大型数据资源的整合共享与利用

韩伟

摘要：随着我国的经济的发展，社会的各个方面已经得到了全面的进步，在数据处理中，因为大数据时代的到来，这就要求在大型数据的工作过程中融入更多的内容，强化在各个机构、单位中对数据的柔性整合，发展出一种基于大型数据在处理过程总的柔性数据整合机制能够很多的促进机构在工作过程中关于数据处理的工作效率，是社会发展过程中一项重要的数据共享技术，利用该技术能够对数据实现“碎化组织 在组织”的型和顶层设计、概念数据库思想，提出了“碎化重组概念模式（FRCS）”的数据整合方法，随着在其中的发展逐渐形成了多种数据整理结构。电信运营商在大数据时代被赋予了数据生命，数据被赋予了商业价值，电信运营商只有玩转数据，才能够获得而时代的市场先机。电信运营商按照服务对象的不同，可以将数据的应用和资源整合分为对内应用和对外应用，在网络优化方面充分的利用大数据的分析突破原有的平均水平。为此，本文通过对这些数据整理结构进行深入的研究，提出了一些在当今的时代背景下资源的整合共享与利用的建议。

【關键词】大型数据资源 整合共享 利用

随着社会生产力的高速发展，我国的很多的机构因为综合国力的提升已经形成了很大的规模，为了强化这类结构在诸如行政管理、材料管理、资金管理、人事管理等各个方面的办公效率，很多的大型机构都形成了相应的大型数据资源中心，这一工作方式因为大数据时代和信息技术的发展得到了全面的发展，但是因为很多的结构在发展过程中因为一些历史遗留问题和在工作过程中不规范的现像，使得数据中心在使用过程中难以进行高效的整合，为此，本人通过对当今时代的电信运营商数据管理方式进行研究，对于如何在新的技术条件下完成大型数据整合提供了一些浅显的意见。

1 整合的原则与思路

在我国的大型数据整合经过一定时间的发展已经形成了较为健全的系统，虽然在全国范围内还存在着一些普及方面的问题，一些机构在整合过程中还存着一些问题，尤其是在整合思路和整合原则上把握不清，使得建立的数据整合平台在使用过程中存在着大量问题。为此通过对大量先进的大型数据整合的经验来看，结构在对数据中心进行数据整合时，要确立如下几个原则：

（1）信息在整合过程中不能够失真，做好原有的信息建设。

（2）做好相应的资金预算工作，在引进相应的硬件设备和软件时要根据市场形势和自身的经济实力，已经机构自身数据整合的工作量。

（3）在工作过程中要认识到主次，只有将联合为主、整合为主，才能够让大型数据在以后的使用过程中能够实现共享和利用。

（4）要将工作重心进行转变，将其转移到扩大工作范围上，只有在这方面发挥出相应的作用，才能够促进信息工作能够为信息贡献奠定基础，适应不断变化的市场需求。

在数据整合的思路，需要根据自身的实际工作情况，对其的建设方向进行判断，通常来说一个大型结构的建设思路主要从如下几个方面进行探索：

（1）先对大型数据中心中的数据进行碎片化，根据自身对数据的使用要求建立起合适的领域模型，同时对数据库进行完善；

（2）在完善后的数据库的基础上，通过对其中存在的信息的用处不同，建设过个信息数据库，方便结构在工作和业务上对于数据的要求。

2 数据整合的方式

2.1 FOR模型

FOR模型现阶段在数据整合过程中较为普遍的一种数据处理模型，利用该模型能够在非常繁复的模型中形成较为科学的工作系统，对复杂的业务数据进行碎片化处理，因为该模型较为全面，往往不会因为此在数据碎片化之后呈现出绝对的简单化，通过对该系统工作方式和工作尺度的设置，就能够对数据的碎片化程度进行确定，但是在进行这类工作时只有满足要具有相同的持久特性和要具有实体标示属性才能够达到预期的工作目的。

2.2 顶层设计

在顶层设计中，最为重要的工作就是根据机构的工作方式和对着信息不同的要求，进行语言上的统一，使得在大型结构的各个部门之间能够实现跨部门的沟通。

2.3 数据模型

顶层设计完成之后就是对被碎片化的数据进行再次的组织，根据在其中的数据模型来形成相对适应的机构工作性质的各类完成的数据库，并且在其中融入适合的逻辑设计和先进的概念进行数据模型的建立。

2.4 通过进行在组织来形成数据库

通过形成的各类数据库进行研究，结合不同工作环境下不同的工作特点，建立起不同的业务主题，并且通过对该方面的业务数据进行收集形成独特的主题数据库。

2.5 访问与交换

形成数据库之后最为重要的工作就是在管理中心对数据库进行访问，测试其使用状况，利用得到反馈进行后期的修复工作。

3 实现构架

3.1 单向集中式

单项整合构架是当前较为常用的一项简单的整合构架，因为其方式较为简单，所有有着较为广泛的运用范围，改整合构架在使用过程中只需要在主要部位进行一点关键的改动，就可以实现大型的数据中心的联通整合，就能够达到预期的工作目的。

3.2 双向联动中间件架构

在进行中间件的开发工序中，依据现有的数据中心，形成完整的数据整合库。且在此项架构中，也支持数据的双向流动，因此可以有效开发出相关的系统，提高了数据的一致型。此外在此项架构中，数据还具有一定的实时性。且在双向联动中间件架构中，主要是针对目前已有的业务系统与数据中心等。且此架构并不影响已经存在的数据与业务系统之间的运行，确保了数据的实时性。但是也存在着一定的不足，就是其复杂性会随着数据数量的增多而增多

4 结束语

综上所述，本文则综合数据碎花重组的FOR模型、顶层设计以及访问和交互等思想，从而提出FRCS的整合方法，并设计了不同数据整合架构使得可以整合多个大型数据资源中心，构建不仅能够适应社会变化还能促进以后发展的数据整合库。电信运营商在大数据产业链中处于数据传递、数据交换的中心位置，因此需要不断的部署和调整思路，制定一个针对性的战略方针以尽可能的提升电信运营商的效率，从而更好的创造社会效益和经济效益，为构建智能、智慧城市奠定数据基础。

参考文献

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