1底层数据结构的透明 [5] :为数据访问(消费应用)提供了统一的接口,消费应用无需知道:数据在哪里保存、源数据库支持那种方式的访问(XQuery,SQL)、数据的物理结构、网络协议等。
2性能和扩展性 [1] :数据整合把数据集成和数据访问分成了两个过程,因此访问时数据已经处于准备好的状态。
3提供真正的单一数据视图, [5] 数据视图data view这个概念大家很容易理解, 数据整合的优势是经过了数据校验和数据清理,你看到的数据更加真实、准确、可靠。
4可重用性好 [5] :由于有了实际的物理存储,数据可以为各种应用提供可重用的数据视图,而不用担心底层实际的数据源的可用性。
5数据管控能力加强 [5] :管控是SOA里面重要的概念。数据整合的优势是数据规则可以在数据加载,转换中实施,保证了数据管控。
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数据处理与分析分为五步:
第一步:确定客户的数据需求
比较典型的场景是我们需要针对企业的数据进行分析,比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据……需要从这些数据里获得哪些有用的信息,对策略的制定进行指导呢?又比如需要做的是一份市场调研或者行业分析,那么需要知道获得关于这个行业的哪些信息。
第二步:根据客户需求进行数据采集
采集来自网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入五个数据源的数据,为客户提供定制化数据采集。目的是根据客户的需求,定制数据采集,构建单一数据源。
第三步:数据预处理
现实世界中数据大体上都是不完整,不一致的脏数据,无法直接进行数据分析,或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法:数据清理,数据集成,数据变换,数据归约等。把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加精确地分析结果。
第四步:数据分析与建模
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
数据模型是对信息系统中客观事物及其联系的数据描述,它是复杂的数据关系之间的一个整体逻辑结构图。数据模型不但提供了整个组织藉以收集数据的基础,它还与组织中其他模型一起,精确恰当地记录业务需求,并支持信息系统不断地发展和完善,以满足不断变化的业务需求。
第五步:数据可视化及数据报告的撰写
分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现,还是对相关情况的一个全面的认识。
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