Integrating legacy systems with enterprise data store
Notice bibliographique
Résumé
Integrating data from multiple, heterogeneous databases and other information sources has been one of the leading issues in database research and industry. There are two approaches towards solving the data integration problem--Multidatabase Systems and Data Warehousing. This thesis contributes towards solving the problem of data integration using the data warehousing approach. This thesis argues that the operational data store (ODS) fails to provide true operational integration and introduces a new data integration architecture by defining an architectural construct--the Enterprise Data Store (EDS). An Enterprise Data Store is a repository of data that represents an integrated view of enterprise operations and is built for corporate-wide operational informational processing and transactional processing of common business operations. This thesis presents an architecture and a comprehensive set of algorithms for synchronizing the EDS with the operational systems. The philosophy behind the EDS synchronization architecture is to exploit the metadata component of the data warehouse system. A very important component of the data warehouse metadata store is the mapping between the operational systems and the data warehouse. This research, based on this component of the data warehouse metadata store, identifies four kinds of mappings--entity to entity, attribute to attribute, key to key, and record to record mappings that can be used to synchronize the EDS with the operational systems. These mappings are modeled in a metadata model which is implemented as the metadata. mapper. The mapping data and algorithms stored in the metadata mapper are then used by the synchronization algorithms to synchronize the EDS with the operational systems. The proposed synchronization architecture offers many advantages and is different from early synchronization architectures (e.g., WHIPS) that are based on a materialized view approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».