❶ MES与ERP系统如何做系统集成
在制造型企业信息化系统中，ERP 系统关注的是“人、财、物”，而MES 系统更关注生产执行情况和质量情况等，两个系统都是企业管理所必需的。两个系歼判枝统在企业信息化系统中关系密切，二者相辅相成。两个系统有效集成会大大提高企业运营效率。ERP与MES主要有以下几种集成模式：
（1）封装调用集成模式
所谓“封装”就是指将对象的属性和操作方法同时封装在定义的对象中，用操作集来描述课件的模块外部接口，从而保证对象的界面独立与对象的内部表达。ERP与MES封装以后通过接口调用就可以实现系统集成。比较典型的调用方法有基于API的函数调用、JDBC-ODBC方法等。
（2）间接集成模式
间接集成模式主要是通过中间文件、中间数据库以及XML数据流等实现ERP与MES间氏敏的集成，将ERP及MES数据格式通用为相同份文件格式实现，ERP和MES通过访问中间文件库来实现系统的集成。
此模式适合于完整的ERP与MES的自动开发与实施，实现中间数据库集成关键就是多数据库集成。
（3）直接集成模式：
ERP与MES的底层数据库都是关系型数据库，要实现直接集成，就需要两个系统分别对各自的数据进行操作并交换数据。实现直接集成的最好方式，就是将MES的数据库放在ERP数据库中，实现两个冲罩系统数据库的真正共享。
由于中间集成的紧密度高，因此将ERP与MES作为整体系统开发是最好的。
企业的 ERP 系统和MES 系统信息集成的水平在一定程度上决定了制造企业的管理水平和生产效率，企业应该根据当前企业的实际情况，选择适合自己的ERP与MES集成的集成模式，从而实现系统最优功能发挥。
❷ 地理空间数据集成
早期GIS系统几乎是完全独立的系统，拥有自己特定的软件组件、文件格式和自己专门采集的空间数据，不同GIS系统之间很少进行交互和集成。随着网络和数据库技术发展及GIS应用领域的扩大，发展了许多空间数据集成理论和方法。
根据侧重点的不同，地球空间数据集成的概念有如下几类:①GIS功能观点，认为数据集成是地理信息系统的基本功能;②简单组织转化观点，认为数据集成是数据层的简单再组织;③过程观点，认为地球空间数据集成是在一致的拓扑空间框架中地表描述的建立或使同一个地理信息系统中的不同数据集彼此之间兼容的过程;④关联观点，认为数据集成是属性数据和空间数据的关联。这些观点，从不同角度揭示出地球空间数据集成的多样性和综合性(李军，2000)。
按照数据集成的类型及实际应用中数据集成需求，地球空间数据集成分为4大类:①区域集成，指根据一定区域范围集成各种类型的数据(Eugene，1992);②专题集成，以要素作为数据集成主要指标的集成;③时间集成，以时间为集成主体，内容包括多时间尺度数据集成、时间序列数据集成等;④数据综合集成，即综合度差异数据之间的集成，从数据与其表达的地学过程空间尺度的关系分析即是多空间尺度数据集成。
这四类集成中每一类都包含具体的集成类型，其中数据的综合集成是最为复杂的一类，常规意义的制图综合和数据细化都包含在该类数据集成中。
按照数据集成模式可以把GIS数据集成分为3种模式:①数据转换模式，是经专门的数据转换程序进行不同数据格式的集成;②数据互操作模式，是根据OGC颁布的规范，所有数据源的软件(数据服务器)需要提供统一的数据访问接口以便数据客户进行访问，并处理数据客户的请求从而完成数据服务;③直接数据访问模式，指在GIS系统中实现对其他数据格式的直接访问、存取和分析，利用空间引擎的方法实现多源数据的无缝集成(宋关福等2000;闾国年等，2003)。
这三种集成模式各有利弊，其中，①模式是传统的一种模式，但由于不同数据格式描述空间对象时采用的数据模型不同，因而转换后不能完全准确表达源数据信息，此外由于这种数据格式转换的涉及输出和输入两个过程，相对比较复杂;②模式，由于实现各种数据格式宿主软件的数据访问接口，一定时期内还不现实，且对于数据客户来讲，同时需要拥有两种格式的GIS软件，并同时运行才能完成数据的互操作，给数据的集成带来了局限性，因此目前还有很大的局限性。而③模式虽然提供了更为经济实用的多源数据集成模式，是实现空间数据共享的理想方式，但由于构建成本比较大，且需要具备多源空间数据无缝集成技术和一种内置于GIS软件中的特殊数据访问体制，目前是相对比较困难且技术要求较高的集成模式。
综上所述可知，关于地理空间数据集成，目前主要集中于物理实现和逻辑模型层次上的集成方法，是从数据本身入手来研究数据集成，属一种微观的数据集成。因此，数据集成必须同时集成数据的语义，才能满足用户应用的需要。
2.2.1.1 接口规范与标准
自从20世纪70年代开始，许多国家加强了地理信息标准化工作，迄今，已取得了长足进步。国际上地理信息产业的标准和规范发展十分迅速，各国对地理信息产业的标准和规范空前重视，在地理信息标准化的研究和标准的制定方面合作十分密切，国际标准化组织地理信息技术委员会(ISO/TC211)和以开放地理空间信息联盟(OGC)为代表的国际论坛性地理信息标准化组织，以及CEN/TC287等区域性地理信息标准化组织，在其成员的积极参与下建立了完整的地理信息标准化体系，研究和制定出了一系列的国际通用或合作组织通用的标准或规范。国际地理信息标准化工作大体可分为两部分:一是以已经发布实施的信息技术(IT)标准为基础，直接引用或者经过修编采用;二是研制地理空间数据标准，包括数据定义、数据描述、数据处理等方面的标准。
我国于1997年成立了全国地理信息标准化技术委员会(CSBTS/TC230)，负责我国地理信息国家标准的立项建议、组织协调、研究制定、审查上报等。
2.2.1.2 分布式空间查询处理技术
国际上的研究主要集中在分布式空间索引技术和分布式查询处理策略等方向上。英联邦科学与工业研究组织(CSIRO)的Abel和新加坡国立大学的Ooi等人(1995)基于分布式数据库理论中的半连接思想，首先研究了分布式空间数据库的空间连接查询处理问题，提出了空间半连接算子，并基于空间对象的一维索引结构，提出了一种空间半连接查询处理算法。新加坡国立大学的Tan等人(2000)将上述算法扩展到多维索引结构，并分析了算法在不同数据分布和网络带宽情况下的性能。实验结果表明，采用空间半连接操作可以极大地降低网络数据传输量，这对于网络带宽有限的分布式环境来说，如网络将很好地改善查询的整体响应时间。但是，空间半连接操作也带来了额外的CPU和I/O开销，在高速网络环境下，且传输数据量较小时，采用基于空间半连接操作的查询处理策略反而可能引起性能的下降。此外，还有学者研究了在并行计算体系结构下的分布式空间查询处理问题，Patel等(2000)提出在并行计算体系结构下的两种空间连接查询处理策略。
2.2.1.3 组织管理与集成体系结构
对于组织管理与集成体系结构即空间数据组织管理与集成技术研究，分为三个阶段:①传统的空间数据组织管理与集成阶段。②面向服务的空间数据的组织管理与集成阶段。③网格环境下空间数据的组织管理与集成阶段。海洋时空数据属于地理空间数据的范畴，但是由于海洋现象的复杂性、多样性以及海洋时空数据自身的特点，决定了海洋时空数据与其他空间数据的组织管理与集成有着很大的区别。
❸ 基于数据流的系统集成技术
系统集成是大型应用系统建设必须考虑的一个问题。系统集成也是一个广义的概念，它包括了硬件系统的集成、软件模块的集成、软件与硬件的集成、基础平台软件与开发软件的集成等 ( 张维明，2002) 。本系统所说的基于数据流的集成，主要是解决各子系统之间数据、功能的协调统一，通过数据流使得所开发的 4 个应用子系统形成统一的整体，完成塔里木河流域生态环境从数据的获取、分析到信息发布这一整个过程。
塔里木河流域生态环境动态监测系统由于要完成不同的功能操作，在结构上采用了划分子系统 ( 功能模块) 的方法: 各子系统完成特定的功能，各子系统之间通过数据库系统进行关联，是一种 “数据紧密关联，功能独立松散”的连接关系。系统集成的关键就是围绕着数据进行集成，通过数据集成以及成果数据流时序的检测控制实现整个系统的集成。
数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据进行逻辑上或物理上的有机集中。目前集成异构数据源的体系结构主要有三种: 联邦数据库系统、数据仓库和中间件结构。这些结构分别从不同的着重点和应用上来解决数据共享和为企业提供决策支持。
塔里木河流域生态环境动态监测系统是一个涉及多种应用需求的综合系统，在运行时需要大量的数据作为支撑。本系统采用数据仓库和中间件相结合的模式进行系统数据集成，总体结构采用数据仓库方式，所有数据集中存储在综合数据库中。和薯这样有利于实现数据的共享，系统同时也使用中间件数据集成技术，通过中间件管理系统实现对数据请求的响应。
采用以数据仓库为主要数据集成方式的体系结构，在具体应用实现上，还有一些问题需要考虑: 在网络环境中，一方面，各专业处室产生的业务数据可能动态地加入或者离开分布式系统; 另一方面，企业对数据集成的具体需求也在动态的变化。由此可以看出，参与数据集成工作中的各种应用组件应处于松耦合的关系，同时，集成的动态性必然需要动态的初始化和配置管理，这意味着数据集成的体系结构也要是一种耦合度低、扩展性强的结构，正是按照这种思想，将整个系统分为了功能相对独立袜棚者的四个子系统。
如何确保系统联动时数据在子系统之间正确传递，也是数据紧密集成、子系统松散耦合结构需要解决的问题。确保各子系统数据之间一种理想的解决办法是开发一套互动检测程序，管理人员运行该程序可以得到系统联动数据传递状态报告，从而明确哪些子系统需要再次运行以便更新结果数据，通过这种机制以满足应用组件之间异步的、动态的、异构的和松耦合的交互需求。
应用子系统互动检测的过程是依据系统联动时数据在各子系统中的传递路径，检查相关联动子系统的输出成果，追溯到所使用的数据源，根据数据源的更新、增加状况，来判断成果数据是否需要重新计算或相应增加。在以上数据检测机制的作用下，可保证数据在各子系统之间正确流动与调用。
基于数据集成的另一个重要方面是数据标准化，进入数据告薯仓库中的数据必须符合一定的标准和规范，这样才能使信息共享以及信息扩充。数据标准化原则为按照已有国家标准、水利行业标准进行，若无国家和行业标准时，可参照国际标准; 既没有国家和行业标准，也没有相应的国际标准的，研究制定内部遵循的暂定标准，暂行标准应有利于信息共享与集成分析。
大数据工具不应该破坏现有的数据仓库环境。虽然大量低成本，甚至零成本的工具降低了准入门槛，它们构成了Hadoop的生态系统，支持其存储和管理大量数据集的能力。很多原本居于商务智能和分析系统中心地位的企业数据仓库收到冲击。但是企业在数据仓库中投入了很多资金、资源和时间，建立并完善数据仓库的查询、报表和分析功能。企业不愿意这一切都付之东流。即便企业已经选择在Hadoop或NoSQL数据库上搭建新的商务智能和大数据分析架构，这也不是一朝一夕能够完成的。通常，这种转变还要以牺牲服务质量，甚至业务中断为代价。
因此，大多数企业都会选择集成的方式，让新旧系统技术协同工作。比如把基于Hadoop的客户分析应用和现存客户数据仓库结合起来。来自于数据仓库的客户数据可以放到Hadoop应用程序里进行分析，分析结果在返回数据仓库。
大数据关联
集成的第一步是在数据仓库和大数据平台间设置关联。目前，大数据系统主要用于增强数据仓库的能力，其数据存储的成本要低于传统数据仓库。很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单，就像用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据一样，也可以通过Hive，HBase，Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。
将这些工具和数据仓库与商务智能框架结合起来需要关联性和说明。可以使用应用程序界面为数据仓库提供Hadoop和NoSQL系统的接口。另外，不少供应商都提供连接SQL数据库和大数据系统的封闭的连接器，包括基于集成标准的ODBC(开放数据库连接)和JDBC(Java数据库连接)。对于不能适用于传统关系模型的系统，可以用一个集成层将半结构化数据从原格式(比如YAML或JSON)转到可被商务智能应用读取的格式。
如果要集成更加紧密，还有其他的方法。例如，数据仓库系统逐渐对MapRece功能开放，从而增强SQL语言，将Hadoop集群的分析处理和商务智能查询结果结合起来。更一个例子是将Hadoop分析结果和数据仓库结合起来，用来生成报表和分析。
大数据阻力
随着大数据的不断发展，对很多IT和数据仓库团队来说，集成不同的应用迫在眉睫。一种高度灵活的集成方案至关重要。
脱节的体系结构。一种典型的方法是试点项目或验证概念，或测试早期产品应用，包括在自己孤立的环境中部署Hadoop或NoSQL系统。一个结构完整的集成方案必须把IT和数据架构与业务洞察力和设计结合起来，在混合型数据库、商务智能和分析架构中部署多种层。
管理缺陷。大数据工具的开源本质往往会导致企业只重功能不重管理。随着商业话大数据软件的成熟，这种状况会得以缓解。但现在仍要重视管理能力的提升。
技术短缺。扩大大数据集成面临的最大的挑战就在于使用Hadoop和NoSQL技术过程中产生的陡峭的学习曲线。毕竟在IT圈内，平行和分布式处理技术还很难懂，真正有开发和升级大数据应用经验的人就更少了。内部培训也许是速度最快、成本最低的方法。
在把Hadoop和NoSQL与数据仓库环境集成的问题上，很多公司关心的不是可行性，而是时间。早作准备，可以对面临的阻碍有一个良好的把握。对于不同的集成需求，企业需要构建可重复的解决流程，这才是项目的最终目标。
❺ ETL数据融合平台，实现业务数据集成
ETL的应用是将企业业务系统的数据经过抽取、清洗、转换之后加载到数据仓库的一个过程。用ETL的目的是为了把企业散落在各个系统中的数据集中起来，统一标准化管理。因此，ETL是构建数据仓库的重要的、必不可少的一环。
RestCloud ETL平台是怎样的？
RestCloud ETL数据融合平台是基于微服务架构研发的新一代数据融合平台，是为企业提供业务系统数据之间的集成，以及异构数据源之间的数据传输于一体的一站式的数据处理平台。
RestCloud ETL平台——功能
1、全web化配置，开箱即用；
2、可实现多种异构数据源之间通过平台快速进行数据段皮交换，快速帮助企业构建数据融合平台，同时通过叠加API服务平台即可快速落地构建一个轻量级的数据中台。
3、平台通过可视化的拖、拉、拽即可完成数据集成流程的构建并实现数据抽取、转换源空、清洗、脱敏、加雹燃瞎载等功能。
RestCloud ETL平台——优势
RestCloud ETL从架构、易用性、传输性能、可视化、功能丰富性等方面均全面超越常见的开源ETL工具。通过容器化技术RestCloud ETL支持大规模的分布式部署架构，可以根据资源利用率，实现动态的弹性伸缩，实现上万流程的同时调度与并发运行。
RestCloud ETL平台——适用场景
通过RestCloud ETL数据融合平台可以在多个业务系统之间实现复杂的数据分发以及推送、同时也支持跨集团公司的数据传输与共享发布，协助企业快速构建轻量级的数据中台等场景， 同时RestCloud支持实时数据流的处理，可以实时接入物联网、Kafka等的实时数据流并进行实时运算处理后存入企业的实时数仓中。
❻ JSP在SOA架构上实现数据集成的两种方法
在IT基础设施中将各种应用软件的数据集成起来是一回事，因为相关方法和实践都经过检验，证明是可行的。但是，在服务导向架构(SOA)上实现数据集成则是另一回事，那可是个新挑战。
“SOA的引入，使数据与应用之间的差别日渐模糊。”SOA市场研究机构ZapThink公司的罗恩·施麦尔泽尔(Ron Schmelzer)总结道。当一套应用软件作为独立的服务，执行某些功能，其运行结果被传递到其他应用软件时，这些结果看起来很像数据。与此类似，对某项服务的查询会启动数据库中的进程，产生的结果看起来很像应用逻辑的导出结果。总之，在服务中，数据与应用逻辑已不再有明显的区别。
重要的是这些结果是否能与下一个操作进行集成。数据的集成目前有几种不同的方式。iWay公司、Software AG公司等企业的产品提供了一些源自于常规企业应用集成的新途径。比如，iWay就拥有一个包括300个适配器(Adapter)的程序库，这些适配器可将应用软件之间或应用软件与数据源之间连接起来。将这些适配器与iWay的Service Manager集成起来，便可解决如何将数据传输至其目的地的问题，从而将不同服务上的数据连接在一起。
方法之一
香水和个人护理产品厂商科蒂公司(Coty)花了半年时间发现，iWay产品恰是它集成联合利华公司(Unilever)的化妆品业务所需要的。它于2005年末收购了后者。
科蒂的首席财务官(CFO)迈克尔·费绍夫(Michael Fishoff)要求首席信息官(CIO)戴夫·拜里(Dave Berry)，将两家公司面向客户的数据集成到一起，项目截止到去年6月30日。如果届时无法达成目标，两家公司原有的客户利益就势必受到影响，而且该公司还不得不继续维持两支销售团队、两条供应链、以及两套软件基础设施的现亩肆状。
在收购联合利华后不久，拜里就听说，美国联邦百货集团(Federated Department Stores)等大客户纷纷抱怨，两家公司合并后，他们的采购员得分别跟两家公司的销售代表洽谈，或者甚至要经过3个系统才能够拿下订单。
过去，联合利华旗下品牌克罗伊(Chloe)或者卡尔文·克莱恩(Calvin Klein)的香水订单得通过JD Edwards系统才能送达法国的里尔。而科蒂旗下热卖的品牌席琳·迪翁(Celine Dion)或者詹尼弗·洛佩兹(Jennifer Lopez)香水必须通过该公司位于德国卡塞尔的其自主研发的仓库管理系统才能下订单。给其他产品下订单也得通过科蒂位于美国北卡罗莱纳州分销中心中的Oracle销售系统才行。“如果我们自己编写代码，根本无法在半年内完成这几个系统的集成工作。”
而将JD Edwards系统与Oracle应用软件或者将Oracle软件与SAP系统连接起来，那正是iWay的连接器和适配器所要做的。拜里认识到，他需要将某些流程合而为一，正是这些流程导致客户从他的公司采购产品时会收到两张发票。
埃森哲公司(Accenture)的业务流程顾问接受了此项任务。埃森哲的业务分析师首先利用iWay的Service Manager产品茄耐桐来弄清楚科蒂不同的订单录入系统之间的差别，然后进行数据的转换过程。
Service Manager软件中有对JD Edwards和SAP系统有一个图形影射功能，每当业务分析师在这个图形影射上绘制业务流程图师，该软件就会自动在订单录入系统之间完成业务流程线条的数据的自动转换。直到将科蒂和联合利华的订单录入系统的输出结果整合起来，生成单一的发票时，这两个订单录入系统才能协同工作。
现任科蒂北美信息管理副总裁加里·盖兰特(Gary Gallant)负责这一艰难的系统集成项目，此前他曾担任联合利华首席IT经理。盖兰特发现，某一天的订单在发送到iWay系统中后，再也没有出现在公司的分销中心。原来这些订单被赋予了错误的格式，因而无法被转化为正确的目标格式，但是iWay并没有向任何人通报这一点。
“这简直是大海捞针，我们需要提高系统的透明度。”盖兰特回忆说。他最终找到了解决办法，即当订单被挂起在“重试”队列中时，系统会给管理员发送消息。
拜里用这个办法识别那些面向客户的服务，再将这些服务隔离开来，然后用iWay在这些服务间实现数据转换。最后，在6个月的期限结束时，颤坦客户使用的已经是完全集成的系统了。
方法之二
并非每个人都热衷于采用iWay系统来集成来自不同服务的数据。“我一直对此心存疑虑。” ZapThink的施麦尔泽尔表示，因为它与以往的应用软件集成非常相近，这种方式需要单独为每组应用软件建立连接，而且不够灵活。
服务需要被重新构建，以使其产生的数据可用于不同的应用软件，而iWay的Service Manager仅可以完成大部分工作，而非全部。公司还要在不改变服务界面的情况下，改变表现数据的方式。但是，iWay系统通常要求对每个数据表现都提供一个界面，而无法生成可被所有数据表现轻易采用的数据。
还有一种集成Web服务数据的办法，那就是利用开源和专有产品。开源数据集成工具Jitterbit可以接收应用软件信息，将之转换为XML格式，再在Web上绘制出来并递送到目标系统。它有赖于Web标准，并且需要具备在不同系统间转换数据的能力。Apatar公司和Talend公司也拥有类似的开源产品。DataDirect公司和 MetaMatrix公司则拥有专有系统，而红帽公司(Red Hat)现正准备收购MetaMatrix，后者的产品也将成为开源系统JBoss的组成部分。
计算机辅助设计和工程软件厂商欧特克公司(AutoDesk)目前在对开源Apatar软件进行评估。欧特克还以软件作为服务(SaaS)的形式提供协作施工项目管理，通过门户网站集成数据，以供参与同一项目的承包商使用。重要的施工项目可以包括40家甚至更多的承包商。
欧特克在自己的产品中将Apatar软件作为集成代理，公司协作项目管理部门技术服务经理杰森·普拉特(Jason Pratt)介绍说。Apatar能在系统间转换数据，并利用Web服务将数据输出给业务合作伙伴。它能在不同的系统间执行提取、转换、以及上载等功能，以使两家彼此尚未建立P2P连接的公司能够共享数据。而且，与定制的P2P连接不同，Apatar连接代码依赖于Web标准，因此无需测试即可确保能够有效使用，Apatar创始人兼首席执行官(CEO)雷纳特·卡桑辛(Renat Khasanshyn)补充道。
利用欧特克服务提供的数据转换，一家承包商的JD Edwards会计系统可将数据输出到另一家承包商的调度系统，这样施工项目的不同方面就可以按时执行并完成了。
Apatar系统“为所有数据提供了管道，从一个系统通向另一个系统的管道，就像乐高(Legos)玩具一样。”普拉特概括道。在无需构建中间件的前提下，这种办法可以提升灵活性，确实很了不起。
现在该轮到你来选择了。iWay和其他厂商能提供通向服务世界的合适的P2P连接;而开源产品现在已能在更高的水平上将源自不同服务的数据集成起来。不管你选择哪个方法，距离成功部署SOA，你又向前跨了一步。
❼ Python数据挖掘006-数据集成
数据集成就是间来源于多个不同数据源的数据合并存放在一个一致的数据存储（比如数据仓库）中的过程。
不同数纯瞎悉据源的数据之间可能会有不匹配或属性重复，所以要考虑实体识别问题和属性冗余问题。
是指从不同数据源识别出现实世界的实体，它的任务是统一不同源数据的矛盾之处。
常见形式有：同名异义，异名同义，单位不统做乎一等。
实体识别问题就是检测和解决这些冲突。
数据冗余，比如：同一属性出现多次，同一属性命名不一致导致重复等。
冗余属性要先检测，再删除掉。冗余属性用相关性分析也能判断出来。
参考资料：
《Python数据分析和挖掘实战》神指张良均等