衡石科技的产品究竟怎样支持数据整合这个事情,咱从头慢慢唠嗑唠哈 。首先,得搞清楚什么是数据整合 。它,简单讲就是把各处乱七八糟的数据,聚到一块整理好了 。那衡石科技的产品在这上面下了什么功夫呢 ?
衡石产品数据接入功能咋的?
衡石科技产品有很强大的这么一个数据接入能力,先说这一点哈 。可以接入各种各样来源的数据 ,比如系统里面的数据啦 。不管是网站后台的数据,还是移动应用那边的数据 ,统统都能接进来,有好几条管道一样都能接通数据的 “接入口” 。那些像数据库里头藏着的大量业务数据 ,衡石产品也能相当轻松地跟它对接好 。然后呢这个格式千奇百怪的数据都可以进来 ,什么结构化的,半结构化的,甚至是一堆完全没规矩的,比如说文本型,图片里头带的一点有价值信息数据它全都能吃得进来搞收纳 !
在咱正常认知里都是,不同地方来的数据格式差别很大是很麻烦的事情,到衡石这儿似乎简单许多呦 。举例说明一下子就网站的数据格式通常一个模样 。某平台的什么参数啦值这样一套流程,移动应用那儿可能又是另一套密码体系跟标识系统 ,数据库里一般按传统那种表格行列,条条框框区分属性列数据行整合一堆特定记录,这些在衡石产品这里都能够被转化处理,让它们能够和谐共处最终都进到一个咱们希望它进到的目标环境环境里 。想象一下,各类奇怪的 、风格不一的数据就像一个个来不同远方操着不同方言的人,衡石产品就好比一个通不同语言、会协调事情有智慧的专家,让每个 “数据人” 按好统一的规则住到一个和睦的数据小镇里头 ,怎么样,是不是觉得很神奇得厉害呀 !
咱换一话题讲哈 ,关于这个数据抓取,也是蛮关键的一部分,好多时候不同系统接口不一个样 ,各种参数啦设置啦也变化不同样 ,找接口对接数据还蛮棘手 。可能一个小小错误细节在通信语言里,就能产生误会闹得取不上有用东西这个数据来呢 。可是衡石科技这产品就不一样呐 ,它针对形形色色不相同各种 “接口难题“ 做过优化呢 。通过自身那相当智能且又定制化开发那种模块啦这些配置,无论是什么 API 啦各种文件接口,它能灵活配置好对应的规则 ,让其顺着自己想法顺利抓取数据,这个方面啊确实表现挺牛掰嘞 !
而且喽 !这衡石产品的系统也一直在跟着跑发展时不时优化改进其引擎内部工作流程 。打个粗糙比方啦 ,好比过去你走那条曲折弯路去学校 ,今天突然告诉有一条顺直平坦新大道给开出来可以去上学啦那样美滋滋 !对跑数据的路径也在不断做更新处理优化好 ,不仅快起来速度上,稳定性还提高许多,要知道以前那有些不稳定数据对接就怕路上弄丢一部分信息造成不完整,现在这种担忧嘛就没以前严重喽 。
然后嘞 这一遭说接入后咱就讲这个数据转换 。你要清楚哦 ,进到衡石产品里这些进来好多“花里胡哨”数据,它们内部含义相同信息的表现方式完全截然不同 。举例一下子 对物品身份标识吧 ,有的地把这个标识当成ID 称呼,但另一个数据源头可能当做序号指代 。对日期格式一样有很大不同啦 ,有按咱们日常看的年月日这个文字分隔样式 ,还有按数字编码那种从起始历算数字长度形式表示那种呢 。
数据转换处理有一手?
衡石科技他的产品对解决这种“各说各话混乱语言数据局面“有独门绝技 。在转换时候是做了相当多的数据映射逻辑的,用简单通俗话语解释一波 ,就是有那么一套精准像字典翻译系统 。把一种数据形式在这边用这个词那样定义转换到咱们统一需要的另外格式语言里去 。把所有不同含义对应解释得清楚得很细周到,这么一来二去复杂的数据经过这精准配置体系里 ,能准确映射让它们看起来,按大伙都能明白那种 “通用统一模式和规矩来“ 。
这种映射能处理多种多样数据类型 。数字上单位不一致情况有转换办法像 inch 跟厘米单位换算对应等,甚至更复杂一点包含关系数据转换也是能精准做好计算转换到合理模样 ,一个经典例子就是不同数据库概念关系层级不同喽 ,在不同公司业务规范存在数据库业务树体系里头,分类业务关系定义不同 。衡石产品能在这之间建起合理换算“桥梁” ......
经过转换之后哇 数据形式上大致统一起来方便好多嘞 。但是还没完呦 在数据整合路上 。那些数据呢有可能是带各种不想要”杂质“进来的 这里所谓“杂质”呢 意思就是数据异常或者错误这样 ,可能数值录入人员马虎打错呀 ,导致的数据空缺或者偏离本该正确范围好多呢
在处理数据这方面呀 ,衡石产品是考虑得蛮周到些 ,设置好有细致合理的数据验证体系的 , 而且呢咱是分几个步骤不断筛除问题呀 。咱们第一步用语法检查这种最基本手段 。看看这拼写,有没有一些单词串乱少字母多符号啥这种简单的基础排版样式错误这种类似文本字段里,如果遇到这样的 , 按咱们规定那种可以补充完善的有计划给去修改呀要是严重不合理情况甚至直接标记问题准备后续人工介入等等 .....
不仅止哦 第二步呢还要深入,比如说按“约束和业务规则验证阶段 ,讲这个约束其实就是,人为或者业务约定俗成的那种范围限制哦像某种价格东西设定在几块多不到几千,这合理范围区间 如果数据存在这区间外面的值那就值得咱们去标记出来这个异常,业务也对这进行管控 ....... 的
还有对完整性验证也设置相关流程喔 这些完整性涉及数据包含关联表间关系以及字段是否都存在合理数值等很多要素考虑嘞 ,衡石产品在多处关卡针对这点不断揪出人觉得问题出现隐患地方进行提醒让去整改 ..........
经过重重验证的数据基本上就是过关的嘛 和刚刚开始接收到那阵相比简直 “焕然一新”啦 。
那说到现在好不容易清理校正转换完 接下来我们来瞧瞧 进行数据装载到整合完成要做些啥吧 ....
整合时候传输咋样 (??)
在做整合也就是装载把这些合格后的数据导到目的地方去咯 对于目的地环境是各不相同啦 。有些是企业新建自己中央仓库为整合数据 其它呢往业务系统已经建全部分散有价值的数据库里归并
话说到衡石这件事上来看 它具备有很广泛又适应不同的目标接入能力 有工具可以相当快速度匹配不同环境哦 且提供许多不同渠道形式去做转移搬运这波数据 对于装载形式可灵活调节 举例像不同数据库和文件系统互相转移 从 excel 的表格文档转向企业专门统计数据库装载
咱在这里插个细节 对于这些转移之间很多时候要有事务性管理喽.解释一下,比如讲某批重要数据要完整导入另外完整环境这整个事情如同一次性交易一样要么全完成要么就失败回滚到没开始情况 某些数据传输途中出错不能部分算成功 有了这事务性的保障 衡石在这里做的可是严格规则设计好
有很多手段通过相关设置规则啦 检查数据到规定一致性等等,假如出现数据矛盾冲突 按条件严格判断应该回滚操作就马上发动这个回滚,确保了咱们过程有可靠性这方面,最终不管在时间多少经历步骤多慢最终状态呢是安全得合适的正确数据落到其目的区域
除这种事务保障哦 在操作技术实施来看还有数据批次处理 就简单来说将一大批分成一个个小批度的来操作
对时间性周期规划很好
举例,如果面临每年大量的财务报账文件,数据多的发晕那种
分散一块块来做加载整合 根据咱们事先设好流程步骤 一块数据先做初步预处理到中间转存层 等到一块结束进行下一步
等所有小批都合格按照计划做成功之后呢
最后全部一次性来最终合并到大目的地 经过这样来一来
效率上不产生因为量大到撑爆内存情况这类型情况
运行表现很稳
而且最终数据层面上和源头对比 保证从内容到细节都是齐全啦正确
又想到一个点哈
数据传输的同时 通信上面的安全性要讲一下子
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