数据迁移与整理
数据迁移方案
数据迁移方案标题：数据迁移方案引言概述：数据迁移是将数据从一个系统或者存储设备转移到另一个系统或者存储设备的过程。
在当今数字化时代，数据迁移变得越来越重要，因为组织需要在不同平台之间共享数据，或者在进行系统更新或者迁移时保持数据的完整性和一致性。
因此，制定一个有效的数据迁移方案对于组织来说至关重要。
一、数据迁移前的准备工作1.1 确定数据迁移的目的和范围在进行数据迁移之前，组织需要明确数据迁移的目的和范围。
确定需要迁移的数据类型、数量以及迁移的时间表是非常关键的。
1.2 评估数据的质量和完整性在进行数据迁移之前，组织需要评估数据的质量和完整性。
确保数据的准确性和完整性是数据迁移成功的关键因素。
1.3 确定数据迁移的方法和工具根据数据的特点和迁移的需求，组织需要选择合适的数据迁移方法和工具。
例如，可以使用ETL工具（抽取、转换、加载）来进行数据迁移，也可以使用API 或者其他集成工具来实现数据迁移。
二、数据迁移过程中的注意事项2.1 确保数据安全和隐私在进行数据迁移过程中，组织需要确保数据的安全和隐私。
采取加密、身份验证和访问控制等措施来保护数据的安全是非常重要的。
2.2 进行数据验证和测试在数据迁移完成后，组织需要进行数据验证和测试，以确保数据的准确性和完整性。
可以通过比对源数据和目标数据来验证数据的一致性。
2.3 制定数据迁移计划和监控进度在进行数据迁移过程中，组织需要制定详细的数据迁移计划，并监控数据迁移的进度。
及时发现和解决数据迁移过程中的问题是确保数据迁移成功的关键。
三、数据迁移后的数据清理和整理3.1 清理旧数据和无用数据在数据迁移完成后，组织需要清理旧数据和无用数据。
及时清理无用数据可以减少存储空间的占用，并提高数据管理的效率。
3.2 整理数据结构和命名规范在数据迁移后，组织需要对数据结构和命名规范进行整理和调整。
确保数据的结构清晰和命名规范有助于提高数据的可读性和管理效率。
3.3 建立数据备份和恢复机制在数据迁移完成后，组织需要建立数据备份和恢复机制，以应对意外数据丢失或者损坏的情况。
档案迁移与整理报告
档案迁移与整理报告1. 引言档案是组织或个人在工作和活动过程中产生的重要信息载体，对于保护历史记忆、维护合法权益以及推动社会进步具有重要作用。
为了更好地管理与利用这些档案，档案迁移与整理工作变得至关重要。
本报告旨在提供一份关于档案迁移与整理工作的详细报告。
2. 档案迁移2.1 迁移背景档案迁移是指将存储在旧的档案库或设施中的档案转移至新的库房或设施的过程。
本次迁移工作是由于旧库房已经无法满足档案存储的需求和要求，故而必须进行迁移。
2.2 迁移步骤（1）评估与策划：先对现有档案进行评估，确定迁移的规模和时间节点，并制定详细的迁移计划。
（2）准备工作：清理档案，整理归类，并为每个档案编号，做好标识。
（3）迁移过程：根据迁移计划，将所有档案有序地、按照一定规则转移至新库房。
（4）验收与入库：对迁移后的档案进行验收，确保所有档案安全抵达新库房，并按照标准的要求进行入库。
3. 档案整理3.1 整理原因档案整理是对档案资料进行筛选、分类和整理工作，目的是为了有效提高档案的管理与利用效率，减少存储空间的开支，并保证档案材料的完整性和可读性。
3.2 整理方法（1）筛选与清理：对档案材料进行筛选，清理掉与目标无关的文件，避免堆积无效档案。
（2）分类与归档：根据档案的性质、用途、年代等因素，对档案进行分类与归档，并建立相应的档案分类系统。
（3）编目与索引：对每个档案进行编目，并建立索引系统，以便用户能够快速定位到所需档案。
（4）数字化处理：对部分档案进行数字化处理，以便于远程访问和长期保存。
4. 档案保护4.1 物理保护措施（1）环境控制：保持适宜的温度、湿度和光线条件，避免档案受到损害。
（2）纸张处理：对易受损纸质档案采取酸性纸张处理，确保其长期保存。
4.2 数字保护措施（1）数据备份：定期对数字化档案进行备份，防止数据丢失。
（2）网络安全：建立健全的网络安全系统，防止未经授权的访问和窃取。
5. 结论档案迁移与整理工作是对档案进行有效管理与利用的重要环节。
数据迁移规范
数据迁移规范引言概述：数据迁移是指将数据从一个系统或者存储介质迁移到另一个系统或者存储介质的过程。
在进行数据迁移时，需要遵循一定的规范，以确保数据的准确性和完整性。
本文将介绍数据迁移的规范，包括数据迁移的准备工作、迁移过程中的注意事项、迁移后的验证和清理工作等。
一、数据迁移的准备工作：1.1 确定迁移目标：在进行数据迁移之前，需要明确迁移的目标系统或者存储介质。
根据迁移目标的不同，可能需要进行不同的数据处理和转换操作。
1.2 定义迁移策略：根据数据的特点和迁移目标的要求，制定合适的迁移策略。
迁移策略应包括迁移的时间安排、迁移的方式（全量迁移还是增量迁移）以及迁移过程中的错误处理等。
1.3 数据备份和恢复：在进行数据迁移之前，务必进行数据备份。
备份数据可以在迁移过程中浮现问题时进行恢复，避免数据丢失或者损坏。
二、迁移过程中的注意事项：2.1 数据验证和校验：在进行数据迁移之后，需要对迁移后的数据进行验证和校验，确保数据的准确性和完整性。
可以通过比对源数据和目标数据的差异来进行验证，或者使用数据校验工具进行校验。
2.2 迁移过程的监控和日志记录：在进行数据迁移过程中，应该对迁移过程进行监控，并记录相关的日志信息。
监控可以及时发现和解决迁移过程中的问题，日志记录可以用于追踪和排查问题。
2.3 迁移过程的安全性和权限管理：在进行数据迁移时，应该确保迁移过程的安全性，避免数据泄露或者被未授权的人员访问。
可以采取加密传输、访问控制等措施来保护数据的安全。
三、迁移后的验证和清理工作：3.1 数据验证和比对：在完成数据迁移后，需要对迁移后的数据进行验证和比对，确保数据的准确性和完整性。
可以使用数据校验工具或者手动比对的方式进行验证。
3.2 清理源数据：在确认迁移后的数据没有问题之后，可以对源数据进行清理。
清理可以包括删除源数据或者进行归档等操作，以释放存储空间。
3.3 更新相关文档和系统配置：在完成数据迁移后，需要及时更新相关的文档和系统配置，确保系统能够正常使用。
数据迁移规范
数据迁移规范引言概述：在当今信息化时代，数据迁移成为了企业发展中不可避免的一环。
数据迁移不仅涉及到数据的安全性和完整性，还需要考虑到数据的准确性和可靠性。
因此，制定一套科学合理的数据迁移规范对于企业的数据迁移工作至关重要。
一、数据迁移前的准备工作1.1 数据迁移目标的明确在进行数据迁移前，首先需要明确数据迁移的目标。
包括确定迁移的数据类型、数据量、迁移的时间范围以及迁移的目的地等。
只有明确了迁移目标，才能有针对性地进行后续的迁移工作。
1.2 数据清洗和整理在进行数据迁移前，需要对原始数据进行清洗和整理。
包括删除重复数据、处理缺失数据、修复错误数据等。
通过数据清洗和整理，可以提高数据的质量，减少迁移过程中的错误和问题。
1.3 确保数据的备份和安全性在进行数据迁移前，务必进行数据备份，并确保备份数据的安全性。
数据备份是防止数据丢失和损坏的重要手段，同时也是迁移过程中出现问题时的恢复依据。
此外，还需要考虑数据的安全性，采取措施防止数据在迁移过程中被篡改或泄露。
二、数据迁移的操作步骤2.1 数据迁移方案的选择根据数据迁移的目标和需求，选择合适的数据迁移方案。
可以选择在线迁移、离线迁移、增量迁移等不同的迁移方式。
根据实际情况，选择最适合的迁移方案，确保迁移过程的高效和稳定。
2.2 数据迁移过程的监控和管理在进行数据迁移时，需要进行实时监控和管理。
监控迁移过程中的数据传输速度、数据完整性和数据准确性等指标，及时发现和解决问题。
同时，对迁移过程中的日志进行记录和分析，以便追溯和排查问题。
2.3 数据迁移后的验证和测试在完成数据迁移后，需要进行验证和测试工作。
验证迁移后的数据是否完整、准确，并与原始数据进行对比。
同时，进行功能测试和性能测试，确保迁移后的数据能够满足业务需求，并且在使用过程中稳定可靠。
三、数据迁移的风险管理3.1 风险评估和规避措施在进行数据迁移前，需要对可能存在的风险进行评估，并制定相应的规避措施。
数据迁移整合方案
数据迁移整合方案数据迁移整合方案是指将原有系统中的数据迁移到新系统或平台，并确保数据的完整性、准确性和可用性的计划。
下面是一份详细的数据迁移整合方案：确定目标：确定迁移整合的目标和范围，明确需要迁移的数据类型、量级以及迁移时间要求。
数据清理与准备：对原有系统中的数据进行清理和准备工作，包括去除重复、错误和过时的数据，规范数据格式和命名规则，并进行数据备份。
确定迁移策略：根据数据的特点和迁移需求，选择适当的迁移策略，例如批量迁移、增量迁移或并行迁移。
同时，考虑对现有业务的影响和风险控制。
数据映射与转换：分析原有系统和新系统之间的数据差异，进行数据映射和转换，确保数据在新系统中的正确性和完整性。
可能需要编写脚本或使用ETL工具来实现数据的转换和映射。
迁移测试与验证：在实际迁移之前，进行迁移测试和验证，确保迁移过程的可行性和准确性。
可以使用部分数据进行测试，并逐步验证迁移结果的准确性。
迁移计划与执行：制定详细的迁移计划，包括迁移时间表、责任人和任务分配等。
在迁移过程中，密切监控数据迁移的进度和状态，并及时解决遇到的问题和异常情况。
数据验证与完整性检查：在数据迁移完成后，对迁移后的数据进行验证和完整性检查，确保数据的正确性和一致性。
可以使用抽样验证方法，比对源数据和目标数据，检查数据是否准确无误。
数据后处理与清理：完成数据迁移后，进行数据后处理和清理工作，包括删除原有系统中的冗余数据、备份迁移日志和记录迁移过程中产生的问题和解决方案。
迁移反馈与优化：收集迁移过程中的反馈意见和问题，并进行总结和分析。
根据反馈结果，优化迁移流程和策略，为未来的数据迁移提供经验和教训。
风险管理与备份：在整个数据迁移过程中，确保及时备份数据和系统，在遇到意外情况或数据丢失时能够进行恢复和回滚操作。
同时，制定风险管理策略，对潜在风险进行评估和应对措施的规划。
数据迁移的八大步骤
数据迁移的八大步骤标题：数据迁移的八大步骤引言概述：数据迁移是指将数据从一个系统或存储设备转移到另一个系统或存储设备的过程。
在进行数据迁移时，需要遵循一定的步骤，以确保数据的完整性和安全性。
本文将介绍数据迁移的八大步骤，帮助读者更好地进行数据迁移工作。
一、制定数据迁移计划1.1 确定迁移的目的和范围：明确需要迁移的数据类型、数量和来源，确定迁移的目标和范围。
1.2 确定迁移时间和资源：评估迁移所需的时间、人力和物力资源，制定合理的迁移计划。
1.3 制定迁移策略：确定数据迁移的方法和工具，考虑数据迁移的风险和影响，制定应对措施。
二、数据清理和准备2.1 清理数据：删除过期、重复或无效的数据，确保数据质量和准确性。
2.2 格式转换：将需要迁移的数据转换为目标系统可以识别和处理的格式。
2.3 数据备份：在进行数据迁移前，及时备份源数据，以防数据丢失或损坏。
三、数据映射和转换3.1 映射数据：将源数据和目标数据进行对应和映射，确保数据能够正确地转移和对应。
3.2 数据转换：将源数据按照目标系统的要求进行转换，保证数据的完整性和一致性。
3.3 数据验证：对转换后的数据进行验证和测试，确保数据迁移的准确性和可靠性。
四、数据迁移和同步4.1 数据迁移：按照制定的迁移计划和策略，将数据从源系统迁移到目标系统。
4.2 数据同步：在迁移过程中，及时更新和同步数据，保证源数据和目标数据的一致性。
4.3 监控和调整：监控数据迁移的进度和效果，及时调整和优化迁移过程，确保数据迁移顺利进行。
五、数据验证和测试5.1 数据验证：对迁移后的数据进行验证和比对，确保数据的完整性和正确性。
5.2 功能测试：测试目标系统的功能和性能，验证数据迁移的效果和影响。
5.3 用户验收：邀请用户参与数据迁移的验收工作，收集用户反馈和意见，及时处理和解决问题。
结论：数据迁移是一项复杂的工作，需要进行详细的计划和准备，遵循严格的步骤和流程。
通过制定合理的迁移计划、清理和准备数据、映射和转换数据、迁移和同步数据、验证和测试数据等八大步骤，可以有效地完成数据迁移工作，确保数据的安全和完整性。
数据迁移的八大步骤
数据迁移的八大步骤数据迁移是将数据从一个系统或存储介质迁移到另一个系统或存储介质的过程。
这个过程需要经过一系列的步骤来确保数据的安全性和完整性。
以下是数据迁移的八大步骤：1. 确定迁移目标：在开始数据迁移之前，首先需要明确迁移的目标。
确定迁移的目标可以帮助你了解你想要迁移的数据的类型、数量和迁移的时间范围。
2. 数据分析和清理：在进行数据迁移之前，需要对要迁移的数据进行分析和清理。
这包括删除重复数据、纠正错误和不完整的数据，并确保数据的一致性和准确性。
3. 制定迁移计划：制定一个详细的迁移计划是确保数据迁移成功的关键。
迁移计划应包括迁移的时间表、迁移过程中涉及的人员和资源、迁移的顺序以及风险管理计划等。
4. 数据备份：在开始数据迁移之前，务必进行数据备份。
数据备份是为了在迁移过程中出现问题时可以恢复数据。
备份数据应存储在一个安全的地方，以防止数据丢失或损坏。
5. 数据转换和映射：在进行数据迁移时，可能需要对数据进行转换和映射。
这是为了确保数据在新系统中的格式和结构与原系统一致，以保持数据的一致性和完整性。
6. 迁移测试：在正式进行数据迁移之前，建议进行迁移测试。
迁移测试可以帮助你发现和解决潜在的问题和错误，确保迁移过程的顺利进行。
7. 执行迁移：在完成前面的准备工作后，可以开始执行数据迁移。
在执行迁移过程中，需要密切监控迁移的进度和结果，以确保数据的完整性和准确性。
8. 验证和测试：在完成数据迁移后，需要进行验证和测试以确保迁移的成功。
验证和测试可以包括比较迁移前后的数据，检查数据的一致性和准确性，并进行必要的修复和调整。
总结：数据迁移是一个复杂的过程，需要经过八个步骤来确保数据的安全性和完整性。
这些步骤包括确定迁移目标、数据分析和清理、制定迁移计划、数据备份、数据转换和映射、迁移测试、执行迁移以及验证和测试。
通过按照这些步骤进行数据迁移，可以最大程度地减少风险，并确保数据迁移的成功。
数据迁移整合方案
数据迁移整合方案随着企业规模的不断壮大和业务的不断拓展，数据量也随之不断增加，数据的管理和维护成为了企业管理的一项重要任务。
数据迁移是经常发生的事情，如迁移数据到新系统、备份数据、升级系统等。
而数据整合则是将两个或多个数据库系统或数据存储库中的信息合并成一个完整的数据源，以实现无缝的数据共享和查询。
因此，为了保证数据的完整性和安全性，企业需要建立一套完整的数据迁移整合方案。
一、需求分析在制定数据迁移整合方案之前，需要先进行需求分析。
数据迁移整合方案需要考虑的主要因素包括：1、数据类型与格式：不同系统或软件中有不同类型和格式的数据，需要考虑如何进行格式转换、解析和整合。
2、数据量：数据量大的情况下，如何保证数据的完整性和一致性，如何加速数据迁移过程等。
3、数据安全性：数据迁移和整合过程中，需要保障数据的机密性、完整性和可用性等方面的问题。
4、数据层次结构：需要考虑数据源之间的层次结构，如何将数据层次结构转换成一致的格式，在整合过程中如何消除数据冲突。
5、数据迁移周期：需要考虑数据迁移整合的周期，以及如何保证数据迁移和整合的及时性和效率。
二、方案设计在进行数据迁移整合方案的设计时，需要从以下几个方面进行考虑：1、选择合适的数据迁移整合工具有很多数据迁移和整合工具可供选择，如SQL Server Integration Services、Oracle Data Integrator、Talend等。
在选择工具时需考虑工具的功能、易用性、性能、适应性、扩展性等因素，并根据实际需求来选择合适的工具。
2、建立数据迁移整合规范在进行数据迁移整合工作之前，需要建立数据迁移整合规范，明确数据迁移整合的流程、标准和规则等。
规范化的数据迁移整合流程能够提高数据整合的一致性、减少错误、加快整合速度，同时也便于数据管理工作的监督和控制。
3、制定数据迁移整合计划根据实际需求和数据特点，制定数据迁移整合计划，包括数据源分析、迁移整合计划、检测和修复，以及测试和调整等阶段。
万事通栏目迁移数据迁移方案 数据迁移方案 数据迁移思路 数据整合
万事通栏目迁移数据迁移方案1.1.数据迁移方案1.1.1.数据迁移思路数据整合方式将从原有的网站系统的数据库中将数据迁移到新的网站内容管理系统中，这种方式需要人工对旧版网站的数据进行分类。
（尤其是新旧网站栏目不对应的情况）迁移的过程包括：1、定制专用的数据迁移工具，结合栏目需求，将原网站系统的数据批量导出，并导入到新建网站内容管理数据库的相关栏目，由于数据量较大，需要实现数据校验和运行监控。
2、对迁移过来的数据进行栏目归类、模板制作。
符合发布需求。
在实际的数据迁移过程中，我们已经积累了拥有丰富的经验，能够保证万事通栏目的数据迁移工作高质量、高效率完成。
1.1.2.数据迁移方法1.1.2.1.XML导入旧系统直接导出xml文件，然后导入WCM系统。
TRSWCM系统支持XML文件的导入，如图：如果原系统能导出XML文件，那么可以通过WCM提供的文档导入功能直接导入系统中。
如果原系统不能导出XML文件，那么可以采取下面方法。
1.1.2.2.TRS网络信息雷达抓取TRS网络信息雷达有强大的数据抓取功能，能采集到网页标题、正文、日期等信息，同时还能采集网页中的图片和表格，并在正文中标记图片和表格的位置。
TRS网络信息雷达采集到的网页信息可以方便地导入到TRS WCM系统中。
对于原网页中有图片和表格的可以采用这种方法。
由于采集到的信息可能会不太准确，如日期或其他的一些字段可能采集不到。
所以如果对网站数据的要求很高的话不建议采用这种方式。
1.1.2.3.利用TRS网关导出导入前面已经提过，TRSWCM支持XML格式，如果原系统不能导出XML格式的文件，那么可采用TRS网关把原网站的数据导成XML格式，再导入到WCM系统中。
采用TRS网关导数据需要知道原网站的数据库结构，需要用户提供原网站数据库的基本信息，如登录用户、密码等，如果不能提供，那么不能采用这种方式。
1.1.2.4.调用SOAP接口导入WCM提供导入文章的SOAP接口，根据原网站的特点，编写程序调用WCM 导入文章的SOAP接口，将原网站的数据导入到WCM系统中。
数据迁移的八大步骤
数据迁移的八大步骤数据迁移是将数据从一个系统或者存储介质迁移到另一个系统或者存储介质的过程。
它可以是在不同的硬件、软件或者操作系统之间进行，也可以是在同一系统内部进行。
数据迁移通常包括多个步骤，以下是数据迁移的八大步骤：1. 确定目标和需求：在开始数据迁移之前，首先需要明确迁移的目标和需求。
这包括确定迁移的原因、迁移的范围和时间表，以及迁移后的数据使用方式等。
2. 数据评估和清理：在进行数据迁移之前，需要对要迁移的数据进行评估和清理。
评估数据的质量、完整性和准确性，并清理掉不需要迁移的数据或者冗余数据。
3. 选择合适的迁移方法：根据数据的特点和迁移需求，选择合适的迁移方法。
常见的迁移方法包括批量导入导出、逐条迁移、增量迁移等。
4. 迁移计划和测试：制定详细的迁移计划，包括迁移的时间表、迁移的顺序和优先级等。
在开始正式迁移之前，进行迁移测试，确保迁移过程的可靠性和稳定性。
5. 迁移数据：根据迁移计划和方法，开始正式迁移数据。
确保迁移过程中数据的完整性和准确性，同时监控迁移的进度和状态。
6. 数据验证和校对：在迁移完成后，进行数据的验证和校对。
比对迁移先后的数据，确保数据的一致性和正确性。
7. 系统测试和调优：在数据迁移完成后，进行系统的测试和调优。
测试系统的性能、稳定性和可用性，根据测试结果进行必要的优化和调整。
8. 文档和培训：在迁移完成后，及时编写迁移的文档和操作手册，记录迁移过程和相关配置。
同时，进行相关人员的培训，确保他们能够正确使用和维护迁移后的系统。
以上是数据迁移的八大步骤。
通过按照这些步骤进行数据迁移，可以确保迁移过程的可靠性和稳定性，最大程度地减少数据迁移带来的风险和影响。
数据迁移的八大步骤
数据迁移的八大步骤引言概述：数据迁移是指将数据从一个系统或环境迁移到另一个系统或环境的过程。
在当今的信息时代，数据迁移变得越来越常见，无论是由于系统升级、数据中心迁移还是云计算平台的使用。
然而，数据迁移是一个复杂的过程，需要仔细计划和执行。
本文将介绍数据迁移的八大步骤，以帮助您顺利完成数据迁移任务。
一、确定迁移目标1.1 确定迁移的数据类型和量级：在进行数据迁移之前，首先需要确定要迁移的数据类型和量级。
这有助于评估迁移的复杂性和所需的资源。
1.2 确定迁移的目标系统：根据迁移的目的和需求，确定迁移的目标系统。
这可以是一个新的硬件设备、一个新的软件平台或一个云计算平台。
1.3 确定迁移的时间窗口：为了最小化业务中断，需要确定一个合适的时间窗口来执行数据迁移。
这需要考虑业务的高峰期和低峰期，以及迁移所需的时间。
二、评估数据完整性和一致性2.1 检查源数据的完整性：在进行数据迁移之前，必须确保源数据的完整性。
这包括检查数据的完整性约束、外键关系和数据一致性。
2.2 确保数据的一致性：在迁移过程中，可能会涉及到多个数据源和目标系统。
为了确保数据的一致性，需要进行数据映射和转换，以满足目标系统的要求。
2.3 进行数据质量评估：在迁移之前，进行数据质量评估是非常重要的。
这可以帮助识别和纠正源数据中的错误和问题，以确保迁移后的数据质量。
三、制定迁移计划3.1 制定详细的迁移计划：在进行数据迁移之前，需要制定一个详细的迁移计划。
这包括确定迁移的顺序、时间表、资源需求和风险管理策略。
3.2 确定迁移的方法和工具：根据数据迁移的需求和复杂性，选择合适的迁移方法和工具。
这可以是手动迁移、ETL（抽取、转换、加载）工具或第三方迁移工具。
3.3 定义迁移的验证和测试策略：在迁移完成后，需要进行验证和测试，以确保数据的准确性和完整性。
定义验证和测试策略，包括验证数据是否成功迁移、测试目标系统的功能和性能等。
四、执行数据迁移4.1 数据备份：在进行数据迁移之前，务必进行数据备份。
数据迁移整合方案的关键步骤和注意事项
数据迁移整合方案的关键步骤和注意事项随着信息技术的不断发展和应用，数据迁移整合成为了许多企业在信息化建设中面临的重要问题。
数据迁移整合旨在将企业的数据从一个系统或平台迁移到另一个系统或平台，以实现数据的统一管理和共享。
然而，由于数据的数量庞大、格式复杂以及业务系统的多样性，数据迁移整合过程中存在许多挑战和风险。
为了确保迁移整合的顺利进行，本文将介绍数据迁移整合方案的关键步骤和注意事项。
一、数据迁移整合方案的关键步骤1. 确定需求和目标：在制定数据迁移整合方案之前，首先要明确迁移整合的需求和目标。
包括迁移的数据量、迁移的时间窗口、迁移后的系统性能要求等。
这些要素将在后续步骤中为方案的设计和实施提供指导。
2. 数据清洗和整理：在进行数据迁移整合之前，需要对原有的数据进行清洗和整理。
这包括清除冗余数据、纠正数据格式错误、标准化数据命名规范等。
数据清洗和整理是确保数据质量和一致性的关键步骤，也是迁移整合成功的基础。
3. 制定迁移计划：根据需求和目标，制定详细的迁移计划。
包括迁移的时间节点、迁移的数据顺序和优先级、迁移的方式和工具选择等。
迁移计划需要考虑到业务系统的可用性和对业务运营的影响，合理安排迁移工作的顺序和时间，最大程度地减少对业务的影响。
4. 测试和验证：在正式进行数据迁移整合之前，需要进行测试和验证工作。
包括对迁移过程中数据一致性和完整性的验证，对迁移后系统的性能和稳定性的测试等。
测试和验证工作有助于发现和解决潜在的问题，确保迁移整合的质量和可靠性。
5. 实施和监控：根据迁移计划，进行数据迁移整合的实施工作。
在实施过程中，需要实时监控迁移的进展和结果，及时处理和解决问题。
实施和监控阶段是数据迁移整合的核心环节，需要保证数据的准确性和完整性。
二、数据迁移整合方案的注意事项1. 安全保密：在进行数据迁移整合时，要确保数据的安全和保密。
包括对敏感数据进行加密和授权访问、定期备份和灾备恢复等措施。
同时，要加强对迁移过程中数据泄露和攻击的监控和防范，确保数据的安全性和完整性。
数据库管理技术的数据整合与数据迁移
数据库管理技术的数据整合与数据迁移数据整合与数据迁移是数据库管理技术中非常重要的一环。
在大规模应用中，常常需要将数据从一个数据库转移到另一个数据库中，或者将不同数据库中的数据整合到同一个数据库中。
这涉及到数据迁移和数据整合技术的使用。
数据迁移是指将数据从一个数据库系统迁移到另一个数据库系统的过程。
在进行数据迁移时，我们需要考虑以下几个方面。
首先，我们需要分析源数据库和目标数据库的结构和数据类型。
源数据库和目标数据库可能使用不同的数据库管理系统，如MySQL、Oracle、SQL Server等，因此，它们的数据类型和结构可能不一样。
在数据迁移前，我们需要对源数据库的结构进行分析，并确定适当的数据类型映射，以便在目标数据库中正确地存储数据。
其次，我们需要进行数据验证和转换。
在数据迁移过程中，可能会遇到数据格式不一致、缺失数据、重复数据等问题。
为了确保数据的准确性和完整性，我们需要对数据进行验证，并进行适当的转换。
例如，对于日期字段，不同数据库管理系统的日期格式可能不一样，我们需要进行格式转换以确保日期数据的正确性。
此外，数据迁移还需要考虑数据的一致性和完整性。
对于关联数据，我们需要保持数据之间的关系，并确保在迁移过程中不会丢失任何重要的信息。
对于复杂的数据迁移项目，我们可能需要设计和实现一些特定的算法和逻辑来确保数据的一致性和完整性。
数据整合是指将不同来源的数据整合到一个数据库中的过程。
这种情况通常出现在企业有多个业务系统，每个系统都有自己的数据库，但需要将所有数据整合到一个统一的数据库中进行综合分析和查询。
在进行数据整合时，我们需要考虑以下几个方面。
首先，我们需要进行数据清洗和数据去重。
不同业务系统中的数据可能存在格式不一致、缺失数据、重复数据等问题。
为了确保整合后的数据的质量，我们需要对数据进行清洗，并通过去重操作去除重复的数据。
其次，我们需要设计合适的数据模型和数据库结构来存储整合后的数据。
数据迁移的八大步骤
数据迁移的八大步骤引言概述：数据迁移是指将数据从一个系统或存储设备转移到另一个系统或存储设备的过程。
在当今数字化时代，数据迁移变得越来越常见，它可以帮助组织实现业务扩展、系统升级、数据备份等目标。
然而，数据迁移过程中存在一些挑战，因此，正确的数据迁移步骤是至关重要的。
本文将介绍数据迁移的八大步骤，以帮助读者顺利完成数据迁移任务。
正文内容：1. 数据迁移前的准备工作1.1 确定数据迁移目标：在开始数据迁移之前，需要明确迁移的目标是哪些数据，以及它们将被迁移到何处。
1.2 分析数据：对待迁移的数据进行全面的分析，包括数据类型、大小、格式等，以便在迁移过程中能够正确处理和转换数据。
1.3 确保数据的完整性：在迁移之前，需要对数据进行备份，以防止数据丢失或损坏。
2. 数据迁移方案的选择2.1 选择适当的迁移工具：根据数据的特点和迁移需求，选择合适的迁移工具，如ETL工具、数据同步工具等。
2.2 确定迁移策略：根据数据迁移的规模和时间要求，确定迁移策略，如一次性迁移、增量迁移、并行迁移等。
3. 数据迁移的实施3.1 数据清洗和转换：在迁移过程中，可能需要对数据进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
3.2 数据验证和校验：在迁移完成后，对迁移后的数据进行验证和校验，以确保数据的完整性和正确性。
3.3 数据迁移的监控和管理：在迁移过程中，需要对迁移任务进行监控和管理，及时发现和解决问题，确保迁移顺利进行。
4. 数据迁移后的测试和验证4.1 功能测试：对迁移后的系统进行功能测试，确保系统的功能和性能没有受到影响。
4.2 数据验证：对迁移后的数据进行验证，确保数据的一致性和准确性。
4.3 用户验收测试：邀请用户参与系统的测试和验证，以确保系统满足用户的需求和期望。
5. 数据迁移的后续工作5.1 数据清理和整理：在迁移完成后，需要对迁移过程中产生的临时数据和无用数据进行清理和整理，以保持系统的整洁和高效。
5.2 数据备份和恢复：在迁移完成后，及时对迁移后的数据进行备份，以便在需要时能够进行数据恢复。
数据迁移整合方案
数据迁移整合方案第一篇：数据迁移整合方案1.历史数据的迁移整合本次系统是在原有系统的基础上开发完成，因此，新旧系统间就存在着切换的问题。
另外，新开发的系统还存在与其他一些应用系统，例如，企业信用联网应用系统、企业登记子网站、外资登记子网站等系统进行整合使之成为一个相互连通的系统。
本章将针对新老系统迁移和整合提出解决方案。
1.1.新老系统迁移整合需求分析系统迁移又称为系统切换，即新系统开发完成后将老系统切换到新系统上来。
系统切换得主要任务包括：数据资源整合、新旧系统迁移、新系统运行监控过程。
数据资源整合包含两个步骤：数据整理与数据转换。
数据整理就是将原系统数据整理为系统转换程序能够识别的数据；数据转换就是将整理完成后的数据按照一定的转换规则转换成新系统要求的数据格式，数据的整合是整合系统切换的关键；新旧系统迁移就是在数据正确转换的基础上，制定一个切实可行的计划，保证业务办理顺利、平稳过渡到新系统中进行；新系统运行监控就是在新系统正常运转后，还需要监控整个新系统运行的有效性和正确性，以便及时对数据转换过程中出现的问题进行纠正。
系统整合是针对新开发的系统与保留的老系统之间的整合，以保证新开发的系统能与保留的老系统互动，保证业务的顺利开展。
主要的任务是接口的开发。
1.2.需要进行迁移整合的系统 1.3.数据迁移整合分析根据招标文件工商总局新建系统的数据库基于IBM DB2，而原有系统的数据库包括ORACLE，SQL Server，DB2。
这种异构数据在总局主要存在于两个方面，即部门内部的异构数据和上下级部门之间的异构数据。
同时，系统的技术构件有.NET和J2EE两大类。
对于部门内部的异构数据的集成采用数据移植的方法，如：如果数据有基于DB2管理的，有ORACLE管理的，有SQL Server管理的，就根据新系统DB2的要求，把ORACLE的数据迁移到DB2数据库中，把SQL Server的数据迁移到DB2数据库中。
数据迁移整合方案
数据迁移整合方案数据迁移整合方案是一项非常重要的任务。
说实话，做好这件事可以让企业的运作更加顺畅。
很多人可能觉得这听起来很复杂，但其实只要掌握一些关键点，事情就会变得简单多了。
一、数据迁移的必要性1.1 业务发展需要随着企业的发展，数据量会不断增加。
这就像是一个人越来越多的朋友，刚开始可能只需一部手机，但后来就得用电脑、平板，甚至云存储来管理。
数据整合就是为了应对这样的变化。
要让数据更集中、更高效，避免到处都是“散兵游勇”。
1.2 提高工作效率数据整合可以提升团队的工作效率。
想象一下，所有信息都集中在一个平台上，员工再也不用在不同系统间跳来跳去，寻找需要的数据。
真是省时省力。
正所谓“磨刀不误砍柴工”，把时间用在刀刃上，工作才能更顺利。
二、数据迁移的挑战2.1 数据兼容性每个系统的数据格式都不一样，迁移的时候常常会遇到兼容性的问题。
这就像把不同品牌的零件拼装到一起，有时候真是难如登天。
我们必须仔细检查每个字段，确保数据能够顺利转移，不出现遗漏。
2.2 数据安全数据的安全性也是重中之重。
毕竟，谁都不想在迁移过程中丢失重要信息。
要有严格的权限控制，确保只有授权人员才能操作。
正所谓“小心驶得万年船”，谨慎是关键。
加密措施也要到位，这样才能让数据在迁移过程中得到保护。
2.3 迁移时间的规划迁移时间的规划很重要，尤其是在业务高峰期，避免影响正常运营。
要把时间安排得妥妥的，可以选择在夜间或周末进行。
这样一来，既能保障业务的连续性，又能有效地完成迁移。
三、数据整合的策略3.1 制定清晰的迁移计划一个成功的数据迁移整合方案，离不开清晰的迁移计划。
要明确迁移的目标，列出每一步的详细操作。
这就像规划一次旅行，必须知道目的地、交通工具和时间安排，才能让旅程顺利。
迁移的步骤可以分为数据备份、数据清理、数据迁移和数据验证，每一步都要做到位。
3.2 数据清理在迁移之前，数据清理是必不可少的一步。
就像整理房间，清理掉不需要的东西，留下有用的。
数据整理与迁移
1数据整理与迁移3.1 数据迁移总体设计设计数据迁移方案主要包括以下几个方面工作：研究与数据迁移相关的资料，或在网站上查询相关内容、评估和选择数据迁移的软硬件平台、选择数据迁移方法、选择数据备份和恢复策略、设计数据迁移和测试方案等。
东软公司数据迁移具体方法详见本方案第8章“8数据整理与迁移”等相关章节内容，数据迁移总体过程如下：3.1.1进行数据模拟迁移根据设计的数据迁移方案，建立一个模拟的数据迁移环境，它既能仿真实际环境又不影响实际数据，然后在数据模拟迁移环境中测试数据迁移的效果。
数据模拟迁移前也应按备份策略备份模拟数据，以便数据迁移后能按恢复策略进行恢复测试。
3.1.2测试数据模拟迁移根据设计的数据迁移测试方案测试数据模拟迁移，也就是检查数据模拟迁移后数据和应用软件是否正常，主要包括：数据一致性测试、应用软件执行功能测试、性能测试、数据备份和恢复测试等。
3.1.3准备实施数据迁移数据模拟迁移测试成功后，在正式实施数据迁移前还需要做好以下几个方面工作：进行完全数据备份、确定数据迁移方案、安装和配置软硬件等。
3.1.4正式实施数据迁移按照确定的数据迁移方案，正式实施数据迁移。
3.1.5测试数据迁移效果按照数据迁移测试方案测试数据迁移效果，并对数据迁移后的数据库参数和性能进行调整，使之满足数据迁移后实际应用系统的需要。
3.1.6移植系统应用软件将实际应用系统的应用软件移植到数据迁移后的数据库系统上，并使之正常运行。
3.1.7正式运行应用系统在正式实施数据迁移成功并且数据库参数和性能达到要求后，就可以正式运行应用系统，并投入实际使用。
3.2 数据资源现状分析目前全省正在运行的养老保险信息系统是1995年由省社保局组织、湖南省长信信息系统集成有限公司负责开发的，为全省养老保险的信息化建设打下了较好的基础，取得了一定的成效。
当前除益阳外，十三个市（州）都在使用全省的养老保险软件。
该系统最初是采用FOXPRO小型数据库，1998年全国养老保险统一制度实施时曾对软件进行过一次修改升级；1999年该系统数据库由FOXPRO小型数据库升级到ORACLE大型关系型数据库，2003年养老保险全省联网及2006年调整待遇计发办法时，又先后统一进行过两次升级。
数据整理与迁移
数据整理与迁移1数据整理与迁移1.1 数据迁移总体设计设计数据迁移方案主要包括以下几个方面工作：研究与数据迁移相关的资料，或在网站上查询相关内容、评估和选择数据迁移的软硬件平台、选择数据迁移方法、选择数据备份和恢复策略、设计数据迁移和测试方案等。
东软公司数据迁移具体方法详见本方案第8章“8数据整理与迁移”等相关章节内容，数据迁移总体过程如下：1.1.1进行数据模拟迁移根据设计的数据迁移方案，建立一个模拟的数据迁移环境，它既能仿真实际环境又不影响实际数据，然后在数据模拟迁移环境中测试数据迁移的效果。
数据模拟迁移前也应按备份策略备份模拟数据，以便数据迁移后能按恢复策略进行恢复测试。
1.1.2测试数据模拟迁移根据设计的数据迁移测试方案测试数据模拟迁移，也就是检查数据模拟迁移后数据和应用软件是否正常，主要包括：数据一致性测试、应用软件执行功能测试、性能测试、数据备份和恢复测试等。
1.1.3准备实施数据迁移数据模拟迁移测试成功后，在正式实施数据迁移前还需要做好以下几个方面工作：进行完全数据备份、确定数据迁移方案、安装和配置软硬件等。
1.1.4正式实施数据迁移按照确定的数据迁移方案，正式实施数据迁移。
1.1.5测试数据迁移效果按照数据迁移测试方案测试数据迁移效果，并对数据迁移后的数据库参数和性能进行调整，使之满足数据迁移后实际应用系统的需要。
1.1.6移植系统应用软件将实际应用系统的应用软件移植到数据迁移后的数据库系统上，并使之正常运行。
1.1.7正式运行应用系统在正式实施数据迁移成功并且数据库参数和性能达到要求后，就可以正式运行应用系统，并投入实际使用。
1.2 数据资源现状分析目前全省正在运行的养老保险信息系统是1995年由省社保局组织、湖南省长信信息系统集成有限公司负责开发的，为全省养老保险的信息化建设打下了较好的基础，取得了一定的成效。
当前除益阳外，十三个市（州）都在使用全省的养老保险软件。
该系统最初是采用FOXPRO小型数据库，1998年全国养老保险统一制度实施时曾对软件进行过一次修改升级；1999年该系统数据库由FOXPRO小型数据库升级到ORACLE大型关系型数据库，2003年养老保险全省联网及2006年调整待遇计发办法时，又先后统一进行过两次升级。
数据迁移与整理
常规访问
Sequential File Complex Flat File File Set Data Set Named Pipe iWay FTP SFTP Compressed / Encoded Data External Command Call Parallel/wrapped 3rd party apps EMC InfoMover Web logs Email
信息整合治理iig比任何时候都重要扩展应对数据爆炸屏蔽日益增长的复杂性提供快速实施能力sourcesconsumers数据迁移与整理讲师dataguru专业数据分析社区可信赖的信息infosphere提升业务价值高效应用单一视图大数据数据仓库及分应用集成和下线安全与合规数据整合和治理平台将不确定信息转换为有价值的可信赖信息移动设备交易内容应用不确定数据数据生命周期管理信息整合元数据和信息治理策略数据质量主数据管理隐私安全分析提升利润降低数据成本客户保持风险欺诈识别加速新产品上线高效协作社交媒体机器数据数据迁移与整理讲师dataguru专业数据分析社区ibm信息整合解决方案发现建模和管理信息结构与内容标准化合并和纠正信息组合和重构信息以用于新的用途同步虚拟化和移动信息以实现联机交付ibminformationserver开发人员主题专家数据分析师业务用户架构师dbas数据迁移与整理讲师dataguru专业数据分析社区ibminformationserver信息治理目录标准化合并和纠正信息组合和重构信息以用于新的用途异构信息的虚拟化访问informationservicesdirectormetadataservermetadataworkbench为整合信息和访问发布soa服务分析理解源数据跨信息整合生命周期的统一的元数据管理开发人员主题专家数据分析师业务用户架构师dbas自动剖析数据关系ibm信息整合解决方案数据迁移与整理讲师infosphereinformationserver核心功能infosphereinformationserverenterpriseedition业务驱动信息治理和监管敏捷的数据整合数据质量持续提升blueprintdirectordataarchitectchangedatadeliveryinformationservicesdirectormetadataworkbenchblueprintdirectorinformationanalyzerinformationservicesdirectormetadataworkbenchinformationgovernancecatalogblueprintdirectordataarchitectinformationservicesdirectormetadataworkbenchinfosphereinformationserve
数据迁移规范
数据迁移规范一、引言数据迁移是将数据从一个系统或存储介质转移到另一个系统或存储介质的过程。
数据迁移的目的通常是为了升级系统、更换设备、合并数据等。
本文旨在制定数据迁移的规范，确保数据迁移过程的安全、高效和准确性。
二、数据迁移前的准备工作1. 确定迁移目标：明确数据迁移到哪个系统或存储介质，确保迁移目标的稳定性和可靠性。
2. 制定迁移计划：制定详细的迁移计划，包括迁移时间、迁移步骤、迁移顺序等，确保迁移过程有序进行。
3. 数据备份：在进行数据迁移前，务必对原始数据进行备份，以防止数据丢失或损坏。
三、数据迁移过程1. 数据清理：对需要迁移的数据进行清理和整理，包括去除冗余数据、修复错误数据等，确保迁移的数据质量。
2. 数据转换：根据迁移目标系统的要求，对数据进行必要的格式转换和数据结构调整，确保数据能够顺利迁移到目标系统。
3. 数据验证：在迁移过程中，对迁移的数据进行验证，确保数据的完整性和准确性。
可以使用自动化工具或手动验证的方式进行。
4. 数据迁移：根据迁移计划，按照预定的步骤和顺序将数据从源系统迁移到目标系统。
在迁移过程中，需要记录迁移日志，以便后续追溯和排查问题。
5. 数据校验：在数据迁移完成后，对迁移后的数据进行校验，确保数据在迁移过程中没有丢失或损坏。
四、数据迁移后的工作1. 数据验证：在数据迁移完成后，对迁移后的数据进行再次验证，确保数据的完整性和准确性。
2. 功能测试：对迁移后的系统进行功能测试，确保系统的正常运行。
3. 性能测试：对迁移后的系统进行性能测试，确保系统的性能满足需求。
4. 数据清理：在数据迁移完成后，对源系统中的数据进行清理，确保源系统的数据和目标系统的数据一致。
5. 迁移回滚：如果在数据迁移过程中发生了严重的问题，需要进行迁移回滚操作，将数据恢复到迁移前的状态。
五、风险管理1. 风险评估：在进行数据迁移前，对可能存在的风险进行评估和分析，制定相应的应对措施。
2. 安全保护：在数据迁移过程中，确保数据的安全性，采取必要的安全措施，如加密传输、访问控制等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据分析师
开发人员
DBAs
IBM Information Server
Information Services Director
为整合信息和访问发布SOA服务
信息治理目录 自动剖析数据关系 分析 & 理解 源数据
异构信息的虚拟化访问
标准化、合并和纠正信息
组合和重构信息以用于新的用途
Metadata Server / Metadata Workbench
业务驱动信息治理和监管
Information Governance Catalog Blueprint Director Discovery Data Architect Information Services Director Metadata Workbench
9
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
– –
–
开发人员 架构师
优化整合对象的复用性 支持实时数据和批量数据
项目间可以复用控件
InfoSphere DataStage®
通过图形化开发，满足任意数据量和复杂转换的需求，支持批量和近 实时的数据整合流程。
完全的元数据驱动ETL功能，统一的元数据 管理，与Information Server其他部件共 享元数据 提供高可靠的线性可扩展能力 更利于团队协作开发 提供丰富的数据接口组件 ，允许同时整合 种类繁多的数据源
常规访问
Sequential File Complex Flat File File Set Data Set Named Pipe iWay FTP SFTP Compressed / Encoded Data External Command Call Parallel/wrapped 3rd party apps EMC InfoMover Web logs Email
数据迁移与整理
DATAGURU专业数据声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料
，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散
播，违者将可能被追究法律和经济责任。 课程详情访问炼数成金培训网站
DATAGURU专业数据分析社区
主题专家
架构师
数据分析师
开发人员
DBAs
IBM Information Server
发现、建模和管理信息结构与 内容
标准化、合并和纠正信息
组合和重构信息以用于新的用途
同步、虚拟化和移动信息以实现 联机交付
7
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
DATAGURU专业数据分析社区
IBM信息整合解决方案
业务用户 主题专家 架构师
可以定义业务术语并且将其连接到相应的物 理元数据
自动生成DataStage作业并且将复杂的转换
的描述通知开发员
生成历史文档用于审计
自动生成 DataStage作业 灵活的报表功能 和审计
DATAGURU专业数据分析社区
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
数据转换和数据迁移： DataStage
提供图形化开发界面，内置上百种控件和 函数，无需开发手工代码
DATAGURU专业数据分析社区
最广泛的数据整合任务拓扑
Type 1: Normal Batch •传统大数据量处理 Type 2: Micro-Batch •定义停止/启动，规律间隔运行，接近于实时需求 Type 3: ELT (or mixed TETLT) •将部分或者全部处理下压到数据库 Type 1: 信息服务- Full Interaction 信息通过web service驱动更新或者获取 Type 2: 信息服务- Information Retrieval •启动服务，无需输入参数，例如获取信息 Type 3: 基于Queue / Always On •数据到达时，监控队列和过程 Type 4: 基于CDC / Always On •从低延时基于日志复制从fCDC 中获取数据作为数据源 Type 5: 触发数据整合任务 通过Web Service启动数据整合/清洗任务 •触发service, 无输入/输出要求
InfoSphere Information Server
Data Quality Data Integration
数据质量持续提升
Blueprint Director Discovery Information Analyzer QualityStage Information Services Director Metadata Workbench
DATAGURU专业数据分析社区
11 数据迁移与整理 讲师 刘春霞
Batch Real time
InfoSphere Data Click
点击两次即可向数据集市加载数据
基于Web的用户体验，允许毫无经验的用户通过简单地点击以批量或者实时的方式移动数据，并具有内置的管理和优化措施
内置管理:
定义和控制数据获取的范围和数据结构
– InfoSphere Streams Connector
– ODBC for Hive
– 其他BigData/NoSQL Sources: Hive, Hbase, MongoDB, Cassandra, Apach Avro, Notes, SPSS,Jaql…etc. – Sample: https:///developerworks/community/files/app?lang=en #/folder/4645e12a-7bdb-40ed-a103-f1160b707758
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
炼数成金逆向收费式网络课程
Dataguru（炼数成金）是专业数据分析网站，提供教育，媒体，内容，社区，出版，数据分析业 务等服务。我们的课程采用新兴的互联网教育形式，独创地发展了逆向收费式网络培训课程模式 。既继承传统教育重学习氛围，重竞争压力的特点，同时又发挥互联网的威力打破时空限制，把 天南地北志同道合的朋友组织在一起交流学习，使到原先孤立的学习个体组合成有组织的探索力 量。并且把原先动辄成千上万的学习成本，直线下降至百元范围，造福大众。我们的目标是：低 成本传播高价值知识，构架中国第一的网上知识流转阵地。 关于逆向收费式网络的详情，请看我们的培训网站
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
DATAGURU专业数据分析社区
联通性 : 丰富的大数据源接口
• 高速，并行读写HDFS – BigData File Stage Common JDBC Connector
– Apache Derby – IBM BigInsights SQL Drivers
•
•
其他大数据和NoSQL 数据源
业务驱动信息治理和监管
Information Governance Catalog Blueprint Director Discovery Data Architect Information Services Director Metadata Workbench
10
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
InfoSphere Information Server
Data Quality Data Integration
数据质量持续提升
Blueprint Director Discovery Information Analyzer QualityStage Information Services Director Metadata Workbench
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
DATAGURU专业数据分析社区
内容
IBM 数据整合平台 Information Server 数据整合及实时数据获取
数据质量 元数据管理
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
DATAGURU专业数据分析社区
计算的新纪元:
信息整合&治理 (IIG)比任何时候都重要
跨信息整合生命周期的统一的元数据管理
8
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
DATAGURU专业数据分析社区
InfoSphere Information Server核心功能
InfoSphere Information Server Enterprise Edition
Information Governance Catalog
企业级应用
JDE/PeopleSoft OneWorld Oracle Applications PeopleSoft SAS SAP BW SAP R/3 Siebel Ariba Manugistics I2 Etc…
变化数据IBM CDC
DB2 (on Z, I, P, X series) Oracle SQL Server Sybase Informix IMS VSAM ADABAS IDMS Datacom
高效应用
单一视图
安全与合规
应用集成 和下线
可信赖的信息
InfoSphere
信息整合
数据质量 主数据管理 数据生命 周期管理 隐私&安全
元数据和信息治理策略
不确定数据
数据迁移与整理 讲师 刘春霞
交易 应用
DATAGURU专业数据分析社区
内容 社交 媒体
机器 数据
移动 设备
IBM信息整合解决方案
业务用户
实时数据
WebSphere MQ Java Messaging Services (JMS) Java XML & XSL-T Json EBXML Web Services (SOAP) Enterprise Java Beans (EJB) EDI FIX SWIFT HIPAA
IBM 连接
Allbase/SQL C-ISAM D-ISAM Datacom/DB DS Mumps Enscribe Essbase FOCUS IDMS/SQL ImageSQL Infoman KSAM M204 MS Analysis Nomad Nucleus RMS S2000 Supra TOTAL TurboImage Unify And many more….