数据集成管理

数据集成管理面向数据迁移、交换、汇集、处理、建模等需求,集数据建模与ETL设计于一体,支持广泛的数据源,内置多种成熟数据处理引擎,可为政府或企业提供更快捷、更高效、更安全的数据集成解决方案。

完成数据建模与ETL设计,实现数据集中管理

产品功能

数据集成管理一站式建模及ETL

一站式建模及ETL

平台集数据建模与ETL设计于一体,从数据接入到数据处理、加载以及模型设计、调度管理等,在建模的同时同步完成ETL流程设计,提供一站式数据建模及处理服务,弥补传统ETL工具对模型管控的缺失与不足。

数据集成管理丰富的数据组件

丰富的数据处理组件

提供丰富的数据处理组件并进行分类管理:收藏组件、传输组件、输入输出、快速装载、接口组件、文件传输、转换组件、流程组件、统计组件、数仓组件、脚本组件、其他组件、大数据组件等,用于快速完成数据的传输、清洗转换、装载落地等处理过程。

数据集成管理-透明化数据集成监控

透明化数据集成监控

运用大量可视化技术,让传统的数据整合黑盒子过程变得透明可见。模型可视化、流程可视化、监控可视化,以更直观、更简洁的方式呈现各数据仓库建设各环节情况。

数据集成管理-便捷高效的操作设计

便捷高效的操作设计

数据处理支持批量创建,ETL定义支持数据抽样,开发过程支持多人协同定义,共享资料库等等符合实施人员习惯,并此基础上封装大量清洗转换规则,大大降低技术门槛,简单拖拽配置即可玩转数据处理。

数据集成管理-并行计算,性能更高效

并行计算性能更高

平台支持数据分区、并行处理、数据库批量装载接口等技术,从而保证数据抽取和装载的高效性。与此同时,执行引擎能自动优化合并转换过程,避免重复取数、重复关联、多次落地造成的性能损耗。

数据集成管理-隔离设计,应用更稳定

隔离设计,应用更稳定

为保证运行环境的稳定可靠,平台提供了设计区与运行区隔离的机制,所有作业的修订和更改通过在设计区完成调试和试运行后,通过发布机制,发布到稳定的运行环境,保证开发和运行两不耽误。

应用案例

  • 卫生
  • 药监
  • 电力
  • 制造
湖南卫健委:省卫生计生统计决策分析系统

建设内容: 建立数据质量控制机制,通过对卫生统计数据的质量控制,提高直报系统数据质量;升级数据交换功能,将全员人口信息、公共卫生服务相关统计分析数据传输到本系统内;升级数据分析应用功能,整合新、旧数据模块,全面升级数据模型;建立移动终端应用。

项目价值: 利用数据工厂工具重新规划并整合卫生资源、医疗服务、医改监测、计生人口、分科及中医特色等主要业务数据,为各级卫生机构提供准确、便捷的信息访问服务,为深化医改与应急救治提供信息支撑,为制定卫生计生政策规划与宏观管理提供科学依据。

数据集成管理-卫生行业案例
安徽食药监:智慧数据监管数据中心建设

建设内容: 为加强信息化建设,以数据中心建设推进数据规范,促进全省系统信息化建设规范化、标准化,通过亿信数据工厂工具,进行内部业务系统数据集成,统一建立食品药品数据交换平台,实现内部业务系统之间、上下级食品药品监管机构之间以及对外跨部门交换共享,实现精准监管。

项目价值: 安徽省食品药品监督管理局集中力量建成统一的数据中心,整合各类业务系统数据,解决信息孤岛、数据冗余等问题,实现“审”、“批”、“查”部门间数据互通、信息共享。推进“大数据+监管”,强化对各类数据的分析研判,形成风险和问题清单,有针对性实施监督检查,提升监管的精准性,全面科学治理,实施智慧监管,确保人民群众“舌尖上”的安全。

数据集成管理-药监行业案例
国家电网:一体化数据应用平台

建设内容: 一体化电网规划设计平台利用亿信i@Report数据采集、数据工厂数仓建设工具、亿信BI等工具,基于标准的数据采集分析一体化流程,建设涵盖规划信息库、输电网规划、配电网规划、电网发展诊断、输电网成果管理和配电网成果管理六大块业务需求的全业务数据中心,全面支撑电网公司规划设计业务。

项目价值: 利用“i+DF+BI”整体解决方案,完成了数据采集-->数据处理-->数据应用的一整套流程,提升了数据维护展示的适应性和实用化水平、深化了输电网计算分析功能、拓展了配电网应用功能、加强了电网发展诊断分析、优化了成果管理,提高了数据应用的整体效率,达到了项目建设的预期目标。

数据集成管理-电力行业案例
中船:船舶报表分析应用平台

建设内容: 基于最新的数据仓库、商务智能技术建设报表采集与数据分析系统,各船厂等数据填报端人员在线填报数据,数据直接进入数据仓库,数据分析人员即可对报表数据进行监控、管理、分析。其他业务系统中的数据也可以通过ETL(数据清洗、转换、加载)过程进入到数据仓库,由数据分析人员进行综合分析展现。

项目价值: 船舶报表分析平台不仅可以满足大中型船舶制造企业日常从成员单位收集统计报表数据、对报表进行处理的工作需要,而且还采用了数据仓库/商务智能等技术手段,可以满足企业进行数据综合分析的需要,解决企业数据应用过程中存在的信息孤岛、数据来源多、标准不统一等诸多问题。

数据集成管理-制造行业案例

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