本发明涉及数据整合领域，具体的说是一种面向智慧旅游信息系统的旅游数据整合方法。
背景技术：
数据整合是将异构分散的非结构化数据（文本、表格、静态图片、动态图像、波形等文件）、异构的结构化数据（数据库等）管理利用，集成不同应用系统，提供更高的资源管理、挖掘、展现手段的过程和方法。数据整合从用户的业务需求和应用角度出发，将现有的数据信息资源和处理流程进行综合分析，以数据资源合理利用为准则，通过数据层面的整合提取，将分散在各个“信息孤岛中”的有效信息资源进行有效的清洗和转换，经转换后的数据按照设定的业务规则进行装载入库，形成完整的数据中心，进而能够全面支持数据共享，集成化管理以及决策分析。
信息系统建设的核心是数据，而智慧旅游的构建则是在“智慧数据”的基础上运用多种现代信息技术实现面向游客、管理者和企业的现代化智能旅游服务。针对智慧旅游的体系和要求，将旅游数据进行智能化整合符合智慧旅游整体建设思路和规范。
技术实现要素：
本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种面向智慧旅游信息系统的旅游数据整合方法。
本发明所述一种面向智慧旅游信息系统的旅游数据整合方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：所述一种面向智慧旅游信息系统的旅游数据整合方法，在数据整合理论的基础上，结合数据仓库实现机制以及旅游数据产生过程，采用面向对象的分析方法，以智慧旅游信息系统数据需求为切入点，将ETL的数据整合方法提升优化，构建数据采集、数据抽取、数据挖掘、数据库设计、数据处理以及数据装载的旅游数据整合流程，将数据整合拓展到数据源的层面，延伸了数据整合的内容。
优选的，所述数据采集是指，进行旅游数据的采集，收集来自不同旅游主体部门的相关数据，采集数据表现为地理空间数据、三维全景扫描数据、景区环境数据以及其他相关旅游数据。
优选的，所述数据抽取是指，根据智慧旅游信息系统对旅游数据人性化的需求，在旅游信息的提取过程中将重点提取符合用户需求的旅游信息，将存储形态多样的旅游数据进行分类，将数据转换为有用的信息，针对不同的用户需求提取出具有服务价值的信息资源。
优选的，所述数据挖掘是指，对已有的数据进行深入的分析，通过对采集到的环境数据、空间数据进行有效的挖掘，为数据仓库提供更多支持决策分析以及更深层次的信息。
优选的，所述数据库设计是指，针对已处理完成的数据，将各类数据的关系分清，构建完整的数据仓库结构；数据库设计是数据整合流程的核心。
优选的，所述数据处理是指，在数据分类和数据库设计的基础上进行，对分类好的数据进行数字化、格式统一、规范化操作。
优选的，所述数据装载是指，针对已设计好的数据仓库，分别进行空间数据以及非空间数据的装载入库。
优选的，所述空间数据装载利用ArcGIS软件实现；非空间数据直接利用关系型数据库进行装载入库。
本发明所述一种面向智慧旅游信息系统的旅游数据整合方法与现有技术相比具有的有益效果是：本发明针对智慧旅游信息系统的特点及要求，从旅游数据的整合流程角度出发，以数据仓库实现机制为基础，对旅游数据整合流程及方法进行了优化，对旅游数据做系统的分类和整合更加地突出旅游特色，充实了数据整合流程，建立了完整的面向智慧旅游信息系统建设的旅游数据整合策略；数据的整合效果符合智慧旅游信息系统的数据及功能需求，对智慧旅游信息系统的构建起到重要作用，为游客、管理者以及企业提供更加优质的信息服务。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明所述一种面向智慧旅游信息系统的旅游数据整合方法进一步详细说明。
本发明提出一种面向智慧旅游信息系统的旅游数据整合方法,将从旅游数据的整合流程角度出发，以数据仓库实现机制为基础，运用面向对象的方法将智慧旅游的需求引入到数据整合中来，并在数据仓库实现机制中加入了数据采集、数据挖掘、数据库设计以及数据管理平台的搭建，区别于传统的数据仓库整合方法，另外对旅游数据的提取也区别于一般的数据分类选取。
实施例：
本实施例所述一种面向智慧旅游信息系统的旅游数据整合方法，在数据整合理论的基础上，结合数据仓库实现机制以及旅游数据产生过程，采用面向对象的分析方法，以智慧旅游信息系统数据需求为切入点，将ETL的数据整合方法提升优化，在传统ETL的数据抽取、清洗、转换、装载的整合方式下，构建数据采集、数据抽取、数据挖掘、数据库设计、数据处理（数据清洗）以及数据装载的旅游数据整合流程，将数据整合拓展到数据源的层面，延伸了数据整合的内容，并重点突出了数据仓库的物理及逻辑结构的设计。
所述ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
所述旅游数据整合方法，所述面向对象包括面向游客、面向管理者、面向企业、面向服务等方面。所述旅游数据整合方法，所述数据整合流程主要包括如下步骤：1）数据采集，2）数据抽取，3）数据挖掘，4）数据库设计，5）数据处理，以及6）数据装载几个过程。
步骤1）数据采集是指，充分运用现代科技，利用成熟、先进的技术进行旅游数据的采集，收集来自不同旅游主体部门的相关数据，采集数据表现为地理空间数据、三维全景扫描数据、景区环境数据以及其他相关旅游数据。旅游数据存在于众多旅游主体之间，包括旅游景点、旅行社、旅游管理部门、酒店、饭店等。
步骤2）数据抽取是指，将存储形态多样的旅游数据进行分类，进行数字化的采集；根据智慧旅游信息系统对旅游数据人性化的需求，在旅游信息的提取过程中将重点提取符合用户需求的旅游信息，将数据转换为有用的信息，针对不同的用户需求提取出具有服务价值的信息资源。
步骤3)数据挖掘是指，对已有的数据进行深入的分析，通过对采集到的既包含显性信息内容也存在大量可利用潜在信息的环境数据、空间数据进行有效的挖掘，为数据仓库提供更多支持决策分析以及更深层次的信息，获取该类数据具有较高的利用价值可为用户提供更高级别的信息服务。
步骤4）数据库设计是指，针对已处理完成的数据，将各类数据的关系分清，构建完整的数据仓库结构。数据库设计是数据整合流程的核心。
步骤5）数据处理是指，在数据分类和数据库设计的基础上进行，对分类好的数据进行数字化、格式统一、规范化操作。
步骤6）数据装载是指，针对已设计好的数据仓库，分别进行空间数据以及非空间数据的装载入库；空间数据装载利用ArcGIS等软件实现；非空间数据即不包含有空间位置属性的数据直接利用关系型数据库进行装载入库。
可见，本实施例所述旅游数据整合方法，在数据仓库理论的基础上，采取多技术支持的数据采集、数据提取、数据挖掘、数据处理（数据分类转换）、数据库设计以及数据管理平台搭建等手段，构建完成的旅游数据整合策略；对智慧旅游信息系统的构建尤为关键，能够为游客、管理者以及企业提供更加优质的信息服务。
上述具体实施方式仅是本发明的具体个案，本发明的专利保护范围包括但不限于上述具体实施方式，任何符合本发明的权利要求书的且任何所属技术领域的普通技术人员对其所做的适当变化或替换，皆应落入本发明的专利保护范围。