第一篇：基于数据抽取与订阅实现数据共享分析及研究论文
1.引言
早期的应用系统的建设，大都存在缺少总体、全面、系统的规划，缺乏统一的数据标准，相互之间资源难以共享的“信息孤岛”。从而造成各部门提供的数据不够完整、准确和权威。给全校范围内信息的交流和共享带来了障碍，同时产生了大量的冗余信息。因此，需要通过对各部门计算机应用系统进行统一规划，利用底层整合的信息资源，为门户、应用和信息资源整合提供数据交换、资源管理等基本服务接口，以实现各部门决策数据在应用层面的互联互通和信息共享。
为了实现数据共享，需要建设数据中心存储全校共享的数据。建设数据中心时，尽可能扩展数据的集成范围，形成大而全的数据中心，作为全校数据统计分析、智能决策支持的权威数据库；数据库能集成到数据中心运行的应用系统尽可能集成到数据中心运行，数据中心可以成为后续开发各种应用系统的通用数据库平台；对于需独立运行的应用系统，通过数据交换与共享服务平台来实现数据的集成与共享；同时制定规范的数据变更流程，实现谁产生、谁维护、谁负责的权威数据源。
本文以我校数字化校园项目建设为例，重点介绍如何规划好我校数据流，以及如何通过数据的抽取与订阅实现各业务系统数据共享。
2.数据流规划
为了实现校内各业务系统间的数据共享和保证数据的一致性，必须规划好数据流向。数据共享的总体包括了代码集的共享和数据集的共享。在这里，“代码集”主要是指在各个应用系统需要实现流转的学校标准代码，“数据集”主要是指在各个业务系统间需要进行数据共享的数据集。
每一个共享的代码集或数据集都有唯一的权威数据源，执行“谁产生，谁维护”的原则。在整个数据流转设计中，数据流都不做交叉设计，这样不会导致数据流混乱，形成误解。因些必须对各业务系统进行统一编码，设置好业务系统间数据共享流程，并对共享数据信息流细化。
2.1业务系统统一编码
根据我校所使用的各业务系统，分别采用数字对应各业务系统，“41”代表“人事系统”；“42”代表“学工系统”；“43”代表“招生系统”；“44”代表“科研系统”；“45”代表“科研系统”；“47”代表“迎新系统”；“48”代表“离校系统”；“50”代表“校友系统”；“52”代表“办公系统”；“61”代表“财务系统”；“62”代表“图书馆系统”；“63”代表“一卡通系统”；
2.2业务系统间数据共享流程
业务系统主要涉及到：招生系统、教务系统、迎新系统、学工系统、离校系统、校友系统、人事系统、财务系统、科研系统、办公系统、图书馆系统、一卡通系统；系统间各业务数据的来源及共享如下图所示：
每个带有“数字”箭头的标记分别表示数据的来源和内容及数据流向哪个业务系统，详细信息如下：
(1)新生数据
(2)新生数据（教务系统已经进行分班编学号处理）
(3)迎新结果数据
(4)学生基本信息，学籍基本信息，成绩数据
(5)学生基本信息，学生收费明细
(6)学生收费结果数据
(7)奖学金信息，资助信息，贷款信息，绿色通道信息，困难生补助信息
(8)学生奖学金发放结果，资助金额发放结果，补助发放结果，贷款处理结果
(9)学生收费数据，学生欠费数据
(10)需要办理离校手续的学生信息
(11)离校后的学生信息
(12)教职工基本信息，教职工工资明细
(13)教职工基本信息
(14)科研成果数据，论文、著作数据
(15)科研项目信息
(16)项目经费到账信息
-教职工信息
(17)-（20）教职工信息
（21）教师课程安排信息，教学质量评价信息
（22）（23）学生基本信息
3.数据抽取与订阅
3．1数据抽取与订阅的实现流程图
通过触发器、系统日志、数据变化标志位来捕捉业务系统需要共享或要交换到数据中心的数据发生变化，同步到中介库，设置中介库在业务系统数据库服务器，这样数据发生变化后同步到中介库，不需要进行数据库异构转换，而且不需要经过任何网络，这样能保证数据的实施、高效、安全的数据同步。
3．2数据抽取与订阅实现
数据中心从各业务系统中抽取需要共享的数据来保持数据同步，如需要从教务系统中取学生信息集和教学场地信息集，需要从人事系统中取教职工信息集。数据中心从业务系统整合数据的关系图如下：
先由数据中心系统管理员或各业务系统管理员进行数据抽取配置，选择从哪个系统抽取数据，再设定业务系统信息字段与数据中心信息字段的对应关系如图3所示：
4.结语
高校信息化建设是一个不断发展的过程，在这个过程中，信息资源的有效整合是一个必然的过程，通过整合可以实现现有业务系统之间的数据交换与共享。本文通过分析学校各业务系统的数据特点，规划出各业务系统的数据流向，并通过数据的抽取与订阅实现数据共享。
参考文献：
[1]金保华，和振远，张亮，李金旭，赵丽辉 基于 SOA的数据共享与交换平台分析与设计 郑 州 轻 工 业 学 院 学 报(自 然 科 学 版)2011年2月
[2]李学俭 数据共享环境下统一信息标准的建设与应用 计 算 机 技 术 与 发 展2011年5月
第二篇：Web数据研究与应用论文
1知如何能够投其所好，为用户实现主动推荐，提供个性化服务；这些都是电子商务成败的关键问题。在这种新型的商务模式下，如何对网络上大量的信息进行有效组织利用，帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识，以指导他们的商业决策行为，成为电子商务经营者关注的问题。迅速发展的基于Web的数据挖掘技术，为解决电子商务所面临的问题提供了有效途径。Web数据挖掘
2.1 Web数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取人们事先不知道的、潜在有用的信息和知识的非平凡过程。
Web数据挖掘（Web Mining）是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息，是数据库、数据挖掘、人工智能、信息检索、自然语言理解等技术的综合应用，是在一定基础上应用数据挖掘的方法以发现有用的知识来帮助人们从www.xiexiebang.computer processing of Oriental Languages,2003,16(2).
第三篇：应用集成及数据共享与交换解决方案
应用集成及数据共享与交换解决方案
在统一标准的前提下，构建统一的数据共享与交换平台，通过异构应用整合各类业务系统（民政、计生、劳动、综治、统计等），有效解决各“条线”系统间的互联互通，实现各种信息资源的整合和共享，以改善社区公共服务的方式和方法，提高社区服务和综合管理水平。
具体做法：
（1）有效利用存量数据。
（2）增量数据的管理。
（3）实现应用系统有效整合和资源共享
资料由中国系统集成在线提供
第四篇：数据挖掘教学方法研究论文
摘要：在本科高年级学生中开设符合学术研究和工业应用热点的进阶课程是十分必要的。以数据挖掘课程为例，本科高年级学生了解并掌握数据挖掘的相关技术，对于其今后的工作、学习不无裨益。着重阐述数据挖掘等进阶课程在本科高年级学生中的教学方法，基于本科高年级学生的实际情况，以及进阶课程的知识体系特点，提出有针对性的教学方法参考，从而提高进阶课程的教学效果。
关键词：数据挖掘；进阶课程；教学方法研究；本科高年级
学生在本科高年级学生中开设数据挖掘等进阶课程是十分必要的，以大数据、数据挖掘为例，其相关技术不仅是当前学术界的研究热点，也是各家企事业单位招聘中重要岗位的要求之一。对于即将攻读硕士或博士学位的学生，对于即将走上工作岗位的学生，了解并掌握一些大数据相关技术，尤其是数据挖掘技术，都是不无裨益的。在目前本科教学中，对于数据挖掘等课程的教学，由于前序课程的要求，往往是放在本科四年级进行。如何激发本科四年级学生在考研，找工作等繁杂事务中的学习兴趣，从而更好地掌握数据挖掘的相关技术是本课程面临的主要挑战，也是所有本科进阶课程所面临的难题之一。
1数据挖掘等进阶课程所面临的问题
1.1进阶课程知识体系的综合性
进阶课程由于其理论与技术的先进性，往往是学术研究的前沿，工业应用的热点，是综合多方面知识的课程。以数据挖掘课程为例，其中包括数据库、机器学习、模式识别、统计、可视化、高性能技术，算法等多方面的知识内容。虽然学生在前期的本科学习中已经掌握了部分相关内容，如数据库、统计、算法等，但对于其他内容如机器学习、人工智能、模式识别、可视化等，有的是与数据挖掘课程同时开设的进阶课程，有的已经是研究生的教学内容。对于进阶课程繁杂的知识体系，应该如何把握广度和深度的关系尤为重要。
1.2进阶课程的教学的目的要求
进阶课程的知识体系的综合性体现在知识点过多、技术特征复杂。从教学效益的角度出发，进阶课程的教学目的是在有限的课时内最大化学生的知识收获。从教学结果的可测度出发，进阶课程的教学需要能够有效验证学生掌握重点知识的学习成果。1.3本科高年级学生的实际情况本科高年级学生需要处理考研复习，找工作等繁杂事务，往往对于剩余本科阶段的学习不重视，存在得过且过的心态。进阶课程往往是专业选修课程，部分学分已经修满的学生往往放弃这部分课程的学习，一来没有时间，二来怕拖累学分。
2数据挖掘等进阶课程的具体教学方法
进阶课程的教学理念是在有限的课时内，尽可能地提高课程的广度，增加介绍性内容，在授课中着重讲解1~2个关键技术，如在数据挖掘课程中，着重讲解分类中的决策树算法，聚类中的K-Means算法等复杂度一般，应用广泛的重要知识点，并利用实践来检验学习成果。
2.1进阶课程的课堂教学
数据挖掘等进阶课程所涉及的知识点众多，在课堂上则采用演示和讲授相结合的方法，对大部分知识点做广度介绍，而对需要重点掌握知识点具体讲授，结合实践案例及板书。在介绍工业实践案例的过程中，对于具体数据挖掘任务的来龙去脉解释清楚，尤其是对于问题的归纳，数据的处理，算法的选择等步骤，并在不同的知识点的教学中重复介绍和总结数据挖掘的一般性流程，可以加深学生对于数据挖掘的深入理解。对于一些需要记忆的知识点，在课堂上采用随机问答的方式，必要的时候可以在每堂课的开始重复提问，提高学习的效果。
2.2进阶课程的课后教学
对于由于时间限制无法在课上深入讨论的知识点，只能依靠学生在课后自学掌握。本科高年级学生的课后自学的动力不像低年级学生那么充足，可以布置需要动手实践并涵盖相关知识点的课后实践，但尽量降低作业的工程量。鼓励学生利用开源软件和框架，基于提供的数据集，实际解决一些简单的数据挖掘任务，让学生掌握相关算法技术的使用，并对算法有一定的了解。利用学院与大数据相关企业建立的合作关系，在课后通过参观，了解大数据技术在当前企业实践中是如何应用的，激发学生的学习兴趣。
2.3进阶课程的教学效果考察进阶课程的考察不宜采取考试的形式，可以采用大作业的形式。从具体的数据挖掘实践中检验教学的成果，力求是学生在上完本课程后可以解决一些简单的数据挖掘任务，将较复杂的数据挖掘技术的学习留给学生自己。
3结语
数据挖掘是来源于实践的科学，学习完本课程的学生需要真正理解，掌握相关的数据挖掘技术，并能够在实际数据挖掘任务中应用相关算法解决问题。这也对教师的教学水平提出了挑战，并直接与教师的科研水平相关。在具体的教学过程中，发现往往是在讲授实际科研中遇到的问题时，学生的兴趣较大，对于书本上的例子则反映一般。进阶课程在注重教学方法的基础上，对于教师的科研水平提出了新的要求，这也是对于教师科研的反哺，使教学过程变成了教学相长的过程。
参考文献：
[1]孙宇，梁俊斌，钟淑瑛．面向工程的《数据挖掘》课程教学方法探讨[J]．现代计算机，2014（13）.[2]蒋盛益，李霞，郑琪．研究性学习和研究性教学的实证研究———以数据挖掘课程为例[J]．计算机教育，2014（24）.[3]张晓芳，王芬，黄晓．国内外大数据课程体系与专业建设调查研究[C]．2ndInternationalConferenceonEducation,ManagementandSocialScience（ICEMSS2014），2014.[4]郝洁．《无线传感器网络》课程特点、挑战和解决方案[J]．现代计算机，2016（35）.[5]王永红．计算机类专业剖析中课程分析探讨[J]．现代计算机，2011（04）.
第五篇：关于大数据治理的研究与分析
关于大数据治理的研究与分析
2016-05-01
目录
1数据治理的背景和现状...............................................................................1
1.1数据治理背景...............................................................................................1 1.2数据治理现状...............................................................................................2
2数据治理策略.............................................................................................2
2.1数据治理要素...............................................................................................3 2.2数据治理策略...............................................................................................3
3元数据管理.................................................................................................5
3.1元数据的定义...............................................................................................5 3.2为什么要进行元数据管理..............................................................................6 3.3数据模型标准化............................................................................................7 3.4标准化体系(数据定义&模型设计)...................................................................7
4主数据........................................................................................................8
4.1主数据的定义...............................................................................................8 4.2为什么要作主数据管理.................................................................................8 4.3如何做好主数据管理.....................................................................................9 4.4主数据实施流程............................................................................................9 4.5主数据管理体系..........................................................................................10
5数据质量管理...........................................................................................10
5.1数据质量问题.............................................................................................10
I 5.2组织架构设计.............................................................................................11 5.3数据质量治理流程......................................................................................11 5.4数据治理管理方法......................................................................................12
II
1数据治理的背景和现状
1.1数据治理背景
随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大约每两年翻一番，根据监测，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。
大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。信息数据的单位由TB-PB-EB-ZB的级别暴增。这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴。如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。
图1 数据治理背景图
1.2数据治理现状
大数据的快速发展，使它成为IT领域的又一大新兴产业。据中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力估算，国外大数据行业约有1000亿美元的市场，而且每年都以10%的速度在增长，增速是软件行业的两倍。我国2012年大数据市场规模大约4.7亿元，2013年增速将达到138%，达到11.2亿元，产业发展潜力非常巨大。我国大数据飞速发展的背后存在诸多的问题：相关利益交织，协调难;方案规划容易，落地困难;过度依赖技术工具;对于数据没有明确区分。
图2 数据现状分析图
2数据治理策略
2.1数据治理要素
图3 数据治理要素分析图
2.2数据治理策略
第一步：落实合适的人员负责治理。
任何成功的数据治理计划的第一个步骤就是，要在本企业找到CEO可以授权的人，然后让该人负责项目的具体实施。没有什么能取代强有力的领导人。
数据治理是涉及人事的一个难题，这需要在许多不同的利益相关者之间达成共识。因而，在本企业里面选定这样的领导人是一项重要工作。治理官员一旦选定下来，就要成立由企业的利益相关者组成的治理委员会，制订监管政策、向CEO及董事会报告进度。
第二步：调查清楚所处环境。
一旦选定了领导小组，就要调查当前情形，并清查不同部门在不同领域的当前最佳实践。领导小组需要越过独立系统看待问题，而企业数据治理评估方法对这项工作来说必不可少。这有助于比较本企业的数据治理计划目前处于什么状态，并且提供了一份路线图以便确定以后的目标。
第三步：制订数据治理策略。
数据治理评估之后，治理委员会就应当考虑制订远景，希望公司的数据治理实践在接下来的几年达到何种目标，根据这种需求为未来制订远景。委员会应当向后规划，并且制订切合实际的里程碑和项目计划来填补相关的缺口。具体办法就是制订关键绩效指标来跟踪进度，并且向CEO和董事会提交报告来证实成果。
第四步：算出数据价值。
估算数据价值。要是公司不知道数据的价值，它们就无法提高、保护或者评估数据对账本底线的价值。数据不是一种普通商品，而是像水龙头里出来的水--对生命至关重要，又往往被人们认为是理所当然的。你要是不知道某物的价格，就无法算出它的价值。
如果你想算出数据的价值，就要根据用户权限和IT服务的效用，为数据建立内部市场。当本企业的每个人都在直接付费获取IT服务和数据时，数据的价值就成了公司价目表上的一部分。
第五步：算出风险概率。
知道数据在过去是如何使用和滥用的，这有助于了解数据在将来会如何被危及和披露。每家企业都有一些原因，如一些事件和损失在独立系统、层次体系和商业报告中消失。这些数据已经可供使用，却没有被大多数企业所使用。收集这些数据，与其意义联系起来，并研 4 究长期的损失趋势，这可以帮助任何企业把风险管理转变 成基于事实的商业智能方法，从而可分析过去事件，预测未来损失，改变当前的政策要求，成为未来改善风险缓解策略。
第六步：密切关注控制措施的效果。
数据治理在很大程度上涉及企业的组织行为。企业每天在变化，因而它们的数据、价值及风险也在迅速变化。遗憾的是，大多数企业每年对自己只评估一次。要是公司无法改变组织控制措施来满足每天或者每周出现的需求，也就谈不上变化治理。
图4 数据治理实施建议图
3元数据管理
3.1元数据的定义
技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息：数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容;业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式。
业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名;访问数据的原则和数据的来源;系统所提供的分析方法以及公式和报表 的信息;具体包括以下信息：企业概念模型：这是业务元数据所应提供的重要的信息，它表示企业数据模型的高层信息、整个企业的业务概念和相互关系。
3.2为什么要进行元数据管理
图5 数据管理分析图
3.3数据模型标准化
图6 数据模型示意图
3.4标准化体系(数据定义&模型设计)
标准化体系：一定范围内的标准按其内在联系形成的科学的有机整体。标准化体系它规定了质量方针、目标、职责和程序，并通过建立相关体系进行过程管理、质量策划、质量控制、质量保证和质量改进。
图7 标准化体系示意图
4主数据
4.1主数据的定义
企业主数据分散存储在企业各系统内，是对企业至关重要的核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工等。
4.2为什么要作主数据管理
主数据管理(MDM，Master Data Management)描述了一组规程、技术和解决方案，这些规程、技术和解决方案用于为所有利益相关方(如用户、应用程序、数据仓库、流程以及贸易伙伴)创建并维护业务数据的一致性、完整性、相关性和精确性。
主数据管理的关键就是“管理”。主数据管理不会创建新的数据或新的数据纵向结构。相反，它提供了一种方法，使企业能够有效地管理存储在分布系统中的数 据。主数据管理使用现有的系统，它从这些系统中获取最新信息，并提供了先进的技术和流程，用于自动、准确、及时地分发和分析整个企业中的数据，并对数据进 行验证。
图8 数据管理原因分析图
4.3如何做好主数据管理
通过单一平台上成熟的多领域MDM集中主数据的管理，从而消除点对点集成，简化您的结构，降低维护成本，改进数据治理。Informatica MDM(主数据管理)能够通过以下步骤帮助企业成功进行多领域主数据管理：
1.建模：用灵活的数据模型定义任意类型的主数据
2.识别：快速匹配和准确识别重复项目
3.解决：合并以创建可靠、唯一的真实来源
4.联系：揭示各类主数据之间的关系
5.治理：创建、使用、管理和监控主数据
4.4主数据实施流程
图9 数据管理实施流程图
4.5主数据管理体系
图10 主数据管理体系流程图
5数据质量管理
5.1数据质量问题
·数据的值域
·数据的定义
·数据的完整性
·数据的有效性
·业务规则
·结构完整性
·数据转换
·数据流
5.2组织架构设计
图11 架构分析图
5.3数据质量治理流程
图12 数据质量治理流程图
5.4数据治理管理方法
建立合理的数据管理机构、制定数据质量管理机制、落实人员执行责任、保障组织间高效的沟通、持续监控数据应用过程和领导强有力的督促是保障企业数据质量的关键。
图13 策略与方法分析图
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