2022年指挥信息系统的数据集成研究 2.pdf
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1、指挥信息系统的数据集成问题研究刘太庆李光(61906 部队,河北廊坊 065001 )摘要: 为了更好地实现指挥信息系统的有效融合,达到各种武器装备的无缝连接,必须解决数据集成问题。简要分析了数据集成的顶层设计和共享环境建设问题,重点研究了建立数据模型和数据集成中间件问题。关键词 : 指挥信息系统;数据集成;元数据Command and data integration of information systems research Liu TaiQing,Li Guang (The NO.61906 of PLA,Langfang,Hebei 065001,China) Abstract:
2、In order to achieve the effective integration of command and information systems and seamless connectivity of various weapons, the need to address data integration issues. The paper gives a brief analysis of the top-level data integration and sharing of environmental building design, focusing on the
3、 data model and data integration middleware issues. Keywords: Command Information System; Data integration; metadata 在未来联合作战信息化战场上,指挥信息系统形成了一个区别于传统战场范围的巨大信息空间。信息来源的全方位、信息形式的多样化、信息本身的复杂性,导致了信息空间数据的庞杂,如何将信息准确合理地分类、过滤、细化、组织和管理,如何将指挥信息系统大量数据综合集成,提高指挥信息系统的整体作战效能,成为迫切需要解决的重要课题。数据集成技术目前被认为是提高指挥信息系统一体化程度、使用
4、效益和解决信息孤岛问题的关键技术。1 数据集成的顶层设计数据集成是指挥系统集成的核心,是信息化过程中的关键性、主导性工作,它为指挥信息系统建设提供了不可或缺的重要的共享数据资源。为了做好数据集成,必须先进行顶层设计,这是数据集成的前提。做好数据集成的顶层设计工作,就是要以数据规划为中心展开总体设计。从全局和总体的角度,考虑现实和未来对数据发展的要求,考虑技术、体制等因素对数据发展的约束,针对影响数据建设适应整体发展的关键问题,制定数据使用与管理的发展战略和总体规划,以利于系统的长远发展;以发展战略和总体规划为基础,对涉及数据使用与管理的各种活动进行规划论证,制定数据使用与管理的总体方案。科学的
5、顶层设计,对于提高效率,做到统一规划、统一部署,确保按统一的技术体制和标准规范进行建设具有重要的意义。实现数据总体规划工作,重点是做好标准化工作。数据标准化就是在指挥信息系统设计过程中,通过制定、发布和实施标准,对重复性事物和概念进行统一定义以获得最佳效益的活动。其内容主要包括数据定义规范化和数据模型化。数据集成涉及到指挥信息系统若干不同功能、不同软件平台的分系统,它们所采用的数据库常常不同,加上各单位(如各军、兵种)长期自下而上地开发,形成了许多不同体系的分系统,因此,数据集成在总体设计时要科学制定数据标准,合理构建数据模型。2 数据共享环境的建设数据集成就是解决异构数据源之间的数据交流,
6、数据共享 , 从而有效地利用数据资源, 为决策提供更全面信息资源。数据共享环境建设主要解决的是“有效存,高效取”的问题,数据仓库技术为解决这个问题提供了强有力的技术支持。数据仓库是一个多个异种数据源在单个站点以统一模式组织的存储,其实质就是面向主题的、集成的、稳定的和随时间变化的数据集合。它在以数据字典为核心的共享元数据库的支撑下,利用ETL 等工具,能提供从各军兵种基础数据库( 同构、异构平台)抽取数据的手段,将不同来源、不同存储介质、不同组织方法的战场信息资源进行集成,为军事决作者简介: 刘太庆( 1977- ) ,男,助理工程师,本科,主要从事指挥自动化研究, 。名师资料总结 - - -
7、精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 4 页 - - - - - - - - - 策者提供统一的数据视图和数据分析环境,使指挥决策分析的信息全面、完整、正确、一致。数据仓库中存储了大量来自多个分布的、自治的、异质的数据源的数据,因此,必须有配套的、合适的工具对数据仓库中的数据进行各种查询、分析、挖掘,找到有用的信息,否则,数据仓库就会变成数据垃圾箱。OLAP是一种在线分析处理技术,是针对特定问题的联机数据访问和分析,是独立于数据仓库的一种分析技术概念。其基本思想是:战场态势的决策者应能
8、灵活地操纵相关的数据,以多维的形式从多方面和多角度来观察战场的状态、了解战场的变化。当OLAP与数据仓库结合时,OLAP 以数据仓库作为支撑平台,数据仓库对OLAP 提供支持。数据仓库中存储的大量数据是根据多维方式组织的,是OLAP最适合的数据组织方式。OLAP从多维的角度来获取数据,使这些数据能够很方便地从各种角度进行分析。数据仓库和 OLAP 技术两者之间相互联系,协调工作,为数据共享环境的建设奠定了坚实的基础,使数据(信息)的有效存、高效取成为可能,为信息的获取、处理、分发、应用提供了可靠的保证。3 建立数据模型数据集成的顶层设计要求构建合理的数据模型。数据共享环境建设解决的是“有效存,
9、 高效取”的问题, 其处理的对象是结构合理、关系清晰的数据,数据的抽象形式又可归结为数据模型的问题。因此,解决好数据模型设计问题对实现数据集成起着至关重要的作用。数据模型用来记录体系结构作战图数据要求和结构业务进程规则,包括数据或信息的属性或特征以及它们的关系。数据模型是对全部管理数据的内容和关系的抽象。数据模型向所有系统的开发者提供特定数据元的标准定义和使用,能确保各子系统对所有信息系统间的数据实现互操作。新系统或者是主要系统的信息需求应在数据模型中以文档形式列出。数据模型建立的过程主要是进行分析、综合与抽象化的过程。3.1 用户视图分析用户视图是一些数据元素的集合,是数据在系统外部( 而不
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