企业还可以利用信息技术对生产设备、原材料和库存进行监控和调配，实现生产过程的精细管理和资源的最大化利用。
3. 提供更好的服务和产品信息技术可以帮助企业更好地了解和满足客户的需求，提供更好的服务和产品。
通过与客户进行电子商务和社交媒体的互动，企业可以及时了解客户的意见和反馈，调整产品和服务的策略。
另外，信息技术还可以帮助企业进行客户关系管理，实现对客户信息和需求的细分和个性化服务。
通过信息技术的支持，企业可以更好地管理和提供售后服务，增强客户的满意度和忠诚度。
二、企业管理与信息技术的融合难题虽然信息技术对企业管理的影响和作用已经得到了广泛认可，但是企业管理与信息技术的融合并不是一件容易的事情。
在实际操作中，往往有以下几个难题需要克服。
1. 人员培训和素质提升企业管理与信息技术的融合需要员工具备一定的信息技术基础和应用能力。
数据采集及信息集成系统设计与应用
数据采集及信息集成系统设计与应用【摘要】本文探讨了数据采集及信息集成系统设计与应用的重要性及其在现代信息化时代的作用。
首先介绍了数据采集系统设计与应用的关键技术和方法，并探讨了信息集成系统设计与应用的实践应用。
随后分析了数据采集与信息集成的关系，强调了数据质量管理和系统性能优化在系统设计中的重要性。
结合实际案例，总结了数据采集及信息集成系统设计与应用对于提高数据质量、降低信息孤岛的重要性。
未来研究方向包括深入研究数据质量管理技术、优化系统性能以及探索更加智能化的数据采集和信息集成系统。
通过本文的阐述，读者可以更加深入了解数据采集及信息集成系统设计与应用的重要性，并为未来研究提供参考方向。
【关键词】数据采集、信息集成、系统设计、应用、数据质量、管理、性能优化、重要性、未来研究、总结。
1. 引言1.1 研究背景数据采集及信息集成系统设计与应用是当前信息技术领域的热点研究方向。
随着信息化建设的深入发展，各类组织和机构都面临着海量数据的处理和管理问题。
在传统的信息系统中，数据常常分散存储在不同的数据库中，而这些数据之间又存在着不同的格式和结构。
为了更有效地利用这些数据，并实现数据的共享和集成，数据采集及信息集成系统的设计与应用变得尤为重要。
在传统的数据处理过程中，数据采集是信息系统中的第一步，负责从各种数据源中收集数据，并将其存储在统一的数据仓库中。
数据采集系统的设计与应用可以帮助组织更好地管理和利用数据资源，提高数据的可靠性和准确性。
信息集成系统则负责将不同数据源中的信息集成起来，实现数据的整合和统一。
通过信息集成系统的设计与应用，可以实现不同数据源之间的互联互通，为决策提供更加全面和准确的数据支持。
对数据采集及信息集成系统的设计与应用进行深入研究，不仅可以提高数据的质量和可靠性，也能够提升信息系统的整体性能和效率。
本文将对数据采集及信息集成系统的设计原理和应用方法进行详细探讨，并探讨数据采集与信息集成之间的关系，以及数据质量管理和系统性能优化等方面的内容，旨在为相关领域的研究和应用提供一些有益的参考。
集成化信息系统
集成化信息系统的应用场景
医疗保健业：在医疗保健业中，IIS可以整合病人信息管理、医疗影像管理、药品管理等各个环节的数
1 据和信息，提供全面的医疗保健服务和管理功能
教育行业：在教育行业中，IIS可以整合学生信息管理、课程管理、教学资源管理等各个环节的数据和
云计算的普及：云计算技术的普及将使得集成化信息系统更加灵活和可扩展，可以实 现快速部署和动态调整
大数据技术的应用：大数据技术的应用将使得集成化信息系统能够处理更多的数据和 信息，提供更全面的数据分析和洞察能力
人工智能的融合：人工智能的融合将使得集成化信息系统更加智能和自主，可以实现 自动化决策和预测
2 信息，提供全面的教育管理和服务功能
3
政府机构：在政府机构中，IIS可以整合政务管理、公共安全、城市管理等各个方面的数据和信息，提 供全面的政府管理和服务功能
4
媒体行业：在媒体行业中，IIS可以整合内容管理、广告管理、媒体资产管理等各个环节的数据和信息， 提供全面的媒体管理和服务功能
5
交通物流行业：在交通物流行业中，IIS可以整合运输管理、物流配送、仓储管理等各个环节的数据和 信息，提供全面的交通物流管理和服务功能
Part 3
集成化信息系统 的优势
集成化信息系统的优势
集成化信息系统具有以下优势
提高数据质量和一致性：通过将各种不同的数据源进行整合，IIS可以确保数据的准确 性和一致性，从而提高决策的准确性和可靠性 提高效率和生产力：IIS可以提供一站式的操作环境，使得用户可以更加方便地访问和 使用各种数据和应用程序，从而提高工作效率和生产力 增强跨部门协作：IIS可以打破部门之间的信息壁垒，促进部门之间的信息共享和交流 ，从而增强跨部门协作和团队合作 降低成本和资源浪费：通过整合各种资源，IIS可以降低企业在信息化建设方面的成本 和资源浪费，提高企业的经济效益 提高企业的竞争力和创新能力：IIS可以为企业提供全面的数据支持和服务，从而提高 企业的竞争力和创新能力
数据集成与数据治理在软件开发中的应用
数据集成与数据治理在软件开发中的应用随着企业信息化的不断深入，数据集成和数据治理在软件开发中的应用越来越广泛，成为了企业应对数据管理方面的一些困境的关键解决方案。
在本文中，我们将深入探讨数据集成和数据治理在软件开发中的重要性与应用。
一、数据集成在软件开发中的应用随着软件开发中使用不同的开发工具和语言，以及对于数据的不同需求，来自不同数据源的数据与软件需要进行集成。
数据集成是将信息从不同的应用程序和系统中收集到一个单一的、统一的视图中的过程。
这意味着，随着企业的发展过程中，越来越多的数据来源需要覆盖到企业的信息化系统中。
数据集成可以帮助解决以下问题：1. 数据集成可以消除数据孤岛大多数企业在信息化的进程中，由于自身组织架构、管理流程和技术限制等原因，形成了一些数据管理上的孤立状况。
这些数据孤岛分布在各个部门，跨越各种不同类型的数据库，这些孤岛往往会形成影响数据协同、质量一致性等问题。
数据集成可以将所有独立的数据集成为一个统一的视图，使得企业可以快速地查看并获取所需数据，为企业的决策和业务流程提供强大支持。
2. 数据集成可以降低数据管理的成本一般来说，企业需要在周围环境中寻找到数据所需要从不同系统中收集和处理的数据。
数据集成可以通过明确和简化数据管理的过程来降低公司的成本。
数据集成可以实现自动化和即时性的数据更新，从而减少数据管理的需要，使得数据处理和管理的过程更加简化。
二、数据治理在软件开发中的应用数据治理是一种管理数据集合、过程和系统的过程。
这种过程主要由企业的数据管理组织和 IT 部门进行管理。
数据治理可以帮助企业加强数据集成、提高数据质量，从而为企业提供更多的价值。
数据治理的应用体现在以下方面：1. 数据质量的保障对于企业来说，保证数据质量是数据治理的核心之一。
数据质量的提高可以让企业更准确地获取数据相关的信息和业务需求。
数据治理可以帮助企业监控数据质量，确保数据准确、可靠、一致、完整、及时，从而避免误判、误导和组织内部的缺乏数据治理的影响。
信息系统发展的阶段论
• 硬件上，由于对海量数据库的要求和不间断运行的要求， 对大型稳定高端服务器的需求是十分巨大的。 • 软件上，团队开发方式和系统集成的职位对开发人员的要 求非常高，可选择的技术也非常多：C#.NET和JAVA以其 功能强大，体系结构好，赢得了主流的位置，XML语言和 WebService技术也因为能够跨平台和跨系统交流信息， 易于将异构系统整合，而站在了潮流的前端。
诺兰模型对信息化建设的指导意义
1、诺兰模型总结了发达国家信息系统发展的
经验和规律，一般认为诺兰模型中的各个阶段是不 可以跳跃的。 2、无论在确定开发信息系统的策略，或者在 制定信息系统规划的时候，都应该首先明确本单位
处于哪一个生长阶段，根据这个阶段的特征指导信
息系统的建设。
成熟
• 到了这一阶段，信息系统已经可以满足企业各个层次的需 求，从简单的事务处理到支持高效管理的决策。企业真正 把IT同管理过程结合起来，将组织内部、外部的资源充分 整合和利用，从而提升了企业的竞争力和发展潜力。
预算 费用
信息 时代 计算机 时代
初装
蔓延
控制
集成
数据管理
成熟
1）初装：企业购买计算机用于管理部门。特点：数量少、未联网、无系统 2）蔓延：管理部门大量使用计算机。特点：数量多、小范围联网、无系统 3）控制：管理部门有意识规划全单位联网的计算机网络，并引入专项信息 管理系统 4）集成：企业整体有规划的建设全方位的整体信息系统，来辅助全企业提 高管理效率 5）数据管理：针对数据进行协调一致和深入使用，提高信息使用效率 6）成熟：满足组织各个管理层次的需要，实现真正的信息资源管理
• 企业在寻求对计算机的控制，对信息系统建设进行统筹规划。
• 在硬件上，将全部机器统一组建内部局域网，加强信息的共享整体性， 并协调管理。“组网专家”“网络管理员”的职业火热程度简直不亚 于追逐一颗明星，而“整机销售商”的日子就不那么好过了 • 在软件上，引入数据库技术和专项信息系统，以较少的投入对企业的 核心业务进行管理，如财务、人事、生产等小型MIS。 很多软件作坊 较早的看到了这一点，采用VB、VC、PB、BCB、Delphi等开发C/S 模式的专项MIS系统，满足企业基本雷同的业务需求，并成长为较大 的软件企业。“用友”“金蝶”就是在这一阶段发展起来的。开发团 队性也是导致“软件英雄”逐渐没落的原因。
信息集成工作概述
信息集成工作概述信息集成是指将来自不同数据源、不同系统的数据进行整合和统一展现的过程。
信息集成工作是在不同数据环境之间进行数据整合，提供统一的数据视图，并支持数据分析和应用的过程。
信息集成工作的概述可以涉及以下几个方面：信息集成工作的意义和作用。
信息集成是企业数据管理的重要环节，它能够帮助企业将分散在各个系统和数据源中的数据进行整合，提供一致、准确、完整的数据视图，为企业决策提供支持。
通过信息集成，企业可以更好地利用数据资源，提高数据的可靠性和价值，实现数据驱动的经营管理。
信息集成工作的基本流程和方法。
信息集成的基本流程包括数据抽取、清洗、转换、加载等环节。
数据抽取是指从不同的数据源中提取数据，清洗是指对数据进行去重、校验等操作，转换是指将不同数据源的数据进行格式转换和映射，加载是指将处理后的数据加载到目标系统中。
信息集成工作可以采用ETL工具、数据集成平台等技术手段进行实现，也可以结合数据湖、数据仓库等架构进行数据集成。
信息集成工作的挑战和解决方案。
信息集成工作面临着数据质量、数据安全、数据一致性等方面的挑战，解决这些挑战需要采用数据质量管理、数据安全技术、一致性检验等手段。
随着企业信息化水平的提高和数据规模的增大，信息集成工作也需要更好地支持大数据、云计算、物联网等新技术和新场景，这就需要信息集成工作不断创新和提高。
信息集成工作的发展趋势。
随着数据的多样化和复杂化，信息集成工作将向着数据智能化、自动化方向发展，更加注重数据的价值挖掘和利用。
信息集成工作也将紧密结合企业的业务需求，为企业运营和管理提供更加精准的数据支持。
信息集成工作具有重要的意义和作用，需要采用合适的流程和方法进行实施，也需要关注其面临的挑战和未来的发展趋势。
只有不断完善信息集成工作，企业才能更好地利用数据资源，实现可持续发展。
数据集成系统和数据集成方法
数据集成系统和数据集成方法一、数据集成系统概述数据集成系统是指将来自不同数据源的数据进行整合和统一管理的系统。
它的主要功能是将分散的、异构的数据源集成到一个统一的数据仓库中，以便用户可以方便地进行数据查询、分析和决策。
数据集成系统的设计和实施需要考虑数据的一致性、完整性、准确性和安全性。
二、数据集成系统的组成部分1. 数据源：数据集成系统需要从多个数据源中获取数据，数据源可以包括关系型数据库、文件系统、Web服务等。
2. 数据集成引擎：数据集成引擎是数据集成系统的核心组件，它负责从不同的数据源中抽取数据，并进行数据清洗、转换和加载。
3. 数据仓库：数据仓库是集成系统中存储数据的核心组件，它可以存储结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，元数据管理负责对数据进行描述和管理，包括数据源的连接信息、数据的结构和语义等。
5. 安全管理：数据集成系统需要确保数据的安全性，包括对数据的访问控制、数据传输的加密和数据备份与恢复等。
三、数据集成方法1. 批量导入：批量导入是一种常见的数据集成方法，它通过将数据从源系统导出为文件，然后再将文件导入到目标系统中。
这种方法适用于数据量较大、更新频率较低的情况。
2. 数据同步：数据同步是指将源系统的数据实时或近实时地同步到目标系统中。
这种方法适用于数据量较小、更新频率较高的情况。
数据同步可以通过数据库的触发器、消息队列等技术实现。
3. 数据集成工具：数据集成工具是一种可视化的工具，可以帮助用户快速构建数据集成流程。
用户只需要通过拖拽和配置的方式，就可以将不同的数据源集成到一起。
常见的数据集成工具有Informatica PowerCenter、IBM DataStage等。
四、数据集成系统的优势1. 数据一致性：数据集成系统可以将来自不同数据源的数据进行整合，保证数据的一致性和准确性。
2. 数据可靠性：数据集成系统可以对数据进行清洗和转换，提高数据的质量和可靠性。
多源数据管理与融合技术
多源数据管理与融合技术随着信息化时代的到来，各行业的数据量都在不断增加，数据来源也变得越来越多样化。
这时候就需要一种能够进行多源数据管理与融合的技术，以提高数据的价值和利用率。
一、多源数据管理技术多源数据管理是指对来自不同来源的数据进行统一的管理和处理。
在实际应用中，我们可能会面临来自不同数据源的数据冲突、重复等问题，而多源数据管理技术能够帮助我们解决这些问题。
其中，数据集成是多源数据管理中最主要的内容之一。
数据集成可以将来自不同数据源的数据进行合并，使之变得更加完整、准确。
同时，数据集成还能够对数据进行清洗、转换、透视等操作，以便后续的分析和应用。
另外，多源数据管理还需要考虑数据安全和隐私保护。
因为数据源和数据格式的多样性，数据的脆弱性也会增加。
因此，在多源数据管理中，我们需要采取一些安全策略，来保护数据的安全性和隐私性。
二、多源数据融合技术多源数据融合是将来自不同数据源的数据进行合并，得到更综合、更完整的数据。
在多源数据融合过程中，我们需要考虑数据的一致性和可信度。
数据的一致性是指来自不同数据源的数据在语义上的一致，即它们描述同一概念。
而数据的可信度则与数据来源、采集方式、数据处理过程等相关。
数据的可信度越高，我们在后续的分析和应用中才越能够放心使用。
在多源数据融合中，我们通常会采用数据挖掘和机器学习等技术。
这些技术能够自动识别数据的规律和模式，从而更准确和更高效地进行数据融合。
三、多源数据管理与融合的应用多源数据管理与融合技术的应用是非常广泛的。
以下是一些典型应用的介绍。
1、医疗健康领域在医疗健康领域，多源数据管理与融合技术能够帮助我们实现病历数据的整合和分析。
这对于疾病的预防、治疗和康复等方面都有着重要的作用。
2、智能交通领域在智能交通领域，多源数据管理与融合技术能够帮助我们实现城市交通数据的整合和分析。
这对于交通拥堵预测、路况优化、公共交通调度等方面都有着重要的作用。
3、金融领域在金融领域，多源数据管理与融合技术能够帮助我们实现金融数据的整合和分析。
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从数据管理到信息集成: 自然的演变By 佚名2005-09-06Mary Roth, DBTI for e-Business, IBM 硅谷实验室Dan Wolfson, DBTI for e-Business, IBM 硅谷实验室2002 年 7 月现今企业所面临的难题是管理因特网和电子商务所造成的数据量和多样性的爆炸。
原本存在于 DBMS、内容管理系统、中间层高速缓存和数据仓库之间的界限正日益变得模糊，而迫切需要提供所有这些服务的统一视图的平台。
我们提出了一种平台，它扩展了最新的联邦数据库体系结构，支持关系和 XML 作为主要数据模型，并紧密地了内容管理服务、工作流、消息传递、分析和其它企业应用程序服务。
简介最近几年因特网和电子商务的迅猛发展引发了第二次“信息爆炸”。
业界分析家预计：未来三年中生成的数据会比所有已记录的历史信息还要多 [INFO]。
企业业务应用程序可以用以下两种方法之一来应对信息过载：被这些数据的庞大数量和多样性压垮，或者利用这些信息，并将其转换成可以用来在商业领域赢得竞争优势的有价值的资产。
因为采用基于因特网的商业交易模型的速度大大超过了用来处理“信息爆炸”的工具和技术的开发速度，所以许多企业发现自己在无意中使用着从前的方法。
大量开发资源浪费在“快捷但不恰当的方式获得的”（quick and dirty）集成解决方案上，这些解决方案粗制滥造地将不同的数据管理系统（数据库、内容管理系统和企业应用程序系统）组合起来，并将数据从一种格式转换成另一种格式（结构化格式、XML 和字节流）。
当应用程序面临可伸缩性和可用性问题时，收入就会减少。
新的商机会被轻易地忽略，因为进行商业决策所需的关键性有用信息被所生成的大量数据“淹没”了。
在本文中，我们提出了利用“信息爆炸”的技术平台和多种工具，并提供了一个端对端的解决方案，用来透明地管理当今商业领域中庞杂的数据。
我们将这种技术称为信息集成（information integration）。
IBM 提供了数据管理产品系列，这些产品支持使用系统的方法来解决企业如今所面临的信息集成难题。
信息集成技术预览中展示了其中许多产品和技术。
该平台的基础是一个一流的数据库体系结构，该体系结构无缝地提供关系数据和本机 XML 作为一流的数据模型。
基于以下三个重要原因，我们相信数据库技术为信息集成平台提供了最坚固的基础：●首先，事实证明，DBMS 在过去 30 多年中，在管理传统业务应用程序中出现的“信息爆炸”方面取得了巨大成功。
DBMS 能够很自然地处理与健壮的数据管理相关联的存储、检索、转换、可伸缩性、可靠性和可用性等方面的难题。
●其次，数据库业界显示出它可以迅速适应过去 6 年中的电子商务应用程序引入的数据和访问模式的多样性。
例如，大多数企业强度的 DBMS 都有内置的对象-关系支持、XML 功能和对外部数据源的联邦访问的支持。
●第三，现在全球范围内都对 DBMS 技术进行了大量投资，包括数据库、支持工具、应用程序开发环境和熟练的管理员和开发人员。
在所有级别上都利用并增强了 DBMS 体系结构的平台是提供健壮的端对端信息集成的最佳场合。
本文的组织结构如下：●简要回顾 DBMS 体系结构的演变。
●提供一个实际的方案，它说明了信息集成问题的范围并概述了对技术平台的需求。
●正式地讨论对技术平台的需求。
●提供了一个满足这些需求的信息集成平台的模型，并提供了对于集成问题的端对端解决方案，作为 DBMS 体系结构的下一个发展步骤。
DBMS 技术的演变图 1表示了关系数据库技术的演变。
关系数据库是在存储、操作和管理大量数据的完整性的需求下应运而生的。
在 20 世纪 60 年代，网络和分层系统（如 [CODASYL]和 IMS TM）是用于自动化银行业务、记帐和订单处理系统的一流技术，这些系统是由于商业大型计算机的引入才启用的。
虽然这些系统为早期系统提供了良好的基础，但它们的基本体系结构将数据的物理操作与逻辑操作混合在一起。
当数据的物理位置改变时（譬如从磁盘的一个区域移到另一个区域），也必须更新应用程序，以引用新的位置。
1970 年，Codd 的一篇革命性论文 [CODD]及其商业实现改变了一切。
Codd 的关系模型引入了数据独立性的概念，它将数据的物理表示与在应用程序中的逻辑表示分开。
数据从磁盘的一部分移到另一部分或以不同格式存储，都不会导致重写应用程序。
应用程序开发人员从单调的数据操作物理细节中解放出来，因而可以将注意力转移到特定应用程序上下文中数据的逻辑操作上。
关系模型不仅减轻了应用程序开发人员的负担，而且在数据管理业界造成了堪称楷模的转变。
检索什么数据和如何检索数据的分离提供了一种体系结构，新数据库的供应商可以使用这种体系结构来对其产品进行改进和创新。
[SQL]成为描述应该检索什么数据的标准语言。
新的存储模式、访问策略和建立索引的算法得以开发，以加速数据在磁盘上的存储和检索，并发性控制、日志记录和恢复机制方面的发展进一步保证了数据完整性 [GRAY]、 [LIND]和 [ARIES]。
基于成本的优化技术 [OPT]完成了数据库从作为抽象数据管理层到成为高性能的、大容量查询处理引擎的转变。
随着公司的全球化，以及公司的数据迅速地分布于其国内和国外的办公室，DBMS 技术的界限再次受到了考验。
诸如[R*]和 [TANDEM]之类的分布式系统表明：可以轻松地利用基本 DBMS 体系结构来管理大量的分布式数据。
分布式数据导致新的并行查询处理技术的出现 [PARA]，它说明了 DBMS 作为高性能的、大容量查询处理引擎的可伸缩性。
图 1. DBMS 体系结构的演变在用分布式和并行算法扩展 DBMS 时获得的经验还引起了可扩展性方面的发展，由此，即插即用组件改变了单一的DBMS 体系结构 [STARBURST]。
这样的体系结构使得在出现新的业务需求时，可以轻松地引入新的抽象数据类型、访问策略和建立索引的方案。
稍后，数据库供应商将这些吸引人的技术向顾客推广，相关的产品有 Oracle 数据部件（Oracle data cartridge）、 Informix® DataBlades®和 DB2® Extender TM。
在整个 20 世纪 80 年代，数据库市场已经成熟，各公司试图基于一家数据库供应商来进行标准化。
但是，做生意的实际情况通常使此类战略变得不切实际。
从独立部门的购买决策到合并和收购，在一个 IT 部门中存在多种数据库产品和其它管理系统的方案屡见不鲜。
企业寻找一种方法来降低与此类异构环境相关的管理和开发成本，数据库业界则以联邦作为响应。
联邦数据库 [FED]提供了用来透明地访问异构的、分布式数据源的功能强大而又灵活的方法。
现在我们处于一个由因特网支持并由电子商务的剧增所推动的革命性的新时期。
在过去的六年中，Java TM和 XML 已经成为可移植代码和可移植数据的实现手段。
为了适应变化，数据库供应商已经能够利用数据库可扩展性和抽象数据类型方面先前的发展成果来快速提供对象关系数据模型 [OR]、将关系数据作为 XML 文档存储和检索的机制 [XTABLES]和SQL 的 XML 扩展 [SQLX]。
由于开发和部署复杂的基于因特网的应用程序得到了简化，从而显著地加速了使业务过程自动化的步伐。
本文的前提是：现今企业所面临的难题是信息集成。
企业应用程序不仅需要和数据库交互，还需要和关系数据库并行发展的内容管理系统、数据仓库、工作流系统以及其它企业应用程序交互。
在下一节中，我们用一个从实际问题中抽取的方案说明了信息集成的挑战。
方案为了满足其高端客户的需求并管理大量帐户，一家金融服务公司打算开发一个系统，以便尽可能快地使管理、添加和分发研究信息的过程自动化。
该公司订阅了几种用研究信息标记语言（Research Information Markup Language，RIXML）格式发送数据的商业研究刊物，RIXML 是一种将投资研究与描述报告元数据标准格式结合起来的 XML 词汇表[RIXML]。
报告可能会通过各种机制传递，譬如实时消息馈送、电子邮件分发列表、Web 下载和 CD ROM。
图 2. 金融服务方案图 2 显示了这些研究信息是如何在该公司流转的。
1. 当接收研究报告时，以它的本机 XML 格式归档。
2. 接下来，将诸如公司名称、股票价格、收入估算等重要的元数据从文档中抽取出来，并存储到关系表中，以使它可用于实时和深入分析。
3. 举个实时分析的例子，关系表更新可能引起触发数据库触发器来检测和建议买／卖／持有价位方面的变化，这些变化被迅速发送给股东、证券受托人和经纪人。
即时性对于这些接收者而言至关重要，因此这些信息立刻在多处得到复制。
触发器也启动了对关键客户的电子邮件通知。
4. 举个深入分析的例子，更彻底地分析原始文档及其被抽取的元数据，寻找诸如“合并（merge）”、“收购（acquisition）”或“破产（bankruptcy）”之类的关键字，以对内容进行分类和汇总。
然后将汇总过的信息与该公司的市场调查部和投资银行业务部可用的历史信息合并起来。
5. 这些部门将总结过的信息与存储在电子表格和其它文档中的信息合并起来，以执行趋势预测，并识别合并和收购机会。
需求要用当前的技术构建金融服务集成系统，该公司必须将许多原本并不能很好地彼此共存的管理系统和应用程序拼凑到一起。
DBMS、内容管理系统、数据挖掘包和工作流系统都可以购买，但该公司必须自行开发集成软件以集成它们。
数据库管理系统可以处理结构化数据，但 XML 资源库是目前刚刚才面市的。
每当增加了新的数据源或信息必须流转到新的目标时，就必须扩展客户自制的解决方案。
上述的金融服务示例以及类似的其它示例表明：原本存在于 DBMS、内容管理系统、中间层高速缓存和数据仓库之间的界限正日益变得模糊，而迫切需要提供所有这些服务的统一视图的平台。
我们相信，一个健壮的信息集成平台必须满足下列需求：●无缝集成来自多个异构数据源的结构化、半结构化和非结构化数据。
数据源包括诸如数据库、文件系统、实时数据馈送和图象及文档资源库之类的数据存储系统，以及与垂直应用程序（如 SAP 或 Calypso）紧密集成的数据。
必须很好地支持标准元数据交换、模式映射和无模式处理，并且支持标准数据交换格式。
集成平台必须支持合并（从多个数据源收集数据，并存储到中央资源库）和联邦（多个自主源的数据作为搜索的一部分来访问，但数据本身并不移动到平台上）。
正如金融服务示例所示，平台还必须提供透明转换支持，以支持多个应用程序重用数据。
●对存储、交换和转换 XML 数据的健壮支持。
对于许多企业信息集成问题而言，关系数据模型太过严格，以致无法用它来有效地表示半结构化和非结构化数据。