常见的软件数据对接技术

目前数据孤岛林立,对接业务软件或者是获取软件中的数据存在较大困难,尤其是CS软件的数据爬取难度更大。

系统对接最常见的方式是接口方式,运气好的情况下,能够顺利对接,但是接口对接方式常需花费大量时间协调各个软件厂商。

除了软件接口,是否还有其他方式,小编总结了集中常见的数据采集技术供大家参考,主要分为以下几类:

CS软件数据采集技术。

C/S架构软件属于比较老的架构,能采集这种软件数据的产品比较少。

常见的是博为小帮软件机器人,在不需要软件厂商配合的情况下,基于“”所见即所得“的方式采集界面上的数据。输出的结果是结构化的数据库或者excel表。如果只需要业务数据的话,或者厂商倒闭,数据库分析困难的情况下, 这个工具可以采集数据,尤其是详情页数据的采集功能比较有特色。

值得一提的是,这个产品的使用门槛很低,没有 IT背景的业务同学也能使用,大大拓展了使用的人群。

二、网络数据采集API。通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。这样就可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来。

互联网的网页大数据采集和处理的整体过程包含四个主要模块:web爬虫(Spider)、数据处理(Data Process)、爬取URL队列(URL Queue)和数据。

数据库方式

两个系统分别有各自的数据库,同类型的数据库之间是比较方便的:

1)如果两个数据库在同一个服务器上,只要用户名设置的没有问题,就可以直接相互访问,需要在from后将其数据库名称及表的架构所有者带上即可。 select * from DATABASE1.dbo.table1

2)如果两个系统的数据库不在一个服务器上,那么建议采用链接服务器的形式来处理,或者使用openset和opendatasource的方式,这个需要对数据库的访问进行外围服务器的配置。

不同类型的数据库之间的连接就比较麻烦,需要做很多设置才能生效,这里不做详细说明。

开放数据库方式需要协调各个软件厂商开放数据库,其难度很大;一个平台如果要同时连接很多个软件厂商的数据库,并且实时都在获取数据,这对平台本身的性能也是个巨大的挑战。

欢迎大家一起讨论。

原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaobang101/p/11881203.html

时间: 2024-08-26 02:29:56

常见的软件数据对接技术的相关文章

几种常见的软件数据对接技术

目前数据孤岛林立,对接业务软件或者是获取软件中的数据存在较大困难,尤其是CS软件的数据爬取难度更大. 系统对接最常见的方式是接口方式,运气好的情况下,能够顺利对接,但是接口对接方式常需花费大量时间协调各个软件厂商. 除了软件接口,是否还有其他方式,小编总结了集中常见的数据采集技术供大家参考,主要分为以下几类: CS软件数据采集技术. C/S架构软件属于比较老的架构,能采集这种软件数据的产品比较少. 常见的是博为小帮软件机器人,在不需要软件厂商配合的情况下,基于“”所见即所得“的方式采集界面上的数

集团信息化之路 电子采购软件与现有库存及财务软件数据对接的探讨

多个单体软件的应用,肯定就会涉及到不同软件直接数据对接的问题.这次计划应用的电子采购系统也同样遇到了这个问题,在这夜里与大家共同探讨一下系统间数据对接的问题. 由于历史原因,原有应用的财务系统采用了分布式部署,各系统直接完全独立,虽然每天个站点也将数据上传到总部,但是并未进行集中汇总处理.更要紧的是原来各系统的编码甚至都不统一各自为政,前几年还特意进行了一次编码统一工作,将编码进行统一.但是后续编码的添加维护工作也很难完全做到一致. 由于当前没有统一集中的数据编码,因此进行不同系统间的接口开发也

《软件测试方法和技术》 读书笔记

<软件测试方法和技术> 读书笔记 2014-07-17 第一章 引论  1.3 什么是软件测试  1.4 软件测试与软件开发的关系第二章 软件测试基本概念  2.1 软件缺陷  2.3 软件测试的分类  2.4 测试阶段  2.5 软件测试的工作范畴第三章 软件测试方法  黑盒测试    边界值测试    等价测试      报表日期      三角形    基于决策表的测试      NextDate函数  白盒测试    语句覆盖    判定覆盖    条件覆盖    判定条件覆盖   

NoSQL数据建模技术

原文来自“NoSQL Data Modeling Techniques”,由酷壳网陈皓编译<NoSQL数据建模技术>.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL更适合做Cache. 下面是正文: NoSQL数据库经常被用作很多非功能性的地方,如,扩展性,性能和一致性的地方.这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着,研究的

优云软件数据专家最佳实践:数据挖掘与运维分析

这份研究报告,作者是优云软件数据专家陈是维,在耗时1年时间制作的一份最佳实践,今天和大家分享下,关于<数据采矿和运维分析>,共同探讨~ 数据挖掘(Data Mining)是从大量数据中提取或"挖掘"知识. 广义数据挖掘:数据挖掘是从存放在数据库.数据仓库或其它信息库中的大量数据挖掘有趣知识的过程. 数据挖掘技术侧重:1)概率与数理统计 2)数据库技术 3)人工智能技术 4)机器学习. 1. 数据清理:消除噪音或不一致数据 2. 数据集成:多种数据源可以组合在一起 3. 数据

NoSQL 数据建模技术(转)

本文转载自:http://coolshell.cn/articles/7270.html ================================================ 全文译自墙外文章"NoSQL Data Modeling Techniques",译得不好,还请见谅.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL

基于Dedup的数据打包技术

0.引言    Tar, winrar, winzip是最为常见的数据打包工具软件,它们把文件集体封装成一个单独的数据包,从而方便数据的分布.传输.归档以及持久保存等目的.这类工具通常都支持数据压缩技术,从而有效减少数据的存储空间,常用压缩算法有Huffman编码.Z77/z78.LZW等.压缩算法的原理是通过对数据的重新编码,高频率数据片段采用较短的编码,低频率数据片段采用较长的编码,从而获得全局的上数据量较小的文件表示. 1.Dedup原理   Deduplication,即重复数据删除,它

我对大数据相关技术的学习心得及理解

本篇为这一段时间以来我对大数据相关技术的学习心得及理解,主要涉及以下几个方面: noSql, 集群, 数据挖掘, 机器学习,云计算,大数据,以及Hadoop和Spark.主要都是一些初级的概念澄清之类的东西,并且比较凌乱,慎入.* 1. NoSQL我的理解是,NoSQL主要用于存储一些非结构化数据, 是关系数据库与文件存储方式(比如视频文件就适合使用文件的方式存储)的过度. ** 1.1 NoSQL的分类: 列存储: Hbase(BigTable的开源实现),可存储结构化数据. Cassandr

蒋步星:数据可视化技术的误区

所谓数据可视化是指把数据以图形动画以及地图等形式呈现出来,这样即直观又美观,易于理解从而看出数据背后的问题. 要做好数据可视化,需要两方面的能力.一是"艺术"能力,即知道什么样的数据用什么形式去表现最合适,该用柱图时不能用饼图,颜色搭配也要合理,另一个是"技术"能力,设计好的呈现方案还要能真地做出来,并且要把成本控制在可接受范围内.这里我们不深入讨论"艺术"问题,来看看考察和选择可视化技术中的一些常见误区. 误区|考察报表,挑可视化技术最好? 报