朱军保

摘要：在现在的企业经营和管理中，使用信息技术是一种普遍现象，特别是在企业决策方面，信息技术发挥重要的作用。为方便对信息使用，企业需要构建信息系统，构建信息系统时需选择相应的构建策略，提高信息系统使用的质量。基于此，本文分析信息系统集成与数据集成的策略探讨，以期能够提高我国信息系统构建效率。

关键词：数据集成;信息系统集成;策略

前言

现代社会是一种信息化的时代，基本上各行各业都在使用信息化技术。同样在现代企业的建设过程中，为了能是企业在激烈的竞争中生存和发展，企业需跟紧社会发展步伐，在企业的管理和经营中使用信息技术，构建和完善自身的信息系统，并且发挥信息系统本身作用，为企业创建更多的价值。

1、信息系统与数据集成

1.1 信息系统

信息系统，是利用互联网信息技术与网络系统把一些独立存在的数据设备、功能与信息集合到一起形成一个统一且互相关联的系统，以实现资源共享的目标。从信息系统的概念中分析，可以看出信息系统有复合性的明显特征。一般的情况下，对信息系统的了解，主要从广义和狭义两个方面进行理解。

（1）广义：从广义上来分析信息系统，包含的内容包括信息系统本身，也包括信息系统使用的相关技术和相关的管理人员。换一种方式来理解，广义的信息系统包括与信息系统相关的所有事物[1]。

（2）狭义：在狭义上理解信息系统，是指企业对信息数据的收集，然后是储存，分析数据内容，提取有用信息来帮助企业制定策略，实现企业的发展。

在企业信息系统的构建方面，需要注重两个方面的问题，一个是注重客户的需求，信息系统的建立，使用者主要是客户，客户通过信息系统的使用，以此来获得信息的有用价值;另一个是注重客户的使用习惯，特别是在构建信息系统策略中，需要根据用户的使用习惯，选择合理的技术，这种信息系统的构建，才能够满足用户的需要。信息系统的构建过程中，技术人员需要采用多方考虑的方法，综合衡量信息系统构建价格和技术使用难度，使其能够达到最佳性价比，为企业创造更多的有利价值。

1.2 数据集成

数据的集成分析中，该方面的内容相对于信息系统来讲，数据集成比较简单。数据集成主要是将信息系统中各种异构数据相互联系在一起，实现数据的共享。数据集成在信息系统中有着重要的作用，只有数据有效的集成，才能够分析数据存在的价值，这些价值才是建立信息系统的主要目的。同时使用数据集成，其中数据的使用在不同的環境要求下，不同的数据有不同的作用和意义，因此，技术人员在数据集成中，需根据实际的需要来选择数据集成策略[2]。

2、信息系统集成与数据集成策略

集成管理系统中主要由两个层面来组成，一个是企业管理层;另一个是用户视图层。集成管理系统中的被管理对象，都分布在不一样的网络位置，并且使用管理平台对被管理对象管理时，采用管理机方式来完成，而且使用管理机管理系统中的被管理对象，可以根据被管理对象的不同采用不一样的管理策略。在集成管理系统中的管理策略，以及被管理的对象，这些都被管理机储存在数据库中。如果在系统运行时发现被监管的对象有异常情况，可以实现对被监测对象的属性更新，以此来保证被监管对象的正常。在监管库中的对象属性，可以使用表格、图形等可视化的方式呈现出现，以便企业管理者对企业运行状态了解[3]。

异构数据资源之间实现共享是数据集成最根本的目的，异构数据实现共享后可以提高信息的使用效率，为企业的管理者制定战略时提供更多、更全面的数据信息。但是在实际的信息系统中，由于数据来源不同，因此，这些数据没有固定的模式，导致对这些数据使用时出现一些不能够解决的问题。特别是在传统的数据集成方案中，该方面的问题比较突显，严重影响信息集成系统使用的质量。为了改变数据异构方面的问题，需探索突破数据障碍，使用更加完善的信息集成管理策略，提高信息集成管理系统的使用质量。在目前信息集成系统中，最常见的模式主要有三种，分别是联邦数据库、中间件模型和数据仓。

2.1 联邦数据库

联邦数据库有相应的独立性，该种数据库是由各种单元相组合而成，而且在每个单元中都会有不同程度的集成数据库。在联邦数据库中，各个单元之间的数据可以实现分享的功能，也就是每一个单元中都会提供相应的访问接口。联邦数据库的组成主要由分布式数据库系统、集中式数据库系统等数据库系统组成。联邦数据库中的映射，该方面的内容是一个对应的函数，可以使不同数据库中的对象实现联系在一起;联邦数据库中的模式，该方面的内容是一种DBS的管理数据;联邦数据库中的中央处理器，该部分主要由相应的软件控制，可以对数据中的相应指令进行处理;联邦数据库中的命令，是相应的操作动作，也是一种相应操作执行的请求;联邦数据库中的数据库，主要功能是对数据的储存;联邦数据库中的数据，主要是指数据库中的所有信息。在实际的使用联邦数据库时，该种数据库适合使用在一些多个数据库的系统集成中。

2.2 中间件模型

中间件模型是使用全局数据模型，对遗留系统、wed资源、异构数据库等进行相应的访问。中间件模型主要使用在数据源和程序之间，中间件模型对下主要数据源之间进行协调，对上主要是对集成数据的应用，使用中间件模型主要目的是实现统一对数据库进行访问。在目前的信息集成系统中，采用中间件模型来解决各数据之间相互协调，中间件模型也是现在的解决各数据系统协调的主流。在信息集成系统中使用中间件模型，可以将系统中隐藏的信息清楚的呈现在使用者面前，同样在信息集成系统中采用中间件模型，能够实现各数据信息相互联系在一起，最终完成对数据信息的综合利用。

2.3 数据仓

数据仓是一种比较新的一种数据库处理方法，该种数据库处理方法的优点在于对分散并且独立的数据库进行规划和平衡，在经过进一步编辑和协调之后获得相应的目录，以此来对数据源的确定，帮助协调对信息源的共享。在信息集成中使用数据仓，如果数据库系统进行升级处理，数据库还是可以深度对信息资源进行挖掘，提高数据库信息使用的效率。但是在采用数据仓中也会出现数据源异构问题，造成数据源异构的主要原因有三个方面，分别是储存模式问题、数据库管理上的不同问题和操作系统问题。因此，在解决数据源异构方面，可以对这些影响因素进行分析，规避相应的影响因素。在信息集成系统中使用数据仓，主要是使用在企业的策略决策中，能够实现对信息的深层次分析，提高企业决策的效率。

2.4 总结

从上述的分析中可以获得，对信息集成中出现的数据源异构问题，采用的解决方法主要有三个方面的内容：一是使用软件方法对异构数据的转换，但是采用该种转换模式，要求软件转换的是软件能够转换的对象，因此，采用软件转换的模式，也可能在转换过程中出现新的问题。二是采用中间件模式对数据源异构进行转换，该种转换模式需要将各数据库中的数据统一转换到中间数据库中。三是使用数据库组实现对数据异构的转换，该种转换模式主要是使用目的数据库、源数据库的组建实现对数据的转换和储存。

结束语

综上所述，企业信息系统构建过程中，遇见的问题是如何实现异构数据的相互共享，使其形成一个统一的整体。为了保证信息系统的构建效率，可以对构建需求和技术进行综合分析，选择合理的构建策略，以此来保证信息系统使用的质量。

参考文献

[1]李伟.信息系统集成与数据集成策略研究[J].电子世界，2019（11）：86-87.

[2]赵磊.信息系统集成与数据集成策略应用研究[J].科技风，2018（26）：246.

[3]曹鹏.信息系统集成与数据集成策略分析[J].通讯世界，2017（18）：20-21.