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数据管理技术

数据管理技术

数据管理技术是如何产生的?

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

数据处理的数据处理与数据管理

数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息,即数据转换成信息的过程。

主要对所输入的各种形式的数据进行加工整理,其过程包含对数据的收集、存储、加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程。

数据管理是指数据的收集整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作,是数据处理业务的基本环节,而且是所有数据处理过程中必有得共同部分。

数据处理中,通常计算比较简单,且数据处理业务中的加工计算因业务的不同而不同,需要根据业务的需要来编写应用程序加以解决。

而数据管理则比较复杂,由于可利用的数据呈爆炸性增长,且数据的种类繁杂,从数据管理角度而言,不仅要使用数据,而且要有效地管理数据。

因此需要一个通用的、使用方便且高效的管理软件,把数据有效地管理起来。

数据处理与数据管理是相联系的,数据管理技术的优劣将对数据处理的效率产生直接影响。

而数据库技术就是针对该需求目标进行研究并发展和完善起来的计算机应用的一个分支。

大数据技术有哪些

简单以永洪科技的技术说下,有四方面,其实也代表了部分通用大数据底层技术: Z-Suite具有高性能的大数据分析能力,她完全摒弃了向上升级(Scale-Up),全面支持横向扩展(Scale-Out)。

Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据: 跨粒度计算(In-DatabaseComputing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数。

得益于跨粒度计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算,我们称之为库内计算(In-Database)。

这一技术大大减少了数据移动,降低了通讯负担,保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP Computing) Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台,她能够把计算分布到多个计算节点,再在指定节点将计算结果汇总输出。

Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源,不管是服务器还是普通的PC,她对网络条件也没有严苛的要求。

作为横向扩展的大数据平台,Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力,轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based) Z-Suite是列存储的。

基于列存储的数据集市,不读取无关数据,能降低读写开销,同时提高I/O 的效率,从而大大提高查询性能。

另外,列存储能够更好地压缩数据,一般压缩比在5 -10倍之间,这样一来,数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。

良好的数据压缩技术,节省了存储设备和内存的开销,却大大了提升计算性能。

内存计算 得益于列存储技术和并行计算技术,Z-Suite能够大大压缩数据,并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。

一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。

通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。

内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。

简介: 大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术,在数据挖潜过程中,能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。

本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术,以及大数据对中国信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用,并对对数据科学理论做了初步探索。

内容: 数据价值的凸显和数据获取手段、数据处理技术的改进是"大数据"爆发的根源。

而随着数据生产要素化,数据科学、数据科技的不断发展和数据价值的深度挖掘及应用,一场大数据革命正在进行,它将带动国家战略及区域经济发展,智慧城市建设,企业转型升级,社会管理及个人工作、生活等各个领域的创新和变革。

如何真正应用好大数据,发挥大数据的威力,是当前所有人都在共同研究和探索的问题。

大数据在数据科学理论的指导下,改变创新模式和理念,发展大数据技术,深化大数据应用和实践,而行业大数据将是大数据最大、最佳的应用领域。

数据分析技术解决了哪些难题

展开全部 在过去的二十多年里,几万亿美元的投资被用于建立名目繁多的各类数据采集、管理、和上报系统。

单个来看,每个系统都有其存在的原因和道理。

但从总体角度看,数据却是一片混乱。

数据孤岛、混乱的定义、不统一的格式、各异的标准等给数据分析造成了极大障碍。

通过网络、社交、视频、传感器等手段源源不断地积累的无结构、半结构数据更加大了数据清理、过滤、重组、标准化工作的难度。

因此,今天数据分析面临的最大挑战就是如何应用数据科学的理论、方法论、和大数据技术高速、高质地把数据正确地整合以支持数据分析和智能决策。

数据整合的技术挑战有六个方面:第一、大规模数据收集和管理(Data Curation at Scale)数据收集和管理经历了三代技术更新。

第一代的数据仓库(Data Warehouse)出现于1990年代。

主要功能是数据提取、转换、上传(Extract, Transform, and Load- ETL)。

第二代技术成熟于2000年代。

它主要是在ETL的基础上增加了数据清理,不同类型数据库的兼容,相关数据自动转换(如欧元转化为美元)等功能。

这两代技术都不适于大规模数据收集(成百上千个数据源)。

第三代技术随大数据时代的到来而兴起于2010年代。

它的核心技术是应用统计模型和机器学习使数据的收集和管理实现自动化为主,人员干预为辅使高速优质的大规模数据收集成为可能。

第二、数据管理的新思路过去几十年里,自上而下的数据管理理念一直占有统治地位。

这种思维方式的基本假设是只有通过统一规划才能达到数据的统一定义,标准,管理,储存,使用。

可实践证明,由于每个大发一分时时彩公司和组织都在不断变化,中央设计的数据管理系统似乎永远无法完成。

即使完成了也已经过时。

系统的设计者与使用者之间总是有一道隔阂,计划赶不上变化。

企业为此浪费了大量的钱财和时间。

近十年来,一种自下而上的数据管理理念逐渐引起人们的关注。

它的思维方式有五个特点:(1)联邦式管理,中央和地方分权。

大发一分时时彩公司总部和分大发一分时时彩公司协商数据定义和管理的职责和权力;(2)允许各级管理人员使用各种现成的工具而不是等待中央系统提供;(3)不断登记注册各种相关数据而不等待统一数据模型;(4)保持数据管理系统简单直观;(5)建立尊重数据的环境以改进数据的管理和使用。

第三、数据清理的挑战如何处理混杂不干净的海量数据是大数据分析难以避免的挑战。

至今为止还没有出现比较理想的数据清理的工作平台。

产生这一情况的主要原因是数据质量问题的诊断、梳理、验证、以至修正都离不开人的参与。

只有通过人工产生了数据清理的程序、逻辑和方法后,才能使用软件工具快速清理数据。

每个新数据源都有其特殊的数据质量问题,这使得开发通用型数据清理平台极为困难。

第四、数据科学:数据主导的认知(Data Intensive Discovery)近年来以数据为主导的分析(Data Intensive Analysis – DIA)成为数据科学的新热点。

DIA也被称为大数据分析,是数据科学的新分支。

它使人类突破了自身思维能力的极限(人脑只能同时分析10个以下变量的模型)。

应用大数据技术可以高速地找出千百个变量的相关性。

传统的科学实证思维模式是以理论为出发点提出假设,然后选择分析方法,再采集数据来验证假设。

大数据分析拓展了人类的认知能力。

这使以数据为主导的科学发现成为可能。

这种新的认知框架从数据出发,发现相关性后寻找理论解释,然后应用科学的方法验证。

有人称其为第四代认知框架(the Fourth Paradigm)。

第五、从软件开发运作(DevOrp)到数据应用运作(DataOrp)软件开发经过多年的经验积累已形成了一套有效的设计、开发、测试、质量管理模式和一系列相关的工具(DevOrp)。

今天,数据工程师、数据科学家、数据库管理员等也需要类似的数据应用运作程序和相关工具(DataOrp)。

这是一套新的基础设施,有人称之为数据技术(DT)。

第六、数据统一是使现有数据系统产生价值的最佳战略如何将企业里分散的数据整合以实现全大发一分时时彩公司层面的决策支持是一个令人非常头痛的事。

为迎接这一挑战,一个新的理念和技术“数据统一化”(Data Unification)被越来越多的人接受。

这个技术包括三个步骤:(1)数据登记注册(Catalog),即保持原始数据不变又为中心数据库提供完整数据记录,(2)数据库连接(Connect),使各个分散数据库通过互联网在需要时即时连接,(3)数据公布(Publish),按照分析需求将不同数据库的数据统一定义、连接后提供给数据分析人员。

这个技术的核心是应用统计概率模型自动地在数据库连接过程中使数据统一化。

数据统一化已成为大数据处理过程中的一个重要组成部分。

数据分析上的竞争将会日趋激烈。

只有面对以上挑战而不断创新的企业才能率先实现以数据分析为主导的智能决策。

Excel中有哪些数据管理与分析的技术?

一、数据处理的方法:分类(拆分)、排序、筛选、汇总(合并)、图表化二、在EXCEL中,对数据进行处理的手段(工具)非常丰富,主要有:①基础操作(即手工处理,包括分列、排序、筛选等)、②函数公式(包括数组公式)、③分组、④分类汇总、⑤合并计算、⑥数据透视表、⑦SQL、⑧编程技术(VBA及其它)

大数据技术有哪些?

简单以永洪科技的技术说下,有四方面,其实也代表了部分通用大数据底层技术:Z-Suite具有高性能的大数据分析能力,她完全摒弃了向上升级(Scale-Up),全面支持横向扩展(Scale-Out)。

Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据:跨粒度计算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数。

得益于跨粒度计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算,我们称之为库内计算(In-Database)。

这一技术大大减少了数据移动,降低了通讯负担,保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP Computing)Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台,她能够把计算分布到多个计算节点,再在指定节点将计算结果汇总输出。

Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源,不管是服务器还是普通的PC,她对网络条件也没有严苛的要求。

作为横向扩展的大数据平台,Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力,轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)Z-Suite是列存储的。

基于列存储的数据集市,不读取无关数据,能降低读写开销,同时提高I/O 的效率,从而大大提高查询性能。

另外,列存储能够更好地压缩数据,一般压缩比在5 -10倍之间,这样一来,数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。

良好的数据压缩技术,节省了存储设备和内存的开销,却大大了提升计算性能。

内存计算得益于列存储技术和并行计算技术,Z-Suite能够大大压缩数据,并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。

一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。

通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。

内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。

简介:大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术,在数据挖潜过程中,能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。

本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术,以及大数据对中国信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用,并对对数据科学理论做了初步探索。

内容:数据价值的凸显和数据获取手段、数据处理技术的改进是"大数据"爆发的根源。

而随着数据生产要素化,数据科学、数据科技的不断发展和数据价值的深度挖掘及应用,一场大数据革命正在进行,它将带动国家战略及区域经济发展,智慧城市建设,企业转型升级,社会管理及个人工作、生活等各个领域的创新和变革。

如何真正应用好大数据,发挥大数据的威力,是当前所有人都在共同研究和探索的问题。

大数据在数据科学理论的指导下,改变创新模式和理念,发展大数据技术,深化大数据应用和实践,而行业大数据将是大数据最大、最佳的应用领域。

计算机数据管理技术经历了哪三个阶段?

在应用需求的推动下,在计算机硬件、软件发展的基础上,数据管理技术经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个阶段。

(1) 人工管理阶段(自由管理阶段) 在50年代中期以前,计算机主要用于科学计算。

硬件状况是,外存只有纸带、卡片、磁带,没有磁盘等直接存取的存储设备; 软件状况是,没有操作系统,没有管理数据的软件; 人工管理数据具有如下特点: 数据不保存 数据不共享 应用程序管理数据 (2) 文件系统阶段 50年代后期到60年代中期 硬件方面已有了磁盘、磁鼓等直接存储设备; 软件方面,操作系统中已经有了专门的数据管理软件,一般称为文件系统 用文件系统管理数据具有如下特点: 数据可以长期保存 由文件系统管理数据 (3) 数据库系统阶段 60年代后期以来,计算机用于管理的规模越来越大,应用越来越广泛,数据量急剧增长,同时多种应用、多种语言互相覆盖地共享数据集合的要求越来越强烈。

数据由数据库管理系统DBMS统一管理和控制 数据库系统管理具有如下特点: 数据的共享性高 冗余度低...

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