互联网时代中,运用信息技术的手段管理企业是必然的趋势。实现企业信息化管理的基础是数据获取。但是随着企业的快速发展,业态日趋丰富,企业里的各种异构系统也日益增多,其数据呈现多源、异构等特征。此现象在集团型企业中尤为显著。实现数据协同系统集成,就是将多业态集团型企业内各种多源异构系统的数据自动、完整、原生态的自动获取,避开中间环节对数据的“装饰”和修改；并对数据进行有效地知识发现,为企业日常管理和经营决策提供支持。这是多业态集团型企业决策机构在信息化管理中迫切需要解决的问题。实现有效地数据协同系统集成,需要解决以下四类共性问题：首先是异构性问题,包括硬件环境的异构、操作系统异构、文件系统异构、数据库异构、数据结构异构等。其次是随需性问题,数据集成需要尽可能地做到数据访问的随需性。随需性越高,表示集成度越高,系统的功能越完善,对数据的访问越方便。第三是数据安全性问题,在集成系统中,如何保证数据传输、转换、处理、使用等过程的正确性、稳定性和高可用性,避免系统由于各种异常导致出现数据丢失或者不一致的情况是个难题。同时,存在数据访问权限的控制等问题。最后是针对集成后的数据展现和门户优化问题,需要对集成的数据进行有效的知识发现,重视用户或员工的使用习惯以及相关体验。针对以上数据协同系统集成的异构性、随需性、数据安全、门户优化等相关问题,本文在现有研究应用成果及工作的基础上,面向多业态集团型企业多源异构系统,围绕多源异构数据源的协同系统集成展开研究,做了如下的创新性工作。1)针对协同系统集成涉及的“多源异构数据”集成问题,提出一种多源异构数据集成中间件 (MSHDIM,Multi Source Heterogeneous Data Sources IntegrationMiddleware)的方法,该中间件作为业务层,构建在数据层和应用层之间,提供了数据集成的业务逻辑服务；各个异构的数据源系统构成系统的数据层；应用层中的应用程序则构成系统的表示层。此方法规避了元数据层面的操作,不需要处理局部模式与全局模式的复杂映射关系以及在数据源层部署核心Web服务等。利用MSHDIM中的JDBC/JDBC-ODBC Bridge驱动,通过驱动管理实现多源异构数据源的连接。该方法中考虑了动态池连接模型,解决了集成对原有数据源的性能影响问题。该方法还实现了数据源的动态添加。由于这种连接方法不需要对原有的数据进行全局映射转换,而且保持了原有数据源的自治特性,同时节省了数据集成的大部分的时间,因而相当便捷。2)针对协同集成的数据随需性问题,提出基于MSHDIM方法的数据抽取的条件和流程,系统进行自动判断所抽取的数据在不在虚拟表即视图中,如果没有则进行视图的生成从而满足访问用户的随需性的数据需求。在数据的修改方面,MSHDIM方法中也给出了修改数据的条件和流程。同时MSHDIM方法中调用Resin应用服务,通过使用JSP表示或者脚本来生成协同系统页面上的动态内容。这些内容被封装在标示和JavaBeans组件中,并且封装在脚本中,所有的脚本在服务器端运行,还能通过移动智能终端进行授权访问。解决了协同集成的数据随需性问题。3)针对协同集成系统的数据和移动智能访问终端安全问题,提出数据源按照对数据的不同权限自动生成不同视图,然后在MSHDIM方法中再根据访问的权限进行授权抽取相关数据,解决了数据的按权限访问问题。由于本文中提到的系统集成的数据源都是实时的在线系统,此方法也避免了直接进数据库表操作的风险。由于协同系统集成的特性需要用移动智能终端随时随地随需的访问协同系统集成的数据所以针对移动智能终端的数据安全和安全防盗等问题,本文也提出了方法进行解决,该方法能够将用户注册账号、移动智能终端的IMEI、新换SIM卡的IMSI等信息发送协同系统(数据服务器)集成服务器中,并通过协同系统集成服务器推送卸载APP指令并删除移动终端中相关目录和文件以达到安全防盗和协同系统集成数据安全的作用。4)针对协同系统集成门户优化问题本文结合协同系统集成门户的特性进行关联规则发现,提出了减少候选集的思路,优化了Apriori算法。此改进算法的性能和稳定性比普通的Apriori算法优,比较适合协同系统集成门户的优化算法。文中通过协同系统集成后的相关日志,挖掘了协同门户的相关知识,优化了协同系统集成门户。