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數據管理技術

數據管理技術

數據管理技術是如何產生的?

一、人工管理階段:特點 數據的管理者:人 數據面向的對象:某一應用程序 數據的共享程度:無共享,冗余度極大 數據的獨立性:不獨立,完全依賴于程序 數據的結構化:無結構 數據控制能力:應用程序自己控制 二、文件系統階段:特點 數據的管理者:文件系統 數據面向的對象:某一應用程序 數據的共享程度:共享性差,冗余度大 數據的獨立性:獨立性差 數據的結構化:記錄內有結構,整體無結構 數據控制能力:應用程序自己控制 三、數據庫系統階段:特點 數據的管理者:數據庫管理系統 數據面向的對象:整個應用系統 數據的共享程度:共享性高,冗余度小 數據的獨立性:具有高度的物理獨立性和邏輯獨立性 數據的結構化:整體結構化,用數據模型描述 數據控制能力:由數據庫管理系統提供數據安全性、完整性、并發控制和恢復能力

數據處理的數據處理與數據管理

數據處理是從大量的原始數據抽取出有價值的信息,即數據轉換成信息的過程。

主要對所輸入的各種形式的數據進行加工整理,其過程包含對數據的收集、存儲、加工、分類、歸并、計算、排序、轉換、檢索和傳播的演變與推導全過程。

數據管理是指數據的收集整理、組織、存儲、維護、檢索、傳送等操作,是數據處理業務的基本環節,而且是所有數據處理過程中必有得共同部分。

數據處理中,通常計算比較簡單,且數據處理業務中的加工計算因業務的不同而不同,需要根據業務的需要來編寫應用程序加以解決。

而數據管理則比較復雜,由于可利用的數據呈爆炸性增長,且數據的種類繁雜,從數據管理角度而言,不僅要使用數據,而且要有效地管理數據。

因此需要一個通用的、使用方便且高效的管理軟件,把數據有效地管理起來。

數據處理與數據管理是相聯系的,數據管理技術的優劣將對數據處理的效率產生直接影響。

而數據庫技術就是針對該需求目標進行研究并發展和完善起來的計算機應用的一個分支。

大數據技術有哪些

簡單以永洪科技的技術說下,有四方面,其實也代表了部分通用大數據底層技術: Z-Suite具有高性能的大數據分析能力,她完全摒棄了向上升級(Scale-Up),全面支持橫向擴展(Scale-Out)。

Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據: 跨粒度計算(In-DatabaseComputing) Z-Suite支持各種常見的匯總,還支持幾乎全部的專業統計函數。

得益于跨粒度計算技術,Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案,繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算,我們稱之為庫內計算(In-Database)。

這一技術大大減少了數據移動,降低了通訊負擔,保證了高性能數據分析。

并行計算(MPP Computing) Z-Suite是基于MPP架構的商業智能平臺,她能夠把計算分布到多個計算節點,再在指定節點將計算結果匯總輸出。

Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源,不管是服務器還是普通的PC,她對網絡條件也沒有嚴苛的要求。

作為橫向擴展的大數據平臺,Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力,輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。

列存儲 (Column-Based) Z-Suite是列存儲的。

基于列存儲的數據集市,不讀取無關數據,能降低讀寫開銷,同時提高I/O 的效率,從而大大提高查詢性能。

另外,列存儲能夠更好地壓縮數據,一般壓縮比在5 -10倍之間,這樣一來,數據占有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。

良好的數據壓縮技術,節省了存儲設備和內存的開銷,卻大大了提升計算性能。

內存計算 得益于列存儲技術和并行計算技術,Z-Suite能夠大大壓縮數據,并同時利用多個節點的計算能力和內存容量。

一般地,內存訪問速度比磁盤訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。

通過內存計算,CPU直接從內存而非磁盤上讀取數據并對數據進行計算。

內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速,是實現大數據分析的關鍵應用技術。

簡介: 大數據技術是以數據為本質的新一代革命性的信息技術,在數據挖潛過程中,能夠帶動理念、模式、技術及應用實踐的創新。

本書系統性地介紹了大數據的概念、發展歷程、市場價值、大數據相關技術,以及大數據對中國信息化建設、智慧城市、廣告、媒體等領域的核心支撐作用,并對對數據科學理論做了初步探索。

內容: 數據價值的凸顯和數據獲取手段、數據處理技術的改進是"大數據"爆發的根源。

而隨著數據生產要素化,數據科學、數據科技的不斷發展和數據價值的深度挖掘及應用,一場大數據革命正在進行,它將帶動國家戰略及區域經濟發展,智慧城市建設,企業轉型升級,社會管理及個人工作、生活等各個領域的創新和變革。

如何真正應用好大數據,發揮大數據的威力,是當前所有人都在共同研究和探索的問題。

大數據在數據科學理論的指導下,改變創新模式和理念,發展大數據技術,深化大數據應用和實踐,而行業大數據將是大數據最大、最佳的應用領域。

數據分析技術解決了哪些難題

展開全部 在過去的二十多年里,幾萬億美元的投資被用于建立名目繁多的各類數據采集、管理、和上報系統。

單個來看,每個系統都有其存在的原因和道理。

但從總體角度看,數據卻是一片混亂。

數據孤島、混亂的定義、不統一的格式、各異的標準等給數據分析造成了極大障礙。

通過網絡、社交、視頻、傳感器等手段源源不斷地積累的無結構、半結構數據更加大了數據清理、過濾、重組、標準化工作的難度。

因此,今天數據分析面臨的最大挑戰就是如何應用數據科學的理論、方法論、和大數據技術高速、高質地把數據正確地整合以支持數據分析和智能決策。

數據整合的技術挑戰有六個方面:第一、大規模數據收集和管理(Data Curation at Scale)數據收集和管理經歷了三代技術更新。

第一代的數據倉庫(Data Warehouse)出現于1990年代。

主要功能是數據提取、轉換、上傳(Extract, Transform, and Load- ETL)。

第二代技術成熟于2000年代。

它主要是在ETL的基礎上增加了數據清理,不同類型數據庫的兼容,相關數據自動轉換(如歐元轉化為美元)等功能。

這兩代技術都不適于大規模數據收集(成百上千個數據源)。

第三代技術隨大數據時代的到來而興起于2010年代。

它的核心技術是應用統計模型和機器學習使數據的收集和管理實現自動化為主,人員干預為輔使高速優質的大規模數據收集成為可能。

第二、數據管理的新思路過去幾十年里,自上而下的數據管理理念一直占有統治地位。

這種思維方式的基本假設是只有通過統一規劃才能達到數據的統一定義,標準,管理,儲存,使用。

可實踐證明,由于每個公司和組織都在不斷變化,中央設計的數據管理系統似乎永遠無法完成。

即使完成了也已經過時。

系統的設計者與使用者之間總是有一道隔閡,計劃趕不上變化。

企業為此浪費了大量的錢財和時間。

近十年來,一種自下而上的數據管理理念逐漸引起人們的關注。

它的思維方式有五個特點:(1)聯邦式管理,中央和地方分權。

公司總部和分公司協商數據定義和管理的職責和權力;(2)允許各級管理人員使用各種現成的工具而不是等待中央系統提供;(3)不斷登記注冊各種相關數據而不等待統一數據模型;(4)保持數據管理系統簡單直觀;(5)建立尊重數據的環境以改進數據的管理和使用。

第三、數據清理的挑戰如何處理混雜不干凈的海量數據是大數據分析難以避免的挑戰。

至今為止還沒有出現比較理想的數據清理的工作平臺。

產生這一情況的主要原因是數據質量問題的診斷、梳理、驗證、以至修正都離不開人的參與。

只有通過人工產生了數據清理的程序、邏輯和方法后,才能使用軟件工具快速清理數據。

每個新數據源都有其特殊的數據質量問題,這使得開發通用型數據清理平臺極為困難。

第四、數據科學:數據主導的認知(Data Intensive Discovery)近年來以數據為主導的分析(Data Intensive Analysis – DIA)成為數據科學的新熱點。

DIA也被稱為大數據分析,是數據科學的新分支。

它使人類突破了自身思維能力的極限(人腦只能同時分析10個以下變量的模型)。

應用大數據技術可以高速地找出千百個變量的相關性。

傳統的科學實證思維模式是以理論為出發點提出假設,然后選擇分析方法,再采集數據來驗證假設。

大數據分析拓展了人類的認知能力。

這使以數據為主導的科學發現成為可能。

這種新的認知框架從數據出發,發現相關性后尋找理論解釋,然后應用科學的方法驗證。

有人稱其為第四代認知框架(the Fourth Paradigm)。

第五、從軟件開發運作(DevOrp)到數據應用運作(DataOrp)軟件開發經過多年的經驗積累已形成了一套有效的設計、開發、測試、質量管理模式和一系列相關的工具(DevOrp)。

今天,數據工程師、數據科學家、數據庫管理員等也需要類似的數據應用運作程序和相關工具(DataOrp)。

這是一套新的基礎設施,有人稱之為數據技術(DT)。

第六、數據統一是使現有數據系統產生價值的最佳戰略如何將企業里分散的數據整合以實現全公司層面的決策支持是一個令人非常頭痛的事。

為迎接這一挑戰,一個新的理念和技術“數據統一化”(Data Unification)被越來越多的人接受。

這個技術包括三個步驟:(1)數據登記注冊(Catalog),即保持原始數據不變又為中心數據庫提供完整數據記錄,(2)數據庫連接(Connect),使各個分散數據庫通過互聯網在需要時即時連接,(3)數據公布(Publish),按照分析需求將不同數據庫的數據統一定義、連接后提供給數據分析人員。

這個技術的核心是應用統計概率模型自動地在數據庫連接過程中使數據統一化。

數據統一化已成為大數據處理過程中的一個重要組成部分。

數據分析上的競爭將會日趨激烈。

只有面對以上挑戰而不斷創新的企業才能率先實現以數據分析為主導的智能決策。

Excel中有哪些數據管理與分析的技術?

一、數據處理的方法:分類(拆分)、排序、篩選、匯總(合并)、圖表化二、在EXCEL中,對數據進行處理的手段(工具)非常豐富,主要有:①基礎操作(即手工處理,包括分列、排序、篩選等)、②函數公式(包括數組公式)、③分組、④分類匯總、⑤合并計算、⑥數據透視表、⑦SQL、⑧編程技術(VBA及其它)

大數據技術有哪些?

簡單以永洪科技的技術說下,有四方面,其實也代表了部分通用大數據底層技術:Z-Suite具有高性能的大數據分析能力,她完全摒棄了向上升級(Scale-Up),全面支持橫向擴展(Scale-Out)。

Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據:跨粒度計算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各種常見的匯總,還支持幾乎全部的專業統計函數。

得益于跨粒度計算技術,Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案,繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算,我們稱之為庫內計算(In-Database)。

這一技術大大減少了數據移動,降低了通訊負擔,保證了高性能數據分析。

并行計算(MPP Computing)Z-Suite是基于MPP架構的商業智能平臺,她能夠把計算分布到多個計算節點,再在指定節點將計算結果匯總輸出。

Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源,不管是服務器還是普通的PC,她對網絡條件也沒有嚴苛的要求。

作為橫向擴展的大數據平臺,Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力,輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。

列存儲 (Column-Based)Z-Suite是列存儲的。

基于列存儲的數據集市,不讀取無關數據,能降低讀寫開銷,同時提高I/O 的效率,從而大大提高查詢性能。

另外,列存儲能夠更好地壓縮數據,一般壓縮比在5 -10倍之間,這樣一來,數據占有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。

良好的數據壓縮技術,節省了存儲設備和內存的開銷,卻大大了提升計算性能。

內存計算得益于列存儲技術和并行計算技術,Z-Suite能夠大大壓縮數據,并同時利用多個節點的計算能力和內存容量。

一般地,內存訪問速度比磁盤訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。

通過內存計算,CPU直接從內存而非磁盤上讀取數據并對數據進行計算。

內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速,是實現大數據分析的關鍵應用技術。

簡介:大數據技術是以數據為本質的新一代革命性的信息技術,在數據挖潛過程中,能夠帶動理念、模式、技術及應用實踐的創新。

本書系統性地介紹了大數據的概念、發展歷程、市場價值、大數據相關技術,以及大數據對中國信息化建設、智慧城市、廣告、媒體等領域的核心支撐作用,并對對數據科學理論做了初步探索。

內容:數據價值的凸顯和數據獲取手段、數據處理技術的改進是"大數據"爆發的根源。

而隨著數據生產要素化,數據科學、數據科技的不斷發展和數據價值的深度挖掘及應用,一場大數據革命正在進行,它將帶動國家戰略及區域經濟發展,智慧城市建設,企業轉型升級,社會管理及個人工作、生活等各個領域的創新和變革。

如何真正應用好大數據,發揮大數據的威力,是當前所有人都在共同研究和探索的問題。

大數據在數據科學理論的指導下,改變創新模式和理念,發展大數據技術,深化大數據應用和實踐,而行業大數據將是大數據最大、最佳的應用領域。

計算機數據管理技術經歷了哪三個階段?

在應用需求的推動下,在計算機硬件、軟件發展的基礎上,數據管理技術經歷了人工管理、文件系統、數據庫系統三個階段。

(1) 人工管理階段(自由管理階段) 在50年代中期以前,計算機主要用于科學計算。

硬件狀況是,外存只有紙帶、卡片、磁帶,沒有磁盤等直接存取的存儲設備; 軟件狀況是,沒有操作系統,沒有管理數據的軟件; 人工管理數據具有如下特點: 數據不保存 數據不共享 應用程序管理數據 (2) 文件系統階段 50年代后期到60年代中期 硬件方面已有了磁盤、磁鼓等直接存儲設備; 軟件方面,操作系統中已經有了專門的數據管理軟件,一般稱為文件系統 用文件系統管理數據具有如下特點: 數據可以長期保存 由文件系統管理數據 (3) 數據庫系統階段 60年代后期以來,計算機用于管理的規模越來越大,應用越來越廣泛,數據量急劇增長,同時多種應用、多種語言互相覆蓋地共享數據集合的要求越來越強烈。

數據由數據庫管理系統DBMS統一管理和控制 數據庫系統管理具有如下特點: 數據的共享性高 冗余度低...

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