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数据集成与互操作描述了数据在不同的存储，应用和组织的内部或之间进行移动和整合的过程。其中数据集成指的是将数据整合成物理或虚拟的一致格式。 数据互操作是多个系统之间进行通信的能力。
一、基本概念
1.1 目标
它的主要目的是为了实现对数据移动的有效管理，包括
1）按照所需格式，及时地提供安全、合规的数据
2）构建开放共享模式和接口，降低解决方的成本和复杂度
3）识别有意义的事件，自动触发预警和动作
4）支撑BI、数据分析、主数据管理，并致力于提高运营效率
1.2 术语
1. ETL - 抽取&转换&加载
抽取： 从源数据中提取所需的数据
转换：让选定的数据与目标数据库的结构相兼容。转换的内容包括：格式，结构，语义，消除重复，重新排序
加载：在目标系统的物理存储或呈现转换结果
2. ELT：如果目标系统有更强的的转换能力，则处理顺序调整为 抽取--加载--转换
3. 映射(mapping)： 定义了源数据结构到目标系统结构的转换规则，映射关系中要包括
1）元数据和目标数据的技术格式
2）制定源数据和目标数据之间所有中间暂存点所需的转换
3）描述最终或中间目标数据存储区中每个属性的填充方式
4）描述是否需要对数据值进行转换
5）描述需要进行哪些计算
4. 时延(latency)：从源数据生成数据到目标系统可用该数据之间的时间差
5. 耦合(coupling)：两个系统之间交织的程度
6. 编排(orchestration)：用来描述一个系统中如何组织和执行多个相关的流程
7. 数据交换标准：组织和团队之间使用的标准化数据共享格式，比如国家信息交换模型(NIEM)是美国政府机构的数据交换标准
1.3 原则
1）采用企业视角确保未来的可扩展性设计，通过迭代和增量交付实现
2）平衡本地数据需求和企业数据需求，包括支撑和维护
3）确保数据集成和互操作设计和活动的可靠性。业务专家要参与ETL规则的设计和修改。
二、人员
2.1 角色与职责
数据集成解决方案通常被视为纯粹的技术性解决方案，可以由集中管理的团队负责，也可以由应用程序团队负责。它的成功需要基于深入的业务知识，需要有业务专家来审查数据转换的映射设计。
三、相关技术
3.1 ETL/ELT
1. 批处理
它是以文件形式执行的数据移动。批处理要做好时机选择，一般是业务逻辑处理结束后
可以通过采用微批处理，来实现快速处理和低延迟
2. CDC-变更数据捕获
1）基于数据的CDC技术： 1-通过识别源系统填入的特定数据字段(时间戳，标记) ； 2-源系统完成数据更改时同时添加到某个标识符列表；3-源系统复制已经变化的数据(？有疑问？)
2）基于日志的CDC技术：复制和处理数据活动日志e
3.2 复制(replicate)
复制是指在多个物理位置上维护了数据集的精确副本，能为不同位置的用户提供更好的响应速度。
如果数据更改动作会发生在多个副本站点，不适合使用复制，可能存在数据不同步风险
3.3 归档(archive)
将不经常使用的数据移动到成本较低的存储方案中
归档技术需要被监视，确保新技术不会导致旧格式的存档无法读取
3.4 定义共享消息格式
拥有规范格式可以显著降低企业中数据互操作的复杂性
3.5 交互模式
交互模式描述了系统之间建立连接以传递数据的方式
1. 点到点模式
两个系统直接相连，相互传递数据
2. 中心辐射型(hub-and-spoke)
它将共享数据整合到一个中心数据中心，各个系统和应用和它进行数据交换。
数据中心提供一致的数据试图，对源系统的性能影响有限。
3. 发布/订阅型
由提供数据服务的系统，向需要的目标系统自动推送数据。
3.6 复杂事件处理(CEP)
Complex Event Processing是指将多个来源的数据进行合并，通过分析与预测得出结论
3.7 数据联邦与虚拟化
当数据分散存在于不同的数据存储中时，可以通过逻辑方式来聚合
数据联邦(data federation)：提供对各个独立数据存储库组合的访问权限
数据虚拟化(data virtualization)：使分布式或异构数据存储能作为单个数据库来访问
3.8 DaaS
数据即服务指的是从供应商处获得许可，并由供应商提供数据
3.9 云化集成
IPaaS： 通过云提供系统间的数据集成服务
四、活动
4.1 规划和分析
1）定义数据集成和生命周期需求： 包括适用的法律法规，业务目标，以及实现这些目标需要的数据和建议的技术方案
2）执行数据探索： data discovery的目标时为数据集成工作确定潜在的数据来源，同时它还包括针对数据质量的高级别评估。 数据探索会生成和完善组织的数据目录。
3）记录数据血缘：数据血缘记录了数据时如何在一个组织中流动的信息。
4）剖析数据：data profiling是对数据内容和结构的检查。它包括1-定义的数据格式与真实数据体现的格式； 2-数据的数量(null,空, 默认值)； 3-数据值分布情况以及与有效值的对比；4-数据集内部的模式和关系； 与其他数据集的关系。 数据剖析包括了验证数据相关的假设。
5）收集业务规则：包括业务术语定义，相互关联的术语的事实、约束、行为断言以及派生。
4.2 设计数据集成解决方案
1）设计数据集成解决方案：选择交付模型，并设计数据服务或交互模式
2）建模数据中心、接口、消息和数据服务
3）映射数据源到目标
4）设计数据编排
4.3 开发数据集成解决方案
1）开发数据服务： 开发服务来获取、转换和交付指定的数据，并且匹配所选的交互模型
2）开发数据流编排：利用调度器管理执行已开发的数据集成组件
3）制定数据迁移方法
4）制定发布方式
5）开发复杂事件处理流
6）维护数据集成和互操作的元数据
4.4 实施和监测
启用已开发并完成测试的数据服务，对数据处理过程建立运行状态监控，并建立度量指标以及问题反馈机制。
数据交互功能的SLA必需与参与交互的系统的最高SLA要求一致。
五、工具与方法
5.1 工具
1） 数据转换引擎/ETL工具
2）数据虚拟化服务器
3）企业服务总线
4）业务规则引擎：允许非技术用户管理系统的业务规则
5）数据和流程建模工具
6）数据剖析工具
7）元数据存储库
5.2 方法
利用SOA/EAI实现程序间的松散耦合；使用Hub-and-spoke模式； 创建标准规范的接口。
六、治理
1. 数据消息、模型和数据转换规则的设计决策，必须由商业因素驱动；
2. 在开发接口或以电子方式提供数据之前，应制定一份数据共享协议或谅解备忘录(MOU)，来规定交换数据的责任和可接受的使用用途，并由业务数据主管批准
3. 前向和后向数据血缘对数据流的更改非常必要，需作为元数据的关键部分进行管理
4. 度量指标：数据可用性，数据量和速度，解决方案成本和复杂度
参考资料
DAMA-DMBOK2中文版
