随着互联网技术的高速进步,传统工业领域应用互联网技术的情况越来越普遍。工业系统中数据的重要性不言而喻,而传统行业中的企业在数据管理方面能力的欠缺以及数据管理工具的缺失,加之数据来源多样化且异构性高,导致大量工业数据或是质量不高、或是同一企业分布在不同业务系统中的数据之间形成信息孤岛等等,使得数据中的信息得不到有效利用,这其中蕴藏的大量宝贵财富被浪费。针对上述场景,如何高效地集成及清洗多源异构数据,将来自不同数据源以及不同结构的数据抽取并按统一的结构存储是工业界数据管理所面对并需要解决的问题。本文研究并设计了一款物流系统数据实时集成平台,该平台基于Kettle开发,采用B/S架构进行改造,提高了平台灵活性,同时为用户省去下载安装等步骤所花费的时间。结合基于变动数据捕获技术和元数据驱动实现实时抽取功能,弥补Kettle在实时性方面的不足和欠缺。本平台支持对多种关系型数据库、非关系型数据库以及文件存储形式的数据集成及清洗。除此之外,本平台提供了便利的清洗、集成作业设计界面以及完善的数据集成作业调度功能,以及完备的权限认证能力,提高了系统和数据安全性。最后,本文还实现了一套客户数据分析系统,数据来源为使用物流系统数据实时集成平台所集成的某物流公司业务数据,该系统前端基于Echarts图表库开发,为数据分析提供了便利。本文从软件工程研发流程的角度出发,首先将物流系统数据实时集成平台划分为实时抽取模块、任务管理模块、权限认证模块、客户分析系统等子模块和子系统。合理地对各模块进行需求分析以及功能介绍,设计各模块的具体功能、属性以及逻辑。随后对系统整体架构进行设计,包括其软件架构、模块结构等。接着介绍了各功能模块的具体实现过程和功能流程以及部分核心功能实现原理,并对Kettle进行B/S架构改造,摒弃其原有的C/S架构,提高其使用灵活度。最后对物流系统数据实时集成平台和客户分析系统进行了性能测试和功能测试,验证了平台的可用性和并发能力。