长春集成平台集成平台

得帆云iPaaS与得帆云aPaaS紧密结合，为企业提供了从应用开发到系统集成的多方位解决方案。在应用开发过程中，aPaaS可以迅速构建各种业务应用，而iPaaS则负责将这些应用与企业现有的系统进行集成，实现数据的互联互通和业务的协同运作，共同助力企业的数字化建设。与主数据管理（MDM）系统协同工作，得帆云iPaaS可以确保在系统集成过程中主数据的一致性和准确性。MDM系统负责管理企业的主数据，如客户、供应商数据、产品数据等，iPaaS在进行系统集成时可以实时获取和更新主数据，避免数据不一致和重复录入等问题，提高企业数据的质量和管理效率。结合DeHoop的相关功能，得帆云iPaaS可以进一步拓展企业的手头资源和业务应用场景。例如，在数据处理和分析方面，DeHoop可以提供更强大的数据分析和挖掘功能，iPaaS可以将相关数据及时传输到DeHoop中进行处理，实现数据的深度利用和业务洞察。具备容错处理机制，在部分服务故障时自动切换到其他可用服务，保障业务的连续性。长春集成平台集成平台

得帆iPaaS与行业主流软件具备极高适配度，拥有超300个技术与应用连接器，为全行业赋能。在房地产企业运营链路中，对接老牌成本管控ERP系统时，凭借精细的数据同步技术，确保项目成本数据实时更新、精细核算，为项目预算严控提供关键依据，助力企业有效控制成本；联动智能售楼CRM系统，通过高效的数据共享机制，实现信息全域共享，销售团队能够精细洞察购房意向、跟进历史，从而有针对性地提供营销服务，提升客户转化率；整合设施运维系统，依据物业设施实时监测数据，提前规划维保工作，降低故障频次，提升小区居住品质。多方位打通产业链数据脉络，打造高效协同样板，助力企业驾驭复杂多变的市场环境，实现业务持续增长。上饶车企集成平台针对上下游供应商或合作伙伴，将传统集成方式由线下接口文档递交迁移至线上，将线下沟通变为线上自助获取。

在与企业现有系统的集成方面，得帆集成平台具有良好的兼容性。企业在长期的信息化建设过程中，积累了大量不同架构的系统，既有基于传统大型机架构的ERP系统，也有新兴的微服务架构的CRM系统。得帆集成平台能够针对不同架构的系统找到合适的集成方式。对于传统架构的系统，通过开发适配接口或利用中间件技术，实现数据的对接和业务流程的协同。对于微服务架构的系统，借助其开放的API接口和轻量级通信协议，快速实现集成。例如，将企业的传统ERP系统与新搭建的微服务架构的销售管理系统进行集成，使得销售订单数据能够实时同步到ERP系统进行财务核算和库存管理，充分利用企业现有的IT投资，避免因系统不兼容而进行大规模的系统替换，降低企业数字化转型的成本和风险。

得帆集成平台中的ETL监控与日志能力也是一大亮点。它能够持续跟踪ETL作业的执行状态和性能指标，对每个ETL作业的运行状态进行实时监控，跟踪关键性能指标，以此确保数据处理流程的稳定性和可靠性。在日志方面，得帆ETL能够实时采集，收集和分析ETL作业的日志信息，便于用户随时掌握ETL运行情况，一旦出现问题，用户可通过这些日志快速定位和解决。在2024年，得帆云ETL迎来了重大升级，替换了新的底层引擎，提升了数据读写性能，大幅缩短了数据处理时间。不仅如此，它的可扩展性也得到了进一步改进，能够支持更多数据源及数据处理组件，以从容应对企业不断增长的数据处理需求。综上所述，得帆ETL凭借其强大的功能，为企业的数据集成与处理提供了坚实可靠的保障，助力企业在数字化浪潮中乘风破浪，挖掘数据背后的巨大价值。针对企业内部跨部门间的 API 资源共享，用户可根据需求自由选用，避免重复开发。

安全防护层面，得帆iPaaS为企业构建起多方位的坚固防线。针对金融机构等对数据安全要求极高的行业，启用先进且多层次的多重加密算法，从数据离开源系统的瞬间开始，直至存储到目标数据库的全过程，都进行加密防护，有效杜绝数据在传输与存储过程中的窃取、篡改风险；身份认证环节引入多因素校验机制，融合短信验证码、动态令牌等多种技术手段，极大增加非法闯入者的入侵难度；精细的授权策略依据员工的岗位、职责，精细切分对API的操作权限，例如客服人员能进行特定的信息查询操作，且只能读取限定字段，严禁任何修改权限，多方位捍卫企业数据安全，赢得客户的深度信赖，确保企业业务平稳运行。数据集成通过Web界面开箱即用，可视化拖拉拽编排数据集成流程，轻松完成数据集成工作，大幅提升集成效率。嘉兴敏捷开发集成平台

转换方面，平台提供了 200 多"在数据种内置函数，满足各种复杂数据处理需求。长春集成平台集成平台

在数据集成的复杂流程中，ETL场景化编排扮演着组织者的角色。它首先着眼于数据的来源，面对种类繁多的源系统，如关系型数据库、非结构化文件存储、各类业务应用程序等，能够制定精细的抽取策略。通过专门设计的抽取工具和技术，有针对性地从这些不同的数据源中提取出企业所需的数据。抽取后的数据往往处于原始、分散且格式各异的状态，无法直接为企业所用。此时，ETL场景化编排的转换环节便发挥了重要作用。它依据预先设定的规则和逻辑，对抽取的数据进行清洗，去除其中的噪声数据、重复数据以及错误数据，确保数据的准确性和完整性。同时，对数据进行格式转换，使其符合目标系统的要求，例如将不同日期格式统一、将文本数据转换为数值型等。此外，还会进行数据的聚合、拆分等操作，以便更好地满足分析和决策的需求。完成转换后的数据，需要被准确无误地加载到目标系统中，如数据仓库、数据湖或其他用于存储和分析的数据库。ETL场景化编排通过自动化的加载机制，能够高效地将处理好的数据传输到目标位置，并确保数据的一致性和完整性。长春集成平台集成平台