北境漫步-
问题一：数据库到底是做什么的，和应用程序是什么关系？ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
以上是百度百科的描述。
其实按我的理解，数据库就是可以系统的管理存储数据，例如你有大量的数据，只是用一些普通文件（如文本文件）来存储，想想看，当你想从中提取一项或一类信息时（特别是存储数据的文件还比较多时），是一件非常麻烦的事，但是有了数据库来存储管理，就很好办了，只要输入查询条件，即使数据非常多也可以很快的提取有用的信息。而且用数据库来存储数据，可以有效的控制操作权限，例如管理员和用户的权限是有区别的，不同的用户的权限也是有区别的，让不同的用户看到管理员想让他们看到的信息。你可以多上网搜搜，一定能找到你想找的的信息。
问题二：数据库应用系统的作用是什么 1、数据库的作用：
数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统。
⑴ 实现数据共享
数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。
⑵ 减少数据的冗余度
同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。
⑶ 数据的独立性
数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。
⑷ 数据实现集中控制
文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
⑸数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性
主要包括：安全性控制、完整性控制、并发控制，使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。
⑹ 故障恢复
由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。
问题三：数据库软件 是干什么用的 数据库：是按一定的数据模型组织长期地存储在计算机存储的设备上，具有共享性、安全性、独立性、冗余度低的相关数据的 *** 。用于数据管理的软件系统。
数据库通常包括两个部分：一是按一定的数据模型组织并实际存储的所有用户可以直接伐使用的数据；二是有关数据库的定义的数据，用来描述相关的数据的结构、类型、格式、关系、完整性的约束等。
问题四：数据库应用软件的概念是什么 数据库技术涉及到许多基本概念，主要包括数据、数据处理、数据库、数据库管理系统以及数据库系统等。
1．数据
数据是指存储在某一种媒体上能够识别的物理符号。数据的概念包括两个方面：其一是描述事物特性的数据内容；其二是存储在某一种媒体上的数据形式。
2．数据处理
数据处理是指对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传播的一系列活动的总和。其目的之一是从大量的、原始的数据中抽取、推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据；目的之二是为了借助计算机科学地保存和管理复杂的、大量的数据，以便人们能够方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。
3．数据库
数据库是与特定的主题或目的相关的数据的 *** 。数据库可以直观地理解为存放数据的仓库，只不过这个仓库是在计算机的大容量存储器上（例如，硬盘就是一种最常见的计算机大容量存储设备）。而且数据必须按照一定的格式存放，因为它不仅需要存放，而且还要便于查找。
可以认为数据库是被长期存放在计算机内、有组织的、可以表现为多种形式的可共享的数据 *** 。数据库技术使数据能按一定格式组织、描述和存储，且具有较小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性，并可为多个用户所共享。
4．数据库管理系统
数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS）是对数据库进行管理的系统软件，它的职能是有效地组织和存储数据，获取和管理数据，接受和完成用户提出的访问数据的各种请求。
数据库管理系统主要功能包括以下几个方面。
（1）数据定义功能
DBMS提供了数据定义语言DDL（Data Definition Language），用户通过它可以方便地对数据库中的相关内容进行定义。例如，对数据库、表、索引进行定义。 （2）数据操纵功能
DBMS提供了数据操纵语言DML（Data Manipulation Language），用户通过它可以实现对数据库的基本操作。例如，对表中数据的查询、插入、删除和修改。
（3）数据库运行控制功能
这是DBMS的核心部分，它包括并发控制（即处理多个用户同时使用某些数据时可能产生的问题）、安全性检查、完整性约束条件的检查和执行、数据库的内部维护（例如，索引的自动维护）等。所有数据库的操作都要在这些控制程序的统一管理下进行，以保证数据的安全性、完整性以及多个用户对数据库的并发使用。
（4）数据库的建立和维护功能
数据库的建立和维护功能包括数据库初始数据的输入、转换功能，数据库的转储、恢复功能，数据库的重新组织功能和性能监视、分析功能等。这些功能通常是由一些实用程序完成的。它是数据库管理系统的一个重要组成部分。
5．数据库系统
数据库系统是指拥有数据库技术支持的计算机系统，它可以实现有组织地、动态地存储大量相关数据，提供数据处理和信息资源共享服务。数据库系统不仅包括数据本身，即实际存储在计算机中的数据，还包括相应的硬件、软件和各类人员。
问题五：数据库应用软件的概念是什么 这个需要弄明白 “数据库应用软件”指的是什么？
比如我用 access 开发出一个 通讯录软件， 那么此时数据库应用软件指的是“access”呢还是“通讯录软件”；
如果是后者的话，就无法确定 概念和组成了；如果指的是数据库软件，那么可以参考下百科中“数据库管理系统”相应的内容
数据库管理系统(database managementsystem)是一种操纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库，简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过d胆ms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。
全文见
baike.baidu/view/68446
问题六：数据库应用系统是什么？ 数据库应用系统是在数据库管理系统（DBMS）支持下建立的计算机应用系统，简写为DBAS。数据库应用系统是由数据库系统、应用程序系统、用户组成的，具体包括：数据库、数据库管理系统、数据库管理员、硬件平台、叮件平台、应用软件、应用界面。 数据库应用系统的7个部分以一定的逻辑层次结构方式组成一个有机的整体，它们的结构关系是：应用系统、应用开发工具软件、数据库管理系统、操作系统、硬件。例如，以数据库为基础的财务管理系统、人事管理系统、图书管理系统等等。无论是面向内部业务和管理的管理信息系统，还是面向外部，提供信息服务的开放式信息系统，从实现技术角度而言，都是以数据库为基础和核心的计算机应用系统。
问题七：常用的数据库软件有哪些？它们的优缺点是什么？ 目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。国际国内的主导关系型数据库管理系统有Oracle、Sybase、INFORMIX和INGRES。这些产品都支持多平台，如 UNIX、VMS、Windows，但支持的程度不一样。IBM的DB2也是成熟的关系型数据库。但是，DB2是内嵌于IBM的AS/400系列机中，只支持OS/400操作系统。
1.MySQL
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由 MySQL AB开发、发布和支持。MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL AB的注册商标。
MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。
与其他数据库管理系统相比，MySQL具有以下优势：
(1)MySQL是一个关系数据库管理系统。
(2)MySQL是开源的。
(3)MySQL服务器是一个快速的、可靠的和易于使用的数据库服务器。
(4)MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。
(5)有大量的MySQL软件可以使用。
2.SQL Server
SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。
目前最新版本是SQL Server 2005，它只能在Windows上运行，操作系统的系统稳定性对数据库十分重要。并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。
SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且，由于其易操作性及其友好的操作界面，深受广大用户的喜爱。
3.Oracle
提起数据库，第一个想到的公司，一般都会是Oracle(甲骨文)。该公司成立于1977年，最初是一家专门开发数据库的公司。Oracle在数据库领域一直处于领先地位。 1984年，首先将关系数据库转到了桌面计算机上。然后，Oracle5率先推出了分布式数据库、客户/服务器结构等崭新的概念。Oracle 6首创行锁定模式以及对称多处理计算机的支持……最新的Oracle 8主要增加了对象技术，成为关系―对象数据库系统。目前，Oracle产品覆盖了大、中、小型机等几十种机型，Oracle数据库成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。
Oracle数据库产品具有以下优良特性。
(1)兼容性
Oracle产品采用标准SQL，并经过美国国家标准技术所(NIST)测试。与IBM SQL/DS、DB2、INGRES、IDMS/R等兼容。
(2)可移植性
Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上；可在VMS、DOS、UNIX、Windows等多种操作系统下工作。
(3)可联结性
Oracle能与多种通讯网络相连，支持各种协议(TCP......>>
问题八：请问专用的数据库是属于什么软件? 数据库属于系统软件还是应用软件呢.
软件是计算机的灵魂，没有软件的计算机就如同没有磁带的录音机和没有录像带的录像机一样，与废铁没什么差别。使用不同的计算机软件，计算机可以完成许许多多不同的工作。它使计算机具有非凡的灵活性和通用性。也正是这一原因，决定了计算机的任何动作都离不开由人安排的指令。人们针对某一需要而为计算机编制的指令序列称为程序。程序连同有关的说明资料称为软件。配上软件的计算机才成为完整的计算机系统。
一般把软件分为两大类：应用软件和系统软件。
一、应用软件
应用软件是专门为某一应用目的而编制的软件，较常见的如：
1、文字处理软件
用于输入、存贮、修改、编辑、打印文字材料等，例如WORD、WPS等。
2、信息管理软件
用于输入、存贮、修改、检索各种信息，例如工资管理软件、人事管理软件、仓库管理软件、计划管理软件等。这种软件发展到一定水平后，各个单项的软件相互连系起来，计算机和管理人员组成一个和谐的整体，各种信息在其中合理地流动，形成一个完整、高效的管理信息系统，简称MIS。
3、辅助设计软件
用于高效地绘制、修改工程图纸，进行设计中的常规计算，帮助人寻求好设计方案。
4、实时控制软件
用于随时搜集生产装置、飞行器等的运行状态信息，以此为依据按预定的方案实施自动或半自动控制，安全、准确地完成任务。
二、系统软件
各种应用软件，虽然完成的工作各不相同，但它们都需要一些共同的基础操作，例如都要从输入设备取得数据，向输出设备送出数据，向外存写数据，从外存读数据，对数据的常规管理，等等。这些基础工作也要由一系列指令来完成。人们把这些指令集中组织在一起，形成专门的软件，用来支持应用软件的运行，这种软件称为系统软件。
系统软件在为应用软件提供上述基本功能的同时，也进行着对硬件的管理，使在一台计算机上同时或先后运行的不同应用软件有条不紊地合用硬件设备。例如，两个应用软件都要向硬盘存入和修改数据，如果没有一个协调管理机构来为它们划定区域的话，必然形成互相破坏对方数据的局面。
有代表性的系统软件有：
1、操作系统
管理计算机的硬件设备，使应用软件能方便、高效地使用这些设备。在微机上常见的有：DOS、WINDOWS、UNIX、OS/2等
2、数据库管理系统
有组织地、动态地存贮大量数据，使人们能方便、高效地使用这些数据。现在比较流行的数据库有FoxPro、DB-2、Access、SQL-server等
3、编译软件
CPU执行每一条指令都只完成一项十分简单的操作，一个系统软件或应用软件，要由成千上万甚至上亿条指令组合而成。直接用基本指令来编写软件，是一件极其繁重而艰难的工作。为了提高效率，人们规定一套新的指令，称为高级语言，其中每一条指令完成一项操作，这种操作相对于软件总的功能而言是简单而基本的，而相对于CPU的一眇操作而言又是复杂的。
用这种高级语言来编写程序（称为源程序）就象用预制板代替砖块来造房子，效率要高得多。但CPU并不能直接执行这些新的指令，需要编写一个软件，专门用来将源程序中的每条指令翻译成一系列CPU能接受的基本指令（也称机器语言）使源程序转化成能在计算机上运行的程序。完成这种翻译的软件称为高级语言编译软件，通常把它们归入系统软件。目前常用的高级语言有VB、C++、JAVA等，它们各有特点，分别适用于编写某一类型的程序，它们都有各自的编译软件。...>>
问题九：数据库管理系统是一种什么软件 选择C计算机的软件分为系统软件和应用软件。系统软件是为了计算机能正常、高效工件所配备的各种管理、监控和维护系统的程序及其有关资料。系统软件主要包括如下几个方面： （1） 操作系统软件，这是软件的核心 （2） 各种语言的解释程序和编译程序（如BASIC语言解释程序等） （3） 各种服务性程序（如机器的调试、故障检查和诊断程序等） （4） 各种数据库管理系统（Oracle、Syabse等）
数据管理包括哪些内容
数据管理的主要内容国际数据管理协会(DataManagementAssociation，简称“DAMA”)，由全球的数据管理爱好者们组成，随着众多专家倾注热情与专业的编著，《DAMA数据管理知识体系指南(第2版)》横空出世，这本书明确地定义了数据管理体系建设的完整知识体系，成为数据管理知识体系建设指明灯般的存在。《DAMA-DMBOK2职能框架》主要介绍了数据管理知识体系中11个主要的数据管理职能：数据管理(1)数据治理：建立数据决策体系，指导监督数据管理工作，从而考虑到满足企业的整体需求。(2)数据架构：是管理数据资产的绝对重点，数据架构取决于企业的战略目标。(3)数据建模和设计：通过数据模型展现、沟通实际需求。(4)数据存储和操作：在整个数据存储生命周期中，从初期设计到最终灭失，实现数据价值最大化。(5)数据安全：保障数据的获取和使用。(6)数据集成和互操作：数据备份、数据共享、数据在应用内数据整合移动的相关过程。(7)文档和内容管理：主要管理非结构化数据和数据的整个生命周期。(8)参考数据和主数据管理：核心共享的业务数据，真实、准确地在各系统内一致使用。(9)数据仓库和商务智能：通过流程管理支持数据，通过分析报告获取数据价值。(10)元数据管理：通过规划控制，访问定模型、数据流的高质量元数据信息。(11)数据质量管理：通过质量管理技术，提高数据的适用性。2023-09-05 16:59:211
数据管理包括哪些内容
数据管理是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发执行监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据和信息资产的价值。数据治理职能：1、业务词汇表：对于企业而言，建立统一的业务术语非常关键，如果这些术语和上下文不能横跨整个企业的范畴，那么它将会在不同的业务部门中出现不同的表述。2、元数据：元数据要求数据元素和术语的一致性定义，它们通常聚集于业务词汇表上。3、数据质量：数据质量的具体措施包括数据详细检查的流程，目的是让业务部门信任这些数据。数据质量是非常重要的，有人认为它不同于治理，它极大提升了治理的水平。4、生命周期管理：数据保存的时间跨度、数据保存的位置，以及数据如何使用都会随着时间而产生变化，某些生命周期管理还会受到法律法规的影响。2023-09-05 16:59:461
什么是数据化管理
数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业管理可持续发展。 数据化管理是继改革开放以来，国内企业对精细化管理、丰田生产方式、JIT、质量体系认证、绩效管理等先进的管理方式进行广泛学习并运用过程中逐渐形成的一种新的管理模式。同时，也是行业间频繁的信息交流、人才流动过程中，普通企业充分利用了现代金融企业一切立足于数据信息所进行的管理方法的广泛传递而形成的一种管理模式。 但是，目前此种立足于数据进行管理的模式并未完全形成简明的体系，一切都是在摸索过程中，并未得到广泛地深入研究和推广普及。 数据化管理是对传统的账簿式并非只是财务账簿，如管理者笔记等管理的深化，是随着计算机技术的发展及普及、随着财务、金融等以数据作为操作基准行业的发展演化而来。 目前，多个行业的很多企业都在开始运用数据对业务发展状况进行监控，并指导管理工作的开展。数据化管理概念的创始人是金天敏。他通过大学期间主修经济学，尤其钻研计量经济及统计学所积淀的数据思维，并且在毕业参加社会工作中对企业管理实践的领悟和数据化体系建立、运行的亲自实践，在2010年5月1日首次提出了数据化管理概念，希望通过推广此管理方式，以促进企业管理制度的完善和社会经济的良性发展。 数据化管理的基本流程 收集数据，将业务领域类的一切活动进行计量，然后由专人进行管理。计量的前提是要设计与业务活动实际相符合的表格单据文件记录。数据记录一般由一线的业务操作人员填写完成，最终通过各基层管理干部逐级上交。 整理数据，将收集完毕的数据进行归类，对有效的数据进行统计，剔除无效数据。 整理数据中需要注意数据的真伪、时效等。 记录数据，是指将一切有效的数据记录在特定形式的数据文档中。在这个环节，需要设计一套适合业务实际的数据统计表格，命名为业务名称+基础数据库。xls 的形式，存储在固定的硬盘存储区域。此环节尤其要注意数据保存，切忌不能因重装系统、电脑损坏等造成基础数据遗失，因此，需要操作者进行必要的数据备份。 分析数据，从基础数据库中选取有关联的数据，通过常规的数据统计分析方法形成特定报表予以呈现。2023-09-05 17:00:341
大数据管理是什么
大数据管理是用来登录和操作云上数据库的Web服务，提供数据库开发、运维、智能诊断、企业级DevOPS平台的一站式云上数据库管理平台，方便用户使用和运维华为云数据库。大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。主要专业方向有：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。如何使用数据管理服务1、开发工具：主要面向开发人员，提供易用的数据库客户端。使用数据管理服务时，无需安装本地客户端，提供所见即所得的可视化操作体验。提供数据和表结构的同步、在线编辑，SQL输入智能提示等丰富的数据库开发功能。2、企业流程审批：主要面向企业，提供大规模数据库管理功能。基于权限最小化控制和审批流程机制，提供数据保护、变更审核、操作审计、研发自助化等数据库DevOPS平台，帮助企业实现大规模数据库下的标准化、规范化、高效率、超安全的管理手段。3、DBA智能运维：主要面向DBA，提供以下数据库运维类的功能。分析主机和实例性能数据，分析慢SQL和全量SQL，分析和诊断实时数据库性能情况，分析数据库历史运行数据。2023-09-05 17:00:441
数据库怎么管理数据？
数据库的数据管理通常需要考虑以下几个方面：1. 数据库设计：在创建数据库时，需要考虑如何组织数据，定义数据表、列、主键、外键等结构，以便更有效地存储和管理数据。2. 数据录入：将数据录入到数据库中，可以手动录入、通过文件导入或通过其他软件接口实现。3. 数据查询：使用SQL语言或图形界面工具进行数据查询，以便快速获取所需的信息。4. 数据更新：可以使用SQL语言或图形界面工具来更新数据库中的数据，如增加、删除或修改数据。5. 数据备份和恢复：定期对数据库进行备份，以防止数据丢失或损坏。如果数据出现问题，可以从备份中恢复数据。6. 数据安全性：在数据库中存储敏感数据时，需要考虑如何保护数据安全，包括访问控制、数据加密、防火墙等安全措施。7. 数据性能优化：对于大型数据库或高流量应用程序，需要考虑如何优化数据库的性能，包括使用索引、优化查询、分区等技术。2023-09-05 17:01:131
如何管理仓库的数据？
仓库数据需要进行分类、记录、分析和管理，可以通过数据管理系统和数据管理流程来进行管理。2023-09-05 17:01:212
数据资产管理包括哪些内容
数据资产管理包含数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理等8个管理。1、数据标准是指保障数据内外部使用和交换一致性和准确性、规范性的约束，数据标准管理关键活动的第一个是理解数据标准化的需求，即任何一个管理活动都要和企业的战略规划、企业的需求紧密地结合。数据标准管理的第二个关键活动就是制定数据标准的体系与规范，第三个是制定相应的管理办法以及实施流程要求，第四个是建立一些数据标准的管理工具。2、数据模型是现实世界数据特征的抽象。数据模型包括三个：概念模型，概念模型是面向用户与客观实践的，构建概念模型的本身与数据库或者数据仓库的架构搭建没有特别多的关系。在建立了概念模型的基础之上可以构建逻辑模型，逻辑模型是面向业务的，用于指导一些数据库系统的实现。物理模型，物理模型是基于逻辑模型，面向计算机物理表示，考虑了操作系统、硬件模型等等，描述数据在存储介质上的结构。3、元数据管理，以二维表为例，想描述一个二维表信息的话，可以描述它每一行、每一页，也可以提取这个表中的一些抽象化或者是更高层次的信息，比如说这些表的字段或者表的结构以及表的大小等等，这样就对这个表格进行了数据的描述。可以帮助实现关键信息的追踪与记录，快速掌握元数据的变化可能带来的风险。元数据非常关键的运用是进行血缘分析和影响分析，通过进行血缘分析和影响分析可以了解数据走向，知道数据是从哪里来到哪里去，也可以构建数据地图和数据目录自动提取元数据信息，了解这个企业目前拥有数据资产情况。4、主数据管理，比如说供应商数据、物料数据、客户数据、员工数据。主数据管理可以使企业跨系统使用一致的和共享的数据，从而可以降低成本和复杂度，来支撑跨部门、跨系统数据融合的应用。主数据的关键活动包括识别主数据、定义和维护主数据的架构以及实现数据库与主数据库的同步。主数据管理在很多行业成为企业开展数据资产管理的切入点。通过对主数据的梳理和管理，将建立数据的一个参考，为数据标准后期的管理节约很多的人力和物力。5、数据质量管理，可以帮助企业获得一些干净以及结构清晰的数据，进而可以提高数据应用和服务的水平。数据质量好坏的衡量指标一般包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、时效性。在定义数据质量管理时应该将管理过程中成本考虑进去。同样还需要和企业的业务需求紧密结合找到平衡点。数据质量管理其他的关键活动包括持续的测量、监控数据的质量、分析数据质量产生问题的根本原因，以及制定数据质量的改善方案，监控数据质量管理操作和绩效等等。6、数据安全管理，主要是对数据设定一些安全等级来评估数据的安全风险，来完善数据安全管理相关的技术规范，通过对数据进行全生命周期的安全管控，包括数据的生成、存储、使用、共享、销毁等实现事中前可管、事中可控、事后可查。7、数据价值管理，通过从数据的成本和数据的应用价值两个方面的度量，使企业能够最优化、最大化释放数据的价值。成本价值计量可以从采集、存储、计算成本进行评估，也可以从运维成本评估，还可以从数据的活性以及数据质量应用场景的经济性等角度进行评估。数据的成本和数据价值的评估维度主要和自己的应用场景和业务需求挂钩即可。数据成本与数据价值典型评价方法包括成本法、收益法和市场化。8、数据共享管理，包括数据内部共享、外部流通、对外开放。数据共享管理的关键活动就是包括定义数据资产运营指标、设计管理方案等。2023-09-05 17:01:311
数据质量管理5要素_数据质量报告
数据质量管理是一个长期的过程，除了选择合适的软件以外，制订数据标准、规范流程同样重要。 新一代客户数据整合（CDI）软件和主数据管理（MDM）软件给数据质量的管理带来了很大方便。但是，数据质量的保证仅靠软件显然是不行的。实际上，在整个数据质量的控制过程中，人仍然是关键因素。例如，仅仅数据的录入就涉及很多人: 销售人员会录入客户信息和交易数据，客户服务部门的工作人员除了录入交易数据外，还会录入所服务公司的新的联系人，订单录入人员会输入客户身份信息。同样，出于销售、市场推广、计费等原因，在公司内还会有很多人对这些数据进行修改、更新。借助客户数据整合（CDI）软件和主数据管理（MDM）软件的帮助，人们可以把上述各种在不同时期因为不同目的而生成的数据进行一定程度的整合和清理，但是要想真正长期保证数据的高质量，还必须从以下5个方面着手。 1. 建立数据的标准，明确数据的定义。通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。 在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因（比如出于方便、习惯等）制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。 2. 建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。 3. 在数据转化流程中设立多个性能监控点。数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。 4. 对流程不断进行改善和优化。我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。 5. 把责任落实到人。通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。 最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。 链接 提高数据质量的三个步骤 由于大多数系统和应用程序会持续不断接收到新数据，数据量也在不断增加，因此确保数据质量并不是一次就能完成的。所有企业都应该使用一种反复进行的阶段性过程来管理数据质量，此过程包括数据质量评估、规划以及策略的选择和实施。 第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中，所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出，这将帮助IT机构节省项目成本。 第二步，制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后，接下来的步骤是制订一个计划，来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量，还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。 第三步，选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略，要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种: 在企业输入数据时提高数据质量的方法称为“上游”方法，而从运营系统提取数据的应用程序（如数据仓库）中改善数据质量的方法是“下游”方法。 上游策略研究当前应用程序的逻辑、数据和流程，解决检查过程中发现的异常情况。此策略可能涉及到更改应用程序逻辑、添加更好的表验证、改善与数据输入相关的流程，它致力于企业数据的高准确性。另外，此策略还要求使用应用程序本身附带的数据质量功能。 下游策略解决目标应用程序或数据仓库（而非数据源）中的数据质量问题。由于数据可以根据需要随时进行修改，所以企业能够在流程（尤其是数据转换、名称和地址清洗以及查找验证）中改善数据质量。下游策略仅为目标应用程序或数据仓库改善数据质量，但与上游策略相比，它的实施过程更简单，成本更低。（文/林杨）2023-09-05 17:01:461
数据库管理技术三个阶段的特点是什么？
特点如下：1、人工管理阶段：（1）、数据不保存。因为当时计算机主要用于科学计算，对于数据保存的需求尚不迫切。（2）、系统没有专用的软件对数据进行管理，每个应用程序都要包括数据的存储结构、存取方法和输入方法等。程序员编写应用程序是，还要安排数据的物理存储，因此程序员负担很重。（3）、数据不共享。数据是面向程序的，一组数据只能对应一个程序。（4）、数据不具有独立性。程序依赖于数据，如果数据的类型、格式或输入/输出方式等逻辑结构或物理结构发生变化，则必须对应用程序做出相应的修改。2、文件系统阶段：（1）、数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。（2）、文件系统实现了记录内的结构化，但从文件的整体来看却是无结构的。（3）、其数据面向特定的应用程序，因此数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。3、数据库系统阶段：（1）、数据结构化。在描述数据时不仅要描述数据本身，还要描述数据之间的联系。数据结构化是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。（2）、数据共享性高、冗余少且易扩充。数据不再针对某一个应用，而是面向整个系统，数据可被多个用户和多个应用共享使用，而且容易增加新的应用，所以数据的共享性高且易扩充。数据共享可大大减少数据冗余。（3）、数据独立性高。（4）、数据由DBMS统一管理和控制。数据库为多个用户和应用程序所共享，对数据的存取往往是并发的，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存放数据库中的同一个数据，为确保数据库数据的正确有效和数据库系统的有效运行，数据库管理系统提供以下4方面的数据控制功能：①、数据安全性控制：防止因不合法使用数据而造成数据的泄露和破坏，保证数据的安全和机密。②、数据的完整性控制：系统通过设置一些完整性规则，以确保数据的正确性、有效性和相容性。③、并发控制：多用户同时存取或修改数据库时，防止相互干扰而给用户提供不正确的数据，并使数据库受到破坏。④、数据恢复：当数据库被破坏或数据不可靠时，系统有能力将数据库从错误状态恢复到最近某一时刻的正确状态。扩展资料阶段特点比较：如果说从人工管理到文件系统，是计算机开始应用于数据的实质进步，那么从文件系统到数据库系统，标志着数据管理技术质的飞跃。20世纪80年代后不仅在大、中型计算机上实现并应用了数据管理的数据库技术，如Oracle、Sybase、Informix等，在微型计算机上也可使用数据库管理软件，如常见的Access、FoxPro等软件，使数据库技术得到广泛应用和普及。参考资料来源：百度百科：数据管理技术2023-09-05 17:01:561
数据库管理系统的核心是什么？
数据库系统的核心是数据库管理系统（DBMS）。数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。计算机的高速处理能力和大容量存储器提供了实现数据管理自动化的条件。数据库系统一般由数据库、数据库管理系、应用系统、数据库管理员和用户构成。DBMS是数据库系统的基础和核心，是数据模型,现有的数据库系统均是基于某种数据模型的。数据库系统一般由4个部分组成：①数据库，即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合。②数据库管理系统（DBMS）。它是一组能完成描述、管理、维护数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作。③数据库管理员（DBA）。④用户和应用程序。对数据库系统的基本要求是：①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。②冗余数据少，数据共享程度高。③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。④能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。⑤有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户操作特性的变化，改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。⑥具有可修改性和可扩充性。⑦能够充分描述数据间的内在联系。数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是指数据库系统中管理数据的软件系统。DBMS是数据库系统的核心组成部分。对数据库的一切操作，包括定义、更新及各种控制,都是通过DBMS进行的。DBMS总是基于某种数据模型，可以把DBMS看成是某种数据模型在计算机系统上的具体实现。根据数据模型的不同，DBMS可以分成层次型、网状型、关系型、面向对象型等。MSSQLServer2000就是一种关系型数据库管理系统。关系模型。关系模型主要是用二维表格结构表达实体集，用外键表示实体间联系。关系模型是由若干个关系模式组成的集合。关系模式相当于前面提到的记录类型，它的实例称为关系，每个关系实际上是一张二维表格。关系模型和层次、网状模型的最大判别是用关键码而不是用指针导航数据，表格简单用户易懂，编程时并不涉及存储结构，访问技术等细节。关系模型是数学化模型。SQL语言是关系数据库的标准化语言，已得到了广泛的应用。如图1.1所示，DBMS的特点和功能可以分为三个子系统：设计工具子系统、运行子系统和DBMS引擎。设计子系统有一个方便数据库及其应用创建的工具集。它典型地包含产生表、窗体、查询和报表的工具。DBMS产品还提供编程语言和对编程语言的接口。运行子系统处理用设计子系统开发的应用组件。它所包含的运行处理器用来处理窗体和数据库的数据交互，以及回答查询和打印报表等。DBMS引擎从其他两个组件接受请求，并把它们翻译成对操作系统的命令，以便读写物理介质上的数据。DBMS引擎还涉及事务管理、锁、备份和恢复。数据的结构化，数据的共享性好，数据的独立性好，数据存储粒度小，数据管理系统，为用户提供了友好的接口。拓展：1、数据库研究跨越于计算机应用、系统软件和理论三个领域，其中应用促进新系统的研制开发，新系统带来新的理论研究，而理论研究又对前两个领域起着指导作用。数据库系统的出现是计算机应用的一个里程牌，它使得计算机应用从以科学计算为主转向以数据处理为主，并从而使计算机得以在各行各业乃至家庭普遍使用。在它之前的文件系统虽然也能处理持久数据。2、但是文件系统不提供对任意部分数据的快速访问，而这对数据量不断增大的应用来说是至关重要的。为了实现对任意部分数据的快速访问，就要研究许多优化技术。这些优化技术往往很复杂，是普通用户难以实现的，所以就由系统软件(数据库管理系统)来完成，而提供给用户的是简单易用的数据库语言。由于对数据库的操作都由数据库管理系统完成，所以数据库就可以独立于具体的应用程序而存在，从而数据库又可以为多个用户所共享。2023-09-05 17:02:261
试述数据 数据库 数据库管理系统 数据库系统的概念以及四者之间的关系
一、数据1、数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。2、数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。3、在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。二、数据库数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。三、数据库管理系统1、数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。2、它可以支持多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。大部分DBMS提供数据定义语言DDL（Data Definition Language）和数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。四、数据库系统数据库系统DBS（Data Base System，简称DBS）通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。五、数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统四者之间的关系1、首先数据库系统（baiDBS）包括数据库（DB）和数据库管理系统（DBMS），数据库管理系统包括数据库，数据库包括数据。2、数据库是用来存放数据的仓库。3、数据库管理系统是操纵和管理数据库的系统。扩展资料：数据库的发展现状1、在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。2、特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来， 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。3、随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理。4、以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。2023-09-05 17:03:391
数据质量管理的数据质量管理
数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。2023-09-05 17:03:562
数据管理员的主要工作内容有哪些？
数据管理员的主要工作内容就是对一些数据进行管理，查看，修改，分析，统计，规划，做报表。2023-09-05 17:04:264
计算机化的数据库管理经历了哪几个阶段!各有什么特点
一、人工管理阶段:特点数据的管理者：人数据面向的对象：某一应用程序数据的共享程度：无共享,冗余度极大数据的独立性：不独立，完全依赖于程序数据的结构化：无结构数据控制能力：应用程序自己控制二、文件系统阶段:特点数据的管理者：文件系统数据面向的对象：某一应用程序数据的共享程度：共享性差,冗余度大数据的独立性：独立性差数据的结构化：记录内有结构，整体无结构数据控制能力：应用程序自己控制三、数据库系统阶段:特点数据的管理者：数据库管理系统数据面向的对象：整个应用系统数据的共享程度：共享性高，冗余度小数据的独立性：具有高度的物理独立性和逻辑独立性数据的结构化：整体结构化，用数据模型描述数据控制能力：由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力2023-09-05 17:04:592
简述数据管理的三种方法？
你的数据请求在桌面上查看2023-09-05 17:05:163
什么是数据处理？什么是数据管理？两者之间的区别是什么
数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。数据管理 是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。2023-09-05 17:05:271
如何有效的进行数据治理和数据管控
“数字转型，治理先行”。在数字化转型趋势下，众多企业都在纷纷谈论数据治理，已经形成了一项共识，那就是数据是数字化转型的基础，只有做好数据治理，充分挖掘数据价值，才能更快、更好地推进数字化转型。落地到企业内部的数字化转型的具体工作中，企业数据管理面临着问题：比如企业业务协同与数据贯通问题、企业数据治理与IT架构不统一问题、企业运营管控的数据口径不统一不标准的问题、企业数据质量差无法满足业务应用的问题。上述问题都要依赖企业的数据治理来解决。企业数据治理普遍存在的困难和挑战主要有以下4个方面：1）找不到：业务人员/管理者不知道企业有哪些数据，各类数据都存储在哪个业务系统，没有一个统一的地方去搜索，也不知道该问谁要。2）看不懂：业务人员/管理者拿到了数据却看不懂，数据的描述方式具有很强的专业性和技术性，很难知道业务含义，也不清楚数据与业务之间的关系到底是什么，对于数据资产完全不清晰。3）用不了：企业数据分散、多源、异构，各业务系统数据质量差、数据标准不统一、数据整合困难，导致数据不能直接使用。4）管不住：数据治理是一个组织的全局性项目，需要跨组织的沟通协调，而任何一个单一部门都很难直接协同其他平级部门，需要有企业级统筹的组织和统一的管理方式来运营。美林数据提供咨询+产品+实施的成熟一体化服务，保障数据治理工作落地。美林数据治理解决方案整体框架自顶向下包括数据战略、数据管理能力成熟度动态评估、数据规划、湖仓建设、数据治理、数据门户和智能应用，其中数据运营、安全保障作为底层的重要基座，保障数据治理活动正常开展。围绕数据治理解决方案整体框架分别介绍每个阶段的工作内容：1）数据战略：数据战略是确定数据治理的方针与策略，解决数据治理工作怎么管的问题。数据战略阶段主要有3项工作，第一：制定企业数据战略目标，进行企业现状盘点、数据管理能力成熟度评估和制定企业数据战略；第二：制定企业数据管理办法，包括制定一套数据管理制度、一套数据管理流程和一套数据管理组织架构；第三：构建企业数据治理体系，包括制定一张企业业务域蓝图、一套企业数据标砖规范和一套企业统一数据模型。2）湖仓建设：数据仓库解决了结构化数据的问题，数据湖解决了非结构化数据的问题，美林提出湖仓一体的方案，将结构化数据和非结构化数据结合，支撑数据治理及数据应用。3）数据治理：数据治理方法很多，常见的比如顶层设计、标准先行、技术驱动、项目建设等，美林根据多年的探索和实际应用经验，提出了业务价值驱动数据治理的新理念：（1）业务先行、价值驱动：以切实需要的业务场景和核心利益为出发点，驱动数据治理，倒逼提升数据质量。（2）标准为基、融合推进：当前企业或多或少都经历的多年的信息化建设，很少有企业能一开始就制定好数据标准，并在所有的系统建设中都严格遵守这个标准。美林数据对此创新性的提出了“融合先行，终向统一”的思路，对存量系统和新系统的数据治理实行分而治之。针对存量系统，为了不影响业务运行、避免系统改造、降低历史数据影响，美林采用统一接入、映射关联的方案，满足跨业务应用的需求，解决一物多码的问题。针对新系统，自动执行标准，依靠自动化方式进行数据核查，为数据标准化工作开展提供抓手，持续支撑数据标准化工作。（3）AI赋能、增强治理：数据规模的指数级增长给数据治理工作带来巨大压力，传统人工方式做数据的清洗、分辨与调优使治理工作耗时冗长，带来高昂的人力成本，且愈发难以满足智能应用对数据在规模量与质量的高要求，传统的人工数据治理工作已变得捉襟见肘。美林数据依托自身人工智能等新技术，应用于数据治理的模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理等模块，还具备算法中心，可以兼容企业已有算法和第三方算法，最终实现数据治理的“自治与自我进化”。4）数据门户：解决数据怎么用、怎么找数据。对于数据专业人员通过数据地图，可以通过数据地图来寻找自己需要的数据集，组装自己需要的宽表。对于技术专业人员，可以通过共享服务来寻找应用开发所需要的数据API，支撑业务应用的数据服务需求。对于企业全部人员，可以通过企业知识库统一管理和检索企业文档数据。5）智能应用：通过前面的数据规划、湖仓建设、数据治理等工作，可靠、可用的数据要素已经被创造出来，数据的消费者和应用的开发者能够更好地使用数据，让数据要素的价值真正体现在业务上。2023-09-05 17:05:352
什么是数据化管理
他们每天面对上一级管理者质询的时候都在讲故事、编理由：什么天气不好，没有客流量等等；2、店长和主管们每天大部分时间都在忙于应付各种琐碎的紧急而不重要的事情上，根本没有时间来“追”销售，于是店铺的销售就变成了“自然销售状态”。3、旗下门店太多，没有办法实现标准化、差异化且量化地管理；4、销售数据混乱（并且有不少“真的假数据”混淆其中），不能形成有效的管理模型帮助分析和决策，于是拍脑袋的事情经常发生；5、只能依赖销售系统的简单分析，而销售系统的数据只有基本的趋势、占比等分析功能，不能告诉你问题的原因所在，更不能告诉你如何解决问题；……笔者曾经在一个零售企业做过一个很有意思的调查，我分析了所有店长的销售报告。其中关于销售下降的原因分析：大部分销售人员会把天气因素排在第一（25.7%），第二是客流量降低（22.1％），第三是货物供应问题（18.5%），第四是支持不到位（12.3%）……大家都在强调客观原因，却提供不了对应的数据支持。讲一个比较离谱的故事，一次参加一个零售品牌企业的月度销售会议，期间需要各城市经理做上月销售状况分析。于是我就看到如下的分析：A城市上月销售下降了12％，销售经理认为下降的原因在4个方面：1、产品缺货，销售人员没有积极性；2、股票市场低迷，消费者没有购买意愿；3.天气炎热，消费者不愿意逛商场，客流量降低，销售额下降。粗略一听，有些道理，确实这些因素或多或少都会影响销售。我们再来看另外一个城市的分析结果。B城市上月销售同比上升了18％，该地区的销售经理分析如下：1、本月加强了产品知识、销售技巧的培训；2、销售代表全部下店实地柜台销售，增加了柜台销售力量；3、天气比较热，消费者喜欢逛商场，享受凉爽的空调、所以平均停留时间增加，从而促进了销售。看到这里，大家可能有些明白。同一个事件（天气炎热），不同的销售人员有互相矛盾的解读。在销售人员看来，天气热既可以促进销售，相反也能够抑制销售？同样的道理，B城市甚至也可以说股票市场低迷，股民都把钱从股市撤出来，投入到消费中了，所以销售完成不错！所以这些并不是销售完成的好坏的原因，这些原因只是销售的借口，是万金油，可以忽左忽右。你是否认为他们水平太低，不能发现真实影响销售的原因？其实，这是大部分销售人员惯有的毛病，想当然的讲道理，不着边际的编故事。他们并没有或者不会对销售数据进行分析，当然也就不会发现真实影响销售的原因了。1、没有人（公司）对“数据化管理”进行竞价排名，也就是没有人（公司）对这部分业务感趣。2、“数据化”还不是百度的一个联想搜索用词。你输入数据会发现它会联想到数据库、数据恢复、数据结构、数据挖掘、数据银行、数据透视表、数据分析、数据仓库、数据字典等。除了数据挖掘、数据分析和数据化有些近似外，其它都和数据化管理没有太大的关系。所以，从以上两点大体可以得出结论：数据化管理目前在各个行业都还没有得到足够的重视！对于零售行业来说，数据化管理既不是数据库管理、也不仅仅是数据分析（挖掘）、更不是数据软件管理。和一些企业老总聊天（特别是私企老板），我一谈到数据化管理，他们就会说：我们公司花了多少多少钱（有的甚至用的是美金）上了一套****数据管理软件。非常好！我总是耐心的告诉他们，这些数据管理软件是非常不错的东西，它是一个非常好的数据库管理软件，它只会提供一些基本的销售分析（比如销售曲线、库存结构等等）。用它来做进销存管理、判断销售趋势等会非常好。但是它做不到深层次的数据分析，当然也不会告诉你如何运用这些分析结果。并且它没有办法告诉你销售异常的原因，也不会告诉你2008年奥运会对销售的影响有多大。所以这些软件更多的是一个数据库管理软件。那到底呢？这是我给它下的定义：数据化管理是指运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法！从中可以看出数据化管理既是一个过程！更是一个管理工具。它包括三个阶段：数据的收集整理，数据的分析，数据的运用。同时他对数据也做了基本的定义：客观、真实。从这个定义中大家就能够发现数据化管理和目前的数据管理软件区别有多大了：1、数据化管理会区分数据的真假和客观性，要求修正或剔除不合理甚至错误的数据。常规的软件没有这个功能。但凡做过销售的人都知道，有很多销售数据是有水分的，甚至是人为杜撰的。3、最关键的是通过数据化分析，可以设计一些常态的分析模板来发现问题、指导决策。提高整个公司的管理水平，降低管理成本。2023-09-05 17:05:461
假如你是电子商务企业经营者,如何对企业数据进行管理?
（一）提高认识，科学管理对数据进行科学的管理，只有上升到战略的高度上去认识和重视才行。数据是主体软件应用的基础。所有的企业资料最终都汇集成数据，保存在计算机系统的数据库中，工作人员通过信息交互系统从后台数据库获取所需数据，经中间层信息系统处理后得到结果，所有的查询、分析都需要真实、全面、准确、一致的数据。企业信息化建设中存在的一些问题，主要不是因为没有好的系统，而是因为已有的系统没有得到很好的应用。因此，数据的准确性、完整性、科学性，将直接决定结果的正确性。也必将影响信息化应用的成效。同时，只有科学的管理，才能保证数据的准确、完整。（二）健全职能部门，完善管理制度数据管理职能因该有专门的部门实施，因此应成立专门数据管理领导小组和数据管理（处理）部门，将数据的监管职责赋予数据管理部门，由数据管理部门集中管理监控数据，各有关职责部门配合。各单位也相应设立相应的数据处理岗。然后制发《数据管理办法》、《数据管理责任追究暂行办法》，明确数据管理部门的职责范围、工作程序、监控内容、考核奖惩等，建立数据通报、培训等制度，制定信息采集、审核、录入、分析比对、信息传递等相关办法，使数据监管与运用工作逐步规范。（三）严控数据录入环节，加强源头控制一是提高人员素质。对数据录入人员进行软件操作、数据录入、职责规定等知识培训，明确职责、明确各级、各岗数据管理人员工作职责及质量标准；明确综合管理软件的问题提交、处理、反馈程序，数据出现问题都由数据管理部门统一负责接收、研究解决并反馈，避免多头提交、多头请示，为数据管理工作提供人员素质保障。二是加强信息系统提高系统本身的差错纠错功能，减少或避免数据录入的错误。三是创建合理高效工作流。结合实际情况制定工作流，明确职责、避免重复、方便管理为目的，细化岗位，一人多岗（单位人数少）或一岗多人（岗位工作量大），科学的连接每个岗位，组织起高效的工作流，减少数据冗余，最大限度地提高征管效率。四是原则行事。按照“三不录”原则，即不规范不录、不安全不录、未审核不录，严把数据的采集、审核、审批、录入、修改等环节。确保系统数据完整、准确，系统运转优质、高效。五是通报考核。建立通报制度。例如，坚持 “一月一通报、一月一讲评、一月一考核、一月一追究”。按时将各单位征管数据质量完成情况等，在公文处理系统和网站上发布数据通报，并在每月的局务例会上，由分管局长对上月数据质量进行通报讲评，分析症结，提出整改措施。建立日常考核台账，按月考核，并将各单位得分情况张榜公布；同时，按照责任追究办法，追究相关单位和人员的责任。对全年数据质量评比排名在后几位的，目标管理考核中给予倒扣分。制定数据考核指标，数据质量考核中，低于平均指标的，目标管理考核一票否优。（四）思想要重视，全员要参与加强数据管理，全面推进企业信息化建设应用进程，离不开各级领导的重视和支持，只有领导重视，才是做好数据管理和深入分析的关键，信息化建设才能真正得到发展。同时，所有的工作人员，都应该把好各自工作环节的数据管理，不制造垃圾数据、错误数据，发现问题及时解决，追根求源，争取将错误数据、垃圾数据剔除干净，确保数据的正确完整。（五）协作要到位数据处理工作中，信息技术是实现手段，信息技术应用的先进性决定了系统软件的质量水平高低，而业务的规范程度决定了信息化推进的广度和深度。数据处理应用不仅涉及信息化技术的选择和应用，同时还涉及到企业业务流程的规范和统一，并且直接影响企业系统信息化建设的成效。所以，每一项企业管理数据处理及其具体应用，都离不开信息部门和业务部门的紧密合作、协同工作。技术部门与业务部门需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使数据处理应用程度深化和完善。（六）机制要健全在业已建立机制的基础上，要进一步完善数据分析应用管理办法，建立部门工作责任制，包括项目管理制度、信息发布制度等；建立与数据处理应用相适应的企业业务配套制度；建立信息技术支持、安全和运维保障制度，包括信息安全应急处置预案、运维岗责体系等，保障数据分析应用工作健康有序发展。2023-09-05 17:06:101
数据治理包括哪些方面
数据治理包括元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的。亿信睿治数据治理平台，是一款智能、敏捷的数据全生命周期的管理应用平台，为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。2023-09-05 17:06:236
什么是数据库管理系统？它的主要功能是什么
数据库有很多种的，常见的有SQL，ACC等，数据库管理系统就是在数据库的基础上，可以对数据库进行维护、更新、查询等一系列操作。2023-09-05 17:07:182
数据库管理系统的功能是什么？
软件系统，是存储介质、处理对象和管理系统的集合体。它通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言，实用程序以及数据库管理系统。数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这些数据为多个应用服务，独立于具体的应用程序。数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。数据库管理系统是一种系统软件，它的主要功能是维护数据库并有效地访问数据库中任意部分数据。对数据库的维护包括保持数据的完整性、一致性和安全性。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。 数据库系统的个体含义是指一个具体的数据库管理系统软件和用它建立起来的数据库；它的学科含义是指研究、开发、建立、维护和应用数据库系统所涉及的理论、方法、技术所构成的学科。在这一含义下，数据库系统是软件研究领域的一个重要分支，常称为数据库领域。 数据库研究跨越于计算机应用、系统软件和理论三个领域，其中应用促进新系统的研制开发，新系统带来新的理论研究，而理论研究又对前两个领域起着指导作用。数据库系统的出现是计算机应用的一个里程碑，它使得计算机应用从以科学计算为主转向以数据处理为主，并从而使计算机得以在各行各业乃至家庭普遍使用。在它之前的文件系统虽然也能处理持久数据，但是文件系统不提供对任意部分数据的快速访问，而这对数据量不断增大的应用来说是至关重要的。为了实现对任意部分数据的快速访问，就要研究许多优化技术。这些优化技术往往很复杂，是普通用户难以实现的，所以就由系统软件（数据库管理系统）来完成，而提供给用户的是简单易用的数据库语言。由于对数据库的操作都由数据库管理系统完成，所以数据库就可以独立于具体的应用程序而存在，从而数据库又可以为多个用户所共享。因此，数据的独立性和共享性是数据库系统的重要特征。数据共享节省了大量人力物力，为数据库系统的广泛应用奠定了基础。数据库系统的出现使得普通用户能够方便地将日常数据存入计算机并在需要的时候快速访问它们，从而使的计算机走出科研机构进入各行各业、进入家庭。2023-09-05 17:07:331
数据库管理系统有哪些
数据库管理系统如下：1、Oracle。Oracle即Oracle Database，或Oracle RDBMS，的简称。是甲骨文公司的款关系数据库管理系统。它是在数据库域直处于先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。2、Sybase。Sybase是种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机／服务器环境下的大型关系型数据库系统。Sybase提供了套应用程序编程接口和库，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。系统具有完备的触发器、存储过程、规则以及完整性定义，支持优化查询，具有较好的数据安全性。3、Informix。Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统。作为个集成解决方案，它被定位为作为IBM在线事务处理（OLTP)旗舰数据服务系统。IBM对Informix和DB2都有长远的规划，两个数据库产品互相吸取对方的技术优势。4、MicrosoftSQLServer。Microsoft SQL Server是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，是个全面的数据库平台，使用集成的商业智能（BI)工具提供了企业的数据管理。Microsoft SQL Server数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。5、Microsoft Access。Microsoft Office Access是结合了Microsoft JetData base Engine和图形用户界面两项特点，由微软发布的关系数据库管理系统，是Microsoft Office的系统程序之，在包括专业版和更高版本的office版本里面被单独出售。2023-09-05 17:07:431
如何做好数据管理工作
一、认识做好数据管理工作的重要意义，从思想上高度重视数据管理工作 做好数据管理工作对银行经营管理来说，有着重要的意义。通过培训，我改变了以前那种“数据管理就是完成信息统计报表报送和数据整理”的肤浅认识，深刻认识到数据管理工作内涵丰富，尤其是大数据分析和渠道建设创新等工作要做好、做深做透不是一件容易的事情，而且做好数据管理工作对银行意义重大： 从外部来看，做好数据管理工作是满足信息披露要求的有力保证。目前我国已初步建立了一套规范上市银行信息披露行为的规章制度,我们要加强数据管理，严格按照外部监管部门的统计管理制度要求完成各类统计报表上报、提高数据质量，才能满足信息披露要求。 从内部来看，做好数据管理工作有助于全面提升银行核心竞争力.数据管理部门通过对数据的整理加工，分析挖掘,能为领导决策提供有效的数据信息，有力地支持和服务全行业务发展。特别是当前外部对银行数据质量要求日益严格，我行战略转型也需要数据管理工作具有扎实的数据基础和强大的分析能力。 二、了解掌握并执行数据管理相关制度和要求，为做好数据管理工作打下基础 数据管理工作，除了报送各类数据信息统计报表以外，更重要的工作应该包括对数据信息进行有效加工和数据管控，大数据推广应用、调研分析等方面。而我们只有学习掌握了数据管理相关制度才能够正确执行统计管理制度，为提高数据质量打下基础。 制度学习方面虽然有看似有些枯燥，但这些是我们必须遵守的，从国家层面来看，国家颁布了一系列数据管理相关的法规和办法，如：《统计法》、《金融统计管理规定》、《银行业监管统计管理暂行办法》、《征信业管理条例》。特别是本次培训中，柳纠夫副总经理反复强调我们要依法合规开展征信工作，如果有违反条例规定未按照与个人信息主体约定的用途使用个人信息或者未经个人信息主体同意向第三方提供个人信息，情节严重或者造成严重后果的，将被有权机关罚款；如构成犯罪，将依法追究刑事责任。“知规才能执规”，商业银行只有依法进行金融统计工作、规范金融统计活动，才能保证整个金融统计活动有序、有效开展。除了国家颁布的相关法规及办法以外，我们还要掌握建行内部制定下发的各项制度规定，严格遵照执行，保证数据信息质量和客户信息安全。2023-09-05 17:08:031
如何进行大数据分析及处理
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End.2023-09-05 17:08:142
数据管理的功能和特点？
在计算机硬件、软件发展的基础上，在应用需求的推动下，数据管理技术的发展经历了三个阶段。 一、人工管理阶段 1、背景 应用背景：科学计算 硬件背景：无直接存取存储设备 软件背景：没有操作系统 处理方式：批处理 2、特点 数据的管理者：人 数据面向的对象：某一应用程序 数据的共享程度：无共享,冗余度极大 数据的独立性：不独立，完全依赖于程序 数据的结构化：无结构 数据控制能力：应用程序自己控制 二、文件系统阶段 1、背景 应用背景：科学计算、管理 硬件背景：磁盘、磁鼓 软件背景：有文件系统 处理方式：联机实时处理 批处理 2、特点 数据的管理者：文件系统 数据面向的对象：某一应用程序 数据的共享程度：共享性差,冗余度大 数据的独立性：独立性差 数据的结构化：记录内有结构，整体无结构 数据控制能力：应用程序自己控制 三、数据库系统阶段 1、背景 应用背景：大规模管理 硬件背景：大容量磁盘 软件背景：有数据库管理系统 处理方式：联机实时处理, 分布处理批处理 2、特点 数据的管理者：数据库管理系统 数据面向的对象：整个应用系统 数据的共享程度：共享性高，冗余度小 数据的独立性：具有高度的物理独立性和逻辑独立性 数据的结构化：整体结构化，用数据模型描述 数据控制能力：由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力 四、数据库系统的特点 1、数据结构化 2、数据的共享性高，冗余度低，易于扩充 3、数据独立性高 4、数据由DBMS统一管理和控制 数据结构化 数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。在描述数据时不仅要描述数据本身，还要描述数据之间的联系。 数据的共享性 数据库系统从整体角度看待和描述数据，数据不再面向某个应用而是面向整个系统。 数据冗余度 指同一数据重复存储时的重复程度。 数据的一致性 指同一数据不同拷贝的值一样（采用人工管理或文件系统管理时，由于数据被重复存储，当不同的应用使用和修改不同的拷贝时就易造成数据的不一致）。 物理独立性 当数据的存储结构（或物理结构）改变时，通过对映象的相应改变可以保持数据的逻辑构可以不变，从而应用程序也不必改变。 逻辑独立性 当数据的总体逻辑结构改变时，通过对映象的相应改变可以保持数据的局部逻辑结构不变，应用程序是依据数据的局部逻辑结构编写的，所以应用程序不必修改。 数据的安全性（Security） 数据的安全性是指保护数据，防止不合法使用数据造成数据的泄密和破坏，使每个用户只能按规定，对某些数据以某些方式进行访问和处理。 数据的完整性（Integrity） 数据的完整性指数据的正确性、有效性和相容性。即将数据控制在有效的范围内，或要求数据之间满足一定的关系。 并发（Concurrency）控制 当多个用户的并发进程同时存取、修改数据库时，可能会发生相互干扰而得到错误的结果并使得数据库的完整性遭到破坏，因此必须对多用户的并发操作加以控制和协调。 数据库恢复（Recovery） 计算机系统的硬件故障、软件故障、操作员的失误以及故意的破坏也会影响数据库中数据的正确性，甚至造成数据库部分或全部数据的丢失。DBMS必须具有将数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态（亦称为完整状态或一致状态）的功能。2023-09-05 17:09:201
数据分析与管理是什么
信息化时代还是要用信息化工具。蓝点通用管理系统在数据管理方面特别灵活和简单，也提供了多种的统计分析方式。2023-09-05 17:09:312
数据管理与数据处理有什么区别
数据处理与数据管理的区别在于数据处理除了具有数据管理功能外，还可以对通过数据管理得到的数据进行进一步的深加工，从中获取新的数据和信息。2023-09-05 17:09:411
企业如何开展数据管理工作
我们之前遇到过很多中小型企业的客户，通用的问题：1、“麻雀虽小、五脏俱全”，也就是一家企业可能同时需要OAERPCRM2、每家企业有自己的管理方式，完全通用的系统不一定能够满足每一家企业的个性需求3、能够承担的成本不搞，所以不可能为了企业的需求额外开发一整套的系统4、用很多系统，会导致数据孤岛，公司不大，却数据在各个板块所以很多企业会像题主一样，求助于Excel，来解决企业的问题。但是一个大而全的Excel可能会有以下的问题：1、权限难以控制2、文件版本控制，无法保证每个人都是最新的3、容易引起人为错误4、文件丢失、难以存储轻流提供的解决方案有什么特点？1、在线可自定义业务流程，不需要任何的代码开发。适用于无IT团队的企业或IT超负荷团队。配置的主要三步操作：表单设计、流程设计、权限配置2、云端的服务，不需要维护本地服务器。目前云端的服务已经非常成熟，同时安全性保障由阿里云等安全的第三方云服务3、低成本中小型企业成本是非常重要的，当然无法承担大型企业采购SAP等中大型系统所产生的费用。所以选择SaaS的方式会非常有效。2023-09-05 17:09:545
数据管理包括哪些内容
数据管理的主要内容国际数据管理协会(Data Management Association，简称“DAMA”)，由全球的数据管理爱好者们组成，随着众多专家倾注热情与专业的编著，《DAMA数据管理知识体系指南(第2版)》横空出世，这本书明确地定义了数据管理体系建设的完整知识体系，成为数据管理知识体系建设指明灯般的存在。《DAMA-DMBOK2职能框架》主要介绍了数据管理知识体系中11个主要的数据管理职能：数据管理(1)数据治理：建立数据决策体系，指导监督数据管理工作，从而考虑到满足企业的整体需求。(2)数据架构：是管理数据资产的绝对重点，数据架构取决于企业的战略目标。(3)数据建模和设计：通过数据模型展现、沟通实际需求。(4)数据存储和操作：在整个数据存储生命周期中，从初期设计到最终灭失，实现数据价值最大化。(5)数据安全：保障数据的获取和使用。(6)数据集成和互操作：数据备份、数据共享、数据在应用内数据整合移动的相关过程。(7)文档和内容管理：主要管理非结构化数据和数据的整个生命周期。(8)参考数据和主数据管理：核心共享的业务数据，真实、准确地在各系统内一致使用。(9)数据仓库和商务智能：通过流程管理支持数据，通过分析报告获取数据价值。(10)元数据管理：通过规划控制，访问定模型、数据流的高质量元数据信息。(11)数据质量管理：通过质量管理技术，提高数据的适用性。2023-09-05 17:10:461
目前数据管理的主要方法是哪个
数据库系统和批处理系统 吧我也觉得是这个，数据库系统拿没得说了，批处理也是目前IT发展中最重要的一个标志2023-09-05 17:11:124
为什么要对数据进行管理
企业数据是一组数字，要对其进行分析整理，·让他转化为对企业有用的数据。2023-09-05 17:11:372
数据化管理是指什么？
可以去一些学校啊问问学习一下2023-09-05 17:11:494
试述数据 数据库 数据库管理系统 数据库系统的概念以及四者之间的关系
数据库：长期存储在计算机内 ，有组织可共享的数据集合数据库管理系统（DBMS）:提供数据的定义，操作，描述的语言，还有数据库的运行管理，建立以及维护，一般指数据库管理软件 如 SqlServer、orcal、MySql数据库系统（DBS）:一般指引入数据库后的系统构成，一般由 数据库。数据库管理系统，应用系统，数据库管理员和用户构成2023-09-05 17:12:114
数据管理的定义
数据管理 是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。在数据库系统中所建立的数据结构，更充分地描述了数据间的内在联系，便于数据修改、更新与扩充，同时保证了数据的独立性、可靠、安全性与完整性，减少了数据冗余，故提高了数据共享程度及数据管理效率。2023-09-05 17:12:371
数据质量管理5要素分析
数据质量管理5要素分析 借助客户数据整合(CDI)软件和主数据管理(MDM)软件的帮助，人们可以把上述各种在不同时期因为不同目的而生成的数据进行一定程度的整合和清理，但是要想真正长期保证数据的高质量，还必须从以下5个方面着手。 1. 建立数据的标准，明确数据的定义。通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。 在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因(比如出于方便、习惯等)制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。 2. 建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。 3. 在数据转化流程中设立多个性能监控点。数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的`比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。 4. 对流程不断进行改善和优化。我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。 5. 把责任落实到人。通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。 最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。 提高数据质量的三个步骤 由于大多数系统和应用程序会持续不断接收到新数据，数据量也在不断增加，因此确保数据质量并不是一次就能完成的。所有企业都应该使用一种反复进行的阶段性过程来管理数据质量，此过程包括数据质量评估、规划以及策略的选择和实施。 第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中，所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出，这将帮助IT机构节省项目成本。 第二步，制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后，接下来的步骤是制订一个计划，来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量，还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。 第三步，选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略，要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种: 在企业输入数据时提高数据质量的方法称为“上游”方法，而从运营系统提取数据的应用程序(如数据仓库)中改善数据质量的方法是“下游”方法。 上游策略研究当前应用程序的逻辑、数据和流程，解决检查过程中发现的异常情况。此策略可能涉及到更改应用程序逻辑、添加更好的表验证、改善与数据输入相关的流程，它致力于企业数据的高准确性。另外，此策略还要求使用应用程序本身附带的数据质量功能。 下游策略解决目标应用程序或数据仓库(而非数据源)中的数据质量问题。由于数据可以根据需要随时进行修改，所以企业能够在流程(尤其是数据转换、名称和地址清洗以及查找验证)中改善数据质量。下游策略仅为目标应用程序或数据仓库改善数据质量，但与上游策略相比，它的实施过程更简单，成本更低。 ;2023-09-05 17:12:561
什么是数据化管理
数据化是将业务领域中的一切活动进行计量，实现收集数据、整理数据、记录数据，分析数据的一体化。数字化已经成为未来企业发展的必然趋势。《2018中国企业数字化发展报告》。报告显示，近几年，数字经济占GDP比重逐年增加，至2017年已达到32.9%，规模达27.2万亿元。企业需要大量数据作为管理依据，借助网络和计算机技术，能让企业利用大数据构建完善的商业生态系统，这对提升企业市场竞争力极为重要。大数据管理除了对企业现有发展提供数据外，还能对尚未掌握的商业机遇进行理性评估预判，有助于企业科学发展，这也是大数据的价值和魅力所在。每个企业每天都会产生大量的分析报告、报表，这些都属于数据化运营的一部分。虽然这些企业或多或少都在应用数据进行经营管理，但至少我们所接触的企业中，很少有企业能够有强烈意识地将数据化贯彻应用到所有关键的经营管理链条中。企业运营中对经营过程状态的判断和相应决策，80%以上依靠的是感觉和经验，而非真实的数据信息。2023-09-05 17:13:095
什么是数据治理？
数据治理从本质上看就是对一个机构（企业或政府部门）的数据从收集融合到分析管理和利用进行评估、指导和监督（EDM）的过程， 通过提供不断创新的数据服务， 为企业创造价值。DGI（Data Governance Institute，数据治理研究所）认为，企业不仅需要管理数据的系统，更需要一个完整的规则系统以及规章流程。数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容，因此在整个企业范围内，包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等，都需要经过仔细考量，以保证数据的可用性、一致性、完整性、合规性、和安全性，确保在整个数据生命周期中，都具有较高的数据质量。总体来说，数据治理的目标就是提高数据质量，将数据价值最大化。具体而言，数据治理的任务包括以下几点：● 构筑适配灵活、标准化、模块化的多源异构数据资源接入体系；● 建设规范化、流程化、智能化的数据处理体系；● 打造数据精细化治理体系、组织的数据资源融合分类体系；● 构建统一调度、精准服务、安全可用的信息共享服务体系。2023-09-05 17:13:407
如何做好数据管理
数据管理是信息化建设工作中的重点之一,通过健全组织、规范管理、比对分析、综合运用，把数据管理与企业生产有机结合，从而使企业利益进一步提高。 (一)提高认识，科学管理 对数据进行科学的管理，只有上升到战略的高度上去认识和重视才行。数据是主体软件应用的基础。所有的企业资料最终都汇集成数据，保存在计算机系统的数据库中，工作人员通过信息交互系统从后台数据库获取所需数据，经中间层信息系统处理后得到结果，所有的查询、分析都需要真实、全面、准确、一致的数据。企业信息化建设中存在的一些问题，主要不是因为没有好的系统，而是因为已有的系统没有得到很好的应用。因此，数据的准确性、完整性、科学性，将直接决定结果的正确性。也必将影响信息化应用的成效。同时，只有科学的管理，才能保证数据的准确、完整。 (二)健全职能部门，完善管理制度 数据管理职能因该有专门的部门实施，因此应成立专门数据管理领导小组和数据管理(处理)部门，将数据的监管职责赋予数据管理部门，由数据管理部门集中管理监控数据，各有关职责部门配合。各单位也相应设立相应的数据处理岗。然后制发《数据管理办法》、《数据管理责任追究暂行办法》，明确数据管理部门的职责范围、工作程序、监控内容、考核奖惩等，建立数据通报、培训等制度，制定信息采集、审核、录入、分析比对、信息传递等相关办法，使数据监管与运用工作逐步规范。 (三)严控数据录入环节，加强源头控制 一是提高人员素质。对数据录入人员进行软件操作、数据录入、职责规定等知识培训，明确职责、明确各级、各岗数据管理人员工作职责及质量标准;明确综合管理软件的问题提交、处理、反馈程序，数据出现问题都由数据管理部门统一负责接收、研究解决并反馈，避免多头提交、多头请示，为数据管理工作提供人员素质保障。 二是加强信息系统提高系统本身的差错纠错功能，减少或避免数据录入的错误。 三是创建合理高效工作流。结合实际情况制定工作流，明确职责、避免重复、方便管理为目的，细化岗位，一人多岗(单位人数少)或一岗多人(岗位工作量大)，科学的`连接每个岗位，组织起高效的工作流，减少数据冗余，最大限度地提高征管效率。 四是原则行事。按照“三不录”原则，即不规范不录、不安全不录、未审核不录，严把数据的采集、审核、审批、录入、修改等环节。确保系统数据完整、准确，系统运转优质、高效。 五是通报考核。建立通报制度。例如，坚持 “一月一通报、一月一讲评、一月一考核、一月一追究”。按时将各单位征管数据质量完成情况等，在公文处理系统和网站上发布数据通报，并在每月的局务例会上，由分管局长对上月数据质量进行通报讲评，分析症结，提出整改措施。建立日常考核台账，按月考核，并将各单位得分情况张榜公布;同时，按照责任追究办法，追究相关单位和人员的责任。对全年数据质量评比排名在后几位的，目标管理考核中给予倒扣分。制定数据考核指标，数据质量考核中，低于平均指标的，目标管理考核一票否优。 (四)思想要重视，全员要参与 加强数据管理，全面推进企业信息化建设应用进程，离不开各级领导的重视和支持，只有领导重视，才是做好数据管理和深入分析的关键，信息化建设才能真正得到发展。同时，所有的工作人员，都应该把好各自工作环节的数据管理，不制造垃圾数据、错误数据，发现问题及时解决，追根求源，争取将错误数据、垃圾数据剔除干净，确保数据的正确完整。 (五)协作要到位 数据处理工作中，信息技术是实现手段，信息技术应用的先进性决定了系统软件的质量水平高低，而业务的规范程度决定了信息化推进的广度和深度。数据处理应用不仅涉及信息化技术的选择和应用，同时还涉及到企业业务流程的规范和统一，并且直接影响企业系统信息化建设的成效。所以，每一项企业管理数据处理及其具体应用，都离不开信息部门和业务部门的紧密合作、协同工作。技术部门与业务部门需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使数据处理应用程度深化和完善。 (六)机制要健全 在业已建立机制的基础上，要进一步完善数据分析应用管理办法，建立部门工作责任制，包括项目管理制度、信息发布制度等;建立与数据处理应用相适应的企业业务配套制度;建立信息技术支持、安全和运维保障制度，包括信息安全应急处置预案、运维岗责体系等，保障数据分析应用工作健康有序发展。2023-09-05 17:14:451
如何有效的进行数据治理和数据管控？
挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶...2023-09-05 17:15:094
如何有效的进行数据治理和数据管控
大数据时代的到来，让政府、企业看到了数据资产的价值，并快速开始 探索 应用场景和商业模式、建设技术平台。但是，如果在大数据拼图中遗忘了数据治理，那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的，因为很经典的一句话：Garbage in Garbage out。 当你处理或使用过大量数据，那么对“数据治理”这个词你一定不会陌生。你会思考数据治理是什么？数据治理是否适合你？如何实施。简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何收集、验证、存储、访问、保护和使用数据。数据治理也还包括谁来查看，使用，共享你的数据。 随着大数据时代的推进，以上这些问题日益突出，越来越多的企业依赖采集、治理、储存和分析数据，并实现他们的商业目标。数据变成了企业的盈利工具、业务媒介和商业机密。数据泄露会导致法律纠纷，还会令消费者对公司的核心业务失去信心。 如果抱着侥幸的心理，让各个业务部门自己管理数据，那么你会缺乏有效的数据管理，甚至各部门会自己做自己的。你无法想象各个部门按随心所欲地自己生产、储存、销售产品。数据使用不当就像库存使用不当一样，会给企业造成沉重的损失。因此必须制定一项测量用以保证所需数据的有效和安全，可用性，这就是我们要谈的“数据治理”。 数据治理策略必须包含完整的数据生命周期。策略必须包含从数据采集、清洗到管理，在这个生命周期内，数据治理必须要有关注以下内容： 数据从哪里来，数据怎么来 这是数据生命周期的起点。数据来源决定了数据治理策略的基础。例如数据集的大小就由数据来源所决定。是从目标市场、现存用户和社交媒体收集数据？还是使用第三方收集数据或者分析你收集的数据？输入数据流是什么？数据治理必须关注这些问题，并制定策略来管理数据的采集，引导第三方处理他们收集的数据或者分析你收集的数据，控制数据的路径和生命周期。 数据校验 通常数据源都是非常庞大且多样的，这是一个让数据管理者非常头疼的问题。将数据噪音和重要数据进行区分仅仅只是开始，如果你正从关联公司收集数据，你必须确保数据是可靠的，对于那些几万、几十万、甚至成百上千万的复杂关系数据，单靠人为的通过Excel对进行数据清洗已经不太现实，需要专业的数据清洗工具或系统对海量复杂关系数据进行批量查询、替换、纠正、丰富以及存储。将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。比如：需要手工编写程序收集的元数据，系统帮你自动获取；需要人工识别或编写代码实现的数据质量检查，系统帮你自动识别问题；用文档管理的数据字典，系统帮你在线管理；基于邮件和线下的流程，系统帮你线上自动化。当然，系统并不是万能的，数据治理的软件工具与其他软件工具一样，没有什么神奇之处，没有数据治理人员的参与和数据治理工作的推进，软件再完美也无法完成数据治理整个过程。这也是为什么数据治理咨询服务一直有其市场，以及为什么国内大部分单纯数据治理软件项目未能达到预期目标。 数据治理必须解决存储问题 而数据存储和数据集的大小有密切关系。大数据的存储必须是在安全的冗余系统之中。常常利用层次体系，根据使用频率来存储数据。这样一来，昂贵的在线系统提供的是被频繁请求的数据，而请求频率较低的数据则存储在便宜，可用率较低的系统上。当然，一些请求频率低但是敏感的数据如果存储于安全性较低的系统上，风险会大大提升。因此，在制定数据存储方案时，良好的数据治理策略必须考虑到方方面面的因素。 数据治理必须建立访问管理制度，在需求和安全性找到平衡点 明确访问者的权限，只能访问他们对应权限包含的数据。只有合法请求才能够访问数据，而敏感的数据需要更高的权限和更严密的验证才可以被访问。只向具有特定安全级别的用户开放。应该对用户和数据本身设置访问级别，管理账户时，应与人力资源部和采购部紧密互动，这一点非常重要，因为这样可以及时地使离职员工和停止合作的供应商不再拥有访问权限。处理好这些细节以及确保数据所有权和责任，这是构成完整的数据治理策略的一部分。 数据的使用/共享/分析 如何使用数据是数据治理之后一项重要的内容，数据可能会用于客户管理，提高客户体验，投放定向广告，用户应用系统初始化基础数据工作，辅助应用系统建设，提供市场分析和关联公司共享数据。必须仔细界定哪些数据可用于共享或者用于营销，并保护它们免遭攻击和泄露，因为数据本来就应该被用于纯粹的内部用途。让用户知悉采集数据的所有公司都会遵守数据安全和保证的规定。能够确保数据被合理合规的使用，也是数据治理重要的一项内容。 收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分 收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分，必须要有一个全面的策略来解决这些问题以及其他安全问题。数据安全计划必须是有效且可用性高，但是数据生命周期的所有部分都很容易受到攻击和由于粗心造成的破坏。你必须在数据治理中确定数据安全计划，包括访问控制，静态数据，数据加工，数据传输之后的加密等。 管理/元数据 没有管理的数据生命周期是不完整的。例如，将元数据应用于一段数据，用来进行识别检索。元数据包含数据的来源，采集或生成的日期，信息访问的级别，语义分类及其他企业所必须的信息。数据治理能建立一个元数据词汇表，界定数据的有效期。请注意数据也会过期，过期之后我们只能用于 历史 数据的分析。 数据治理创建的过程中可能会在企业内部遭到一些阻力，比如有的人会害怕失去访问数据的权限，而有些人也不愿意和竞争者共享数据。数据治理政策需要解决上述问题，让各方面的人都可接受。习惯了数据筒仓环境的公司，在适应新的数据治理策略上面会有困难，但如今对大型数据集的依赖以及随之而来的诸多安全问题，使创建和实施覆盖全公司的数据策略成为一种必然。 数据日益成为企业基础设施的一部分，在企业一步步处理各种特定情况的过程中形成决策。它以一次性的方式作出，常常是对某一特定问题的回应。因此，企业处理数据的方法会因为不同部门而改变，甚至会因为部门内部的不同情况而改变。即使每个部门已经有一套合理的数据处理方案，但这些方案可能彼此冲突，企业将不得不想办法协调。弄清数据存储的要求和需求是一件难事，如果做得不好，就无法发挥数据在营销和客户维系方面的潜力，而如果发生数据泄露，你还要承担法律责任。 另外在大企业内部，部门之间会展开对数据资源的争夺，各部门只关注自身的业务情况，缺乏全局观念，很难在没有调解的情况下达成妥协。 因此公司需要一个类似数据治理委员会的机构，他的职责是执行现有数据策略、挖掘未被满足的需求以及潜在安全问题等，创建数据治理策略，使数据的采集、管护、储存、访问以及使用策略均实现标准化，同时还会考虑各个部门和岗位的不同需求。平衡不同部门之间存在冲突的需求，在安全性与访问需求之间进行协调，确保最高效、最安全的数据管理策略。 建立数据治理委员会 负责评估各个数据用户的需求，建立覆盖全公司的数据管理策略，满足内部用户、外部用户甚至法律方面的各种需求。该委员会的成员应该囊括各个业务领域的利益相关者，确保各方需求都得到较好地满足，所有类型的数据所有权均得到体现。委员会也需要有数据安全专家，数据安全也是重要的一环。了解数据治理委员会的目标是什么，这一点很重要，因此，应该思考企业需要数据治理策略的原因，并清楚地加以说明。 制定数据治理的框架 这个框架要将企业内部、外部、甚至是法律层面的数据需求都纳入其中。框架内的各个部分要能够融合成一个整体，满足收集、清洗、存储、检索和安全要求。为此，企业必须清楚说明其端到端数据策略，以便设计一个能够满足所有需求和必要操作的框架。 有计划地把各个部分结合起来，彼此支持，这有很多好处，比如在高度安全的环境中执行检索要求。合规性也需要专门的设计，成为框架的一部分，这样就可以追踪和报告监管问题。这个框架还包括日常记录和其他安全措施，能够对攻击发出早期预警。在使用数据前，对其进行验证，这也是框架的一部分。数据治理委员会应该了解框架的每个部分，明确其用途，以及它如何在数据的整个生命周期中发挥作用。 数据测试策略 通常一个数据策略需要在小规模的商用环境中进行测试，用来发现数据策略在框架，结构和计划上的不足之处并进行调整，之后才能够投入正式使用。 数据治理策略要与时俱进 随着数据治理策略延伸到新的业务领域，肯定需要对策略进行调整。而且，随着技术的发展，数据策略也应该发展，与安全形势、数据分析方法以及数据管理工具等保持同步。 明确什么是成功的数据策略 我们需要确立衡量数据治理是否成功的明确标准，以便衡量进展。制定数据管理目标，有助于确定成功的重要指标，进而确保数据治理策略的方向是符合企业需求。 无论企业大小，在使用数据上都面临相似的数据挑战。企业越大，数据越多，而数据越多，越发需要制定一个有效的，正式的数据治理策略。规模较小的企业也许只需要非正式的数据治理策略就足够了，但这只限于那些规模很小且对数据依赖度很低的公司。即便是非正式的数据治理计划也需要尽可能考虑数据用户和员工数据的采集、验证、访问、存储。 当企业规模扩大，数据需求跨越多个部门时，当数据系统和数据集太大，难以驾驭时，当业务发展需要企业级的策略时，或者当法律或监管提出需求时，就必须制定更为正式的数据治理策略。2023-09-05 17:15:241
数据治理的关键能力是什么？如何发力？
重点的话，从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）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，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。2023-09-05 17:15:332
数据库管理员的职责主要包括哪些?
来个简单的答案：数据库管理员（DBA），主要工作是：1、数据库设计2、数据库维护3、改善系统性能，提高系统效率。较楼上大师的回答，这个回答比较简单，请你选择采纳吧。呵呵。2023-09-05 17:15:536
数据库管理技术三个阶段的特点是什么？
人工管理阶段：（1）、数据不保存。因为当时计算机主要用于科学计算，对于数据保存的需求尚不迫切。（2）、系统没有专用的软件对数据进行管理，每个应用程序都要包括数据的存储结构、存取方法和输入方法等。程序员编写应用程序是，还要安排数据的物理存储，因此程序员负担很重。（3）、数据不共享。数据是面向程序的，一组数据只能对应一个程序。（4）、数据不具有独立性。程序依赖于数据，如果数据的类型、格式或输入/输出方式等逻辑结构或物理结构发生变化，则必须对应用程序做出相应的修改。2、文件系统阶段：（1）、数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。（2）、文件系统实现了记录内的结构化，但从文件的整体来看却是无结构的。（3）、其数据面向特定的应用程序，因此数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。3、数据库系统阶段：（1）、数据结构化。在描述数据时不仅要描述数据本身，还要描述数据之间的联系。数据结构化是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。（2）、数据共享性高、冗余少且易扩充。数据不再针对某一个应用，而是面向整个系统，数据可被多个用户和多个应用共享使用，而且容易增加新的应用，所以数据的共享性高且易扩充。数据共享可大大减少数据冗余。（3）、数据独立性高。（4）、数据由DBMS统一管理和控制。数据库为多个用户和应用程序所共享，对数据的存取往往是并发的，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存放数据库中的同一个数据，为确保数据库数据的正确有效和数据库系统的有效运行，数据库管理系统提供以下4方面的数据控制功能：①、数据安全性控制：防止因不合法使用数据而造成数据的泄露和破坏，保证数据的安全和机密。②、数据的完整性控制：系统通过设置一些完整性规则，以确保数据的正确性、有效性和相容性。③、并发控制：多用户同时存取或修改数据库时，防止相互干扰而给用户提供不正确的数据，并使数据库受到破坏。④、数据恢复：当数据库被破坏或数据不可靠时，系统有能力将数据库从错误状态恢复到最近某一时刻的正确状态。扩展资料阶段特点比较：如果说从人工管理到文件系统，是计算机开始应用于数据的实质进步，那么从文件系统到数据库系统，标志着数据管理技术质的飞跃。20世纪80年代后不仅在大、中型计算机上实现并应用了数据管理的数据库技术，如Oracle、Sybase、Informix等，在微型计算机上也可使用数据库管理软件，如常见的Access、FoxPro等软件，使数据库技术得到广泛应用和普及。2023-09-05 17:17:004
企业数据化管理怎么做？
企业想要建立数据化管理，实现高效运营，最重要的是遵循基本两个原则，鼎捷软件以下就以制造业为例，为各位企业实现数据化管理提供新思路： 1.上下都认同才能发挥力量 若想让企业实现数据化管理，建立新竞争力，就得从建立全公司的新文化开始。老板带头，全员参与，让全公司的每个人都能认可数据是可以帮助到其工作的。 未来公司的管理运作都是基于真实、实时可搜集的数据来来进行沟通、目标设定。公司不会因为买了一台新机台或机器手臂，或导入一套新系统，竞争力就会提升。竞争力的提升完全来自于公司管理的强化，而且是基于实时且正确的数据的管理。 当全员内上下都从心里深处认同，数据是在帮助自己，不管是命令下达还是成果回报，不管是机台控制或是良率改善，这些实时真实搜集的数据就是公司内共通的新语言，那么大家的方向与行动才会确实且精准的校准在一起，整体的力量也才能发挥。 2.建立数据文化 曾经到访过某家制造业工厂，该厂的制造副总清楚地认识到数据文化的重要性，也明白传统工作模式中使用的PPT带有伪善性，问题无法基于PPT当场厘清与解决，会上决策到会后执行存在时间差，耗时且无法追踪进度。 基于此，该工厂无论晨会、月会，在会议中直接开系统、拉数据，当场报告与讨论。 实施过程中，第一关是IT主管，数据读取速度、数据呈现等因素都会影响会议进程，但随着不断改进，该工厂数据读取实现30秒内完成。 第二关是现场主管，这种会议模式相当于完全透明、毫无遮掩的被全盘检视工作，任何异常会被实时指出，透过交叉比对，究其原因、指派任务并解决问题。根因与负责人也会被正确指派与快速解决。 正是因为这种工作模式，该工厂效率不到三个月大幅提升。 其中最为关键的是，该工厂的制造副总在实施这套工作模式时，没有以强硬的态度强制实施，而是比以前加倍包容，以共同努力的态度与员工共同适应新模式，以数据讲话，找问题求改善，与下属一起承担、面对与解决，持续以这种方式在工厂内部建立起数据文化。 当文化被建立且认同后，数据的力量才得以真正被发挥，从而持续地强化企业竞争力。2023-09-05 17:18:171
系统的数据管理方式有哪些
值型和非数值型两类，这些数据在计算机中都必须以二进制形式表示。一串二进制数既可表示数量值，也可表示一个字符、汉字或其他。一串二进制数代表的数据不同，含义也不同。这些数据在计算机的存储设备中是如何进行组织存储的？数据单位· 位（bit） 位(bit)，音译为“比特”，是计算机存储设备的最小单位，由数字0或1组成。· 字节（Byte） 字节(Byte)，简写为“B”，音译为“拜特”，简写为“B”。8个二进制位编为一组称为一个字节，即：1B = 8bit。字节是计算机处理数据的基本单位，即以字节为单位解释信息。通常，一个ASCII码占1个字节；一个汉字国标码占2个字节；整数占2个字节；实数，即带有小数点的数，用4个字节组成浮点形式等。· 字（word） 计算机一次存取、处理和传输的数据长度称为字，即：一组二进制数码作为一个整体来参加运算或处理的单位。一个字通常由一个或多个字节构成，用来存放一条指令或一个数据。· 字长 一个字中所包含的二进制数的位数称为字长。不同的计算机，字长是不同的，常用的字长有8位、16位、32位和64位等，也就是经常说的8位机、16位机、32位机或64位机。例如，一台计算机如果用8个二进制位表示一个字，就说该机是八位机，或者说它的字长是8位的；又如，一个字由两个字节组成，即16个二进制位，则字长为16位。字长是衡量计算机性能的一个重要标志。字长越长，一次处理的数字位数越大，速度也就越快。存储设备 用来存储信息的设备称为计算机的存储设备，如内存、硬盘、软盘及光盘等。不论是哪一种设备，存储设备的最小单位是“位”，存储信息的单位是字节，也就是说按字节组织存放数据。· 存储单元 表示一个数据的总长度称为计算机的存储单元。在计算机中，当一个数据作为一个整体存入或取出时，这个数据存放在一个或几个字节中组成一个存储单元。存储单元的特点是，只有往存储单元送新数据时，该存储单元的内容用新值代替旧值，否则永远保持原有数据。· 存储容量 某个存储设备所能容纳的二进制信息量的总和称为存储设备的存储容量。存储容量用字节数来表示，如：4MB、2GB等，其关系为：1KB = 1024 B、1MB = 1024 KB、1GB = 1024 MB。1千字节相当于210 Byte，即1024 Byte， 记为1KB；1兆字节相当于220 Byte，即1024 KB，记为1MB；而1吉字节相当于230 Byte ，即1024 MB，记为1GB。 内存容量是指为计算机系统所配置的主存(RAM)总字节数，度量单位是“KB”“MB”，如32MB、64MB、128MB等。外存多以硬盘、软盘和光盘为主，每个设备所能容纳的信息量的总字节数称为外存容量，度量单位是“MB”“GB”，如800MB、6.5GB。 目前，高档微型计算机的内存容量已从几MB发展到几百MB，外存容量已从几百MB发展到几GB～几十GB。编址与地址· 编 址 对计算机存储单元编号的过程称为“编址”，是以字节为单位进行的。· 地 址 存储单元的编号称为地址。 注意：地址号与存储单元是一一对应的，CPU通过单元地址访问存储单元中的信息，地址所对应的存储单元中的信息是CPU操作的对象，即数据或指令本身。地址也是用二进制编码表示，为便于识别通常采用16进制。 问题2它所提供的功能有以下几项： （1）数据定义功能。DBMS提供相应数据语言来定义（DDL）数据库结构，它们是刻画数据库框架，并被保存在数据字典中。 （2）数据存取功能。DBMS提供数据操纵语言（DML），实现对数据库数据的基本存取操作：检索，插入，修改和删除。 （3）数据库运行管理功能。DBMS提供数据控制功能，即是数据的安全性、完整性和并发控制等对数据库运行进行有效地控制和管理，以确保数据正确有效。 （4）数据库的建立和维护功能。包括数据库初始数据的装入，数据库的转储、恢复、重组织，系统性能监视、分析等功能。 （5）数据库的传输。DBMS提供处理数据的传输，实现用户程序与DBMS之间的通信，通常与操作系统协调完成。 问题3著名数据库管理系统 MS SQL SYBASE DB2 ORACLE MySQL ACCESS VF 常见的数据库管理系统 目前有许多数据库产品，如Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等产品各以自己特有的功能，在数据库市场上占有一席之地。下面简要介绍几种常用的数据库管理系统。 数据库管理系统（DBMS）的主要功能 DBMS的主要目标是使数据作为一种可管理的资源来处理，其主要功能如下： 1.数据定义：DBMS提供数据定义语言，供用户定义数据库的三级模式结构、两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。 2.数据操作：DBMS提供数据操作语言，供用户实现对数据的操作。 3.数据库的运行管理：数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制、管理功能，包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取限制控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复，即保证事务的原子性。这些功能保证了数据库系统的正常运行。 4.数据组织、存储与管理：DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典、用户数据、存取路径等，需确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据，如何实现数据之间的联系。数据组织和存储的基本目标是提高存储空间利用率，选择合适的存取方法提高存取效率。 5.数据库的保护：数据库中的数据是信息社会的战略资源，随数据的保护至关重要。DBMS对数据库的保护通过4个方面来实现：数据库的恢复、数据库的并发控制、数据库的完整性控制、数据库安全性控制。DBMS的其他保护功能还有系统缓冲区的管理以及数据存储的某些自适应调节机制等。 6.数据库的维护：这一部分包括数据库的数据载入、转换、转储、数据库的重组合重构以及性能监控等功能，这些功能分别由各个使用程序来完成。 7.通信：DBMS具有与操作系统的联机处理、分时系统及远程作业输入的相关接口，负责处理数据的传送。对网络环境下的数据库系统，还应该包括DBMS与网络中其他软件系统的通信功能以及数据库之间的互操作功能。2023-09-05 17:18:361
简述数据库管理系统的功能
1.数据定义。DBMS提供数据定义语言DDL（DataDefinitionLanguage），供用户定义数据库的三级模式结构.两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。DDL主要用于建立.修改数据库的库结构。DDL所描述的库结构仅仅给出了数据库的框架，数据库的框架信息被存放在数据字典（DataDictionary）中。2.数据操作。DBMS提供数据操作语言DML（DataManipulationLanguage），供用户实现对数据的追加.删除.更新.查询等操作。3.数据库的运行管理。数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制.管理功能，包括多用户环境下的并发控制.安全性检查和存取限制控制.完整性检查和执行.运行日志的组织管理.事务的管理和自动恢复，即保证事务的原子性。这些功能保证了数据库系统的正常运行。4.数据组织.存储与管理。DBMS要分类组织.存储和管理各种数据，包括数据字典.用户数据.存取路径等，需确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据，如何实现数据之间的联系。数据组织和存储的基本目标是提高存储空间利用率，选择合适的存取方法提高存取效率。5.数据库的保护。数据库中的数据是信息社会的战略资源，所以数据的保护至关重要。DBMS对数据库的保护通过4个方面来实现：数据库的恢复.数据库的并发控制.数据库的完整性控制.数据库安全性控制。DBMS的其他保护功能还有系统缓冲区的管理以及数据存储的某些自适应调节机制等。6.数据库的维护。这一部分包括数据库的数据载入.转换.转储.数据库的重组合重构以及性能监控等功能，这些功能分别由各个使用程序来完成。7.通信。DBMS具有与操作系统的联机处理.分时系统及远程作业输入的相关接口，负责处理数据的传送。对网络环境下的数据库系统，还应该包括DBMS与网络中其他软件系统的通信功能以及数据库之间的互操作功能。2023-09-05 17:19:013
企业数据管理是什么？？
企业数据管理范畴很大，一般包括产品数据、采购数据、供应链数据、财务数据、销售数据等等。产品数据包括产品的基础信息、文档（图纸、图档、工艺等等）、代码、工程变更、物料、物料清单等等；采购数据包括供应商、采购比例、采购金额等；供应链数据包括生产制造的基本数据、订单、库存以及各制造环节的数据信息等；财务数据就是财务核算的成本、利润、分成等；销售数据主要是销售的基本信息、库存量、交付周期等等。这个是粗略的解释，每个涉及的细节就非常多的内容，仅供参考！2023-09-05 17:19:311
什么是数据化管理
他们每天面对上一级管理者质询的时候都在讲故事、编理由：什么天气不好，没有客流量等等；2、店长和主管们每天大部分时间都在忙于应付各种琐碎的紧急而不重要的事情上，根本没有时间来“追”销售，于是店铺的销售就变成了“自然销售状态”。3、旗下门店太多，没有办法实现标准化、差异化且量化地管理；4、销售数据混乱（并且有不少“真的假数据”混淆其中），不能形成有效的管理模型帮助分析和决策，于是拍脑袋的事情经常发生；5、只能依赖销售系统的简单分析，而销售系统的数据只有基本的趋势、占比等分析功能，不能告诉你问题的原因所在，更不能告诉你如何解决问题；…… 笔者曾经在一个零售企业做过一个很有意思的调查，我分析了所有店长的销售报告。其中关于销售下降的原因分析：大部分销售人员会把天气因素排在第一（25.7%），第二是客流量降低（22.1 ％），第三是货物供应问题（18.5%），第四是支持不到位（12.3%）……大家都在强调客观原因，却提供不了对应的数据支持。 讲一个比较离谱的故事，一次参加一个零售品牌企业的月度销售会议，期间需要各城市经理做上月销售状况分析。于是我就看到如下的分析：A城市上月销售下降了12％，销售经理认为下降的原因在4个方面：1、产品缺货，销售人员没有积极性；2、股票市场低迷，消费者没有购买意愿；3. 天气炎热，消费者不愿意逛商场，客流量降低，销售额下降。 粗略一听，有些道理，确实这些因素或多或少都会影响销售。我们再来看另外一个城市的分析结果。B城市上月销售同比上升了18％，该地区的销售经理分析如下：1、本月加强了产品知识、销售技巧的培训；2、销售代表全部下店实地柜台销售，增加了柜台销售力量；3、天气比较热，消费者喜欢逛商场，享受凉爽的空调、所以平均停留时间增加，从而促进了销售。 看到这里，大家可能有些明白。同一个事件（天气炎热），不同的销售人员有互相矛盾的解读。在销售人员看来，天气热既可以促进销售，相反也能够抑制销售？同样的道理，B城市甚至也可以说股票市场低迷，股民都把钱从股市撤出来，投入到消费中了，所以销售完成不错！所以这些并不是销售完成的好坏的原因，这些原因只是销售的借口，是万金油，可以忽左忽右。 你是否认为他们水平太低，不能发现真实影响销售的原因？其实，这是大部分销售人员惯有的毛病，想当然的讲道理，不着边际的编故事。他们并没有或者不会对销售数据进行分析，当然也就不会发现真实影响销售的原因了。 1、没有人（公司）对“数据化管理”进行竞价排名，也就是没有人（公司）对这部分业务感趣。 2、“数据化”还不是百度的一个联想搜索用词。你输入数据会发现它会联想到数据库、数据恢复、数据结构、数据挖掘、数据银行、数据透视表、数据分析、数据仓库、数据字典等。除了数据挖掘、数据分析和数据化有些近似外，其它都和数据化管理没有太大的关系。 所以，从以上两点大体可以得出结论：数据化管理目前在各个行业都还没有得到足够的重视！ 对于零售行业来说，数据化管理既不是数据库管理、也不仅仅是数据分析（挖掘）、更不是数据软件管理。和一些企业老总聊天（特别是私企老板），我一谈到数据化管理，他们就会说：我们公司花了多少多少钱（有的甚至用的是美金）上了一套****数据管理软件。非常好！我总是耐心的告诉他们，这些数据管理软件是非常不错的东西，它是一个非常好的数据库管理软件，它只会提供一些基本的销售分析（比如销售曲线、库存结构等等）。用它来做进销存管理、判断销售趋势等会非常好。但是它做不到深层次的数据分析，当然也不会告诉你如何运用这些分析结果。并且它没有办法告诉你销售异常的原因，也不会告诉你2008年奥运会对销售的影响有多大。所以这些软件更多的是一个数据库管理软件。 那到底呢？这是我给它下的定义：数据化管理是指运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法！从中可以看出数据化管理既是一个过程！更是一个管理工具。它包括三个阶段：数据的收集整理，数据的分析，数据的运用。同时他对数据也做了基本的定义：客观、真实。 从这个定义中大家就能够发现数据化管理和目前的数据管理软件区别有多大了： 1、数据化管理会区分数据的真假和客观性，要求修正或剔除不合理甚至错误的数据。常规的软件没有这个功能。但凡做过销售的人都知道，有很多销售数据是有水分的，甚至是人为杜撰的。 3、最关键的是通过数据化分析，可以设计一些常态的分析模板来发现问题、指导决策。提高整个公司的管理水平，降低管理成本。2023-09-05 17:19:431
数据库管理系统有哪些
中软卓成呀，企业应用2023-09-05 17:19:556