异构数据源集成与融合-第1篇

1/1异构数据源集成与融合第一部分异构数据源集成概述 2第二部分数据集成面临的挑战 5第三部分数据融合技术与方法 7第四部分数据融合过程中的数据质量管理 10第五部分异构数据源集成与融合的应用领域 12第六部分数据集成与融合平台架构 15第七部分数据集成与融合发展趋势 17第八部分数据集成与融合研究展望 20

第一部分异构数据源集成概述关键词关键要点异构数据源

1.定义：来自不同系统、结构和格式的数据，无法直接进行互操作和分析。

2.特点：数据类型、结构、存储格式、语义含义和访问方式的多样性。

3.挑战：如何将异构数据源有效地集成和融合，实现跨数据源的数据访问、查询和分析。

数据集成

1.定义：将来自多个异构数据源的数据合并到一个统一的视图中，以方便访问和分析。

2.类型：物理集成（合并物理存储的数据）和虚拟集成（创建逻辑数据视图）。

3.技术：数据仓库、数据湖、数据联邦、数据虚拟化。

数据融合

1.定义：在集成的数据基础上，进一步解决数据冲突、数据质量和语义异质性问题，形成统一、一致且有意义的数据表示。

2.技术：数据清理、数据匹配、数据转换、本体对齐。

3.目标：实现跨数据源的数据语义互操作和一致性，为后续的数据分析和决策提供可靠的数据基础。

异构数据源集成技术

1.数据抽取、转换、加载（ETL）：从不同的数据源提取数据，并将其转换为统一的格式和结构。

2.数据映射：定义数据元素之间的对应关系，以实现不同数据源数据的语义对齐。

3.数据虚拟化：在不移动或复制数据的情况下，创建统一的数据视图，实现跨数据源的实时数据访问。

异构数据源融合技术

1.数据清理：识别和修复数据中的错误、不一致和缺失值。

2.数据匹配：识别和链接来自不同数据源的相同实体，解决数据冗余和异质性问题。

3.数据转换：根据业务需求和分析目的，将数据转换为所需的格式和结构。

异构数据源集成与融合趋势

1.云计算和分布式计算：降低集成和融合异构数据源的成本和复杂性。

2.大数据技术：处理海量、多类型和复杂的数据，实现更深入的数据分析和洞察。

3.人工智能（AI）：利用机器学习和自然语言处理技术，自动化数据集成和融合过程，提高效率和准确性。异构数据源集成概述

异构数据源集成是指将来自不同来源、格式和结构的数据组合和统一到一个单一的、可访问的视图中。其目标是克服异构性障碍，以便组织能够利用其所有数据资产来获得有价值的见解。

#异构数据源的挑战

异构数据源集成面临一系列挑战，包括：

*数据模式差异：不同数据源通常具有不同的数据模型和模式，从而难以合并数据。

*数据格式差异：数据可以存储在各种格式中，例如关系型数据库、非关系型数据库、XML和CSV。

*数据质量差异：不同数据源的数据质量可能不同，这可能会导致集成后的数据出现不一致和错误。

*数据语义差异：即使数据具有相同的格式和模式，但不同的数据源可能会使用不同的术语和语义来表示相同的信息。

*数据访问差异：不同数据源可能需要不同的访问机制和权限，这可能会使集成过程复杂化。

#异构数据源集成方法

解决异构数据源集成挑战的方法有多种，包括：

*数据虚拟化：创建一个抽象层，在逻辑上集成来自不同来源的数据，而无需实际移动或复制数据。

*数据仓库：将数据从多个来源提取、转换和加载到一个中央存储库中，提供对数据一致且集成的视图。

*数据湖：存储大量原始和结构化数据的存储库，解耦了数据处理和数据使用。

*数据网格：分布式数据平台，允许组织跨多个数据源和应用程序访问和共享数据。

*元数据管理：收集和管理有关异构数据源的元数据，以理解和映射数据之间的关系。

#异构数据源集成的好处

有效地集成异构数据源可以为组织带来以下好处：

*提高数据可访问性：将数据集中到一个单一的视图中，使组织能够轻松访问和使用其所有数据。

*改善数据质量：通过合并来自不同来源的数据，组织可以识别和消除数据不一致和错误。

*增强决策制定：通过访问更全面、准确的数据，组织能够做出更明智的决策。

*提高运营效率：通过自动化数据集成过程，组织可以减少手工任务并提高效率。

*创造新的见解：通过关联来自不同来源的数据，组织可以发现新的模式和见解，这些见解对于提高业务成果至关重要。

#异构数据源集成用例

异构数据源集成在各种行业和应用领域中都有广泛的用例，包括：

*客户关系管理(CRM)：整合来自不同渠道的数据，例如销售、市场营销和客户服务，以获得客户的完整视图。

*供应链管理：整合来自供应商、物流公司和仓库的数据，以优化供应链流程并提高效率。

*欺诈检测：整合来自不同来源的数据，例如交易记录、金融数据和社交媒体活动，以检测和防止欺诈行为。

*风险管理：整合来自内部和外部来源的数据，例如财务报表、市场数据和监管要求，以评估和管理风险。

*业务智能(BI)：整合来自不同来源的数据，例如销售数据、客户数据和市场研究，以获得业务表现的全面视图并做出明智的决策。第二部分数据集成面临的挑战关键词关键要点【数据集成面临的挑战】

【数据异构性】

1.不同数据源使用不同的数据格式、模式和结构，导致数据集成时出现数据类型不兼容、语义差异等问题。

2.存在多种异构数据库管理系统（DBMS），每个DBMS都有自己的数据存储和查询语言，增加了集成难度。

3.非结构化数据（如文本、图像和视频）的增加使数据异构性问题更加复杂，需要特殊的数据集成技术。

【数据质量】

数据集成面临的挑战

异构数据源的集成与融合是一项复杂的工程，需要考虑多方面的因素，并应对一系列挑战。这些挑战主要包括：

语义异构性：不同数据源使用不同的术语、数据格式和表示形式来描述相同或相似的概念，导致语义不一致。

结构异构性：不同数据源具有不同的数据结构，包括表结构、数据类型和组织方式，这使得数据合并和查询变得困难。

模式进化：数据源随着时间的推移而不断变化，其模式也可能发生变化，这需要集成系统能够适应这些变化并保持数据的一致性。

数据质量：不同数据源的数据质量可能存在很大差异，包括不完整性、不准确性和重复性，这会影响数据的可信度和实用性。

隐私和安全：集成来自不同来源的数据涉及共享敏感信息，因此需要实施适当的隐私和安全措施来保护数据免受未经授权的访问和使用。

实时性：某些应用场景需要对数据进行实时集成，这对数据处理和传输的效率提出更高的要求，且可能受制于网络延迟和数据吞吐量等因素。

可扩展性：集成系统需要能够随着新数据源的添加而扩展，并处理不断增长的数据量，这需要高效的数据管理和存储解决方案。

性能：集成和查询异构数据源可能会消耗大量的计算和IO资源，需要优化数据处理算法和数据索引策略以提高系统性能。

互操作性：集成系统需要能够与各种数据源和工具互操作，包括数据库、文件系统、API和Web服务，这需要支持广泛的数据连接标准和协议。

成本：数据集成是一项耗时且成本高昂的工程，包括数据清洗、转换、整合和维护等环节，需要考虑预算和资源限制。

组织挑战：成功的数据集成需要跨职能部门的协作，包括业务用户、数据工程师和IT人员，需要良好的沟通、责任划分和流程管理机制。

解决这些挑战需要综合考虑数据管理技术、数据质量控制策略、安全措施、可扩展性设计和组织协作机制，以建立一个健壮且可持续的数据集成和融合解决方案。第三部分数据融合技术与方法关键词关键要点主题名称】：数据融合方法论

1.分层融合方法论：将数据融合任务分解为多个层次，从低级数据集成到高级语义融合，分步实现。

2.基于本体的方法论：利用本体模型定义数据元素之间的语义关系，指导数据融合过程，提高融合准确性和可解释性。

3.基于规则的方法论：定义转换和映射规则，手动或自动地将异构数据源对齐和转换，实现数据融合。

主题名称】：基于机器学习的数据融合

数据融合技术与方法

数据融合的定义和目标

数据融合是一种将来自不同异构数据源的数据集成、匹配和组合起来生成新数据的过程。其目标是创建更全面、一致和有用的信息，以支持决策和分析。

数据融合方法

数据融合方法主要分为两种：

*模式层融合：在模式层集成数据，通过建立一个全局模式来统一不同数据源中的数据模式。

*实例层融合：在实例层集成数据，直接将不同数据源中的实例进行匹配和组合。

数据融合技术

常用的数据融合技术包括：

*模式对齐：将不同数据源中的模式进行匹配和对齐，建立一个一致的全局模式。

*实体识别：识别并匹配不同数据源中表示同一真实世界实体的不同实例。

*数据清洗：去除数据中的错误、缺失值和不一致性。

*数据转换：将数据转换为一致的格式和单位。

*冲突解决：解决不同数据源中同一实例之间冲突的信息。

数据融合架构

数据融合可以采用以下架构：

*集中式架构：所有数据源集成到一个中央存储库中。

*分布式架构：数据源分散在不同的位置，通过通信协议进行数据交换。

*混合架构：结合集中式和分布式架构的优点。

数据融合工具

有许多数据融合工具可用于支持数据融合过程，包括：

*商业工具：提供全面的数据融合功能，例如InformaticaPowerCenter、IBMInfoSphereDataStage和TalendDataFabric。

*开源工具：免费且开源的数据融合工具，例如ApacheHadoop、ApacheSpark和ApacheFlink。

*云服务：提供基于云的数据融合服务，例如AmazonRedshift和GoogleCloudBigQuery。

数据融合的挑战

数据融合面临着许多挑战，包括：

*异构性：数据源可能具有不同的模式、格式、单位和编码。

*数据质量：数据源中的数据可能包含错误、缺失值和不一致性。

*数据量：数据融合涉及大量数据，处理和存储可能具有挑战性。

*实时性：某些应用场景需要实时数据融合。

*隐私和安全：数据融合需要考虑数据隐私和安全问题。

数据融合的应用

数据融合在广泛的应用领域中发挥着重要作用，包括：

*客户关系管理：集成不同渠道的客户数据，获得完整的客户视图。

*供应链管理：集成供应链合作伙伴的数据，优化供应链效率。

*医疗保健：集成来自不同医疗机构和设备的数据，提供全面的患者信息。

*金融服务：集成金融交易、账户和客户数据，进行风险评估和欺诈检测。

*政府：集成来自不同政府机构和来源的数据，为决策和政策制定提供见解。第四部分数据融合过程中的数据质量管理关键词关键要点数据一致性保障

1.制定明确的数据一致性标准，确保不同数据源的数据格式、粒度和语义含义保持一致。

2.应用数据清洗工具和技术，去除数据中的错误、缺失和重复值，提高数据质量。

3.采用数据映射和转换技术，将不同结构和模式的数据相互转换和集成，确保数据的无缝衔接。

数据质量度量与评估

1.建立数据质量度量指标体系，从准确性、完整性、一致性和及时性等方面评估数据质量。

2.采用数据质量评估工具和方法，定期监测和评估数据质量，及时发现和解决问题。

3.根据数据质量评估结果，进行持续的数据质量改进，提高数据融合的可靠性和有效性。数据融合过程中的数据质量管理

前言

异构数据源集成与融合过程中，数据质量管理至关重要，它可确保融合后的数据准确、一致和完整。数据质量问题可能导致融合结果不准确，影响决策制定和业务运营。

数据质量管理的挑战

异构数据源集成面临以下数据质量挑战：

*异构数据结构：不同数据源的数据结构和格式可能不同，导致数据整合困难。

*数据不完整：数据源可能缺少关键信息或存在空值，影响数据的完整性。

*数据不一致：同一实体在不同数据源中可能具有不同的表示，导致数据不一致。

*数据重复：数据源可能包含重复记录，增加数据冗余并影响数据准确性。

*数据老化：数据可能随着时间的推移而过时，导致数据融合结果不准确。

数据质量管理的技术

为了应对这些挑战，数据质量管理涉及以下技术：

*数据清洗：识别并更正数据中的错误和不一致性，包括填补空值、格式化数据和处理重复记录。

*数据标准化：将数据转换为一致的格式和表示，确保不同数据源之间的数据兼容性。

*数据匹配：识别和关联不同数据源中的相同实体，解决数据不一致和重复问题。

*数据验证：验证融合后的数据质量，识别和处理剩余的数据质量问题。

*数据监控：定期监控数据质量指标，以确保数据的持续准确性和一致性。

数据质量管理的步骤

数据质量管理过程通常包括以下步骤：

1.数据质量评估：评估数据源中存在的质量问题，确定需要解决的优先事项。

2.数据清洗和标准化：应用技术来更正数据中的错误和不一致性，并将其转换为一致的格式。

3.数据匹配和合并：将来自不同数据源的数据匹配和合并到一个统一的数据集。

4.数据验证：验证融合后的数据质量，并纠正任何剩余的数据问题。

5.数据监控：持续监控数据质量，及时检测和修复数据问题。

数据质量管理的指标

衡量数据质量管理的有效性的指标包括：

*准确性：数据与实际情况的符合程度。

*完整性：数据中缺少关键信息的程度。

*一致性：不同数据源中数据表示的一致性程度。

*完整性：数据中不存在重复记录的程度。

*时效性：数据与当前情况的最新程度。

结论

数据质量管理对于异构数据源集成与融合至关重要。通过应用数据质量技术和遵循数据质量管理步骤，可以确保融合后的数据准确、一致和完整，为有效的决策和业务运营提供基础。持续的监控和改进对于维护数据质量并应对不断变化的数据环境至关重要。第五部分异构数据源集成与融合的应用领域异构数据源集成与融合的应用领域

异构数据源集成与融合技术在广泛的行业和领域中具有显著的应用价值，以下为其主要应用领域：

1.数据仓库和商业智能（BI）

*构建企业级数据仓库，集成来自不同源的数据，提供统一的视图和分析能力。

*增强商业智能平台，融合多源数据，提高决策制定和报告的准确性。

2.数据科学和机器学习

*丰富训练数据集，集成不同来源的数据，提高模型的泛化能力和预测精度。

*探索不同数据源之间的关系，发现隐藏模式和规律，增强机器学习洞见。

3.客户关系管理（CRM）

*创建统一的客户档案，整合来自不同渠道（如社交媒体、电子邮件、CRM系统）的数据。

*提供个性化的客户体验，根据融合后的数据进行有针对性的营销和客户服务。

4.风险管理和合规性

*整合财务、运营和监管数据，提高风险评估和监控的准确性。

*满足合规性要求，例如反洗钱和反欺诈法，通过融合不同来源的数据进行尽职调查。

5.供应链管理

*整合来自供应商、合作伙伴和物流网络的数据，实现端到端的供应链可见性。

*优化库存管理、物流规划和供应商关系，提高供应链效率和响应能力。

6.医疗保健

*创建患者健康档案，集成来自电子健康记录、患者可穿戴设备和生物传感器的数据。

*改善患者诊断、治疗和预后，通过融合不同的数据源提供全面、个性化的医疗保健。

7.金融

*整合来自多个系统的交易、市场和风险数据，提供综合的金融洞见。

*提高欺诈检测、风险管理和投资决策的准确性，通过融合不同的数据源。

8.公共部门

*整合来自不同政府部门和机构的数据，实现跨部门协作和信息共享。

*提高政府效率、透明度和问责制，通过融合数据驱动的洞见。

9.制造业

*整合来自传感器、机器和供应链系统的数据，实现智能制造和工业物联网（IIoT）。

*优化生产流程、预测性维护和质量控制，通过融合不同的数据源。

10.其他领域

除了上述主要应用领域外，异构数据源集成与融合还在教育、零售、交通、能源和娱乐等众多其他领域发挥着重要作用。第六部分数据集成与融合平台架构关键词关键要点【数据集成与融合平台架构】

本主题将介绍数据集成与融合平台的架构及其关键组件：

数据集成

1.数据集成平台负责从异构数据源提取、转换和加载数据，确保数据一致性、完整性和准确性。

2.数据抽取模块通过连接器从来源系统中提取数据，支持各种数据格式和来源。

3.数据转换模块对提取的数据进行格式化、清理和转换，使其符合目标数据集市的需要。

4.数据加载模块将转换后的数据加载到目标数据集市中，并支持数据更新和增量加载。

数据融合

数据集成与融合平台架构

引言

数据集成和融合对于有效利用异构数据源至关重要。数据集成平台提供了将数据从多个来源提取、清理和转换的能力，而数据融合平台则允许将这些数据集集成到一个统一的视图中。本文介绍了数据集成与融合平台架构，重点介绍其组件、功能和优势。

组件

数据集成与融合平台通常由以下组件组成：

*数据连接器：连接到数据源并提取数据的接口。

*数据转换引擎：清理、转换和标准化数据的模块。

*数据仓库：存储集成数据的中央存储库。

*数据融合引擎：将数据从不同来源集成到一个统一视图中的组件。

*元数据管理工具：用于跟踪和管理数据源、集成过程和数据资产的工具。

功能

数据集成与融合平台提供以下功能：

*数据提取：从各种数据源（例如关系数据库、NoSQL数据库、XML文件和Web服务）提取数据。

*数据清理和转换：识别并更正数据中的错误、缺失值和不一致性。转换数据以适应特定应用程序或分析需求。

*数据集成：将来自多个来源的数据组合到一个统一的视图中，消除冗余并提高数据一致性。

*数据融合：通过识别和解决数据中的差异，将数据集成到一个单一的、无缝的视图中。

*元数据管理：提供有关数据源、集成过程和数据资产的信息，支持数据治理和一致性。

优势

数据集成与融合平台提供以下优势：

*提高数据质量：通过清理、转换和标准化数据，提高数据质量，确保其准确性和一致性。

*改善决策制定：通过提供一个单一的、全面的数据视图，消除数据孤岛，支持更好的决策制定。

*增强运营效率：自动化数据集成和融合过程，节省时间和精力，提高运营效率。

*支持数据分析：为数据分析和报告提供高质量、集成的数据，促进行为见解的提取。

*提高敏捷性：通过快速集成和融合新数据源，提高对业务变化的响应能力。

架构

数据集成与融合平台架构通常遵循分层架构，包括：

*数据访问层：包含数据连接器和数据提取引擎，用于从数据源提取数据。

*数据集成层：包含数据转换引擎和数据仓库，用于清理、转换和存储集成数据。

*数据融合层：包含数据融合引擎，用于将数据从不同来源集成到一个统一视图中。

*应用层：包含允许用户访问和操作集成和融合数据的应用程序和工具。

结论

数据集成与融合平台提供了将数据从多个来源提取、清理、转换和集成到一个统一视图中的能力。通过利用这些平台，组织可以提高数据质量，改善决策制定，增强运营效率，支持数据分析并提高敏捷性。理解数据集成与融合平台架构对于设计和部署有效的数据管理解决方案至关重要。第七部分数据集成与融合发展趋势关键词关键要点主题名称：混合数据管理

1.无缝连接和访问异构数据源，实现数据跨域共享和协作。

2.提供统一的数据视图，屏蔽不同数据源的技术差异，简化数据查询和分析。

3.支持多模式数据访问，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统和流数据。

主题名称：数据虚拟化

数据集成与融合发展趋势

数据集成与融合技术不断发展，以应对数据环境日益复杂和数据密集的挑战。以下是其关键发展趋势：

1.云计算和分布式集成

云平台的兴起简化了数据集成，并在分布式环境中提供了灵活性和可扩展性。云原生集成工具支持跨云和混合云环境的数据连接。

2.实时和流集成

随着物联网(IoT)和流处理的兴起，实时数据集成变得至关重要。流集成平台使组织能够从实时数据源中提取价值，并做出快速决策。

3.机器学习和人工智能(AI)

机器学习和AI技术增强了数据集成和融合过程。它们用于数据清理、模式识别和异常检测，从而提高数据质量和集成效率。

4.数据湖和数据织网

数据湖提供了一种灵活且经济高效的方式来存储和管理来自不同来源的大量数据。数据织网与数据湖协同工作，提供跨多个数据源的虚拟数据视图，从而简化数据访问和分析。

5.数据编目和数据治理

有效的数据治理对于管理复杂的数据环境至关重要。数据编目工具帮助组织了解和跟踪其数据资产，并确保数据质量和合规性。

6.低代码/无代码集成

低代码/无代码集成平台使商业用户能够轻松集成数据，而无需编码技能。这提高了业务敏捷性和数据驱动的决策能力。

7.面向语义的集成

面向语义的集成方法着重于理解数据的含义，而不是其结构。语义技术用于将异构数据源中的概念和关系匹配起来，从而提高集成和融合的精度。

8.数据网格

数据网格是一种分布式数据管理架构，它将数据视为跨独立域共享的可重用资产。它促进了数据民主化和数据共享，从而促进了创新和协作。

9.数据隐私和安全

数据隐私和安全对于数据集成至关重要。集成解决方案包括数据脱敏、访问控制和数据加密技术，以保护敏感数据。

10.持续集成和DevOps

持续集成和DevOps实践被应用于数据集成，以提高敏捷性和可靠性。自动化管道用于持续交付和部署数据集成解决方案。

11.开放标准和生态系统

开放标准，如ApacheKafka和ApacheFlink，促进了数据集成工具的互操作性。数据集成生态系统正在不断发展，提供各种解决方案和服务以满足不同的组织需求。第八部分数据集成与融合研究展望关键词关键要点异构数据集成与融合

1.异构数据源的困难整合，包括数据格式、结构和语义差异的挑战。

2.数据集成和融合技术的不断发展，如模式匹配、实体解析和机器学习。

3.数据集成和融合在不同行业和应用中的广泛应用，如医疗保健、金融和制造业。

大数据集成

1.大数据规模和复杂性的增加，给数据集成和融合带来了新的挑战。

2.并行处理、分布式存储和流式处理技术的使用，以处理大数据集。

3.大数据集成和融合在数据科学、人工智能和机器学习中的重要性。

实时数据集成

1.实时数据流的不断增加，需要实时数据集成和融合技术。

2.流式处理、消息队列和内存计算的使用，以处理实时数据的低延迟需求。

3.实时数据集成和融合在金融交易、物联网和社交媒体分析中的应用。

语义数据集成

1.专注于数据语义的集成和融合，以实现不同数据源之间的互操作性。

2.领域本体、语义标注和机器学习技术的应用，以提取和表示数据语义。

3.语义数据集成和融合在知识管理、信息检索和决策支持中的重要性。

跨域数据融合

1.跨越不同地理位置或组织边界的数据融合的挑战。

2.分布式数据管理、数据联邦和数据共享机制的使用。

3.跨域数据融合在全球供应链、跨国医疗保健和国际合作中的应用。

数据质量管理

1.数据质量在数据集成和融合中的重要性，包括准确性、一致性、完整性和及时性。

2.数据清理、数据验证和数据治理实践的使用，以提高数据质量。

3.数据质量管理在确保数据集成和融合结果可靠性和可信度中的作用。数据集成与融合研究展望

数据集成和融合是数据管理领域中至关重要的研究方向，旨在将来自异构来源的不同数据集合合并成一个统一、连贯的视图。随着数据量的激增和数据源的多样化，数据集成和融合面临着新的挑战和机遇，需要深入的研究和创新。

#异构数据源集成和融合的关键挑战

*数据异构性：来自不同来源的数据可能具有不同的架构、格式、语义和单位。

*数据不完整性和不一致性：数据收集过程中不可避免地会出现缺失值、错误和冗余。

*数据语义差异：同一概念可能在不同的数据源中以不同的方式表示。

*数据时效性：数据源更新速度不同，导致数据融合结果的实时性问题。

*大数据规模：处理和融合海量数据需要高效的算法和分布式计算技术。

#数据集成与融合研究方向

为了应对这些挑战，数据集成和融合研究正在探索以下方向：

1.数据元数据的管理和利用

数据元数据提供有关数据结构、语义和来源的信息，对数据集成和融合至关重要。研究重点包括：

*元数据标准化和互操作性。

*自动元数据生成和更新。

*元数据驱动的模式匹配和语义调和。

2.数据清理和数据准备

数据清理包括检测和更正数据中的错误、不一致性和缺失值。数据准备涉及将数据转换为适合集成和融合的格式。研究重点包括：

*自动错误检测和更正算法。

*数据标准化和规范化。

*数据转换和映射技术。

3.数据语义调和

数据语义调和旨在解决概念之间的语义差异。研究重点包括：

*词汇对齐和概念映射技术。

*本体和词汇表的开发和利用。

*人工智能和机器学习辅助语义调和。

4.数据融合算法

数据融合算法将来自多个来源的数据合并成一个统一的结果。研究重点包括：

*基于规则的融合。

*基于概率的融合。

*基于机器学习的融合。

*融合技术评估和优化。

5.联邦数据管理

联邦数据管理允许组织安全地共享和融合数据，同时保持其数据主权。研究重点包括：

*数据隐私和安全保护技术。

*联邦查询处理和优化。

*分布式数据管理框架。

6.大数据集成和融合