ACM CIKM全称为（ACM International Conference on Information and Knowledge Management），是国际计算机学会（ACM）主办的数据库、知识管理、信息检索领域的重要学术会议。11月1日至5日CIKM 2021将在线举行。
数字经济时代，各行各业数字化转型大趋势下，数据要素成为关键。海量多源异构数据汇聚，使得数据同步面临同步速率受限、稳定性差、维护成本高等挑战。
Oracle GoldenGate是用于实时数据集成和复制的综合软件包。它支持高可用性解决方案，实时数据集成，事务性更改数据捕获，数据复制，转换以及运营和分析企业系统之间的验证。
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 王宇飞、罗齐 自年初成立开源委员会以来，字节跳动开源动作频频。公开信息显示，字节跳动近五个月新开源了不少项目，包括 Shuffle 框架 Cloud Shuffle Service、基于 Rust 的 RPC 框架 Volo 等。 10 月 26 日，字节宣布开源自研数据集成引擎 BitSail，采用 Apache 2.0 开源许可。据悉，BitSail 支持多种异构数据源间的数据同步，并提供离线、实时、全量、增量场景下的全域数据集成解决方案，目前服务于字节内部几乎所有
一直以来，以传统 BI 报表、数据大屏、标签画像等为代表的分析型业务（OLAP），都是企业数据资源的重点应用场景。但 AP 型业务并不是企业的全部，同时还存在对数据实时性要求更高的新一代的运营型分析（Operational Analytics）以及越来越多的交互型业务场景（OLTP 或 Operational Applications），更是企业的核心命脉。
作为一家集全球发行、自主研发、联运服务和团队孵化于一体的移动游戏公司，Y游戏公司成立多年以来，服务全球用户过亿。随着该公司发行、研发业务不断发展，逐渐暴露了出这些问题：
数据联邦（跨库合并数据） 功能组件 ，可满足对实际数据集成中不断扩展需求。提供虚拟数据集成服务和企业数据集成的能力。由于在实际数据集成平台中将传统的物理数据集成方法于虚拟数据方法相结合，该功能组件即刻提供数据的整体可视化图形流程。无需落具体落地到某一数据库，直接在ETL服务内存进行数据访问、运算...... 从而加快数据抽取速度，减少 IT 基础架构成本和复杂度、提高企业整个灵活性。
摘要：本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：
今天给大家介绍由英国欣克斯顿，欧洲生物信息学研究所Ricard Argelaguet等人在《Nature Biotechnology》上发表了一篇名为“Computational principles and challenges in single-cell data integration”的综述。文中作者介绍了支持单细胞数据集成技术的基本概念，并讨论了用于链接不同数据集的锚的替代选择。此外，作者还回顾了单细胞数据集成策略的既定原则，局限性和诊断性，并强调了单细胞性状遗传分析方法和分子层间调控依赖性推断方法之间的相似性。最后，作者将基本的数据整合概念扩展到更具挑战性的未来应用，包括单细胞组学数据与物理维度(如空间和时间)的整合以及为个性化医疗构建人类变异参考图谱。
下午6点半，医药代表小张从某药集团下属A公司下班回到家中，但他还不能休息。他需要将各个药店、医院的销售额、库存等信息，这些整理好的数据需要手动录入至总公司的系统中。
【摘要】“数据编织”一词高频出现，似乎已经进入落地阶段，本文介绍了数据编织产生的背景及其定义，详细分析了数据编织与数据中台、数据治理、DataOps的关系，以及未来数据编织发展的方向和需要关注的问题。
本文介绍由同济大学控制科学与工程系的洪奕光和中国科学院数学与系统科学研究院的万林共同通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：单细胞数据集成可以提供细胞的全面分子视图。然而，如何整合异质性单细胞多组学以及空间分辨的转录组学数据仍然是一个重大挑战。为此，作者提出了uniPort，这是一种结合耦合变分自动编码器（coupled-VAE）和小批量不平衡最优传输（Minibatch-UOT）的统一单细胞数据集成框架。它利用高度可变的通用基因和数据集特异性基因进行集成，以处理数据集之间的异质性，并可扩展到大规模数据集。uniPort 将异质性单细胞多组学数据集嵌入到共享的潜在空间。它还可以进一步构建一个用于跨数据集基因插补的参考图谱。同时，uniPort提供了一个灵活的标签传输框架，以使用最优传输计划去卷积异构的空间转录组数据，而不是嵌入潜在空间。作者通过应用uniPort集成多种数据集，包括单细胞转录组学、染色质可及性和空间分辨转录组学数据，从而证明了uniPort的能力。
工程项目管理系统实现数字化管理。数据资产沉淀和分析，支撑组织决策。服务于企业阶段性目标的达成。以组织建设、人才选拔，人才复制，提升组织能力。
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。
从数据治理的角度来看如何打破数据孤岛现是企业数据治理过程中最大的核心挑战。由于不同的业务部门和系统之间的数据相互独立，导致数据之间无法共享和利用，从而影响了企业的整体运营效率。IDC公司的调查显示，2022年，全球范围内有60%的企业面临“数据孤岛”的问题，企业无法高效、快速的从多个异构数据源中稳定汇聚数据。例如很多企业的生产部门和销售部门之间的数据无法共享，导致生产计划无法根据销售数据进行调整，销售订单也无法及时反馈到生产部门。这种数据孤岛现象导致企业生产效率低下，销售业绩也无法得到提升，要解决数据孤岛的问题，企业必须建立一个稳定、高效的全域数据集成平台。
过去几十年，随着数据量的爆炸性增长和数据处理需求的不断演进，我们目睹了大数据架构的不断发展和变革。在这个过程中，大数据技术和服务的发展取得了令人瞩目的成就，为各行业的业务智能化提供了强大的支持，数据驱动进行决策已成为共识。
整个架构图分为三层，从下往上看，最下面一层是数据安全，包括受限域认证系统、加工层权限系统，应用层权限系统，安全审计系统，来保证最上层数据集成与处理的安全；
作为一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，TapData 帮助企业实现核心数据系统之间的实时同步、实时交换及实时处理。其设计初衷，是希望能够以一种创新的方式解决老大难的数据集成问题，核心优势表现为：
在大数据处理的领域中，ETL和ELT是两个经常被数据工程师提到的工具，而有很多数据工程师对这两种工具的区别和使用和定位有一定的模糊，其实它们分别代表了两种不同的数据集成方法。尽管这两种方法看起来都是从源系统提取数据，转换数据，并加载到目标系统，但它们在实现这一过程中的方式和重点有所不同，我们需要详细了解他们工作原理和优缺点，以便在数据处理的不同场景选择合适的工具来进行数据管道的构建。
在数字化转型的浪潮中，数据已经成为企业的重要资产，而商业智能（BI）项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。尽管BI项目的目标是实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，只有约20%的时间用于BI可视化。
流式数据集成是对企业数据的实时连续收集和移动，以高吞吐量和低延迟大规模地处理大量数据。数据的处理、分析、关联和传递是在流动中进行的，从而以可靠且可验证的方式提供了数据价值和可见性。
由此可见，GoldenGate TDM的复制模式非常灵活，用户可以根据自己的需求选择特定的复制方式，并根据系统扩展对复制进行扩展。
在BI或数据大屏等数据分析工具中，经常需要从多个业务系统中提取原始数据，然后对数据进行清洗、处理，以获取高质量、有效且干净的数据以供后续的BI进行数据统计和分析使用，从高质量的实现企业数据的价值变现。
本内容由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业国产化优秀代表厂商”评选。
清华数为大数据应用开发工具DWF是一款数据模型驱动的低代码应用开发工具。2021年，以工业大数据应用系统用户的需求为牵引，DWF团队共发布6个主版本，分别在移动端应用定制、异构数据源管理、交互设计功能完善、第三方组件集成等方面进行了扩展。下面是清华数为大数据软件栈DWF团队主要工作回顾。 DWF系统架构 一、 2021新版发布 1.移动端应用定制功能的发布 DWF移动端的应用建模复用了已有的PC浏览器端建模工具，在新建表单时选择“移动端表单”类型，即动态加载候选移动端控件； 基于模型生成的移动应用
数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。
ETL 工具已经使用了近五年，使组织能够持续分析、开发和处理数据，数家数据库管理、分析和商业智能领域的资深企业供应商继续保持领先地位，同时，行业解决方案在 2022 年不断演进，以满足云和边缘数据处理需求。
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
近日，爱分析联合 TapData 发布实时数据集成解决方案调研报告，结合金融行业案例，从实时数据业务场景的定义和需求发展现状，剖析到传统方案与现代化数据平台方案的优劣对比，以期为各行业的数据资源挖掘与应用提供新的思路参考。以下为报告正文。
ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL……
DI ：数据集成，数据集成系统是为用户访问多个有效的、异构的数据源提供统一的应用系统，从而使用户真正将注意力集中在他们想要的特定结果上，而不必关心如何获得这些结果。现在一些企业在做的数据整合平台就是数据集成系统。
Data Fabric，又名数据经纬，是近期横空出世的一个概念。之前对其了解甚少，近期做了个小调研，对这一概念内涵与外延、产品及定位、业务与前景、未来及趋势等做了简单整理总结，分享给大家。
本文讨论了某数据集市项目的数据集成方法与过程。该系统在2008年12月启动，在2009年5月正式上线使用。该系统是以oracle系统为主要的数据库，同时集成DB2系统中的数据。每天的话费清单系在DB2数据库中存储，通过E71调度程IWEDB2中的数据进行汇总并把结果写入到ORACLE数据仓库中。本文首先讨论了建立数据集市项目异构数据库的两个数据库系统的背景以及用户対该项目的需求。接着讨论了使用Perl技术来集成两个数据库中的业务逻辑的过程，并说明了该技术在集成过程中出现的问题，如：数据分层，E71调度程序改造，以及参数化SQL处理等问题。最后讨论了该集成方法的优点和缺点，并対改进该项目提出了优化Perl技术的设想。在本次的项目开发过程中，我主要担任了系统分析与设计的工作。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到 数据仓库或数据集市中，成为 联机分析处理、数据挖掘的基础。
在当今数字化时代，数据的复杂性正在以前所未有的速度增长，这主要是由于多种趋势的融合所导致的。数据量的激增，特别是随着物联网设备的普及和社交媒体的爆炸性增长，已经导致了数据的海量化。IDC预测，到2025年，全球数据圈（全世界范围内生成、存储、共享和处理的数据总量）将达到175ZB。
北京时间 2023 年 6 月 1 日，全球最大的开源软件基金会 Apache Software Foundation（以下简称 ASF）正式宣布 Apache SeaTunnel 毕业成为 Apache 顶级项目(TLP, Top Level Project)。这是首个由国人主导并贡献到 ASF 的大数据集成领域的顶级项目，这一里程碑的达成标志着 SeaTunnel 在开源软件开发领域的突破，并为其在技术、社区合作和开放创新方面的卓越表现获得了广泛认可。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候，也涉及到数据集成交换的事情，但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中，对于数据采集的实时性要求出现变化，对于数据采集集成的类型也出现多样性，这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
Hadoop 是 Apache 基金会旗下最知名的基础架构开源项目之一。自 2006 年诞生以来，逐步发展成为海量数据存储、处理最为重要的基础组件，形成了非常丰富的技术生态。
Hadoop是Apache基金会旗下最知名的基础架构开源项目之一。自2006年诞生以来，逐步发展成为海量数据存储、处理最为重要的基础组件，形成了非常丰富的技术生态。
“整个中国，P7 及以上的高级 ETL 工程师数量非常有限，可能总共也就四五百人。”在大数据领域深耕了二十多年的周卫林说道。
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
AI 科技评论按：继 2017 年 8 月份首度联合发布开放学术图谱（Open Academic Graph， OAG），近日，清华大学和微软研究院再度携手将 OAG 更新为 2.0 版本并进行了发布。
在企业发展的过程中，在不同的阶段引入了不同的应用、系统和软件，这些不同的IT系统长期跑下来，成为了企业内部信息化海洋里的一个个孤岛，数据、流程无法打通。随着企业数字化转型的加速，如何打通“企业的数据孤岛”成为了企业管理者和IT负责人亟需解决的问题。
人工智能几乎统一了全球最顶尖科技公司的认知：这个时代，除了AI，没有第二条路可走。
1、产品—为了满足市场需要，而创建的用于运营的功能及服务”就是产品。产品是以使用为目的物品和服务的综合体。产品分类：服务、软件、硬件、流程性材料。其中这里提供的是软件。
4月23日，由工业互联网产业联盟、中国信息通信研究院主办的“工业互联网成果线上发布会”顺利召开，本次发布会以“前瞻技术引领，产业价值落地”为主题，工业互联网产业联盟在发布会上发布了《离散制造业边缘计算解决方案白皮书》。
ChunJun（原FlinkX）是一个基于Flink提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具，是袋鼠云一站式大数据开发平台-数栈DTinsight的核心计算引擎，其技术架构基于实时计算框架Flink，打造出“具有袋鼠特色”的实时计算引擎。
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