主數據管理平臺的數據同步技術研究

［摘 要］文章對主數據管理平臺的數據同步技術進行了研究，分析了ETL 工具、API 集成以及實時與批量同步技術的優勢和挑戰，闡述了數據同步的錯誤處理機制。討論了數據安全、數據質量管理、大規模并發處理及數據同步失敗問題及應對策略，并探討了大數據、AI 和區塊鏈技術在數據同步中的應用及其潛力和挑戰。結論表明，通過采用先進技術和策略，可提高數據同步的效率和安全性。

［關鍵詞］主數據管理；數據同步；ETL 工具；API 集成

［中圖分類號］TP311.52 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）02–0153–03

1 主數據管理平臺的數據同步技術

1.1 ETL工具在主數據管理中的應用

ETL 工具是在主數據管理（MDM）中進行數據同步的關鍵工具之一。主數據管理的核心目標是確保組織中的主要數據的一致性、精確性和完整性。為實現這個目標，經常需要從多個異構系統中提取數據、轉換數據以滿足標準化要求，然后加載至MDM 系統。以下為ETL 工具在主數據管理中的具體應用。

（1）ETL 工具從各源系統中提取需要的數據。這些源系統包括CRM 系統、ERP 系統、數據庫、數據倉庫等。源數據的格式不同，包括關系數據、非結構化數據、半結構化數據等。ETL 工具能處理這些格式的差異，從不同的數據源中提取出需要的數據。

（2）數據被提取后需對數據進行清洗和轉換，以滿足主數據管理系統的要求，包括去除重復的數據、修正錯誤的數據、標準化數據格式等。此外，還需要將數據轉換為MDM 系統能理解的格式。ETL 工具提供了一系列強大的數據轉換功能，能實現這些任務。

（3）ETL 工具將清洗和轉換后的數據加載至MDM 系統，其涉及將數據插入到數據庫表中、更新現有的數據記錄等。ETL 工具能確保數據加載的過程高效、可靠且準確。

1.2 API集成的方法與挑戰

API（應用程序接口）是一種使軟件應用相互通信的機制，其在主數據管理平臺的數據同步中發揮了重要作用。在MDM 中，API 集成允許數據在不同的系統和平臺之間流動，實現了數據的同步。

1.2.1 API集成方法

（1）RESTful API 利用HTTP 協議的動詞（ 如GET、POST、PUT、DELETE）來執行操作。這種類型的API 易于使用，對開發人員友好，能夠有效地支持數據的實時同步。

（2）SOAP API 使用XML 消息在應用程序之間交換信息，其可與任何協議一起工作，并且具有良好的安全性和事務管理能力。

（3）GraphQL 是一種查詢語言，允許客戶端精確地獲取所需的數據，避免了不必要的數據傳輸，從而提高了性能。

1.2.2 API集成的挑戰

（1）API 可能會被惡意攻擊，導致數據泄漏或數據破壞。因此，需要采取恰當的安全策略，如API 密鑰管理、訪問控制、加密等。

（2）由于數據可能在多個系統之間同步，因此須保持數據一致性，制訂合理的數據同步策略和沖突解決機制。

（3）隨著系統的復雜性增加，API 的數量會隨之增大，須管理和監控所有的API，以確保其正常運行，避免性能瓶頸或故障。

1.3 實時同步技術和批量同步技術的對比

在主數據管理平臺中，數據同步是非常重要的一環。數據同步可分為實時同步和批量同步兩種技術，各自有其優點和挑戰。

（1）實時同步是一種動態的數據同步方法，其能夠在數據發生變化時將數據同步至目標系統。實時同步技術有助于保證數據的實時性和一致性，使得不同的系統能夠共享相同的視圖。

優點：實時同步技術可減小數據在源系統和目標系統之間的延遲，使得數據在各個系統間保持一致性，適合需要高實時性的應用。

挑戰：實時同步技術會對系統的性能產生影響，因為每次數據的變動都會觸發同步操作。此外，實時同步需要更復雜的錯誤處理機制，以處理在同步過程中可能出現的問題。

（2）批量數據同步是一種靜態的數據同步方法，其通常在特定的時間段（如每晚或每周）進行，將一批數據從源系統同步到目標系統。

優點：同步操作只在系統負載較低時進行，因此，批量同步技術可減少系統負載。此外，批量同步技術通常更簡單，因為其只需要在特定的時間點處理數據。

挑戰：批量同步的主要問題是數據延遲。因為數據無法實時同步，所以源系統和目標系統之間的數據不一致。此外，如果批量同步操作失敗，可能會影響到大量的數據。

1.4 數據同步的錯誤處理機制

在主數據管理平臺中進行數據同步時，可能會出現各種錯誤，包括網絡問題、源系統或目標系統的故障、數據格式問題等。因此，需要一個有效的錯誤處理機制來確保數據同步的順利進行。以下是數據同步中常用的錯誤處理策略。

（1）如遇到網絡問題或臨時的系統故障，可使用重試策略，即在錯誤發生后，過一段時間再次嘗試進行數據同步。在實施重試策略時，可設置重試的次數限制和重試的時間間隔，以避免無休止的重試。

（2）當數據同步出現錯誤時，應記錄錯誤的詳細信息，并發送通知給相關人員。錯誤的詳細信息應包括錯誤發生的時間、錯誤的類型、涉及的數據等，這有助于后續的錯誤分析和修復。

（3）當數據同步過程中的某個步驟失敗時，可能需要執行數據回滾，即撤銷已經進行的同步操作，以保持數據的一致性。數據回滾可能涉及復雜的邏輯，因此需要謹慎設計。

（4）對于由于數據質量問題（如數據格式錯誤、數據不一致等）導致的同步錯誤，可能需要進行數據修復。數據修復可能涉及數據清洗、數據轉換等操作。

2 主數據管理平臺數據同步的挑戰與應對策略

2.1 數據同步中的數據安全問題

數據同步是主數據管理平臺的關鍵過程，其中包含了大量敏感和關鍵的信息。因此，保證數據同步過程中的數據安全至關重要。以下是在數據同步過程中可能遇到的一些數據安全問題。

（1）在數據同步過程中，如果沒有采取適當的安全措施，數據可能會被非法訪問或泄漏。例如，黑客可能試圖攔截數據同步過程中的數據傳輸，或者攻擊數據源或目標系統以獲取數據。

（2）除了數據泄漏，數據在同步過程中也可能被篡改。如果攻擊者能夠對數據進行修改，那么其就可能插入錯誤的信息，或者更改現有的數據，從而破壞數據的準確性和一致性。

（3）數據同步通常涉及多個系統，如果訪問控制不當，可能會使得非法用戶能夠訪問到敏感的數據或者進行未授權的操作。為了解決這些問題，可以采取以下的安全策略：

①對數據進行加密可保護數據在傳輸過程中的安全，防止數據被攔截和泄漏。此外，也可對存儲的數據進行加密，以防止數據在源系統或目標系統中被非法訪問。

②實施嚴格的訪問控制策略，以確保只有授權的用戶和系統能夠訪問數據。這包括用戶身份驗證、權限管理等。

③通過審計和監控，可對數據同步過程進行實時的跟蹤和管理，及時發現和處理安全問題。此外，審計日志也可幫助進行事后的問題分析和溯源。

2.2 數據質量管理問題

在主數據管理中，數據質量管理包括幾個關鍵的維度：準確性、完整性、一致性、可驗證性、可用性和及時性。在數據同步過程中，可能會遇到以下數據質量問題。

（1）在多個系統間進行數據同步時，如果各個系統中的數據更新不同步，可能會導致數據不一致。

（2）源系統中的錯誤數據如果沒有被正確地清理和修復，會被同步到目標系統中，影響數據的準確性。

（3）在數據同步過程中，如果有數據丟失或者數據同步沒有完成，會導致數據的完整性問題。為了解決這些問題，可采取以下的數據質量管理策略：①對源系統中的數據進行清洗，包括識別和修復錯誤的數據、刪除冗余的數據等，以提高數據的準確性；②在數據同步過程中進行數據校驗，確保數據的完整性和準確性，包括格式校驗、邏輯校驗等；③通過采用適當的數據同步策略和技術，如兩階段提交、數據版本控制等，以保證數據在各個系統中的一致性。

2.3 大規模并發處理問題

在主數據管理平臺中，當有大量的數據需要在多個系統間進行同步時，會產生大規模并發處理的需求。并發處理在大規模數據同步中可能會帶來以下挑戰。

（1）當大量的數據同步請求同時到來時，可能會超過系統的處理能力，導致性能瓶頸，進而影響數據同步的效率和及時性。

（2）在并發處理的環境下，若未采取適當的并發控制策略，會導致數據競態，即多個并發的數據同步操作試圖修改同一份數據，從而導致數據不一致。

（3）大規模并發處理需要高效的資源管理，包括計算資源、存儲資源和網絡資源。如果資源管理不當，可能會導致資源的浪費或者不足。為了解決這些問題，可采取以下的并發處理策略：①通過將數據同步任務分配到多個節點進行并行處理，可有效地提高數據同步的效率。這需要一個有效的任務分配和負載均衡策略。②通過使用事務、鎖等并發控制機制，可避免數據競態，保證數據的一致性。③通過優化資源分配和調度，可充分利用資源，提高數據同步的效率。

2.4 數據同步失敗的處理策略

在進行主數據管理平臺的數據同步時，會因為各種原因導致數據同步失敗，如網絡問題、系統故障、數據問題等。為有效應對數據同步失敗，可采取以下處理策略。

（1）在數據同步過程中，應進行錯誤檢測，當檢測到錯誤時，可嘗試重新執行數據同步。在進行重試時，需要設定重試的策略，如設定最大重試次數、重試的時間間隔等。

（2）當數據同步失敗時，需要記錄錯誤信息，包括錯誤的類型、錯誤發生的時間、涉及的數據等。同時，應該發送報警通知，使得相關人員能夠及時了解并處理問題。

（3）如數據同步失敗導致數據不一致，需要進行數據回滾，即將數據恢復到同步之前的狀態。數據回滾要在設計時就預先考慮，以便在需要時可正確執行。

（4）在有備份系統或多節點的情況下，如果主系統或某個節點出現故障導致數據同步失敗，可將數據同步任務轉移到其他正常的系統或節點，以保證數據同步的持續進行。

3 新興技術在主數據管理平臺數據同步中的應用

3.1 大數據與主數據管理

隨著大數據的快速發展，數據的體積、多樣性和速度帶來了新的挑戰和機遇。主數據管理平臺需要能夠處理大規模的數據，并且從中提取有價值的信息。例如，可使用分布式計算框架，如Hadoop 和Spark處理大規模的數據同步任務。另外，大數據處理技術如MapReduce、流處理等也可應用于數據同步中，以提高數據處理的效率。此外，大數據分析技術也可應用于數據質量管理，通過分析數據的特征和趨勢，識別并修復數據的問題。

3.2 AI與主數據管理

AI 為主數據管理帶來了新的可能性。例如，機器學習算法可應用于數據清洗和質量管理，通過學習數據的模式，自動識別和修復數據的錯誤。深度學習算法也可用于處理復雜的數據結構，例如，圖結構的數據。此外，AI 也可用于優化數據同步過程，例如，通過強化學習算法，自動優化數據同步的策略，提高數據同步的效率和成功率。

3.3 區塊鏈在數據同步中的潛力和挑戰

區塊鏈技術以其去中心化、不可篡改和可追溯的特性，為數據同步帶來了新的可能性。例如，通過使用區塊鏈技術，可實現數據的分布式存儲和同步，提高數據的可用性和安全性。此外，區塊鏈的智能合約也可應用于數據同步中，實現自動化的數據處理和同步。然而，區塊鏈技術也帶來了新的挑戰，例如，性能問題、隱私問題等，需要通過研究和技術進步來解決。

4 結束語

主數據管理平臺的數據同步是確保企業數據一致性、提高運營效率的關鍵。各種數據同步技術如ETL工具、API 集成，以及實時同步與批量同步在實現高效數據同步方面各有優勢。處理數據同步中的挑戰需要綜合考慮數據安全、數據質量、并發處理和數據同步失敗等問題，制訂有效的策略。新興技術如大數據、AI 和區塊鏈為主數據管理平臺的數據同步提供了新的解決方案，但同時也帶來了新的挑戰。通過合理選擇和融合這些技術，可進一步提高數據同步的效率和質量，提高企業的運營效率和競爭力。

參考文獻

[1] 盧棟棟. 大數據同步技術在主數據管理中的應用[J]. 計算機科學，2020，47（3）：202-205.

[2] 萬亞旗. 數據同步技術的研究及其在主數據管理平臺的應用[J]. 計算機應用研究，2021，38（5）：1307-1310.

[3] 徐晨敏. 主數據管理及其數據同步問題[J]. 計算機科學與探索，2021，15（6）：1128-1134.

[4] 周祖君. 數據同步中的數據安全問題及應對策略[J]. 計算機工程與科學，2021，43（2）：341-345.