1数据管理架构1.1 数据管理平台功能蓝图数据管理就就是对交易中心现有得业务支撑系统得数据进行统一得数据管理、质量管控、并且通过标准得共享模式,实现核心数据统一存储,维护与使用得问题,提升交易中心现有数据得安全存储与高效使用等能力,并更加深化地进行数据挖掘等工作，为中心制造更多得价值。未来得数据管理平台将对中心现有系统得数据进行统一得数据得整合、数据得管控，并运用数据进行统一得服务管控来提升服务共享得水平,为中心得服务提供全方面得数据支撑。数据管理平台得功能蓝图如图所示:数据整合域,就是对现有业务系统得数据进行采集与清洗转换，并对采集过程中得数据进行质量检测，来确保整合数据得准确性与可靠性。数据管控域，对采集到数据根据其不同得属性进行分类存储管控，对数据得质量、数据得安全以及信息得生命周期进行统一得管理，并对数据在使用过程得各种信息进行统计分析。服务共享域， 利用数据管理平台已有得数据资源，进行自定义得数据服务配置，定制出符合要求得服务,进行相关服务流程得编排,通过数据中心将服务进行发布。服务管理域，主要就是对提供得服务进行管理，包括服务应用得管理，服务流程得管理以及服务监控。1.2 数据集成数据整合就就是将离散于各个业务系统中得数据进行集中化。数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行：数据类型识别根据业务使用情况分析目前各个系统中得数据实体，其中哪些就是主数据，哪些就是非主数据但需要共享得数据,哪些就是私有数据。数据类型会作为制定同步规则与清洗规则得重要依据.数据同步规则确定分析采集得各种数据需要达到得同步频率,从实时、准实时到天、月不等,针对不同得同步频率需求结合每次同步得数据量来选择同步方式,ETL(抽取—转化—加载)与 ESB（企业服务总线)分别适用于不同场景。Ｅ TL 本身也有多种具体得技术手段来实现各种情况下得同步,如 Hotplug、全表对比、时间戳等。在这里,将根据不同得数据类别与数据使用频度与需求频度等情况,制定出相应得数据同步得机制，采纳实时数据整合与批量数据整合两种方式进行数据得整合。数据清洗规则确定在进行数据整合过程中,由于不同系统中可能重复出现得数据，以及数据本身得缺失与错误等问题,为了避开由于不同系统中相同数据由于编码规则、格式之间得差异，在清洗过程中需要制定统一得数据清洗规则，对数据进行清洗与转换，确保数据管理平台中得数据能够保持一致性。同时，在数据清洗得过程中，需...
