基于逻辑数据模型的异构数据交换规则研究

文章在研究与分析异构数据对应规则和异构数据转换规则的基础上,提出了建立在XML和面向对象数据库逻辑数据模型之上的异构数据交换规则。

浅议商业银行数据仓库的逻辑数据模型设计

一、引言 随着商业银行核心业务系统数据大集中和管理信息系统整合进程的加快,利用数据仓库技术,通过建立数据仓库系统来对集中后的各类海量业务数据和管理数据加以整合和利用,从而支持入世后商业银行科学的业务分析和管理决策,对商业银行发展具有十分重要的意义.而数据仓库系统如何对海量数据进行有效组织和管理,并使之支持千变万化的管理业务分析与决策,主要依赖于数据仓库系统逻辑数据模型(Logical Data Model,简称LDM)的设计.逻辑数据模型设计的优劣决定着数据仓库的数据组织、数据扩展、数据挖掘等能力,也直接决定数据仓库的系统性能、访问效率等,从而直接决定着数据仓库系统的建设成败.

逻辑数据模型的评判标准与设计关键

商业银行的数据是商业银行宝贵的财富,这些未经加工的数据并不能满足商业银行的需要。因此,通过数据仓库技术对商业银行的数据进行有效的整合是一项重大的系统工程。利用数据仓库技术成功整合商业银行数据成功的关键是要做好基础数据的准备工作。基础数据的质量好坏直接决定了数据仓库系统工程的成败。

从逻辑数据模型和数据字典着手实施元数据管理

元数据管理是数据监管管理工作中重要的组成部分，因为它为数据监管体系提供了最直接和最有效的方法和途径。

智能化煤矿数据模型及复杂巨系统耦合技术体系

煤矿井下同步运行着通信、传感、控制等大小上百个子系统,形成了越来越复杂的智能化巨系统。针对整个矿井智能化巨系统缺乏统一数据模型、传感器数据不完备、跨系统数据融合等难题,提出统一的多源异构数据融合处理方法——基于“分级抽取-关联分析-虚实映射”的数据逻辑模型,构建了完整的煤矿井下跨系统全时空信息数字感知体系,形成集井下现场生产状态、采掘空间信息、煤机装备状态、风险信息等多参量、多尺度、全时空特性的数据感知方案;基于煤矿多源异构关系数据的信息“实体”和虚实映射机理,提出基于知识需求模型的信息实体主动匹配、推送策略与自动更新机制,解决数据实时连接及迭代更新难题;提出基于“ABCD”(即人工智能(Artificial Intelligence)、区块链(Blockchain)、云计算(Cloud computing)、大数据(Big Data))的智能化煤矿系统耦合技术,以煤矿安全保障系统耦合为例阐述了复杂巨系统数据交互、融合过程;建立了智能化煤矿数据标准体系;给出了煤矿复杂巨系统的统一数据模型及决策机制的理论和方法,建立了满足多目标决策下的智能化煤矿系统安全、高效、稳定运行体系。相关技术在陕煤张家峁煤矿应用,突破了多源异构系统的一体化集成技术,建成了全矿井跨域融合智能综合管控平台,构建了全时空信息感知及实时互联机制,打通多系统、多层面、多部门的业务数据壁垒,实现全矿井58个在用子系统和34个新建子系统的数据融合和运行决策优化。

Epicentre的核心模型及其数据映射技术

对石油勘探开发软件遵循的POSC标准中的Epicentre数据模型进行了分类 ,在此基础上研究了该模型的数据映射技术 .认为Epicentre数据模型可分为三类模型 :活动模型、对象模型和特性模型 ,其中对象模型是核心模型 ,在进行数据映射时 ,其主要充当核心实体及约束实体 .详细介绍了石油勘探开发中涉及到的对象模型 。

战场态势信息数据模型研究

战场态势信息数据模型是战场态势可视化系统的基石,但对它的研究还处于起步阶段,因此迫切需要系统地研究战场态势信息的数据模型。提出了物理数据模型和逻辑数据模型的概念,将战场态势信息数据模型分为两个层面:通过将数据库结构分为基本表、控制表、动态表三部分,设计了一个支持动态扩展、多用户并发访问等特性的静态、动态态势目标一体化存储的物理数据模型;通过提出并引用"快照"的概念,在逻辑层面消除了静态与动态态势目标的区别,设计了内存结构一致的高效逻辑数据模型。具体分析了在模型实现与系统开发中的几项关键技术,并在实际工程应用中验证了该模型的可行性与合理性。

基于模型驱动的中国石化企业数据中心模型架构

中国石化油田企业数据中心建设面临不断变化的业务需求和新技术变化.提出基于模型驱动的中国石化企业数据中心模型架构,包括业务模型、逻辑数据模型和物理数据模型,建立业务模型与逻辑数据模型、逻辑数据模型与物理数据模型之间的转换方法.由于逻辑数据模型具有业务无关性和平台无关性,因此可满足不同的业务专业需求,适应不同的数据库产品.为支持模型驱动模式,建立数据元管理系统和相应的模型驱动工具.该模型架构应用于中国石化勘探开发数据模型标准化、油田企业数据中心及数据服务平台等建设,取得满意效果.

核心体系结构数据模型的改进方案

核心体系结构数据模型(Core Architecture Data Model简写为CADM)提供了如何组织C4ISR系统体系结构数据的概念视图,其设计思想对体系结构数据的查询效率、可重用性以及可扩展性有着非常重要的影响。概要介绍了CADM的设计思想,并针对当前CAMD模型数据重用粒度低、扩展性差等缺点,提出了开放性原则、规范性原则、兼容性原则以及重用性原则等数据模型的改进方案,最后分析了这种方案的优缺点。

健康档案数据模型的分析

近年卫生信息化建设情况,总结构建顶层设计、统一规划、统一标准,形成以个体为核心的电子健康档案信息系统成为卫生信息化发展的可行之道。分析电子健康档案数据模型,研究依据该数据模型设计信息系统在工程实践中的困难。重点阐述了"1+NX"模型的局限性,并针对性地提出对"1+NX"模型进行扩展,形成能更精确表达业务领域特征的"1+N(A+X)"模型。

矿区矿产数据库面向对象数据模型设计

传统的GIS数据模型难以表达非结构化数据和GIS中具有复杂结构的数据,更不能表达数据间继承、聚合等在GIS中广泛使用的关系。面向对象的技术则可以很好地解决上述问题。这里介绍了面向对象的地理数据库的设计和建立,并结合矿区矿产管理工作中的特殊性,实例分析了其在矿区矿产地理数据库建立中的应用。

基于批次管理的装甲装备维修器材仓储管理信息系统数据库模型设计

为提高装甲装备维修器材批次管理水平,通过分析批次管理的物流和信息流,根据仓储管理信息系统的入库管理、出库管理、库存管理等主要功能,设计了基于批次管理的装甲装备维修器材仓储管理信息系统数据库模型,并对模型进行了说明,为信息系统的开发和投入运行奠定了基础。

企业数据仓库多维数据模型的建立

数据仓库是一种新的数据管理技术,能将企业内分散的原始操作型数据和来自外部的数据汇集和整理,为企业提供完整、及时和准确的决策信息。构建数据仓库系统的核心问题是如何建立复杂的企业数据模型。商务数据的本质是多维的,传统的ER模型已无法满足要求,而多维数据建模技术从维度、层次建模的角度有效地弥补了传统数据模型的不足。文章以多维数据建模技术为中心通过实例讨论了数据仓库中数据模型的一般建立方法,为解决构建企业信息系统提供了一种切实可行的方案。

基于拟合业务流的数据分析模型在系统运维中的应用

信息系统运维的核心是业务应用服务的运维保障,需实时掌握各应用服务的工作状态、数据信息的传输流向等重要信息,以提供综合整体性监控能力和有效快速定位故障点功能。传统的运维手段难以达成此功能。本文从信息系统实际承载业务入手,通过对比分析业务流和数据流的关联特性构建数据流逻辑模型,据此建立拟合业务流的数据分析模型,并以业务故障排查分析为实例在试验系统环境中进行验证。

基于传媒行业的企业级数据模型设计

本文结合上海广播电视台、上海东方传媒集团有限公司现有业务特点以及信息化现状,提出了一套数据模型设计方法,设计了具有传媒行业特色的概念数据模型、逻辑数据模型。详细介绍了数据模型的十大概念主题域,并以节目制作典型业务场景为例,阐述该企业级数据模型如何适应传媒业务应用。

常见数据模型及其转换

本文简要介绍层次数据模型、网状数据模型、关系数据模型、面向对象数据模型、基于逻辑的数据模型。引入E—R数据模型,实现层次、网状、关系、面向对象等模型之间的转换。

面向对象的矿产地理数据库的设计与建立

传统的GIS数据模型难以表达非结构化数据和GIS中具有复杂结构的数据 ,更不能表达数据间继承、聚合等在GIS中广泛使用的关系。面向对象的技术则可以很好地解决上述问题。本文介绍了面向对象的地理数据库的设计和建立 ,并结合矿区矿产管理工作中的特殊性 ,通过实例分析了其在矿区矿产地理数据库建立中的应用。