数据集成在ODS项目的应用模式
ODS（The operational data store），也叫运营数据存储，是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，它是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术。从专家给出的定义上来讲，它是一个面向主题的、集成的、当前的并且是可"挥发"的数据集合，它反映了在某一个时间切片瞬间，经营 分析系统和外围系统用以相互交换数据的集合，主要用于经营分析系统与外围系统关键数据一致性校验、以及经营分析系统对其它外围系统的决策支持数据的回馈， 回馈数据包括以客户扩展属性为主体的详细资料等。从ODS的作用和实现来说，ODS将各个孤立的业务系统的运营数据集成起来，现成全企业的统一数据视图， 同时可实现ODS的数据共享。
数据集成是什么呢？它是指异构数据之间的同步。所谓异构数据是指不同种类，不同版本的数据库、文件、Mail等之间的同步。异构数据的同步前提是要能够准 确获取数据源的元数据结构以及异构数据之间的映射方式：包括语法和语义上的映射。数据集成可以认为是ETL（BI上的定义为：抽取-转换-清洗-过滤-加 载）；但更强调自动化过程管理。
在实现机制上，应包括常见的集成模式：Split/Merge/Route/PS等；另外还应该具备建模（元数据管理）和治理（Governace）功能。
数据集成有什么意义呢？主要是实现数据中心，例如企业级SID；或者遗留系统在数据层面的集成。在建立全局SID的基础上，可以构建很多有意义的东西：例 如Portal/CMS，报表，数据搜索，挖掘等等，这些可以概括地称为BI，即商业智能。因此，数据集成有两个层面的意义：1）操作层面 2）分析层面。
目前，数据集成的产品有Oracle/BEA的Aqulogic DSP，Vitria的BW，还有就是开源的emule/ServiceMIX/Spring Integration等。不过据我所知，开源的东西还没有支持RDBMS Adapter的，而且还有某些重要功能的缺失例如监控、建模等。
一般来讲，数据集成的实现方式可以分为一下四个步骤：
1.界定数据交互的项别与内容，如：PDM系统和ERP系统之间的BOM数据；
2.指定数据交互周期，一天一次，还是一周一次；
3.选择交互方式，通过数据库，还是中间件技术来交互；
4.由ODS数据交互调度程序实现数据上载或是由外围系统自行实现数据下载，从而实现数据的集成。
本文转自 牛海彬 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/newhappy/136079，如需转载请自行联系原作者
