海量数据管理
海量数据管理使用一般原则
1.1 海量数据管理
在管理使用过程中遵循如下原则
◆架构设计上
采用分表、分区、分库架构设计方式。
◆高频表的存储与优化
缓存查询结果及采用内存数据。
◆编写优良的程序代码
处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。
◆对海量数据进行分区操作
对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。
◆建立广泛的索引
对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引。
◆建立缓存机制
当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。
◆分批处理
海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可
以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。
◆使用临时表和中间表
数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果以及根据需要多步汇总操作。
◆优化查询SQL语句
在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。
◆定制强大的清洗规则和出错处理机制
海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
◆建立视图或者物化视图
视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，提供了查询速度。
◆使用数据仓库和多维数据库存储
数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube 的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
海量数据管理
海量数据管理使用一般原则 1.1 海量数据管理 在管理使用过程中遵循如下原则 ◆架构设计上 采用分表、分区、分库架构设计方式。 ◆高频表的存储与优化 缓存查询结果及采用内存数据。 ◆编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 ◆对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 ◆建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引。 ◆建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 ◆分批处理 海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可
大量品质管理书籍和资料,品管人员必备
│2010年质量专业理论与实务（中级）过关必做1500题.pdf │21世纪车间主任工作手册（添加书签）.pdf │35钢显微组织.pdf │3A企管書系精益生产方式——现场IE.rar │6S培训.doc │AQP&PSO 6th Manual.Chinese.20090420.1.to PDF.to print.1.pdf │Cmk计算视频.exe │DCC.pdf │DOE.PDF │EMS.pdf │Engineers' Guide to Rotating Equipment - The Pocket Reference.pdf │EXCEL制作的柏拉图.rar │EXCEL在管理中的应用（10年经验总结）.pdf │EXCEL在统计中的应用.pdf │Formel Q ChineseVersion.pdf │Formel-Q Training(5th edition)完稿1.pdf │Formel-Q-第五版（中文）.pdf │Formel-Q-第六版(中文).pdf │GEOPAK_Operation.pdf │GE的黑带培训资料.pdf │IE入门.pdf │IQC物料检验规范.rar │ISO 9001：2000质量管理体系的理解与运作.pdf │ISO-TS 16949 程序文件案例精选(pdf318).pdf │ISO9001-2008.pdf │ISO9001审核实践指南.pdf │ISO9001：2000管理体系标准图解教程.pdf │isots16949国际汽车供应商质量管理体系解读和实施.pdf │jit.rar │LEAN.PPT │MINITAB统计分析教程.pdf │minitab统计分析教程光盘文件.rar │OEE_workshop（中文）.pdf │PartManager.pdf │PHILIPS品管员的培训资料.rar │Q1 Introduction.pdf │QA.pdf │QC story&DMAIC.01.rar │QC小组活程序指导手册.rar │QFD-邵家俊.pdf │QFD.chm │QFD品质机能展开.pdf │quality.rar
高中信息技术 感受数据管理技术的应用教案 粤教版选修4
感受数据管理技术的应用 一、案例背景信息 1．模块：数据管理技术（选修四） 2．年级：高中二年级 3．所用教材版本：广东教育出版社 4．学时数：一课时 非上机时间10 分钟，上机操作时间15 分钟，其他活动（如：阅读、讨论、评价、展示、小结等）大约用20 分钟。 5. 设计组成员资料: 姓名性别通信地址QQ号码电子邮箱 王健男株洲北师大附校495931434 Janssen0313@https://www.360docs.net/doc/134419987.html, 张喜女株洲县第一中学405384475 Zhangxi086@https://www.360docs.net/doc/134419987.html, 易李平女醴陵市第一中学529024569 llyzylp@https://www.360docs.net/doc/134419987.html, 汪博男醴陵市第四中学10266775 Wangbo830309@https://www.360docs.net/doc/134419987.html, 二、教学设计 教学目标： 1、认识了解数据管理技术及数据库的概念。 2、知道利用数据管理技术能达到什么样的管理效果。 3、实例分析、实践操作感受并理解数据管理技术。 4、激发学生学习本门课的兴趣。 内容分析： 本节课是《数据管理技术》课的开篇，是在《信息技术基础》课的基础上对数据管理知识的进一步认识、拓展与加深。共有两方面的主要内容，一是体验数据管理技术，二是数据管理技术的应用。这节课既要学生了解认识数据库，又要学生理解数据管理技术的一些概念，并且激发学生对数据管理技术的兴趣，为以后的教学打下基础。 教学重点： 认识掌握数据、数据库、数据管理技术的基本概念，体验并认识数据管理技术对人类社会影响，激发学生学习本门课程的兴趣。 教学难点： 让学生了解数据库管理技术的重要性，激发学生学习本门课程的兴趣。 学生分析： 数据管理技术对学生来说既熟悉又陌生，在《信息技术基础》中，学生已经学习了信息资源管理的相关知识，对数据库的一些基础知识都有初步的了解，而且有些同学在上 Internet 网的时候上过类似数据库的网站，或者接触过 Access 数据库，但又比较陌生是因为只见过没有真正去认识，认真的用过、理解过。 教学策略设计： 1．教学方法设计 因为数据管理技术相对来说是比较枯燥的一门课，因此针对学生对象的分析，运用“任务驱动”，“情感引导”，“分层探究”，“分组协作”的教学模式，来达到教学效果的实现。 2．关于教-学流程和教-学活动的设计思路： 激趣导入新课讲授探究、讨论案例分析
企业数据管理系统平台
企业数据管理系统平台 企业数据管理系统平台，当今很多企业的管理多为分散、独立的系统，信息组织缺乏规范化不可避免地出现一个个“信息孤岛”;在过往的发展过程中，对企业而言，员工多利用Excel或单一SaaS软件进行数据管理，故对于企业的数据化分析及应用有效性判断有一定影响。 在互联网思维变革的浪潮下，很多传统行业都加速了互联网化的转型，但是有些企业的转型依然反应出较慢的速度。 如何高效得做好管理工作，如何能够让企业更好的运转。接下来，我们带你了解一款企业数据化管理平台——数企BDSaaS： 一、数企是什么： 数企BDSaaS是一站式数据化管理云平台。只需要一个账号，就能够解决各类企业的办公问题;一个数据中心，解决数据分散，易丢失问题;一个APP解决内部信息孤岛，打破企业系统数据的孤岛现象，利用多维度企业数据化分析，为企业发展提供数据化指导。 二、企业数据管理系统平台，数企能解决什么： 1、四大管理维度，让中国4600万中小企业实现数据化管理变革： a、销售管理云平台，建立企业全渠道营销互动平台，360°标签化目标客户群体，打造企业专属新零售体系; b、内部管理云平台，依托互联网+全新管理思想，打造企业专属全新协同办公环境，大幅度提升企业办公效率; c、生产管理云平台，打造产品全生命周期、全制造流程数字化管理，实现集研产销于一体的生产基础数据统一管理;
d、BI效果分析，通过将企业各模块全渠道的有效数据进行整合，形成企业在当下、未来发展的仪表盘。 2、五大数据中心： 利用PMCOO模式，将企业的产品、营销、客户、订单以及办公等数据，统一在一个平台中，构建企业的大数据管理平台。 3、上百款企业应用 包括工作日志、公司制度、快速审批、云签到、人力资源管理、会议管理、渠道管理、分销系统、生产管理、小程序、客户管理等上百款企业应用，方便企业办公等各种需求。 三、产品详细介绍： 数企包含了企业内部管理云平台、销售管理云平台、生产管理云平台、BI效果分析等产品模块，将企业数据全线打通，为企业管理提供数据支持，彻底解决企业数据孤岛问题。 1、内部管理系统：包含智能办公管理系统、财务管理系统、人事管理系统、企业审批系统等产品模块;实现内部移动数据管理; 2、销售管理云平台：包含智能CRM系统、渠道管理系统、营销管理系统、企业定制中心等服务;依托全方位定制化管理，助力销售成功之路; 3、生产管理云平台：包含设备管理、场地管理、物料管理、系统配置、系统配置、生产计划实施、生产流程工艺、生产计划配置服务，为企业建立生产设备登记管理系统，对生产设备进行统一管理。 4、BI效果分析：将企业各模块全渠道的数据进行有效的整合，清晰洞察企业运转效率，为企业在当下、未来发展提供数据支持。 5、另外配置PC端总控，手机端app，方便企业使用，企业数据化管理及分析，提供切实可靠的数据保障。 企业数据管理系统平台，深圳市八度云计算信息技术有限公司成立于2013年，公司专注于云计算SaaS管理软件的研发、测试与维护等服务领域，专业从事于企业管理软件的研发、测试
地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现
地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现 摘要:探讨开发地铁隧道结构变形监测系统的必要性与紧迫性。以VisualBasic编程语言和ACCESS数据库为工具, 应用先进的数据库管理技术设计开发地铁隧道结构变形监测数据管理系统。系统程序采用模块化结构,具有直接与外业观测电子手簿连接下传原始观测资料、预处理和数据库管理等功能,实现了测量内外业的一体化。系统结构合理、易于维护、利于后继开发,提高监测数据处理的效率、可靠性以及监测数据反馈的及时性,值得类似工程的借鉴。关键词:地铁隧道;变形监测;管理系统 随着经济的发展 ,越来越多的城市开始兴建地铁工程。地铁隧道建造在地质复杂、道路狭窄、地下管线密集、交通繁忙的闹市中心,其安全问题不容忽视。无论在施工期还是在运营期都要对其结构进行变形监测,以确保主体结构和周边环境安全。地铁隧道结构变形监测内容需根据地铁隧道结构设计、国家相关规范和类似工程的变形监测以及当
前地铁所处阶段来确定,由规范[1]与文献 [2]知,运营期的地铁隧道结构变形监测内容主要包括区间隧道沉降、隧道与地下车站沉降差异、区间隧道水平位移、隧道相对于地下车站水平位移和断面收敛变形等监测。它是一项长期性的工作,其特点是监测项目多、线路长、测点多、测期频和数据量大,给监测数据处理、分析和资料管理带来了繁琐的工作,该项工作目前仍以手工为主,效率较低,不能及时快速地反馈监测信息。因此,有必要开发一套高效、使用方便的变形监测数据管理系统,实现对监测数据的科学管理及快速分析处理。现阶段国内出现了较多的用于地铁施工期的监测信息管理系统[3-4],这些系统虽然功能比较齐全、运行效率较高,能够很好地满足地铁施工期监测需要,但它主要应用于信息化施工,与运营期地铁隧道结构变形监测无论是在内容还是在目的上都有着很大的区别和局限性。而现在国外研究的多为自动化监测系统[5-6],也不适用于目前国内自动化程度较低的地铁隧道监测。此外,能够用于运营期并符合当前国内地铁隧道结构监测实际的监测数据管理系统还较为少见。因此,随着国内建成地铁的逐渐增多,开发用于运营期地铁的变形监测数据管理系统变得越来越迫切。为此,根据运营期地铁隧道结构变形监测内容[1-2]和特点,以isualBasic作为开发工具[7],应用先进的数据库管理技术[8],以目前较为流行的Access数据库作为系统数据库,设计和开发了用于运营期地铁隧道变
浅论海量数据组织管理的方法
浅论海量数据组织管理的方法 浅论海量数据组织管理的方法 摘要：本文在对海量空间数据进行了一定的分析基础上，探讨 了当前针对海量数据组织管理的金字塔结构存储方法和线性四叉树 的空间索引结构。并通过示例程序开发验证其有效性。 关键词：空间数据库；海量数据；四叉树；金字塔 Abstract: In this paper, based on the analysis of the massive spatial data, discussed the current spatial index structure in Pyramid according to the structure of storage method and linear mass data organization and management of the four fork tree. And its effectiveness is verified by example program development. Key words: spatial database; data; four fork tree; Pyramid 中图分类号：C36文献标识码：A文章编号： 1 引言 自90年代以来，高空间分辨率遥感卫星开始向大众敞开大门， 作为GIS的重要数据来源——遥感数据量快速增长。卫星遥感影像是一种以栅格数据模型存储的数据，其最明显的特点是数据量大、数据结构单一。同时遥感数据是一种大面积的、动态的、近实时的数据源，是GIS数据更新的重要手段。遥感数据可用于提取线划数据和生成数字正射影像数据、DEM数据[1]。我国的领土面积为960.1216万平方公里，如果全国的遥感影像用QuickBird 0.61m分辨率的影像来记录据估算需要72092.15GB[2]。为了使这些海量空间数据得到更好的应用,必须考虑采用更为有效的组织管理手段对海量空间数据进行组织 管理。 解决此问题，在GIS中对大范围空间数据的统一有效的组织管理有很大帮助。早在90年代，美国ESRI公司推出空间数据引擎(SDE) 对该问题提供了一种解决方案，依托于关系数据库环境,采用高效空
数据管理技术知识点整理
数据管理技术知识点整理 必须保留好和考纲一起保留好 第一章：认识数据管理技术 1.1感受数据管理技术 数据是人类社会的一种重要信息资源，是对现实世界中客观事物的符号化表示。 数据管理是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术就是指与数据管理活动有关的技术。 数据库技术主要应用于数据密集型应用的领域，这种数据密集型应用主要由以下一些特点：（1）涉及的数据量很大，数据一般需要存放在外存中，内存只能暂时存储很小的一部分。 （2）数据必须长期保留在计算机系统中，不随应用程序运行的结束而消失，如银行系统必须长久的保存储蓄用户的信息。 （3）数据要为多个应用程序所共享，或者要求在一个单位或更大范围内共享。 1.2了解数据管理技术的变迁 （1）人工管理阶段 1、没有专门的软件用来管理数据，管理数据需要依赖应用程序本身来处理。 2、数据和程序是紧密联系，一组数据只能对应一个应用程序，而数据又不能共享。 3、数据通常包含在程序中，不具有独立性，一旦数据的结构发生变化，应用程序就要 作相应的修改。 （2）文件系统阶段 1、数据独立性差 2、数据冗余度大（没用的数据太多） 3、数据的安全性和完整性难以保障。 （3）数据库系统阶段 数据库管理系统：DBMS 数据库：DB 数据库管理系统是对数据库进行管理的通用软件系统，是数据库系统的核心。 数据库管理系统具有三大功能：数据定义 数据操纵 数据库运行控制 数据库管理系统提供两种不同类型的语言： 数据定义语言：定义数据库结构 数据操纵语言：表达数据库的查询和更新 数据库系统与人工管理和文件系统相比的区别： 1、数据结构化。与文件系统的根本区别。 2、数据共享。文件系统基本不能共享。数据库系统可以，且冗余度（没用的东西）
全国污染源监测数据管理系统企业用户使用手册-新
. .. . .. .. 文档编号：JCXXGKPT-YHSC-002 全国重点污染源监测 数据管理与信息公开能力建设项目 软件开发与系统集成 企业用户手册 拟制：夏稳 审核：邓涛 批准：尚健 太极计算机股份有限公司
目录 1系统简介 (4) 2运行环境要求 (4) 3用户登录 (5) 3.1系统登入 (5) 3.2系统登出 (5) 3.3 修改密码 (6) 4数据采集 (7) 4.1企业信息填报 (7) 4.1.1 基础信息录入 (7) 4.1.2 监测信息 (8) 4.1.3 监测方案 (24) 4.1.4 手工监测结果录入 (26) 4.1.5 在线监测结果录入 (30) 4.1.6 监测信息导入 (34) 4.1.7 监测信息导出 (36) 4.1.8 年度报告 (37) 4.1.9 生产情况 (39) 4.2 企业用户信息管理 (40) 4.3 未监测情况查询 (42) 5个人工作台 (44) 5.1信息提醒 (44) 5.1.1站内信息提醒 (44)
5.1.2个人提醒设置 (45) 5.2通知公告管理 (45) 5.2.1通知公告查阅 (45) 5.3数据催报 (46) 5.3.1我的催报 (46) 5.4我的联系人 (47) 5.4.1联系人管理 (47) 5.5我的资料 (49) 5.5.1资料信息管理 (49) 5.6首页 (50) 5.6.1首页 (50) 5.7集合管理 (51) 5.7.1集合类别管理 (51) 5.7.2集合管理 (53) 6排放标准 (55) 6.1标准管理 (55) 6.1.1标准管理........................................................................ 错误!未定义书签。 6.1.2监测点所属标准 (55) 6.2指标查询 (55) 7自行监测知识库 (56) 7.1标准查询 (56) 7.1.1标准查询 (56) 7.1.2自行监测方法库 (57) 8业务管理 ..................................................................................... 错误!未定义书签。 8.1委托机构查询.......................................................................... 错误!未定义书签。
海量数据存储管理技术研究
第32卷第10期2011年10月 微计算机应用 MICROCOMPUTER APPLICATIONS Vol.32No.10 Oct.2011海量数据存储管理技术研究 刘阳成周俭谢玉波 （华北计算技术研究所地理信息与数据库研究室北京100083） 摘要：海量数据存储管理在各行业的信息化过程中越来越重要，受到了广泛的关注。综述了海量存储管理技术的研究及应用现状，介绍了一些关键技术，包括数据存储架构，分级存储，数据自动化归档，业务流程控制，并发设计，数据服务等，最后，结合当前海量数据存储管理技术，指出了海量数据存储管理面临的一些新的发展方向。 关键词：海量数据存储管理分级存储业务自动化并发设计数据服务 Mass Data Storage Management Technology Research LIU Yangcheng，ZHOU Jian，XIE Yubo （Department of GIS＆DB，North China Institude of Computing Technology，Beijing，100083，China） Abstract：Mass data storage management becomes more and more important in process of many areas.Key techniques about this inclu-ding storage structure，hierarchical storage，auto import，process control，concurrent design and data service were https://www.360docs.net/doc/134419987.html,st，combi-ning present development of mass data storage and management，it pointed out some new direction of it. Keywords：mass data，storage management，hierarchical storage，business automation，concurrent design，data service 海量存储管理技术得到了越来越多的关注和应用。随着各行各业信息化程度的提高，企业数据急剧膨胀，尤其是近年来卫星遥感技术的发展，海量数据存储管理在国民经济中应用的越来越广泛。结合近年来从事的海量数据存储管理研究及实际项目研发，谈谈海量存储管理的若干技术。 1存储技术发展 海量信息存储早期采用大型服务器存储，基本都是以服务器为中心的处理模式，使用直连存储（Direct Attached Storage），存储设备（包括磁盘阵列，磁带库，光盘库等）作为服务器的外设使用。随着网络技术的发展，服务器之间交换数据或向磁盘库等存储设备备份数据时，开始通过局域网进行，这主要依赖网络附加存储（Network Attached Storage）技术来实现网络存储。NAS实际上使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，它安装优化的文件系统和瘦操作系统（弱化计算功能，增强数据的安全管理）。NAS将存储设备从服务器的后端移到通信网络上来，具有成本低、易安装、易管理、有效利用原有存储设备等优点，但这将占用大量的网络开销，严重影响网络的整体性能。为了能够共享大容量，高速度存储设备，并且不占用局域网资源的海量信息传输和备份，就需要专用存储区域网络（Storage Area Network）来实现。 目前海量存储系统大多采用SAN存储架构的文件共享系统，所有服务器（客户端）都以光纤通道（Fibre Channel，简称FC）直接访问盘阵上的共享文件系统（如图1所示）。数据在存储上是共享的，数据在任何一台服务器（客户端）上都可以直接通过FC链路进行访问，无需考虑服务器（客户端）的操作系统平台，存储区 本文于2011－07－26收到。
数据质量管理
数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 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。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
数据管理技术样本
信息技术( 选修4) 数据管理技术复习提纲 概要: 信息技术学科模块4——《数据管理技术》, 全书以应用数据管理技术解决问题为主线, 按照”分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习内容。全书分五章, 下面介绍第一章至第五章的主要内容: 第一章认识数据管理技术 一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念 数据: 是人类社会的一种重要信息资源, 是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数据分为数值型数据与非数值型数据。 例题: 如商品价格、销售数量等数据是( ) A、数值数据 B、非数值数据 说明: 数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表示信息( 抽象概念) , 必须使用某种符号, 这些符号就叫数据, 如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都能够称为数据。信息依赖数据来表示, 是数据的内涵, 是对数据语义的解释。 数据管理: 是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术: 指与数据管理活动有关的技术。
数据库( DB) : 是指按照某种模型组织起来的, 能够被用户或应 用程序共享的数据的集合。 数据库系统( DBS) : 是指采用的数据库技术的完整的计算机系 统。 数据库管理系统( DBMS) : 是能够建立数据库、 维护数据库及管 理数据库的一个开发平台。 数据库应用系统 : 说明: 数据库系统的核心为数据库管理系统, 数据库管理系统的核心为数据库( 或数据) 例题: 下列软件中, 不属于数据库应用系统的是( ) A 、 学籍管理系统 B 、 中考成绩查询系统 C 、 Linux 操作系统 D 、 网络售票系统 例题: 数据库管理系统英文简写是( ) A 、 D B B 、 DBS C 、 DBMS D 、 Access 2、 数据管理技术的变迁 系统软件应用软件数据库系统结构示意图
公司数据管理制度
公司数据管理制度 第一节总则 第1条为规范业务数据管理工作，降低数据被非法生成、变更、泄露、丢失及破坏的风险，提高数据流转效率和支持业务需求的力度，特制定本制度。第2条本制度中的数据，包括并不限定于，公司信息系统数据、公司后台数据库数据、员工个人办公电脑中的各种公司业务数据及业务所涉及第三 方的数据、文档、报表。 第3条本制度适用于公司各部门进行数据统计、收集、审查、使用、保管、共享各环节。 第二节业务数据的安全性级别 第4条业务数据按照重要性程度以及隐私性的要求，暂时由低至高划分为四个 级别：公司可对外公开数据 L1 ；公司对内公开数据 L2；公司部门内隐私数据、员工个人隐私数据、业务所涉及第三方对公司公开数据 L3；业务所涉及到的第三方隐私数据 L4 。 第三节业务数据保存和销毁管理 第5条业务数据的保存方式，分为：总部后台底层服务器、部门或区域应用层服务器、个人办公电脑及（移动）硬盘、 U 盘、光盘、书面记录、打印 复印版等。 第 6条对于与财务报告相关的各种业务数据，须保存7 年。 第 7条业务数据的保存时间，在符合各业务需求和相关法律法规的规定下，必
须尽量保证较长期限的留存，原则上不小于三年。 第8条 L3 以及 L4 级别的业务数据，需要保证存放数据的介质必须在安全的地方，非授权人员（公司最高管理层、相关部门负责人（直线业务总监 -- 直线 业务总经理 -- 直线业务经理 -- 直线业务管）、相关工作具体责任人）不得进入相关区域。 L2 及以上级别的数据，不允许通过保存在电子设备上或通过 书面的方式携带出公司，或在公司区域外公开讨论。如有特需，必须 通过部门数据安全负责人或总经理级批准，并上报综合管理部记录在案 第9条数据备份的计划和管理，按各业务需求进行。 第10 条原则上通过电子方式保存的数据不需要进行销毁。书面记录、打印复印 版的数据，在超过数据保存时间的要求后，可以选择性销毁， L2 及以上级 别的业务数据，销毁时必须由责任人、直线管理层或部门数据安全负 责人通过粉碎机粉碎。 第四节数据的导入、录入和修改管理 第11 条数据的录入，指各部门逐一将业务数据备案的过程。数据录入必须由相关部门总经理级提前向综合管理部报备。 第12 条数据修改，指软件部门、数据部门改变备案系统中已有的数据的过程。 数据修改必须通过相关部门总经理级的审批，上报综合管理部记录在案， 由部门指定的专人操作。 第五节数据的查看、提取、报表的制作和发放的管理 第13 条数据查看或提取指数据部或综合管理部应数据拥有部门或公司管理层的要求，对公司业务数据进行查看或导出的过程。 第 14 条数据和报表的需求，需要通过相关业务总经理级汇总书面提出，由数据
数据管理技术发展的三个阶段
数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术的发展可以大归为三个阶段：人工管理、文件系统和数据库管理系统。 一、人工管理 这一阶段（20世纪50年代中期以前），计算机主要用于科学计算。外部存储器只有磁带、卡片和纸带等还没有磁盘等直接存取存储设备。软件只有汇编语言，尚无数据管理方面的软件。数据处理方式基本是批处理。这个阶段有如下几个特点： 计算机系统不提供对用户数据的管理功能。用户编制程序时，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以及存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序就无任何存在的价值，数据无独立性。 数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加人这组数据，谁也不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费了存储空间。 不单独保存数据。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则就毫无用处。所以，所有程序的数据均不单独保存。
二、文件系统 在这一阶段（20世纪50年代后期至60年代中期）计算机不仅用于科学计算，还利用在信息管理方面。随着数据量的增加，数据的存储、检索和维护问题成为紧迫的需要，数据结构和数据管理技术迅速发展起来。此时，外部存储器已有磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。软件领域出现了操作系统和高级软件。操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，文件是操作系统管理的重要资源之一。数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。这个阶段有如下几个特点： 数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插人等操作。 数据的逻辑结构与物理结构有了区别，但比较简单。程序与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读／写）。 文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系要通过程序去构造。 数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍然是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程序与数据结构之间的依赖关系并未根本改
企业大数据管理解决方案
企业大数据管理解决方案 摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理 IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。 可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发
环境监测数据管理制度
环境监测数据管理制度 为进一步贯彻环境监测为环境管理服务的职能，规范环境监测数据的使用和管理。保证环境监测数据的准确性、完整性和合理性。特制定本制度： 一、监测管理 监测过程要严格实施环境监测质量保证体系和质控措施，严格执行环境技术规范，确保监测数据的准确性、完整性和科学性。 二、监测数据的审核 1、监测数据严格执行三级审核制度，即所在科室的室主任、质控负责人和技术负责人逐级审核，发现问题及时解决，不得进入下一环节。 2、监测数据按时上报综合室，由综合室统一出监测报告和有关监测数据统计报表等，并经站技术负责人审定签字后加盖业务公章（监测报告还需加盖资质章、齐缝章等），例行监测统计报表按规定要求份数上报，存档一份。监测报告一式二份，一份外发，一份存档。 3、监测数据和监测报告要定期归档，每季度第一个月15日之前，必须将上月的监测数据和监测报告归档到档案室。 4、归档内容包括原始采样记录、分析过程记录以及质控步骤及内容。 三、监测数据的管理 1、各科室之间的数据交接一定要互相做好登记，交方
提出交接数据明细，收方签字认可。 2、业务章管理人员在执行相关管理制度的同时，一定要做好盖章登记。 3、综合室监测报告管理人员要加强监测报告的管理，不得擅自外发报告和复印。外发监测报告凭我站财务下达的收费通知单外发报告，没有外发的报告要妥善保存，到年底对没有发出的报告按要求整理归档。 4、各科室电脑储存的监测数据不得擅自对外提供。 5、档案管理人员对每季度归档的监测资料和监测报告进行管理，按监测档案管理办法，做好建档工作，对不及时归档或归档材料缺少的现象和存在的问题要及时书面反馈分管领导，协调解决。 6、建立监测数据保密制度，要执行《监测数据资料保密制度》，档案管理人员负责数据存档、借阅等工作，使用数据施行备案和审批制度，经站长审批后方可外借。 四、本制度自印发之日起执行。
海量数据处理
海量数据处理 1 背景 我们生活在一个数据时代： (1) 每天有10 TB的视频数据被上传到世界上最大的视频分享网站Youtube上。 (2) 美国的纽约证劵交易所每天大约产生1 TB的交易数据。 (3) 中国深圳市拥有20万个交通监控摄像头，每天产生的数据大于 1 PB。 (4) 瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机，每年大约产生15 PB的数据。 …… 已经很难衡量现今的社会中存储的电子数据总量，但是 据IDC（Internet Data Center）估计，2006年“数字全球”项目（digital universe）的数据总量为0.18 ZB，并且预测到2011年这个数字将达到1.8 ZB，为2006年的10倍。1 ZB相当于10的21次方字节，或者相当于1 000 EB、1 000 000 PB，或者大家更为熟悉的10亿TB。这相当于世界上每个人一个磁盘驱动器的数量级[1]。 如图1所示[2]，股票交易、商品零售、交通、通信、生产、Web、音像业等多数据源使得数据类型复杂化，包括有结构、无结构（文本、图像、音频、视频等）数据。数据本身也越来越趋于复杂化、高维化。
图 1海量数据及其复杂类型 技术的进步已经使得数据存储变得相对便宜，带宽相对充足，导致了这一系列的海量数据被存储下来，继而在大数据集上的建模和仿真。这样的大数据存储普遍存在于一个多样化的应用领域中，包括科学研究（生物信息，气候变化）。从这样海量数据中提取珍贵知识的挑战，随着多类型数据、多数据源、多种多样的规模，越来越使人变得畏缩，更不要提最终目标是去实时处理。有句话说得好：“算法再好，通常也难敌更多的数据。”意思就是说对于某些问题（譬如基于既往偏好生成的电影和音乐推荐），不论你的算法有多厉害，它们总会在更多的数据面前变得无能为力（更不用说没有优化过的算法）。为了剖析与研究问题，科学与技术目标可归为下面主要的三种：管理数据爆炸性、从海量数据中提取知识、归纳数据使得人类易于理解和反应。如图2所示①。 图 2海量数据的处理过程
2017年质量管理体系数据分析报告
2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效
控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势： （1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。 （2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。 （3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，