异构数据融合技术研究

异构数据融合技术研究
在我们日常的生活中，数据无处不在，随着信息技术的快速发展，数据的种类
和数量也在迅速增加。

不同类型的数据存储格式不同，也可能有不同的语义，它们之间的相互关联也极其复杂。

为了更好地利用数据，提高数据的价值，需要对异构数据进行融合。

本文将深入讨论异构数据融合技术的研究。

一、异构数据概念
异构数据是指在不同数据源中的、具有不同格式、结构、语义、类型和存储机
制的数据。

异构数据本质上是多样性的体现。

它可能来自不同的领域或部门，如
政府、金融、医疗、教育、企业等，也可能来自不同的地理位置。

由于异构数据具有不同的形式、结构和语义特性，因此要在数据融合中实现数据的有效共享，需要克服其固有的异构性。

二、异构数据融合的重要性
当数据来源不同、类型复杂、结构差异大，如何将这些数据进行有机的融合，
促进大数据之间的交互和共享，变得尤为重要。

异构数据融合可以到达以下目的：
1. 数据互操作性的实现，实现不同地方收集的数据进行有效的共享，与此同时
还能够促进数据的互相补充，提高数据的综合价值和可利用性。

2. 更好的信息挖掘。

融合数据后，进行挖掘分析，可发现数据之间的关联性，
从而更加准确地认知到数据集中的潜在价值。

3. 更好的分析决策。

综合数据融合后，业务人员能够更加准确地了解业务数据，从而能够在数据中发现蕴含的更深层次的信息，准确的进行分析，最后为业务决策做出更加精细的分析。

三、异构数据融合技术标准和方法
在异构数据融合技术上，最终要解决的问题是如何弥补数据异构性巨大的特点。

目前，基于协议的数据集成方法已经可以很好地解决一部分Multidatabase中数据
不同的情况和绑定的问题，但对于数据语义差异，其处理能力仍是较弱，基于数据语义的数据融合技术显得尤为关键。

异构数据融合技术可以分为三个阶段：
1. 数据规范化
数据规范化是将不同类型或格式的数据统一为特定格式，以实现数据结构的一
致性、映射性和交互性，使数据能够更加容易地被集成。

数据规范化可以分为物理规范化和逻辑规范化两个方面。

物理规范化主要是针对数据之间因格式不同而导致的障碍和矛盾的情况。

逻辑规范化则是主要针对数据的概念和语义的规范化。

2. 数据匹配
数据匹配是将不同源数据中的相关信息进行关联，找出数据集中具有相同业务
含义的数据，实现元数据之间的匹配。

数据匹配是异构数据融合的核心步骤。

3. 数据重构
数据重构包括了以数据匹配的基础上，将异构数据中的数据进行整合构建起统
一的信息体系，使得数据之间能够相互关联，并支持复杂的查询操作，从而为后续的应用提供多维化的数据支持。

四、总结
通过本文对异构数据融合技术的研究，可以看出异构数据应用越来越广泛，其
融合技术也在不断提升。

对于如何更好地解决数据铺柿子等问题，提高数据的利用价值，实现跨数据源的数据融合集成，还需要进一步的研究和技术创新。

随着信息技术所带来的差异化、个性化、泛在化等趋势的增强，异构数据融合将会成为新一代信息科技的重要支撑，也是IT领域未来的发展方向之一。