制造供应链协同业务数据交换集成要求.docx
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1、ICS35.240.50J07团体标准T/BIAIMXXXXX-202X制造供应链协同业务数据集成要求IntegrationrequirementsofmanufacturingsuppIychaincolIaborationbusinessdata(征求意见稿)20-X发布20-X-XX实施北京智能制造创新联盟发布制造供应链协同业务数据集成要求1范围本文件规定了制造供应链协同业务数据集成的要求。本文件适用于从事供应链协同平台的开发者。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)
2、适用于本文件。T/BIAIM00002-2023供应链协同业务数据模型3术语与定义下列术语与定义适用于本文件。3. 1数据抽取Dataextracting从分布异构的数据源中抽取数据的过程,以不影响事务系统正常运行和满足分析决策为原则,采用合理的抽取策略和方法对数据进行抽取。3.2全量抽取FulIamountextracted将数据源中的数据全部抽取出来加载到数据仓库中,一般应用在集成端进行数据的初始化时。3.3数据转换Dataconversion依据统一的标准对从不同数据源中抽取到的异构数据进行转换,用于消除数据在系统、结构、语法和语义上的异构。4数据源确定与分析4.1应对数据源的整体情况进
3、行初步分析,包括数据源的类型(数据库、文件、APl等)、大小、结构等,以及数据源的获取方式和更新频率。4. 2确定数据源的结构和格式在初步分析的基础上,应确定数据源的结构和格式,明确数据源的语义和含义。不同的数据源可采用不同的数据结构和格式,如关系型数据库、平面文件、APl接口等。数据源中的字段通常具有特定的语义和含义,比如一个字段可能代表了某个业务对象的属性或特征。在确定数据源的特征和整体情况下,对数据字段和属性等进行深入分析,通过数据字典和元数据来辅助理解数据源的数据。4. 3分析数据质量在进行数据映射前,应解决数据源中的潜在数据质量问题,比如缺失值、异常值、数据冗余等,可提高数据质量和整
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