现在谈论大数据已经没有新意了,形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签,但大数据却并没有掀起预期飓风,都在说大数据应用、大数据价值挖掘,却不想,没有数据何来应用、价值一说。
今天就和大家讨论3种软件系统的数据采集方法,重点关注实现过程与各自的优缺点。
一、软件接口方式
各个软件厂商提供数据接口,实现数据采集汇聚。
实现过程:
· 协调多方软件厂商工程师到场,了解所有系统业务流程以及数据库相关的表结构设计等,细节推敲,确定可行性方案;
· 编码
· 测试、调试阶段
· 交付使用
接口对接方式的数据可靠性与价值较高,一般不存在数据重复的情况;数据通过接口实时传输,满足数据实时性的要求。
接口对接方式的缺点是接口开发费用高;协调各个软件厂商,协调难度大、投入人力大;扩展性不高,如:由于业务需要各软件系统开发出新的业务模块,其和大数据平台之间的数据接口也需做相应修改和变动,甚至要推翻以前的所有数据接口编码,工作量大、耗时长。
二、开放数据库方式
实现数据的采集汇聚,开放数据库是最直接的一种方式。
两个系统分别有各自的数据库,同类型的数据库之间是比较方便的:
1. 如果两个数据库在同一个服务器上,只要用户名设置的没有问题,就可以直接相互访问,需要在from后将其数据库名称及表的架构所有者带上即可。select * from DATABASE1.dbo.table1
2. 如果两个系统的数据库不在一个服务器上,建议采用链接服务器的形式处理,或者使用openset和opendatasource的方式,这个需要对数据库的访问进行外围服务器的配置。
开放数据库方式可以直接从目标数据库中获取需要的数据,准确性高,实时性也能得到保证,是最直接、便捷的一种方式。但开放数据库方式也需要协调各个软件厂商开放数据库,难度大;一个平台如果同时连接多个软件厂商的数据库,并实时获取数据,这对平台性能也是巨大挑战。不过,出于安全性考虑,软件厂商一般不会开放自己的数据库。
三、基于底层数据交换的数据直接采集方式
通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包,基于底层IO请求与网络分析等技术,采集目标软件产生的所有数据,将数据转换与重新结构化,输出到新的数据库,供软件系统调用。
技术特点如下:
1. 无需原软件厂商配合;
2. 实时数据采集,数据端到端的响应速度达秒级;
3. 兼容性强,可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据;
4. 输出结构化数据,作为数据挖掘、大数据分析应用的基础;
5. 自动建立数据间关联,实施周期短、简单高效;
6. 支持自动导入历史数据,通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件;
7. 配置简单、实施周期短。
基于底层数据交换的数据直接采集方式,摆脱对软件厂商的依赖,不需要软件厂商配合,不仅需要投入大量的时间、精力与资金,不用担心系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据采集成死局。
直接从各式各样的软件系统中开采数据,源源不断获取精准、实时的数据,自动建立数据关联,输出利用率极高的结构化数据,让不同系统的数据源有序、安全、可控的联动流通,提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。