Las compañías de seguros quieren conectar datos con instituciones médicas y crear una plataforma de big data. ¿Existe alguna buena manera?

Discute varios métodos y medios de recopilación de datos mediante varios sistemas de software. Centrarse en su proceso de implementación y sus respectivas ventajas y desventajas.

Método de acoplamiento de la interfaz de software

Método de base de datos abierta

Método de recopilación directa de datos basado en el intercambio de datos subyacente

1.

Cada fabricante de software proporciona interfaces de datos para realizar la agrupación de datos y construir su propia plataforma empresarial de big data para los clientes;

Datos de acoplamiento de interfaz

Interfaz Los datos en el El método de acoplamiento es relativamente confiable y generalmente no hay duplicación de datos. Todos son datos valiosos requeridos por la plataforma de big data empresarial del cliente. Al mismo tiempo, los datos se transmiten en tiempo real a través de la interfaz, cumpliendo plenamente con el tiempo real. Requisitos de la plataforma de big data.

Sin embargo, el método de acoplamiento de interfaz requiere mucha mano de obra y tiempo para coordinar a varios proveedores de software para el acoplamiento de interfaz de datos; al mismo tiempo, su escalabilidad no es alta, por ejemplo, debido a las necesidades comerciales. El sistema de software necesita desarrollar nuevos módulos comerciales, la interfaz de datos entre él y la plataforma de big data debe modificarse y cambiarse en consecuencia, e incluso toda la codificación de la interfaz de datos anterior debe anularse. La carga de trabajo es muy grande y requiere mucho tiempo.

2. Base de datos abierta

En términos generales, debido a problemas de seguridad, es poco probable que los sistemas de diferentes empresas abran bases de datos entre sí. Para lograr la recopilación y fusión de datos, las bases de datos abiertas son la forma más directa.

La conexión entre diferentes tipos de bases de datos es problemática y requiere muchas configuraciones para que surta efecto, por lo que no entraré en detalles aquí.

El método de base de datos abierta puede obtener directamente los datos requeridos con alta precisión de la base de datos de destino, que es la forma más directa y conveniente y, al mismo tiempo, también garantiza el rendimiento en tiempo real;

El método de base de datos abierta requiere coordinar las bases de datos abiertas de varios proveedores de software, lo cual es muy difícil si una plataforma necesita conectarse a las bases de datos de varios proveedores de software al mismo tiempo y obtener datos en tiempo real; difícil para la propia plataforma. La adquisición de datos también supone un gran desafío para el rendimiento de la propia plataforma.

3. Método de recopilación de datos basado en el intercambio de datos subyacente

El principio de la recopilación de datos heterogéneos 101 es recopilar el intercambio de datos subyacente del sistema de software, la red entre el cliente de software y la base de datos Los paquetes de tráfico y el análisis del tráfico de paquetes de datos se utilizan para recopilar datos de la aplicación. Al mismo tiempo, la tecnología de simulación también se puede utilizar para simular las solicitudes de los clientes para lograr la escritura automática de datos.

El proceso de implementación es el siguiente: utilice el motor de recopilación de datos para monitorear el intercambio de datos (tráfico de red, memoria) dentro del software de destino, luego analice los datos requeridos y realice una serie de procesamiento y encapsulación. Para garantizar la singularidad y precisión de los datos, genere datos estructurados. Después de la configuración correspondiente, se realiza la automatización de la recopilación de datos.

Las características técnicas del método de recopilación directa de datos basado en el intercambio de datos subyacente son las siguientes:

1) Recopilación independiente sin la cooperación de los fabricantes de software

; 2) Recopilación de datos en tiempo real;

El retraso de datos de un extremo a otro es de unos pocos segundos;

3) Compatible con casi todo el software de la plataforma Windows (C/ S, B/S);

Como base para la extracción de datos y el análisis de big data;

4) Establecer automáticamente la correlación entre los datos;

5) Simple configuración y ciclo de implementación corto;

6) Admite la importación automática de datos históricos.

En la actualidad, debido a la falta de tecnología de fusión y recopilación de datos, a menudo confiamos en fabricantes de software originales para desarrollar interfaces de datos para lograr la interconexión de datos. Esto no solo requiere mucho tiempo, energía y dinero. pero también requiere la desintegración del equipo de desarrollo del sistema y la pérdida del código fuente y otras razones conducen a un punto muerto, lo que dificulta mucho la implementación de la recopilación y fusión de datos.

En este entorno de demanda urgente, surgió directamente la recopilación de datos basada en el intercambio de datos subyacentes. Extrae datos de varios sistemas de software, obtiene continuamente los datos precisos y en tiempo real necesarios, establece automáticamente asociaciones de datos y logra una utilización de resultados extremadamente alta. Los datos estructurados permiten que los datos fluyan a las empresas y usuarios requeridos de manera ordenada, segura y controlable, lo que permite vincular y circular las fuentes de datos de diferentes sistemas, brindando así apoyo a la toma de decisiones a los clientes. Mejorar la eficiencia operativa y generar. valor económico.

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