数据汇聚中心

设计目的是为了迎合专业用户群体的特殊需求，而从为其服务的数据源中收集数据。支持决策支持系统（DSS）功能。

随着当代互联网、智能手机、无线传感器等设备的使用，催生了庞大数据，但数据管理系统不足以提供支持处理这些庞大数据的协同环境。与此同时，当数据遵守同一模式时，关系型数据库可以很好地处理这些数据，但往往多数数据集是由关系复杂的、弱结构化或是异构的数据构成的，并且关系型数据库缺少对于版本管理的支持，而且对于大型的数据集来说也存在着诸多其他缺陷。因此，面向主题的、集成的、更加利于决策支持的数据仓库便应运而生。但由于数据仓库工作范围和成本常常是巨大的，数据汇聚中心的出现在很大程度上弥补了数据仓库在这方面的不足，而且其可以提供更加紧密集成与拥有完整图形的接口，并且性价比更佳。数据汇聚中心与数据仓库的不同之处，在于数据汇聚中心的数据通常是未经整合并且粒度往往不一致，而且往往是根据某一特定的主题的。

面向终端用户，建设数据汇聚中心的用途：①不用专门建立自己的数据库就可以存储自己的数据。②提供和他人协同合作的知识环境。③实现数据的快速发布与分享。④作为一套很好的处理数据工具，支撑应用服务场景的设计。

创建一个理想的数据汇聚中心，应当考虑的要素：①时效性。即数据汇聚中心数据更新的频率。②数据质量。即数据汇聚中心的数据是如何被管理的，是由谁管理的，是如何校验与审核的。③安全性。即由于合并数据可能威胁数据安全，而要考虑怎样保障数据安全，还要防止外部入侵，更要考虑内部非法获取数据。④可扩展性。即良好的数据汇聚中心要具备缓解运行系统中实时流量的功能。⑤数据模型。即数据汇聚中心要尽可能满足大量数据模型的要求，进行基础的数据处理，而在处理方式上，尽可能具备灵活可配置性。