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? 对多种数据库、元数据具有兼容性； ? 可以实现数据输入、输出的自定义原则过滤； ? 预设时间，实现间歇性数据传输；
? 可以通过动态安全口令进行数据库连接，数据传输；
门户内容管理器
? 具有基于模板设计，加快网站开发的速度和减少开发成本；
? 对文本、图片、Flash动画、声像流、图像、电子邮件档案进行处理； ? 对各个平台脚本各类语言或标记语言进行处理
? 包括企业内部管理、Web内容管理、电子商务交易内容管理和企业外部网信息共享
内容管理； ? 数据库集成
? 集成搜索引擎、日历、Web邮件，有时也允许第三方插件进行集成 ? 包括后台业务子系统管理、Portal系统、前台发布3个层面。 ? 后台业务子系统管理：管理优先的内容管理，为新闻录入系统、 ? BBS论坛子系统、全文检索子系统。
? 表现优先的模板管理，大部门最终的输出页面，为网站首页、子频道/专题页、新
闻详情页
? 前台发布：效率优先的发布管理，面向最终用户的缓存发布，和搜索引擎spider
的URL设计等。
标准数据接口
? 解决数据共享与数据转换问题，针对不同的数据格式的处理方式不同，可以通过接
口进行数据共享，无缝对接。
运输车辆门户系统设计方案【精编版】? 数据接口管理提供一系列的标准规范，对特定数据进行交流，使得操作更灵活，提
供的标准规范是经过封装的，应用程序的接口函数，也可以是固定格式的数据文件，或是数据库形式，保证数据的安全性。
? 根据需要实现的功能和服务进行整体规划，使得数据接口满足客户需求。 ? 设计时根据客户需求提供的服务和功能尽可能准确描述，并遵循设计原则，提高数
据接口的合理性和科学性。
? 数据接口具有高容错性和高健壮性，以便提供合理的异常处理机制。
? 面对随时处理的问题的需求，数据接口会随着这种变化而不断升级，具有可扩展性。
4.6. 大数据应用策略
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助领导决策更积极目的的资讯。针对各公司的考勤记录经过长期的数据积累过程，就为我们形成各种分析基础数据，这些海量数据，我们可以根据领导管理要求，进行多维度的分割，整合形成各种多维度的统计分析报表，分析报表的数据可以是不同时间范围，也可以是实时数据。
根据我们预期，初步对大数据应用的使用过程，概述如下图：
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我们将大数据分析过程分为三部分： 1) 数据获取
? 数据获取的来源主要是系统中，所有涉及到的应用模块所产生的数据； ? 由于我们对数据标准、数据接口、数据库设计进行严格的管控，保障了我们可
以的到完整、准确、及时的数据；
? 数据通过抽取、转化、过滤、加载的过程，最终形成我们需要的数据； 2) 数据管理
? 通过加工收集到的数据，我们可以形成单独可供我们分析的数据库，这样可以
减少对生产数据库的依赖、对生产数据库的性能影响；
? 根据数据分析的维度、颗粒度粗细的不同，也可以将数据提取形成不同的数据
仓库，这些数据仓库体量更新，集中了某个分析唯独的专项数据，使用效率更高；
? 相近、相互联系密切的多个数据仓库，也可以集中起来提供分析的数据集，就
可以形成数据集市；
运输车辆门户系统设计方案【精编版】3) 数据使用
? 有了整理后的数据仓库、数据集市，我们可以利用这些数据集，进行多维分析，
形成各种分析的数据模型，供管理者进行数据多维分析，形成决策的参考依据； ? 通过数据集市、数据仓库，可以形成各种动态的数据分析报表，我们可以将这
些报表共享给EIP、移动应用，以便大家进行使用查询；
? 对于实时要求高的数据分析，我们也可以直接与系统的生产数据库进行直连；
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