数据集成算法

A. 什么是数据集成，哪些需要数据集成

数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。

B. 大数据集成的基本原理有哪些

大数据（big data），网络：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

• 大数据的来源：人类社会的所有行为，比如交易、教育、出行、娱乐、吃住......
  

• 大数据包含的元素：文字、图片、视频、音频、生物信息、生产资料......
  

• 大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。
  

• 大数据的价值：决策参考，比如用话画像、精准营销，产品升级，预测市场趋势等；自动学习，比如头条的精准推送，网络智能地图，谷歌智能机器人等。
  

• 大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。

C. 多源异构数据融合技术要用到什么算法

根据林业信息系统数据特点，在不改变原始数据的存储和管理方式下，提出一种基于webser-vice的异构数据集成模型，利用gml进行空间数据集成，使用svg实现空间数据可视化。建立gml＆svg的webgis应用模型，该模型能较好地实现异构数据源统一、透明的访问，保证数据的完整性、安全性和一致性，为林业多源异构空间数据的集成提供解决方案。有效地实现林业信息异构数据的共享。

D. 数字化集成技术与数据集成技术有什么区别

数据集成;多个已存在的、分布的、异构的和自制的数据库系统的联合。
数字化集成：是将多个数字化系统整合成为协调、个性化的系统组合

E. 集成算法名词解释

集成算法(Emseble Learning)是构建多个学习器，然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的，常常可以获得比单一学习显着优越的学习器。

F. 数据的集成

数据的集成是将电子文本、相关数据的内容信息、结构信息、背景信息采用标准和规范手段，进行编码、聚合、重组，使其成为一个有机整体，以便集中、交汇和共享。

集成的作用，是将分散的“祼文件”与“纯数据”按照地质资料的内在联系要求，按项目或课题为单位实施集中。它是对分散形成的电子文本及数据体形成有机融合和优化使用，是对电子文本要素优化和体系重构，以便将各类信息同电子文件与部分数据信息一起提取出来，从而符合地质资料管理标准。

集成可采用专用接口方法、共享数据库方法和建立集成平台方法。这三种方法在一些矿产类企业中已经使用，并在实践中逐步趋向完善。专用接口方法，是将工程一线的测井、录井数据及时通过网络传输到研究院工作站等专用接口；共享数据池方法，是开发了勘探开发数据池，将日常形成的相关数据与电子文件传入服务器，由专人负责日常数据维护，研究人员可以随时随地访问数据池；建立集成平台方法，是目前正在起步阶段的数据中心应用平台建设，所有经过验收的数据进入数据池，综合分类有序管理，并建设软件应用平台，以供给客户在勘探、开发、研究、决策的工作使用，不但在后台提供数据和各种电子文本，而且能在平台上进行应用研究与部署演示。

G. 大数据的集成的基本原理有哪些

1，大数据集成应用，首先是从企业内部的小数据开始起步的;
2，首先搭建企业内部的大数据平台，可以用开源框架，可以用Ambari集成工具实践;
3，基于本企业的业务数据建立key指标，首先实现这些指标的准实时统计和可视化;
4，基于内外部的更多数据收集，建立企业需要的更高级的数据模型，从横向和纵向进行拓展和深挖，达到指导企业战术和战略的预测与指导作用;

H. 数据集成的方法有哪些

1.模式集成方法
2.联邦数据库
采用紧密藕合联邦数据库系统
采用松散藕合联邦数据库系统
3.中间件集成方法