c语言sscanf函数的用法是什么
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2023-02-23
数据转换开发平台（从数据开发转数据分析）
本篇文章给大家谈谈数据转换开发平台，以及从数据开发转数据分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享数据转换开发平台的知识，其中也会对从数据开发转数据分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
Integration Services 包含一组丰富的内置任务和转换、用于构造包的工具以及用于运行和管理包的 Integration Services 服务。可以使用 Integration Services 图形工具来创建解决方案，而无需编写一行代码；也可以对各种 Integration Services 对象模型进行编程，通过编程方式创建包并编写自定义任务以及其他包对象的代码。
Integration Services 提供一系列支持业务应用程序开发的内置任务、容器、转换和数据适配器。您无需编写一行代码，就可以创建 SSIS 解决方案来使用 ETL 和商业智能解决复杂的业务问题，管理 SQL Server 数据库以及在 SQL Server 实例之间复制 SQL Server 对象。
下列情况说明数据转换开发平台了 SSIS 包的典型用途。
合并来自异类数据存储区的数据
数据通常存储在很多个不同的数据存储系统中，从所有源中提取数据并将其合并到单个一致的数据集中确实有一定的难度。这种情况的出现有多个原因。例如数据转换开发平台：
许多单位要对存储在早期数据存储系统中的信息进行归档。这些数据在日常操作中可能不重要，但对于需要收集过去很长一段时间内的数据的趋势分析来说很重要。
单位的各个部门可能会使用不同的数据存储技术来存储操作数据。包可能需要先从电子表格以及关系数据库中提取数据，然后才能合并数据。
数据可能存储在对相同数据使用不同架构的数据库中。包可能需要先更改列的数据类型或将多个列的数据组合到一列中，然后才能合并数据。
Integration Services 可以连接到各种各样的数据源，包括单个包中的多个源。包可以使用 .NET 和 OLE DB 访问接口连接到关系数据库，还可以使用 ODBC 驱动程序连接到多个早期数据库。包还可以连接到平面文件、Excel 文件和 Analysis Services 项目。
Integration Services 包含一些源组件，这些组件负责从包所连接的数据源中的平面文件、Excel 电子表格、XML 文档和关系数据库中的表及视图提取数据。
然后，通常要用 Integration Services 包含的转换功能对数据进行转换。数据转换为兼容格式后，就可以将其物理合并到一个数据集中。
数据在合并成功且应用转换后，通常会被加载到一个或多个目标。Integration Services 包含将数据加载到平面文件、原始文件和关系数据库时所用的目标。数据也可以加载到内存中的记录集中，供其他包元素访问。
填充数据仓库和数据集市
数据仓库和数据集市中的数据通常会频繁更新，因此数据加载量通常会很大。
Integration Services 包含一个可直接将数据从平面文件大容量加载到 SQL Server 表和视图中的任务，还包含一个目标组件，该组件可以在数据转换过程的最后一步将数据大容量加载到 SQL Server 数据库中。
SSIS 包可配置为可重新启动。这意味着可以从某个预先确定的检查点（包中的某个任务或容器）重新运行包。重新启动包这一功能可节省很多时间，尤其是包需要处理来自一大批源的数据时。
可以用 SSIS 包加载数据库中的维度表和事实数据表。如果维度表的源数据存储在多个数据源中，包可以将该数据合并到一个数据集中，并在单个进程中加载维度表，而不是为每个数据源使用单独的进程。
更新数据仓库和数据集市中的数据可能很复杂，因为这两种类型的数据存储区通常都包含可能难以通过数据转换过程管理的渐变维度。由于能够动态创建用于插入和更新记录、更新相关记录以及向表添加新列的 SQL 语句，因此，渐变维度向导可自动支持渐变维度。
此外，Integration Services 包中的任务和转换可以处理 Analysis Services 多维数据集和维度。包更新了建立多维数据集所基于的数据库中的表后，您可以使用 Integration Services 任务和转换来自动处理多维数据集和维度。自动处理多维数据集和维度有助于使以下两种环境中的用户始终获得最新的数据：访问多维数据集和维度中信息的用户和访问关系数据库中数据的用户。
Integration Services 还可以在数据加载到其目标之前计算函数。如果数据仓库和数据集市存储了聚合信息，那么 SSIS 包可以计算 SUM、AVERAGE 和 COUNT 之类的函数。SSIS 转换还可以透视关系数据，并将其转换为不太规范的格式，以便更好地与数据仓库中的表结构相兼容。
清除数据和将数据标准化
无论数据是加载到联机事务处理 (OLTP)、联机分析处理 (OLAP) 数据库、Excel 电子表格还是加载到文件，都需要在加载前将数据进行清理和标准化。数据可能由于下列原因而需要更新：
数据由一个单位的多个部门提供，每个部门使用不同的约定和标准。可能需要对数据进行不同的格式处理，然后才能使用这些数据。例如，可能需要将名和姓组合到一列中。
数据是租用或购买的。可能需要将数据进行标准化和清理以满足业务标准，然后才能使用这些数据。例如，单位需要验证所有记录使用了相同的状态缩写集或相同的产品名称集。
数据是区域设置特定的。例如，数据可能使用不同的日期/时间和数值格式。如果要合并来自不同区域设置的数据，那么在加载数据前必须先将其转换到同一区域设置以避免数据损坏。
Integration Services 包含一些内置转换，可将其添加到包中以清理数据和将数据标准化、更改数据的大小写、将数据转换为不同类型或格式或者根据表达式创建新列值。例如，包可将姓列和名列连接成单个全名列，然后将字符更改为大写。
Integration Services 包还可以使用精确查找或模糊查找来找到引用表中的值，通过将列中的值替换为引用表中的值来清理数据。通常，包首先使用精确查找，如果该查找方式失败，再使用模糊查找。例如，包首先尝试通过使用产品的主键值来查找引用表中的产品名。如果此搜索无法找到产品名，包再尝试使用产品名模糊匹配方式进行搜索。
另一种转换通过将数据集中相似的值分组到一起来清理数据。有些记录可能是重复的，所以不应未经进一步计算就将其插入到数据库中。这种转换对识别此类记录很有用。例如，通过比较客户记录中的地址可以识别许多重复的客户。
将商业智能置入数据转换过程
数据转换过程需要内置逻辑来动态响应其访问和处理的数据。
可能需要根据数据值对数据进行汇总、转换和分发。根据对列值的评估，该过程甚至可能需要拒绝数据。
若要满足此需求，SSIS 包中的逻辑可能需要执行以下类型的任务：
合并来自多个数据源的数据。
计算数据并应用数据转换。
根据数据值将一个数据集拆分为多个数据集。
将不同的聚合应用到一个数据集的不同子集。
将数据的子集加载到不同目标或多个目标。
Integration Services 提供了用于将商业智能置入 SSIS 包的容器、任务和转换。
容器通过枚举文件或对象和计算表达式来支持重复运行工作流。包可以计算数据并根据结果重复运行工作流。例如，如果日期在当月，则包执行某一组任务；如果不在，则包执行另一组任务。
使用输入参数的任务也可以将商业智能置入包中。例如，输入参数的值可以筛选任务检索的数据。
转换可以计算表达式，然后根据结果将数据集中的行发送到不同的目标。数据划分完成后，包可以对数据集的每个子集应用不同的转换。例如，表达式可以计算日期列，添加相应期间的销售数据，然后仅存储摘要信息。
还可以将一个数据集发送到多个目标，然后对此相同数据应用不同的转换集。例如，一组转换可以汇总此数据，而另一组转换通过查找引用表中的值并添加其他源的数据来扩展此数据。
使管理功能和数据加载自动化
管理员经常希望将管理功能自动化，例如备份和还原数据库、复制 SQL Server 数据库及其包含的对象、复制 SQL Server 对象和加载数据。Integration Services 包可以执行这些功能。
Integration Services 包含专为以下目的设计的任务：复制 SQL Server 数据库对象，例如表、视图和存储过程；复制 SQL Server 对象，例如数据库、登录和统计信息；使用 Transact-SQL 语句添加、更改和删除 SQL Server 对象和数据。
OLTP 或 OLAP 数据库环境的管理通常包括数据的加载。Integration Services 包含几个使数据大容量加载更加便利的任务。可以使用某个任务将文本文件中的数据直接加载到 SQL Server 表和视图中，还可以在对列数据应用转换后使用目标组件将数据加载到 SQL Server 表和视图。
Integration Services 包可运行其他的包。包含多个管理功能的数据转换解决方案可分为多个包，使管理和重用包更为容易。
如果需要在不同的服务器上执行相同的管理功能，可以使用包。包可以使用循环对服务器进行枚举并在多台计算机上执行相同的功能。为了支持 SQL Server 的管理，Integration Services 提供了可以遍历 SQL Server 管理对象 (SMO) 的对象的枚举器。例如，包可使用 SMO 枚举器对某个 SQL Server 安装中的 Jobs 集合中的每个作业执行相同的管理功能。
另外，还可以使用 SQL Server 代理作业来安排 SSIS 包。
ArcInfo中的主要组件有：
* ArcCatalog * Object Editor * "Personal" SDE
* ArcMap * Geoprocessing Server * Charting
* ArcToolbox * VBA * Reporting
用户界面
ArcInfo中最吸引人的特征是它的用户环境。ArcInfo可以通过三个应用来访问：地图，数据和工具，它们表达了人们使用GIS的基本的方法。ArcInfo提供给用户一个直观的图形用户界面（GUI），包括：ArcMap，ArcCatalog，和ArcToolbox。ArcInfo的图形用户界面也能被用来实现UML和CASE工具，它们被用来设计、创建和编辑地理数据库。
用户可以通过打开两个或所有三个应用来和系统交互操作：
* ArcMap是以地图为中心的应用，用来编辑、显示、查询和分析地图数据。另外，ArcMap中包含复杂的图表和图形系统，面向对象的编辑器和报表生成器。ArcMap是一个和地图数据打交道的环境并生成高质量的地图输出。
* ArcCatalog是以数据为中心的应用，用来定位、浏览和管理空间数据。用ArcCatalog你能创建和管理空间数据库。ArcCatalog是用户创建和查看数据库模型，以及指定和使用元数据的地方。
* ArcToolbox中提供了几百个进行地理处理操作的工具，例如数据转换，叠加处理，缓冲区生成和地图转换。
数据模型和管理
ArcInfo 8支持两种空间数据模型，即地理相关模型（Georelational model）（如：带属性的Coverage和shape），和一种新的面向对象的空间数据模型，称为地理数据库（GeoDatabase）。ArcInfo 8新的应用对这两种模型都支持。
地理相关模型是在Arc/Info 7.X及更早期的版本中所使用的空间数据模型，它们强调的是空间要素的拓扑关系。它主要关心点、线和多边形这些几何类型，几何与拓扑储存在二进制文件中，而与之相关的属性数据位于关系数据库（DBMS）中。在ArcInfo 8中，这种地理相关模型被扩展到允许用户为他们的数据添加行为、属性和关系的面向对象的模型。对象的实现符合目前流行的业界标准（COM——组件对象模型），每一个对象被定义成独立的组件。地理数据库模型使空间要素的定义更接近于现实世界，可以处理象宗地及附属建筑物，变压器和保险丝等面向用户的概念，而不仅仅象点，线，多边形等面向系统的概念。这种面向对象的数据模型使用户可以根据具体的需要进行扩展，具有用户可定义的特征。
新的数据模型是作为对标准关系数据库技术的扩展来设计的。新的模型支持与目前Coverage相似的拓扑化的特征类。然而，它扩展了Coverage模型，在特征类中支持复杂的网络、关系和其它面向对象的特征。新的ArcInfo8应用（ArcMap，ArcCatalog和ArcToolbox）将同时支持地理数据库（GeoDatabase）和Coverages、Shapefile等地理相关模型数据。
地理数据库（GeoDatabase）为地理信息定义了一个一般化的模型，可以利用这个模型来定义和操作不同用户或应用的具体的模型（如：流体模型、电力模型、通信模型和其他数据模型）。新的组件可以很容易地插入到现有的系统中，而且只要精通目前流行的编程技术就可以创建一流的对象。通过定义和实现这些地理数据模型，ArcInfo8为创建和操作不同用户的数据模型提供了一个功能完备的平台。ArcInfo8允许用户使用可视化工具如CASE和标准的UML来方便地创建和定制数据模型。
ArcInfo 8这种面向对象的数据模型使以下关键任务的完成更为便利：
* 编辑包含点和线的异类的要素集合
* 对包含用离散要素表示内部环路的设施网络的复杂网络要素建模
* 表示象圆弧和Bezier曲线等参数型曲线的空间要素几何特征
* 在核心软件中用多种方式表示要素（城市对象的一般方法——draw能够在1:500,000比例尺下以红色的点来表示城市对象，而在1:50,000比例尺下用橘红色的多边形表示）
* 管理一个支持工作流及并发编辑的多版本数据库
就具体实现而言，ArcInfo地理数据库是在ArcSDE应用服务器所基于的标准关系数据库之上实现的。ArcSDE为用户定义了一个连接数据库系统的开放接口。它允许ArcInfo在各种不同的数据库平台（包括Oracle、SQLSever、DB2、Infomix等）上管理地理信息。如果这些数据库平台支持空间类型（如Orcale Spatial），ArcSDE也能直接使用。ArcSDE定义了一个开放的C API。这个API定义了一个地理数据库的关系（简单特征）视图。
ArcInfo包含ArcSDE技术的完全“个人”化的版本，叫做Personal ArcSDE。它运行在Microsoft Jet Database Engine（Access使用的数据库引擎）平台上。Personal ArcSDE是单用户可写的，对于那些想要在客户机/服务器模式下的多用户数据库（如：Oracle或SQL Sever）环境中管理数据的用户，可选择ESRI的空间数据库引擎ArcSDE。
没有限制的定制选择
ArcInfo提供了一系列现成的应用来满足大多数最终用户的需求，同时它也为更高级的用户提供了一个完全的定制功能。程序员和非程序员可以通过使用拖拽工具和菜单驱动工具非常容易地定制ArcInfo；基于工业标准地内嵌的VBA可以用来完成脚本编写和应用的定制工作；可扩展的组件对象数据模型和工具以及开放数据管理API也能满足高级程序员和商业应用软件开发人员的需求。任何允许使用COM的编程语言都能用拉定制和扩展ArcInfo。
其它增强功能
ArcInfo8.1在以前版本的基础之上更新和增强了许多基本技术。这些增强表现在ARC，ArcEdit和ArcPlot版本的提高；AML和ODE定制功能；ArcScan，ArcGrid，ArcCOGO和ArcNetwork的扩展；新特征还包括一个新的Java开发环境，它允许用户在任何支持Java的平台上开发应用。同时它还支持新的制图生成工具，更新的和新的数据转换工具，等等。
本文目录一览：
- 1、什么情况会用到SqlServer的integration services？
- 2、informatica产品都有哪些
- 3、ArcInfo是一种什么软件,那里能下载免费的版本?
- 4、专访腾讯苏奎峰：从数据要素到三大平台，自动驾驶落地提速
什么情况会用到SqlServer的integration services？
Microsoft Integration Services 是用于生成企业级数据集成和数据转换解决方案数据转换开发平台的平台。使用 Integration Services 可解决复杂的业务问题数据转换开发平台，具体表现为数据转换开发平台：复制或下载文件，发送电子邮件以响应事件，更新数据仓库，清除和挖掘数据以及管理 SQL Server 对象和数据。这些包可以独立使用，也可以与其他包一起使用以满足复杂的业务需求。Integration Services 可以提取和转换来自多种源（如 XML 数据文件、平面文件和关系数据源）的数据，然后将这些数据加载到一个或多个目标。Integration Services 包含一组丰富的内置任务和转换、用于构造包的工具以及用于运行和管理包的 Integration Services 服务。可以使用 Integration Services 图形工具来创建解决方案，而无需编写一行代码；也可以对各种 Integration Services 对象模型进行编程，通过编程方式创建包并编写自定义任务以及其他包对象的代码。
Integration Services 提供一系列支持业务应用程序开发的内置任务、容器、转换和数据适配器。您无需编写一行代码，就可以创建 SSIS 解决方案来使用 ETL 和商业智能解决复杂的业务问题，管理 SQL Server 数据库以及在 SQL Server 实例之间复制 SQL Server 对象。
下列情况说明数据转换开发平台了 SSIS 包的典型用途。
合并来自异类数据存储区的数据
数据通常存储在很多个不同的数据存储系统中，从所有源中提取数据并将其合并到单个一致的数据集中确实有一定的难度。这种情况的出现有多个原因。例如数据转换开发平台：
许多单位要对存储在早期数据存储系统中的信息进行归档。这些数据在日常操作中可能不重要，但对于需要收集过去很长一段时间内的数据的趋势分析来说很重要。
单位的各个部门可能会使用不同的数据存储技术来存储操作数据。包可能需要先从电子表格以及关系数据库中提取数据，然后才能合并数据。
数据可能存储在对相同数据使用不同架构的数据库中。包可能需要先更改列的数据类型或将多个列的数据组合到一列中，然后才能合并数据。
Integration Services 可以连接到各种各样的数据源，包括单个包中的多个源。包可以使用 .NET 和 OLE DB 访问接口连接到关系数据库，还可以使用 ODBC 驱动程序连接到多个早期数据库。包还可以连接到平面文件、Excel 文件和 Analysis Services 项目。
Integration Services 包含一些源组件，这些组件负责从包所连接的数据源中的平面文件、Excel 电子表格、XML 文档和关系数据库中的表及视图提取数据。
然后，通常要用 Integration Services 包含的转换功能对数据进行转换。数据转换为兼容格式后，就可以将其物理合并到一个数据集中。
数据在合并成功且应用转换后，通常会被加载到一个或多个目标。Integration Services 包含将数据加载到平面文件、原始文件和关系数据库时所用的目标。数据也可以加载到内存中的记录集中，供其他包元素访问。
填充数据仓库和数据集市
数据仓库和数据集市中的数据通常会频繁更新，因此数据加载量通常会很大。
Integration Services 包含一个可直接将数据从平面文件大容量加载到 SQL Server 表和视图中的任务，还包含一个目标组件，该组件可以在数据转换过程的最后一步将数据大容量加载到 SQL Server 数据库中。
SSIS 包可配置为可重新启动。这意味着可以从某个预先确定的检查点（包中的某个任务或容器）重新运行包。重新启动包这一功能可节省很多时间，尤其是包需要处理来自一大批源的数据时。
可以用 SSIS 包加载数据库中的维度表和事实数据表。如果维度表的源数据存储在多个数据源中，包可以将该数据合并到一个数据集中，并在单个进程中加载维度表，而不是为每个数据源使用单独的进程。
更新数据仓库和数据集市中的数据可能很复杂，因为这两种类型的数据存储区通常都包含可能难以通过数据转换过程管理的渐变维度。由于能够动态创建用于插入和更新记录、更新相关记录以及向表添加新列的 SQL 语句，因此，渐变维度向导可自动支持渐变维度。
此外，Integration Services 包中的任务和转换可以处理 Analysis Services 多维数据集和维度。包更新了建立多维数据集所基于的数据库中的表后，您可以使用 Integration Services 任务和转换来自动处理多维数据集和维度。自动处理多维数据集和维度有助于使以下两种环境中的用户始终获得最新的数据：访问多维数据集和维度中信息的用户和访问关系数据库中数据的用户。
Integration Services 还可以在数据加载到其目标之前计算函数。如果数据仓库和数据集市存储了聚合信息，那么 SSIS 包可以计算 SUM、AVERAGE 和 COUNT 之类的函数。SSIS 转换还可以透视关系数据，并将其转换为不太规范的格式，以便更好地与数据仓库中的表结构相兼容。
清除数据和将数据标准化
无论数据是加载到联机事务处理 (OLTP)、联机分析处理 (OLAP) 数据库、Excel 电子表格还是加载到文件，都需要在加载前将数据进行清理和标准化。数据可能由于下列原因而需要更新：
数据由一个单位的多个部门提供，每个部门使用不同的约定和标准。可能需要对数据进行不同的格式处理，然后才能使用这些数据。例如，可能需要将名和姓组合到一列中。
数据是租用或购买的。可能需要将数据进行标准化和清理以满足业务标准，然后才能使用这些数据。例如，单位需要验证所有记录使用了相同的状态缩写集或相同的产品名称集。
数据是区域设置特定的。例如，数据可能使用不同的日期/时间和数值格式。如果要合并来自不同区域设置的数据，那么在加载数据前必须先将其转换到同一区域设置以避免数据损坏。
Integration Services 包含一些内置转换，可将其添加到包中以清理数据和将数据标准化、更改数据的大小写、将数据转换为不同类型或格式或者根据表达式创建新列值。例如，包可将姓列和名列连接成单个全名列，然后将字符更改为大写。
Integration Services 包还可以使用精确查找或模糊查找来找到引用表中的值，通过将列中的值替换为引用表中的值来清理数据。通常，包首先使用精确查找，如果该查找方式失败，再使用模糊查找。例如，包首先尝试通过使用产品的主键值来查找引用表中的产品名。如果此搜索无法找到产品名，包再尝试使用产品名模糊匹配方式进行搜索。
另一种转换通过将数据集中相似的值分组到一起来清理数据。有些记录可能是重复的，所以不应未经进一步计算就将其插入到数据库中。这种转换对识别此类记录很有用。例如，通过比较客户记录中的地址可以识别许多重复的客户。
将商业智能置入数据转换过程
数据转换过程需要内置逻辑来动态响应其访问和处理的数据。
可能需要根据数据值对数据进行汇总、转换和分发。根据对列值的评估，该过程甚至可能需要拒绝数据。
若要满足此需求，SSIS 包中的逻辑可能需要执行以下类型的任务：
合并来自多个数据源的数据。
计算数据并应用数据转换。
根据数据值将一个数据集拆分为多个数据集。
将不同的聚合应用到一个数据集的不同子集。
将数据的子集加载到不同目标或多个目标。
Integration Services 提供了用于将商业智能置入 SSIS 包的容器、任务和转换。
容器通过枚举文件或对象和计算表达式来支持重复运行工作流。包可以计算数据并根据结果重复运行工作流。例如，如果日期在当月，则包执行某一组任务；如果不在，则包执行另一组任务。
使用输入参数的任务也可以将商业智能置入包中。例如，输入参数的值可以筛选任务检索的数据。
转换可以计算表达式，然后根据结果将数据集中的行发送到不同的目标。数据划分完成后，包可以对数据集的每个子集应用不同的转换。例如，表达式可以计算日期列，添加相应期间的销售数据，然后仅存储摘要信息。
还可以将一个数据集发送到多个目标，然后对此相同数据应用不同的转换集。例如，一组转换可以汇总此数据，而另一组转换通过查找引用表中的值并添加其他源的数据来扩展此数据。
使管理功能和数据加载自动化
管理员经常希望将管理功能自动化，例如备份和还原数据库、复制 SQL Server 数据库及其包含的对象、复制 SQL Server 对象和加载数据。Integration Services 包可以执行这些功能。
Integration Services 包含专为以下目的设计的任务：复制 SQL Server 数据库对象，例如表、视图和存储过程；复制 SQL Server 对象，例如数据库、登录和统计信息；使用 Transact-SQL 语句添加、更改和删除 SQL Server 对象和数据。
OLTP 或 OLAP 数据库环境的管理通常包括数据的加载。Integration Services 包含几个使数据大容量加载更加便利的任务。可以使用某个任务将文本文件中的数据直接加载到 SQL Server 表和视图中，还可以在对列数据应用转换后使用目标组件将数据加载到 SQL Server 表和视图。
Integration Services 包可运行其他的包。包含多个管理功能的数据转换解决方案可分为多个包，使管理和重用包更为容易。
如果需要在不同的服务器上执行相同的管理功能，可以使用包。包可以使用循环对服务器进行枚举并在多台计算机上执行相同的功能。为了支持 SQL Server 的管理，Integration Services 提供了可以遍历 SQL Server 管理对象 (SMO) 的对象的枚举器。例如，包可使用 SMO 枚举器对某个 SQL Server 安装中的 Jobs 集合中的每个作业执行相同的管理功能。
另外，还可以使用 SQL Server 代理作业来安排 SSIS 包。
informatica产品都有哪些
Informatica产品简介Informatica Enterprise Data Integration包括Informatica PowerCenter和Informatica PowerExchange 两大产品，凭借其高性能、可充分扩展的平台，可以解决几乎所有数据集成项目和企业集成方案。 · Informatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展性、高可用性的特点。Informatica PowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展Informatica PowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(Pushdown Optimization)、团队开发和非结构化数据等. · Informatica PowerExchange 是一系列的数据访问产品，它确保 IT 机构能够根据需要随时随地访问并在整个企业内传递关键数据。凭该能力，IT机构可以优化有限的资源和数据的业务价值。Informatica PowerExchange支持多种不同的数据源和各类应用，包括企业应用程序、数据库和数据仓库、大型机、中型系统、消息传递系统和技术标准。 Informatica Data Quality通过一个全面、统一的平台，为所有项目和应用程序的相关人士、项目和数据域（无论在内部预置，还是在云中），提供普遍深入的数据质量控制。 · Informatica Data Quality结合了强大的数据分析、清洗、匹配、报告、监控能力和易于使用的界面，使业务信息所有者能够在整个企业范围内实施和管理数据质量计划。 · Informatica Data Quality Cloud Edition (云计算版)将普遍数据质量的功效和功能与最新云计算平台的灵活性、易用性和经济性相结合，向所有相关人士、项目和数据域交付数据质量。 · Informatica Identity Resolution是一款功能强大且高度可扩展的智能数据模糊识别解决方案，让企业和政府机构能够批量且实时地搜索和匹配来自超过60种语言的身份数据。 · Informatica Data Explorer可以发现位于任何位置的数据隐患，降低项目风险。找出数据结构问题。防止数据质量问题蔓延。在第一时间解决问题。Informatica Data Explorer 将颠覆贵公司对数据的看法。借助 Informatica Data Explorer Advanced Edition，业务分析师、数据管理员和 IT 开发人员能够协同工作，为所有项目和所有应用程序探查所有数据。· AddressDoctor软件库提供地址验证，对全球地址数据进行解析、清洗和标准化。另外，它还对特定国家/地区实行地理坐标。AddressDoctor 得到美国邮政服务的 CASS 认证以及加拿邮政的 SERP 认证。参考数据包每月更新，因此您可以通过频繁的地址验证更新来修正一个国家/地区或全世界的地址。支持超过 240 个国家/地区和七种不同书写系统，使地址验证能快速方便地集成到您的环境。该软件库提供 C 语言和 Java 接口，处理 40 种不同字符集。Informatica Cloud提供了面向数据集成云应用，确保企业用户能够跨基于云的应用程序和预置系统及数据库来集成数据。Informatica Cloud利用底层的PowerCenter数据集成引擎，包括在线注册、用户和任务流管理、工作调度和监控、错误处理、压缩、加密和安全代理功能，来访问和集成预置数据源和云数据。借助Informatica Cloud，客户与合作伙伴可以在云中构建、管理和共享定制的数据集成服务。 Informatica B2B Data Exchange是一款业界领先的工具，用于多企业的数据集成。它增加了安全通信、管理和监控功能，来处理来自内部和外部的数据。 · Informatica B2B Data Exchange为多企业数据集成、合作伙伴管理以及业务事件监控提供了一个全面的技术基础设施。它能帮助企业有效且经济高效地与其贸易合作伙伴和客户所组成的外延网络进行协作，从而帮助企业降低成本，保持并增加收入。 · Informatica B2B Data Transformation是一款高性能软件，可以将数据在结构化、非结构化格式与更常用的数据格式之间进行转换，来支持企业与企业(B2B)以及多企业的事务。这一统一的无代码环境支持几乎任意形式的数据转换，并且可供组织内多个业务级别的人员（分析师、开发人员和程序员等）进行访问。 Informatica Master Data Management通过提供整合且可靠的关键业务数据，帮助企业用户来改善业务运营。它能够以独特方式识别所有关键业务主数据以及它们之间的关系，通过多域主数据管理，使客户能够从小规模起步，随着需求的增长进行扩展，并且可在同一平台上支持所有的MDM要求——数据集成、探查、质量和主数据管理。 Informatica MDM 可使主数据管理 (MDM) 方案成功实施。其灵活的多领域 MDM 技术和独特的信任框架，可实现在整个企业范围内的快速部署和扩展。Informatica MDM 长期以来大量解决了各行各业的任何数据驱动型业务问题，它可以在单一平台上提供综合、统一、开放和经济的 MDM 解决方案，从而实现业务价值最大化，Informatica Application ILM系列产品旨在帮助IT 部门管理数据生命周期中从开发、测试到存档、淘汰的各个阶段，同时保护数据的隐私。 · Informatica Data Archive是一款高度可扩展的高性能软件，可以帮助IT部门经济高效地管理众多企业业务应用中数据的增长。该软件使IT团队可以轻松、安全地对应用程序数据进行归档，包括主数据、参考数据和事务数据，并可根据需要随时对其进行访问。 · Informatica Data Masking是一款全面、灵活且可扩展的软件，用于管理对如信用卡信息、社会保险号、姓名、地址和电话号码等敏感数据的访问。该软件可以防止机密信息被无意中暴露，降低数据外泄的风险。 · Informatica Data Subset是一款灵活的企业软件，可以自动完成将大型复杂 数据库创建为较小的目标数据库的任务。 通过完整引用的小型生产数据目标副本，IT机构可以大幅缩减支持测试环境所需的时间、工作量和磁盘空间。 · Informatica Data Warehouse Advisor 是信息生命周期管理产品系列的一部分，可以监控业务单位和部门的数据使用方式，以便 IT 组织可以更好管理数据仓库和数据集成流程、分析成本和优化资源配置。Informatica Complex Event Processing使企业能够迅速地对数据驱动型事件进行探测、关联、分析和响应。凭借CEP与数据集成的结合，企业将具有更出色的响应性、适应性和灵活性。 · Informatica RulePoint是一款CEP软件，可帮助各种规模的企业和政府机构获得运营智能——实时警报和深入了解相关信息，从而实现更智能、更快、更高效和更有竞争力地运营。 Informatica Ultra Messaging产品使用“无中介”（nothing in the middle）架构而设计，该架构消除了对后台程序或消息代理的需要。该设计实现了超低延迟信息和高效的系统，降低了硬件基础设施的成本，同时提高了吞吐量、弹性和可用性。 · Informatica Ultra Messaging Streaming Edition是业界第一款采用“无中介”（nothing-in-the-middle）设计的消息系统。它是市场中领先的低延迟消息软件，也是一款高效、可配置、可靠且得到广泛部署的消息传送解决方案。 · Informatica Ultra Messaging Persistence Edition通过创新的并行架构提供了高质量的消息送达方式，无需使用中央消息代理，消除了对存储-转发架构的需要，同时提供传统消息系统所无法企及的弹性和性能。 · Informatica Ultra Messaging Queuing Edition扩展了Ultra Messaging的功能，包括了高效、低延迟、具有弹性的消息队列功能。对于希望实现“一次且仅有一次”的消息交付，低延迟负载平衡或智能索引队列的客户，Informatica Ultra Messaging Queuing Edition将是其首选的消息传送产品。
ArcInfo是一种什么软件,那里能下载免费的版本?
在ArcGIS软件家族中，ArcInfo是一个全功能的GIS产品。它包括ArcView和ArcEditor的所有功能，并增加了高级的地理处理能力和数据转换能力，这些使得ArcInfo成为GIS标准。ArcInfo是一个GIS数据生成、更新、查询、制图和分析系统，重新设计之后的ArcInfo操作更容易，速度更快，并能利用流行的软件工程和GIS理论的概念。这个新版本的关键特征是它使得任何一个熟悉桌面操作的人都可以使用复杂的GIS。对于ArcInfo中的一个复杂的功能，通过友好的用户界面和向导告诉用户需要什么，什么时候需要使得问题变的简单。ArcInfo中的主要组件有：
* ArcCatalog * Object Editor * "Personal" SDE
* ArcMap * Geoprocessing Server * Charting
* ArcToolbox * VBA * Reporting
用户界面
ArcInfo中最吸引人的特征是它的用户环境。ArcInfo可以通过三个应用来访问：地图，数据和工具，它们表达了人们使用GIS的基本的方法。ArcInfo提供给用户一个直观的图形用户界面（GUI），包括：ArcMap，ArcCatalog，和ArcToolbox。ArcInfo的图形用户界面也能被用来实现UML和CASE工具，它们被用来设计、创建和编辑地理数据库。
用户可以通过打开两个或所有三个应用来和系统交互操作：
* ArcMap是以地图为中心的应用，用来编辑、显示、查询和分析地图数据。另外，ArcMap中包含复杂的图表和图形系统，面向对象的编辑器和报表生成器。ArcMap是一个和地图数据打交道的环境并生成高质量的地图输出。
* ArcCatalog是以数据为中心的应用，用来定位、浏览和管理空间数据。用ArcCatalog你能创建和管理空间数据库。ArcCatalog是用户创建和查看数据库模型，以及指定和使用元数据的地方。
* ArcToolbox中提供了几百个进行地理处理操作的工具，例如数据转换，叠加处理，缓冲区生成和地图转换。
数据模型和管理
ArcInfo 8支持两种空间数据模型，即地理相关模型（Georelational model）（如：带属性的Coverage和shape），和一种新的面向对象的空间数据模型，称为地理数据库（GeoDatabase）。ArcInfo 8新的应用对这两种模型都支持。
地理相关模型是在Arc/Info 7.X及更早期的版本中所使用的空间数据模型，它们强调的是空间要素的拓扑关系。它主要关心点、线和多边形这些几何类型，几何与拓扑储存在二进制文件中，而与之相关的属性数据位于关系数据库（DBMS）中。在ArcInfo 8中，这种地理相关模型被扩展到允许用户为他们的数据添加行为、属性和关系的面向对象的模型。对象的实现符合目前流行的业界标准（COM——组件对象模型），每一个对象被定义成独立的组件。地理数据库模型使空间要素的定义更接近于现实世界，可以处理象宗地及附属建筑物，变压器和保险丝等面向用户的概念，而不仅仅象点，线，多边形等面向系统的概念。这种面向对象的数据模型使用户可以根据具体的需要进行扩展，具有用户可定义的特征。
新的数据模型是作为对标准关系数据库技术的扩展来设计的。新的模型支持与目前Coverage相似的拓扑化的特征类。然而，它扩展了Coverage模型，在特征类中支持复杂的网络、关系和其它面向对象的特征。新的ArcInfo8应用（ArcMap，ArcCatalog和ArcToolbox）将同时支持地理数据库（GeoDatabase）和Coverages、Shapefile等地理相关模型数据。
地理数据库（GeoDatabase）为地理信息定义了一个一般化的模型，可以利用这个模型来定义和操作不同用户或应用的具体的模型（如：流体模型、电力模型、通信模型和其他数据模型）。新的组件可以很容易地插入到现有的系统中，而且只要精通目前流行的编程技术就可以创建一流的对象。通过定义和实现这些地理数据模型，ArcInfo8为创建和操作不同用户的数据模型提供了一个功能完备的平台。ArcInfo8允许用户使用可视化工具如CASE和标准的UML来方便地创建和定制数据模型。
ArcInfo 8这种面向对象的数据模型使以下关键任务的完成更为便利：
* 编辑包含点和线的异类的要素集合
* 对包含用离散要素表示内部环路的设施网络的复杂网络要素建模
* 表示象圆弧和Bezier曲线等参数型曲线的空间要素几何特征
* 在核心软件中用多种方式表示要素（城市对象的一般方法——draw能够在1:500,000比例尺下以红色的点来表示城市对象，而在1:50,000比例尺下用橘红色的多边形表示）
* 管理一个支持工作流及并发编辑的多版本数据库
就具体实现而言，ArcInfo地理数据库是在ArcSDE应用服务器所基于的标准关系数据库之上实现的。ArcSDE为用户定义了一个连接数据库系统的开放接口。它允许ArcInfo在各种不同的数据库平台（包括Oracle、SQLSever、DB2、Infomix等）上管理地理信息。如果这些数据库平台支持空间类型（如Orcale Spatial），ArcSDE也能直接使用。ArcSDE定义了一个开放的C API。这个API定义了一个地理数据库的关系（简单特征）视图。
ArcInfo包含ArcSDE技术的完全“个人”化的版本，叫做Personal ArcSDE。它运行在Microsoft Jet Database Engine（Access使用的数据库引擎）平台上。Personal ArcSDE是单用户可写的，对于那些想要在客户机/服务器模式下的多用户数据库（如：Oracle或SQL Sever）环境中管理数据的用户，可选择ESRI的空间数据库引擎ArcSDE。
没有限制的定制选择
ArcInfo提供了一系列现成的应用来满足大多数最终用户的需求，同时它也为更高级的用户提供了一个完全的定制功能。程序员和非程序员可以通过使用拖拽工具和菜单驱动工具非常容易地定制ArcInfo；基于工业标准地内嵌的VBA可以用来完成脚本编写和应用的定制工作；可扩展的组件对象数据模型和工具以及开放数据管理API也能满足高级程序员和商业应用软件开发人员的需求。任何允许使用COM的编程语言都能用拉定制和扩展ArcInfo。
其它增强功能
ArcInfo8.1在以前版本的基础之上更新和增强了许多基本技术。这些增强表现在ARC，ArcEdit和ArcPlot版本的提高；AML和ODE定制功能；ArcScan，ArcGrid，ArcCOGO和ArcNetwork的扩展；新特征还包括一个新的Java开发环境，它允许用户在任何支持Java的平台上开发应用。同时它还支持新的制图生成工具，更新的和新的数据转换工具，等等。
专访腾讯苏奎峰：从数据要素到三大平台，自动驾驶落地提速
数据是自动驾驶的「燃料」已成为业界共识。
4月9日，中央决策层下发的一个重要文件，让“数据要素”的重要性盖上了官方盖章，成为生产要素之一，数据资源成为了亟待挖掘的黄金宝矿。
事实上，数据要素的重要性和想象力不仅局限于此。未来 汽车 将不再是信息孤岛，是一个移动的感知终端，将与路、云端互联，通过大数据、人工智能等技术实现智慧出行，数据是链接这一切的核心因素。
在众多的自动驾驶玩家当中，构建「数据闭环」是腾讯助力产业发展，实现突围的关键路径。
数据要素高效利用背后更深层次的逻辑在于产业理解和基础架构支撑，腾讯云提供强大的云服务能力，并基于此构建高效的自动驾驶数据服务体系。因此，在关于数据要素如何驱动自动驾驶的问题上，腾讯有着自己的一番理解。
基于此，腾讯在自动驾驶业务上摆出了三个具有杀伤力的产品：大数据云平台、仿真测试平台和高精度地图。
雷锋网新智驾将对话腾讯自动驾驶业务中心总经理苏奎峰，试图了解腾讯如何用数据要素驱动自动驾驶，三大业务之间高效联动的逻辑。
在浩瀚的赛博空间里，数据是建成海量虚拟建筑的一块块砖瓦。
于自动驾驶而言， 数据以各种形式贯穿研发、生产、测试、运营等生命周期。 与此同时，数据的爆发也呈指数级增长，可以想象，玩家们面临的是如海啸一般涌来的数据。
因此在数据要素使用上，玩家们在两个维度上的能力就显得十分重要：一是数据闭环，没有闭环，数据的有效性就无法验证；二是在数据闭环的基础之上如何实现数据高效运转。
苏奎峰向新智驾表示：自动驾驶的核心竞争力在于数据要素和计算资源的低成本获取和高效利用。对数据要素进行高效收集和利用，提高数据循环链路的速度，是整个自动驾驶技术迭代的关键点。
为此，腾讯在自动驾驶业务上推出了大数据云平台和仿真测试平台、高精度地图三大业务。要理解这三大业务平台对数据闭环的高效驱动，需要追溯自动驾驶数据产生的链条。苏奎峰给新智驾举了一个例子：
由此可见，一个围绕数据采集、场景构建、测试验证、运营更新的数据流通链条得以形成。
苏奎峰也认为，数据要素利用效率的提升是全链条事情，并非一个单点就能解决。
比如从数据采集角度看，知道采集何种数据就十分重要。在了解白天黑夜、拥堵与非拥堵路段等数据需求之后，可以将动态场景进行自动或手动标定触发，从而提升数据获取效率，避免重复。
而在车辆真正在路上运行之后，也可以根据相应的触发条件，自动筛选一些有用的数据回传到云端；此外，腾讯还会提供数据管理系统，将采集回来的数据进行标签化，快速清洗、筛选、查找需要的数据，进行高效流转。
工具链涵盖从数据采集、数据训练、到算法模块评测（包括模型在环、软件在环、车辆在环、硬件在环），再到实际路测的整个自动驾驶链路。
“这个闭环体系的每个工具的每一个环节，都在提高数据要素的流转和利用效率，以便快速解决问题或加速研发。”苏奎峰如此表示。
比如遇到一个Corner case，腾讯能够从数据库里找到相关案例来标注算法训练，或快速采集相应的数据，以保证数据闭环的稳定有效。
目前，针对L2.5级以上的自动驾驶系统，腾讯都能提供云端工具链包括场景分类器等生产工具，同时提供车端与云端的一些标准，用户可以根据自己的算法需求进行选取。
基于对数据闭环和高效运作的理解，腾讯在自动驾驶的目的也呼之欲出：为行业客户提供，能够对数据要素进行高效收集和利用，提高数据循环链路速度的软件与服务，助力产业技术的演进，加速产品落地。
换言之，为行业客户提供自动驾驶云开发的工具链，集数据采集、训练、评测、更新等环节于一身。这也是苏奎峰一直在强调的腾讯在自动驾驶上的工具属性。
腾讯的大数据云平台、仿真测试平台、高精度地图三大业务，构成了这些工具链的产品形态。
以仿真测试平台为例，可以理解为，腾讯的仿真平台TAD Sim就是一部大型的、针对自动驾驶车辆的角色扮演 游戏 ，结合了专业的 游戏 引擎、工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术。
苏奎峰告诉新智驾，仿真测试非常核心的一个功能就是，能够将采集到的数据转换成有用的测试场景。
他强调道：“工具本身要求我们会使用数据，我们也有数据要素储备。但对仿真来讲，核心功能在于工具而非数据本身。有了这个工具，车辆采集的数据就可以生产大量的测试场景。”
腾讯的TAD Sim仿真平台也能够提供单机版本和云端版本。
单机版能够进行场景编辑，做各种测试验证。而云端版本则是提供云端高并发的测试能力，包括场景云仿真和虚拟城市型云仿真。
场景云仿真通过大量数据生成几十万甚至上百万的测试场景，在云端大规模并行加速，实现自动驾驶算法的高效验证。
虚拟城市云仿真，则是能够加载一个真实或编辑的城市级高精度地图，实现上百万辆交通流车辆和上千台自动驾驶主车的并行加速，进行7×24小时的不间断测试。
通过不断寻找Corner case、或是将算法处理不好的场景积累下来，丰富自动驾驶测试的场景库。
当然，这背后可以很明显地看到腾讯强大的 游戏 技术支撑的痕迹。
“仿真系统可以把数据链条打碎，然后分阶段验证，同时也会将这个链条集成验证。这从一定意义上来说更接近于实际的道路测试。但是还是要强调，实车测试永远是需要的，仿真永远代替不了实车测试。”苏奎峰说。
此前，腾讯和国家智能网联 汽车 （长沙）试验区合作了智能网联 汽车 仿真实验室。
利用高精度地图和模拟仿真技术对试验区的地理全貌进行数字化建模，实现在仿真环境下进行安全、高效的智能 汽车 实验。
除此之外，仿真测试平台的还离不开大数据云平台和高精度地图的组合。
苏奎峰表示，云化是未来的一大趋势，不光是数据存放在云端，目前在客户端的很多服务和终端决策也会随着云端趋势的加强而发生改变。
“未来随着5G通讯链路的增强、软件架构和硬件架构升级、以及云端能力的增强，自动驾驶一定会从端的分布逐渐向云端迁移。”这也是腾讯构建大数据平台的原因。
此外，腾讯表示，TAD Sim提供地图编辑器，可以直接编辑高精度地图，也可以直接导入生产的实际高精度地图， TAD Sim提供通用的高精度地图接口，能够加载地图中的道路要素信息，也可以导入建筑物、树木等等三维环境信息。
“总体来说，无论车端还是云端，这个闭环是互相嵌套的体系。最终的呈现形式可以是单独模块，但如果想提高数据的流转效率和开发效率，就需要把这个体系紧密地耦合在一起，才能发挥最大效率。”苏奎峰说。
而闭环体系中算法、数据流转的效率越高，自动驾驶的成本也越低，核心竞争力也会更强。
在工具链上有一个完整的闭环，但在商业策略上，腾讯的商业模式是灵活的。
现阶段，“全家桶”式的打包显然不能满足当下主机厂们对产品定制化的需求。
既可单兵作战，也能齐同上阵。也就是说，三大业务既可以模块化输出，也能集大成者，进行团战。总而言之，根据行业需求灵活组配甚至一定程度的定制。
与此同时，在三大核心业务能力的加持下，腾讯也一直打磨自己的自动驾驶解决方案。
相比其他玩家，腾讯并不以自动驾驶分级来划分解决方案，而是从用户高频的需求出发，提供场景化的自动驾驶解决方案，分场景、分需求逐步实现自动驾驶落地。
从2019年开始，腾讯就瞄准了高速及泊车两大用户刚需场景，并将针对这两大场景推出自动驾驶量产解决方案。
苏奎峰告诉新智驾，目前，腾讯高精度地图团队已经完成了全国高速及快速路的高精度地图数据采集及绘制工作，为实现高速场景的自动驾驶打好了基础。
至于在商业落地上，苏奎峰表示，由于互联网公司的介入，传统主机厂的固有合作模式会发生变化，尤其是软硬件分离的趋势越来越明显。“合作的模式和机制都在改变，目前腾讯与主机厂也在通过一些合作来推动模式的升级。”
比如在车端的解决方案上，腾讯既可以提供地图定位的算法模块，也可以提供感知、融合算法模块。但是不同的车厂、不同的传感器配置，仍然需要进行定制化，通用模块很难适配所有车型。
而大数据云平台方面，腾讯和宝马中国联合开发的自动驾驶高性能数据开发平台已经交付使用。
就像 游戏 中辅助角色一样，在“辅助输出”的理念下，腾讯正在用非常灵活的姿态融进主机厂、业内玩家们的自动驾驶生态之中。
正如腾讯CEO马化腾在朋友圈写道：“助力车企开发自己的自动驾驶AI算法和大数据平台”。腾讯凭借自己对数据闭环高效运作的理解与实践，有望助力车企们早日抵达自动驾驶的未来。
（雷锋网） 雷锋网
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