现代数据管理技术综述
大数据时代下财务管理转型与创新的文献综述
在大数据时代，财务管理领域的转型和创新变得尤为重要。
随着大数据技术的不断发展和应用，财务管理领域也面临着前所未有的挑战和机遇。
本文将从深度和广度两方面对大数据时代下的财务管理转型与创新进行全面评估，以期帮助读者更全面、深刻地理解这一重要主题。
一、大数据时代下的财务管理转型与创新在大数据时代，财务管理领域正经历着前所未有的变革。
传统的财务管理模式已经无法满足企业在信息化、数字化、智能化发展的需求，财务管理必须进行转型与创新。
大数据技术的广泛应用，为财务管理提供了丰富的数据资源和分析工具，同时也带来了挑战和机遇。
1. 大数据时代下的财务管理转型在大数据时代，财务管理不再局限于传统的数据处理和报表编制，而应该更加注重数据分析和决策支持。
大数据技术使得财务管理可以更加全面、高效地进行数据收集、整合和分析，从而为企业决策提供更加可靠的数据支持。
大数据还促使财务管理从被动的报表编制转变为主动的风险预警和智能决策，这对财务管理人员提出了更高的要求。
2. 大数据时代下的财务管理创新大数据时代为财务管理带来了更多的创新机遇。
通过大数据分析，财务管理可以更好地发现业务的价值点和提升空间，进一步推动财务管理模式的创新。
财务预测和规划可以借助大数据技术更加精细和准确；财务风险管理可以利用大数据技术更好地识别和应对风险；财务审计和监管也可以通过大数据技术实现智能化和自动化。
而这些创新将为企业带来更灵活、高效的财务管理模式，从而推动企业整体的发展。
二、深度和广度的文献综述为了更深入地了解大数据时代下的财务管理转型与创新，我们进行了一系列文献综述。
从国内外学术期刊、研究报告以及企业案例中，我们收集了大量关于该主题的文章和资料，并进行了深度和广度的评估。
下面，我们将根据不同的研究视角来进行综述，以期帮助读者全面理解这一重要主题。
1. 学术期刊中的研究在国际著名的财务管理学术期刊中，关于大数据时代下的财务管理转型与创新的研究日益增多。
数据治理技术综述
数据治理技术综述数据在当今社会中扮演着至关重要的角色。
无论是在企业管理、科学研究，还是在政府决策等领域，数据都扮演着不可替代的角色。
然而，数据的使用也伴随着一系列的挑战和风险，因此数据治理技术的重要性愈发凸显。
本文将对数据治理技术进行综述，探讨其在数据安全、隐私保护、合规性等方面的应用和发展趋势。
数据治理技术包括数据采集、存储、处理、分析等全过程的管理和控制。
在数据安全方面，数据治理技术主要关注数据的完整性、保密性和可用性。
数据的完整性意味着数据在存储和传输过程中不受损坏或篡改，保密性则要求数据只能被授权用户访问和使用，而可用性则要求数据在需要时能够及时被访问和使用。
为了确保数据安全，数据治理技术采用了一系列措施。
首先，数据加密技术是数据安全的基石之一。
通过对数据进行加密，可以有效保护数据的保密性，防止数据在传输或存储过程中被窃取或篡改。
其次，数据访问控制技术也是数据安全的重要组成部分。
通过对用户的身份验证和授权控制，可以有效限制用户对数据的访问权限，避免未经授权的用户获取敏感数据。
在隐私保护方面，数据治理技术也发挥着重要作用。
随着数据采集和分析技术的发展，个人隐私数据的泄露和滥用现象日益严重。
为了保护个人隐私，数据治理技术提出了一系列解决方案。
比如，数据匿名化技术通过对敏感数据进行处理，去除个人身份信息，从而保护个人隐私。
另外，数据脱敏技术也可以有效降低敏感信息的泄露风险，保护个人隐私。
除了数据安全和隐私保护，数据治理技术还涉及到数据的合规性管理。
在不同的领域和行业中，数据使用需要遵守一系列的法律法规和行业标准，以确保数据的合法、合规使用。
数据治理技术通过制定数据治理政策、建立数据管理流程，来保证数据的合规性。
此外，数据治理技术还可以通过数据质量管理、数据审计和监控等手段，确保数据的准确性和可靠性，保证数据的有效使用。
总的来说，数据治理技术在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
数据治理技术不仅可以确保数据的安全和隐私，还可以提高数据的价值和效用。
管理信息系统发展文献综述
管理信息系统发展文献综述一、引言随着科技的飞速发展，管理信息系统（MIS）已经成为了企业、组织在现代化发展中的重要支柱。
MIS旨在通过技术手段，收集、处理、存储和传递信息，以支持组织的管理决策和运营。
本文将对管理信息系统的发展历程进行深入探讨，并从文献的角度对管理信息系统的研究进行综述。
二、管理信息系统的发展历程管理信息系统的发展大致经历了以下几个阶段：1、起步阶段：20世纪70年代以前，企业的信息管理主要依赖于手工操作，数据的处理速度慢，精度低。
2、计算机辅助阶段：20世纪70年代至80年代，计算机开始广泛应用于企业信息管理，数据的手工处理逐渐被计算机辅助的系统所取代。
3、信息系统阶段：20世纪80年代至90年代，企业的信息系统开始集成化，各部门之间的信息共享成为可能。
4、知识管理阶段：20世纪90年代至今，知识管理成为MIS的重要发展方向，强调知识的创新、共享和应用。
三、管理信息系统的研究综述近年的研究主要集中在以下几个方面：1、云计算在MIS中的应用：云计算技术为MIS提供了更高的灵活性和可扩展性，使得企业可以随时随地获取所需的数据和信息。
2、大数据与MIS：大数据技术的运用使得MIS能够处理海量的数据，从中提取有价值的信息，为企业的决策提供支持。
3、人工智能在MIS中的应用：人工智能技术可以帮助企业自动化决策过程，提高决策的效率和准确性。
4、物联网与MIS：物联网技术将物理世界与数字世界相连接，使MIS 能够实时收集和分析数据，提高企业的运营效率。
四、结论随着科技的发展，MIS正在不断演变和升级。
未来的MIS将更加注重数据的处理效率、安全性、可靠性和智能化。
在云计算、大数据、人工智能和物联网等技术的推动下，MIS将会更好地服务于企业和组织，帮助它们在日益激烈的市场竞争中取得优势。
五、展望未来，管理信息系统的发展将更加注重以下几个方面：1、数据挖掘和机器学习：通过这些技术，MIS将能够更深入地挖掘数据中的价值，为企业的决策提供更精确的支持。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据时代给我们带来了许多机遇和挑战，对于如何更好地利用大数据进行决策和创新，吸引了众多学者和研究者的关注。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据时代的发展趋势和应用前景。
一、大数据时代的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要借助先进的技术和工具来进行存储、管理和分析。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点，即“四V”：Volume（规模）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
1.3 大数据的来源大数据来自各种渠道，包括社交媒体、传感器、互联网搜索、挪移设备等，呈现出多样性和复杂性。
二、大数据时代的发展趋势2.1 数据驱动决策大数据时代强调数据驱动的决策，通过分析大数据来获取洞察和预测，匡助企业和组织做出更明智的决策。
2.2 人工智能与大数据融合人工智能技术的发展与大数据的应用相互促进，通过人工智能技术来挖掘和分析大数据，实现更高效的数据处理和应用。
2.3 数据安全和隐私保护随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益凸显，如何确保数据的安全性和隐私性成为大数据时代的重要课题。
三、大数据时代的应用领域3.1 金融行业金融机构利用大数据技术进行风险管理、市场分析和客户画像等，提高业务效率和风险控制能力。
3.2 医疗健康医疗健康领域通过大数据分析来实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发，提升医疗服务水平和效率。
3.3 零售行业零售企业通过大数据分析来了解消费者需求、优化供应链、提升销售效率，实现精准营销和客户关系管理。
四、大数据时代的挑战与解决方案4.1 数据质量与一致性大数据时代面临着数据质量和一致性的挑战，需要建立数据管理和质量控制机制来确保数据的准确性和可靠性。
4.2 技术人材短缺大数据技术的快速发展导致技术人材短缺，需要加强教育培训和技术创新，培养更多的大数据专业人材。
管理系统文献综述万能模板
管理系统文献综述万能模板全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Management systems are essential in today's fast-paced and complex business environment. They help organizations streamline their operations, improve efficiency, and make better decisions. A literature review on management systems is crucial for understanding the latest trends and best practices in this field.第二篇示例：管理系统是现代企业经营管理中不可或缺的工具，它能够帮助企业高效地组织资源、协调各项工作，并实现目标的规划和控制。
随着信息技术的快速发展，管理系统也逐渐向数字化、智能化发展，为企业管理带来了更多便利和效益。
本文将综述管理系统的研究现状，探讨其发展趋势，并分析其在不同领域的应用。
一、管理系统的定义与分类管理系统是指为实现企业目标而设计的一套逻辑和计划。
根据其功能和应用范围的不同，管理系统可以分为企业管理系统、生产管理系统、财务管理系统、人力资源管理系统等多种类型。
企业管理系统是最为综合和普遍的一种管理系统，它包括企业的整体规划、组织、领导、控制等方面。
二、管理系统的研究现状随着信息技术的快速发展，管理系统的研究也日益深入。
由于管理系统是一个涉及多个学科领域的综合性课题，因此研究方法和技术也日趋多样化和综合化。
目前，管理系统的研究主要包括以下几个方面：1. 数据管理与分析：数据管理是管理系统的核心功能之一，它包括数据的采集、存储、分析和应用。
数据分析技术的发展，为管理决策提供了更多的依据和参考，提高了管理效率和决策质量。
大数据文献综述
大数据文献综述随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累速度呈指数级增长，大数据已经成为当今社会各个领域关注的焦点。
大数据不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也为科学研究、商业决策、社会治理等带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将对大数据相关的文献进行综合梳理和分析，旨在全面了解大数据的概念、特点、技术架构以及其在不同领域的应用和影响。
一、大数据的概念与特点大数据的概念最早由知名咨询公司麦肯锡提出，其定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
海量的数据规模是大数据最显著的特点之一。
在当今数字化时代，数据的生成来源极为广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等。
这些数据的总量已经达到了 PB 级甚至 EB 级，远远超出了传统数据处理技术的处理能力。
快速的数据流转意味着数据的产生和更新速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流监控等，数据需要在极短的时间内被处理和分析，以做出及时的决策。
多样的数据类型也是大数据的重要特点。
除了传统的结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），大数据还包含大量的半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
价值密度低则是指在海量的数据中，真正有价值的信息往往只占很小的比例。
因此，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了大数据处理的关键挑战之一。
二、大数据的技术架构大数据的处理需要一套完整的技术架构来支持，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
数据采集是大数据处理的第一步，其目的是从各种数据源中获取数据。
常见的数据采集技术包括网络爬虫、传感器数据采集、系统日志采集等。
数据存储是大数据处理的重要环节，由于大数据的规模巨大，传统的关系型数据库已经无法满足需求。
因此，分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）成为了大数据存储的主流选择。
数据治理文献综述
数据治理文献综述《数据治理文献综述》引言：数据在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着数据规模和复杂性的增长，数据治理变得越来越重要。
数据治理是关于规划、监管和管理组织数据资源的过程，旨在实现数据质量、数据安全和数据价值的最大化。
本文对数据治理的相关文献进行综述，旨在提供一个全面的概述，介绍数据治理的定义、目标、实施方法和挑战。
一、数据治理的定义：数据治理是一个广泛的概念，其定义因作者和研究领域而异。
一些学者将数据治理定义为一系列组织策略、政策和实践，用于保证数据的完整性、准确性和可信度。
另外一些学者将数据治理视为一种组织文化，旨在提高数据使用和共享的能力。
总体而言，数据治理旨在确保数据质量和数据价值的最大化。
二、数据治理的目标：数据治理的目标主要包括以下几点：首先，确保数据的一致性和准确性，以便为组织决策提供可靠的数据基础。
其次，保证数据的安全性，防止数据泄露和未经授权的访问。
第三，促进数据共享和协作，以提高组织内部的效率和创新能力。
最后，实现数据价值的最大化，帮助组织发现新的商业机会和提供优化的客户体验。
三、数据治理的实施方法：数据治理的实施方法可以根据组织的需求和现状来定制。
一种常见的实施方法是建立数据治理框架，包括策略、流程和技术工具。
这种方法将数据治理与组织的战略目标相结合，确保数据管理和数据使用的一致性。
另外一种实施方法是采用数据治理工具和技术，例如数据质量管理、数据安全和数据分析工具，以提高数据管理的效率和效果。
四、数据治理的挑战：数据治理面临着许多挑战。
首先，数据治理需要组织的高层支持和参与，但往往在实际中缺乏足够的资源和关注。
其次，数据治理需要跨部门和跨组织的合作，但很难在现实中实现各方的共识和合作。
第三，数据治理需要应对快速变化的技术环境和法规要求，但对相关技术和法规的理解和应用能力有限。
最后，数据治理需要在保证数据质量和数据安全的前提下，实现数据的分享和开放，这是一个相当复杂的平衡问题。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
大数据的兴起为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特点、应用领域以及其对社会经济发展的影响等方面的研究成果。
二、大数据的定义和特点大数据是指由于数据规模巨大、类型多样、处理速度快等特点而对数据管理、处理和分析提出了全新的挑战的数据集合。
大数据的定义有很多种，但普遍认可的特点包括以下几个方面：1.数据规模巨大：大数据的特点之一是数据的规模非常庞大，远远超过传统的数据处理能力。
这些数据可以来自各种来源，如社交媒体、传感器、互联网交易等。
2.数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、图像、视频等。
这些不同类型的数据需要采用不同的处理和分析方法。
3.处理速度快：大数据的处理需要在很短的时间内完成，以便及时提供决策支持。
因此，大数据处理系统需要具备高效的计算和存储能力。
4.价值潜力巨大：大数据中蕴含着丰富的信息和知识，通过对大数据的挖掘和分析，可以发现隐藏的模式和规律，为决策提供更准确的依据。
三、大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有行业和领域。
以下是一些典型的大数据应用领域的介绍：1.金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛，可以用于风险管理、投资决策、市场预测等方面。
通过对大量的金融数据进行分析，可以发现市场趋势和投资机会。
2.医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以提高医疗服务的效率和质量。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以实现个性化诊疗和精准医学。
3.零售业：大数据在零售业的应用可以提供更好的消费者体验和营销策略。
通过对消费者行为和偏好的分析，可以实现个性化推荐和定价策略。
4.交通运输：大数据在交通运输领域的应用可以提高交通管理的效率和安全性。
通过对交通数据的分析，可以实现交通拥堵预测和路线优化。
5.能源环保：大数据在能源环保领域的应用可以实现能源的高效利用和环境的保护。
现代数据中心网络资源管理技术分析与综述
Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｏ ｆ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｍａ ｎａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ
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第 ３ ５ 卷 第 ２期
２ ０ １ ４年 ２月
通
信
学
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数据库技术发展综述
数据库技术发展综述数据库技术主要研究如何存储、使用和管理数据, 是计算机技术中发展最快、应用最广的技术之一。
作为计算机软件的一个重要分支, 数据库技术一直是倍受信息技术界关注的一个重点。
尤其是在信息技术高速发展的今天,数据库技术的应用可以说是深入到了各个领域。
当前, 数据库技术已成为现代计算机信息系统和应用系统开发的核心技术, 数据库已成为计算机信息系统和应用系统的组成核心, 更是未来/ 信息高速公路0 的支撑技术之一。
因此,为了更好的认识和掌握数据库技术的发展方向, 本文对有关数据库发展的文献进行了收集整理, 以求在对现有相关理论了解、分析的基础上, 对数据库发展进行综合论述,对数据库技术发展的总体态势有比较全面的认识, 从而推动数据库技术研究理论的进一步发展。
1 文献的收集与整理对数据库发展文献的收集主要利用以下检索工具: 中国学术期刊网全文期刊库、维普中文数据库, SC I数据库以及网络搜索引擎Google。
文献收集的范围: 1993 ~ 2003年国内外相关文献。
检索策略及结果如表1所示。
其中,学术期刊网和维普中刊数据库有两条相同记录, 搜索引擎Google两次搜索与高级搜索的最终结果有部分重复记录。
整理最终结果: 收集到相关文献23条,全部可以下载全文。
从SCI数据库中检索到505条相关记录,但其中最相关的题录信息仅24条。
2数据库技术发展的现状关系数据库技术仍然是主流关系数据库技术出现在20世纪70年代, 经过80年代的发展到90年代已经比较成熟,在90 年代初期曾一度受到面向对象数据库的巨大挑战, 但是市场最后还是选择了关系数据库。
无论是Oracle公司的Oracle9i、IBM公司的DB2、还是微软的SQL Serv er 等都是关系型数据库。
Gar tnerDataquest 的报告显示关系数据库管理系统(RDBMS) 的市场份额最大, 2000 年RDBMS的市场份额占整个数据库市场的80 % , 这个比例比1999年增长了15 % 。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的迅速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据时代的概念、特点、应用领域以及对社会经济发展的影响。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高度发达的背景下，海量、高速、多样化的数据被广泛应用于各个领域的时代。
大数据的特点主要体现在四个方面：数据量大、速度快、种类多、价值密度低。
二、大数据时代的特点1. 数据量大：大数据时代的最显著特点是数据量巨大。
传统的数据处理方法已经无法胜任大规模数据的处理和分析。
2. 速度快：大数据时代数据的产生速度非常快，实时数据分析能力成为了大数据时代的重要需求。
3. 种类多：大数据时代的数据种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4. 价值密度低：大数据时代的数据中，有相当一部分数据是无效的，需要通过数据挖掘和分析来发现其中的价值。
三、大数据时代的应用领域1. 商业和市场营销：大数据分析可以帮助企业了解消费者需求、市场趋势，优化产品设计和营销策略，提高市场竞争力。
2. 金融服务：大数据分析可以帮助金融机构进行风险评估、欺诈检测和客户关系管理，提高金融服务的效率和安全性。
3. 医疗健康：大数据分析可以帮助医疗机构进行疾病预测、诊断和治疗方案选择，提高医疗服务的质量和效率。
4. 城市管理：大数据分析可以帮助城市管理者进行交通流量控制、环境监测和公共安全预警，提升城市管理水平。
5. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构进行学生学习行为分析、个性化教育和教学评估，提高教育质量。
四、大数据时代对社会经济发展的影响1. 创新驱动：大数据时代为创新提供了更多的机会和可能性，促进了科技创新和产业升级。
2. 资源优化：大数据分析可以帮助企业和政府优化资源配置，提高资源利用效率，降低成本。
3. 个性化服务：大数据分析可以根据用户的需求和行为提供个性化的服务，提升用户体验和满意度。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来为我们提供了许多新的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的概念、应用领域、技术挑战以及对社会的影响。
一、大数据的概念大数据是指规模庞大、类型繁多的数据集合。
它通常具有三个特点：数据量大、数据速度快和数据种类多。
大数据的浮现主要是由于互联网的普及和信息技术的进步，使得数据的产生和存储变得更加容易和便宜。
二、大数据的应用领域大数据在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，大数据可以匡助企业进行市场分析、客户关系管理和业务决策等。
在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发和个性化医疗等。
在交通领域，大数据可以用于交通流量管理、智能交通系统和车辆自动驾驶等。
在政府领域，大数据可以用于公共安全监控、城市规划和政策制定等。
三、大数据的技术挑战大数据的处理和分析面临着许多技术挑战。
首先是数据存储和管理的问题，如何高效地存储和管理大量的数据是一个难题。
其次是数据的清洗和预处理，大数据中往往存在着噪声和缺失值，需要进行清洗和预处理才干得到准确的结果。
此外，大数据的分析和挖掘也需要强大的计算能力和算法支持。
四、大数据对社会的影响大数据的浮现对社会产生了深远的影响。
首先，大数据的应用可以提高生产效率和经济增长。
其次，大数据可以改善人们的生活质量，如智能家居、智能健康监测等。
此外，大数据还带来了一些社会问题，如隐私保护、数据安全和数据滥用等。
结论：大数据时代的到来给我们带来了许多新的机遇和挑战。
在应对大数据时代的挑战时，我们需要加强数据存储和管理的能力，提高数据分析和挖掘的技术水平，同时也需要关注数据的使用和保护，确保大数据的应用能够为社会带来更多的福祉。
利用数智化手段提升生产计划管理水平的文献综述
利用数智化手段提升生产计划管理水平的文献综述随着技术的发展和数智化手段的引入，生产计划管理也逐渐得到了提升。
本文将综述利用数智化手段提升生产计划管理水平的相关研究文献，并总结出一些参考内容。
一、利用人工智能（AI）技术优化生产计划管理1. 《基于AI技术的生产计划管理优化研究》该文献介绍了如何利用AI技术对生产计划管理进行优化。
通过构建生产计划管理的AI模型，可以实现对生产计划的智能调度、优化和预测，以提高生产效率和降低成本。
2. 《基于深度学习的生产计划管理优化方法研究》该研究提出了一种基于深度学习的方法来优化生产计划管理。
通过对历史数据的学习和分析，深度学习模型可以预测和优化生产计划，从而提高生产效率和减少资源浪费。
二、利用物联网技术改进生产计划管理1. 《基于物联网的智能生产计划管理系统研究》该研究介绍了如何利用物联网技术构建智能生产计划管理系统。
通过物联网设备和传感器的连接和数据采集，可以实时监控生产环境和设备状态，提供精准的生产计划管理和调度，从而提高生产效率和质量。
2. 《基于物联网的生产计划优化方法研究》该文献提出了一种基于物联网的生产计划优化方法。
通过获取生产设备和原材料的实时数据，并结合优化算法，可以实现生产计划的实时优化和调整，提高生产效率和资源利用率。
三、利用大数据分析改善生产计划管理1. 《基于大数据分析的生产计划优化研究》该文献介绍了如何利用大数据分析来优化生产计划管理。
通过对大量生产数据的收集和分析，可以发现潜在的生产瓶颈、优化生产流程和调整生产计划，从而提高生产效率和减少生产成本。
2. 《基于大数据挖掘的生产计划智能化方法研究》该研究提出了一种基于大数据挖掘的智能化生产计划方法。
通过对生产数据的挖掘和分析，可以发现生产计划中存在的问题和优化空间，并提供相应的调整建议，从而改善生产计划管理的水平。
综上所述，利用数智化手段提升生产计划管理水平的研究已经取得了一些成果。
通过应用人工智能、物联网和大数据分析等技术，可以实现生产计划的智能化、优化和预测，从而提高生产效率、降低成本和优化资源利用。
数据世系管理技术研究综述
关键词
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关于大数据背景下公共管理的文献综述
一、概述随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据概念已经成为当今社会经济发展的重要驱动力之一。
在这个背景下，公共管理也面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据技术为公共管理提供了新的思路和工具，成为了实现政府治理现代化和提升政府效能的重要手段。
针对大数据背景下公共管理的相关研究，本文将从理论探讨、国内外实践经验和发展趋势等方面进行综述，为进一步深入研究和实践提供参考。
二、大数据背景下公共管理的理论探讨1. 大数据概念的理论解析大数据是指由传统的数据管理软件和处理技术难以捕捉、管理和处理的海量数据。
它不仅仅是数据的规模大，更重要的是数据的种类多、速度快、价值密度低。
大数据技术的出现改变了人们对数据的认识和利用方式，也为公共管理带来了全新的思考。
2. 大数据与公共管理的关系大数据技术不仅可以帮助政府更好地了解社会民生状况、把握经济发展态势，还可以提高政府决策的科学性和精准性。
通过大数据分析，政府可以更好地了解民众需求，优化政策制定，提升政府服务水平和效能。
大数据与公共管理之间存在着密切的通联，可以相互促进和支持。
三、国内外大数据背景下公共管理的实践经验1. 国外公共管理的大数据应用在美国、英国、新加坡等国家，政府部门和公共机构早已将大数据技术应用于公共管理中。
美国政府通过分析大数据改善了医疗卫生、教育、社会保障等领域的服务质量，提高了政府治理水平。
2. 国内公共管理的大数据应用我国也在大力推进大数据技术在公共管理中的应用。
北京市政府通过大数据分析，提升了城市交通管理的智能化水平，加强了城市管理和规划。
在教育、环保、公共安全等领域，也都有一系列成功的大数据应用案例。
四、大数据背景下公共管理的发展趋势1. 大数据与人工智能的融合随着人工智能技术的发展，大数据与人工智能的融合将成为未来的趋势。
政府可以通过大数据技术分析出更多有价值的信息，再由人工智能技术进行智能化处理和应用。
2. 隐私保护和数据安全在大数据背景下，隐私保护和数据安全问题备受关注。
大数据时代文献综述
大数据时代文献综述随着科技的不断发展，大数据已经成为信息时代的关键词之一。
大数据的出现给我们的生活、社会、经济等诸多领域带来了巨大的影响和机遇。
本文将通过对现有文献的综述，探讨大数据时代的相关研究，了解其在不同领域的应用和挑战。
一、大数据的定义和特点大数据是指数据量巨大、种类多样且时效性强的数据集合。
与传统数据分析不同，大数据的分析需要借助先进的计算、存储和分析技术。
大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、数据类型多样、数据时效性高和价值潜力巨大。
这些特点使得大数据具备了从传统数据中无法获得的新的洞察力和价值。
二、大数据时代的应用领域2.1 医疗健康领域在医疗健康领域，大数据分析为医疗决策提供了有力支持。
通过对海量的病例数据分析，可以实现疾病的早期预测和诊断，提高医疗水平。
同时，大数据还可以加速药物研发和临床试验，推动个性化医疗的发展。
2.2 金融领域在金融领域，大数据的应用已经成为各大金融机构的重要战略。
通过对用户的消费行为、信用记录等数据的分析，金融机构可以更好地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。
同时，大数据还可以用于风险控制和欺诈检测，提高金融运营效率。
2.3 城市管理领域在城市管理领域，大数据的应用可以实现城市的智能化和精细化管理。
通过对城市交通、能源消耗、环境污染等数据的分析，可以实现交通拥堵预测、能源消耗优化和环境保护等目标。
大数据还可以为城市规划和决策提供科学依据。
2.4 教育领域在教育领域，大数据分析可以帮助教育机构更好地了解学生的学习情况和需求。
通过对学生的学习行为和学术表现的数据分析，可以实现个性化教育和精细化辅导。
同时，大数据还可以用于学校管理和教学质量评估。
三、大数据时代的挑战和问题除了广泛应用的机遇，大数据时代也面临着一些挑战和问题。
其中主要包括数据隐私与安全、数据质量和数据管理等方面的挑战。
大数据的收集和分析涉及到大量的个人隐私和敏感信息，如何保护数据的安全和隐私成为了一个重要的问题。
大数据技术综述
大数据技术综述本文档主要介绍大数据技术的综述，包括定义、发展历程、相关技术、应用领域和挑战等内容。
一、定义大数据是指规模庞大、复杂度高且难以使用传统数据处理工具进行处理的数据集合。
这些数据集合通常具有结构化和非结构化的特点，包括文本、音频、视频等多种数据类型。
大数据的处理需要借助于高速运算和存储技术，以从中提取有价值的信息。
二、发展历程1.大数据的起源：大数据的概念最早出现于2005年，当时Yahoo的首席研究员Doug Cutting将其定义为“能够用传统数据库工具无法处理的规模和复杂度的数据集合”。
2.技术基础的发展：随着计算能力和存储技术的进步，大数据技术得以快速发展。
Hadoop和Spark等大数据处理框架的出现，为大数据的存储和处理提供了便利。
3.应用场景的拓展：大数据技术逐渐被广泛应用于各个行业，如金融、医疗、交通、电商等领域。
大数据分析已成为企业决策和市场预测的重要工具。
三、相关技术1.数据采集和存储技术：包括分布式文件系统、NoSQL数据库等。
Hadoop是目前最流行的大数据存储和处理框架，它基于分布式文件系统和MapReduce算法，能够高效地处理大规模数据。
2.数据处理和分析技术：包括数据清洗、数据挖掘、机器学习、深度学习等。
Spark是一个快速的通用大数据处理引擎，它支持在内存中进行数据计算，速度比Hadoop更快。
3.可视化和呈现技术：通过图表、报表等形式将数据可视化，帮助用户更好地理解和分析数据。
Tableau、Power BI等是常用的大数据可视化工具。
四、应用领域1.金融行业：利用大数据技术进行风险评估、交易分析、反欺诈等。
大数据分析可以帮助金融机构提高业务效率和风险控制能力。
2.医疗行业：通过分析患者病历、基因数据等大数据，辅助医生进行疾病预测和诊断。
大数据技术在医疗领域有助于提高临床决策的准确性和效率。
3.交通运输：利用大数据分析交通流量、路况等信息，优化交通管理和规划。
数据库中的多模型数据管理技术综述
数据库中的多模型数据管理技术综述概述：多模型数据管理技术是指在数据库中使用多种数据模型来表示和存储数据的能力。
传统的数据库系统主要采用关系模型进行数据管理，但在某些应用场景下，关系数据模型无法很好地满足需求。
这就导致了对多模型数据管理技术的需求，以提供更灵活、高效和全面的数据管理能力。
本文将对多模型数据管理技术进行综述，重点介绍了几种常见的多模型数据管理技术。
1. 文档数据库模型(Document Database Model)：文档数据库模型是一种面向文档的数据模型，它以类似于JSON或XML的结构存储数据，并支持复杂的嵌套和层次化数据。
这种模型适用于大部分非结构化数据的存储和管理。
文档数据库模型能够提供灵活的数据结构和查询能力，同时具备良好的可伸缩性。
2. 图数据库模型(Graph Database Model)：图数据库模型是一种使用图来表示数据的模型，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系。
图数据库适用于表示和存储各种网络关系和复杂结构的数据，如社交网络、知识图谱等。
通过图数据库模型，可以实现高效的图遍历和图分析，对于复杂查询和关系模型非常有效。
3. 列族数据库模型(Column Family Database Model)：列族数据库模型是一种以列族为基本单位进行数据管理的模型。
它适用于大规模的分布式数据存储和处理，具备高度的可伸缩性和高性能。
列族数据库模型适用于对大规模结构化和半结构化数据进行快速存储和检索。
4. 对象数据库模型(Object Database Model)：对象数据库模型是一种面向对象的数据模型，将对象作为基本单位进行数据管理。
与传统的关系数据库相比，对象数据库模型更加贴近面向对象的编程模型，能够提供更高效的对象持久化、继承关系和复杂查询等功能。
对象数据库模型适用于面向对象的应用程序和复杂关系模型。
5. 关系数据库模型(Relational Database Model)：关系数据库模型是最经典和广泛使用的数据模型，使用表和行的结构存储和管理数据。
现代数据管理技术综述——XML数据管理及XML在VC++、Web中的应用
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2009年第12期福建电脑现代数据管理技术综述李强,郁芸,华东,张炯(南京医科大学数学与计算机教研室江苏南京210029)【摘要】:随着计算机软硬件技术、通讯技术以及信息处理技术的飞速发展与广泛应用,现代数据管理技术也在加速发展。
本文由当前数据库技术所面临新的问题和主要挑战谈起,从XML数据管理、数据仓库与联机分析处理等几个方面,对现代数据管理技术的研究现状和发展趋势进行评述。
【关键词】:Web;XML;数据管理;数据仓库;OLAP1、引言数据库技术的发展以采用的数据模型(Data Model)可划分为:第一代,层次(hierarchica1)数据库&网状(network)数据库--6O年代;第二代,关系(Relational)数据库--流行的RDBMS有: Oracle,Sybase,Informix,SQL Server,FoxPro等。
这些数据库系统有着技术成熟、应用广泛、数据管理能力强(包括存储、检索、修改等)、数据安全程度高、稳定可靠的并发访问机制等特点;第三代,后关系(Post-relational)数据库,改造并扩充了关系数据库,以适应新的应用领域及其应用需求。
随着Web的流行,越来越复杂的应用环境以及硬件的飞速发展,动摇了传统数据库的基本前提假设,新一代数据库系统必将应运而生。
何谓数据库系统?归结起来,数据库在数据管理方面具有管理方便、存贮占用空间小、检索速度快、修改效率高、安全性好等优点,但客观上需要用一种应用方式将其丰富的数据有效地发布出来,以消除平台差异、增强语义描述功能、降低环境要求。
当前主流的数据库产品都宣布了对XML的支持。
XML的最突出的特点就是功能强大又易于使用,它使网页能够容纳更丰富的信息资源。
其中元数据管理、语义透明性和自主主体都是XML所独有的概念。
而XML对统一结构化语法和半结构化语法的承诺,将有助于把几乎不可能完成的事变成切实可行的。
无论如何,XML正在迅速地发展和不断地完善中,前景非常光明。
2、XML数据管理2.1XML与半结构化数据2.1.1XML的特点及应用现在看到的丰富的Web页面很多都是使用HTML制作的,或者通过其他编程语言在运行过程中动态生成的HTML页面。
虽然HTML也提供了简单的结构概念,如标题、段落或列表等,但只包含有限的标志集合,不包含元素,也不能为元素指定特殊的属性,HTML不能提供一致的数据结构,这样的一个结果就是HTML提供的各种信息虽然是人可阅读的,但不是机器可阅读的,例如搜索引擎的查询结果经常不能令人满意。
XML是指可扩展标记语言,是一种可以用来定制其他语言的语言,web设计者可以根据自己的需要来构造自己需要的数据结构。
XML具有跨平台,与语言和应用程序无关、自描述等特点,任何一种可以识别文本语言和XML意义的应用程序都可以用它来传递和接收数据。
XML的应用是非常广泛的。
在以数据为中心的应用中, XML能够为各种应用程序之间的数据交换提供一种通用的数据结构。
在以文档为中心的应用中,XML为各种应用程序操作同一文档提供了可能。
VRML已经被修改为基于XML的一种语言,这意味着理解XML的浏览器可以显示VRML。
VRML也使用XML来描述图像,而不是以向量或数学的格式来描述,从而可以用许多不同的方式对图像进行动态的分类和处理。
可以看出,XML是未来所有分布式解决方案中的重要部分,它在未来的数据和信息管理、电子商务以及网络数据交换等方面具有不可替代的作用。
2.1.2半结构化数据Web可以看成是一个巨大的、异构的、分布的、由超文本链接所构成的文档集合,对这样的数据进行查询与传统的数据库查询有着明显的不同。
首先,已有的数据模型不能很好地适应网上数据的特点,需要引入新的数据模型;其次,由于Internet上的许多数据经常缺乏明确的模式,存在不规则的数据形式,这就给查询和处理提出了新的挑战,由此人们提出了半结构化数据的概念。
半结构化数据是介于严格结构化的数据(如关系数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件)之间的数据形式。
半结构化数据存在一定的结构,但这些结构或者没有被清晰地描述,或者是经常动态变化的,或者过于复杂而不能被传统的模式定义来表现。
半结构化数据的模式与传统的关系和面向对象数据的模式不同,主要有如下一些特点:①对半结构化数据来说,是先有数据,后有模式;②半结构化数据的模式是用于描述数据的结构信息,而不是对数据结构进行强制性的约束;③半结构化数据的模式是非精确的,它可能只描述数据的一部分结构,也可能根据数据处理的不同阶段的视角而不同;④半结构化数据的模式可能规模很大,甚至超过源数据的规模,而且会由于数据的不断更新而处于动态的变化过程中,没有强制性的模式限制,使得半结构化数据具有很大的灵活性,能够满足网络这种复杂分布环境的需要,但是也给数据的处理带来了很大的困难。
2.2XML模式研究XML图是一种非常灵活的数据模型,它能很容易地构造关系数据和面向对象数据。
从另一方面看,数据(包括不规则数据)与XML图能很方便地直接映射。
XML图非常适合描述分布式的、多态的、动态改变的Web数据。
在OEM模型与XML图之间的对应非常简单:OEM对象对应于XML中的元素(element), OEM中的子对象关系反映了XML中的元素嵌套。
它们之间的不同之处在于XML的子元素可能是有序的,以及XML元素可能包含(属性,值)列表。
为了支持XML的这两个特点,在OEM模型中引入如下三个新特性:有序的子对象、(属性、值)列表以及参照边(reference edge),就可以成为支持XML的数据模型了。
为了更有效地进行XML数据的处理,学者们提出了许多关于XML模式描述的方案,如文档类型定义DTD等。
在XML模式的研究领域,还有待于进一步的研究与交流,以形成功能完备、形式简洁并被一致认同的规范。
2.3XML查询和XML数据索引XML数据与关系数据和面向对象数据不同,因此传统的查询语言不能直接用于XML。
然而XML数据模型与近年来数据库界研究的半结构化数据模型很相似,一些处于研究阶段的查询语言已被设计并运用于半结构化数据,在此基础上提出了一种基于XML的查询语言,称为XML-QL,它用查询的方式可实现XML数据的检索、转换和集成。
XML-QL是在查询语言(UnQL和StruQL)基础上设计的,它能对XML文档进行查询、构造、转换和集成。
XML-QL集中了查询语言技术和XML语法格式,它通过说明路径表达式和模式的方式,给出XML数据的提取条件(WHERE子句)。
同时XML-QL522009年第12期福建电脑中可以给出构造查询输出的XML数据的模板,其输出结果仍为XML文档(CONSTRUCT子句)。
XML-QL有类似SELECT-FROM-WHERE的结构(WHERE-IN-CONSTRUCT),与SQL很相似。
但XML-QL的子句由两部分组成:模式和表达式,在查询条件中加入模式匹配是XML-QL与半结构化查询语言和结构化查询语言最大的不同之处。
XML数据索引包括以下两种形式:(1)对异构原子值的索引和路径表达式的索引不同原子值的索引可以通过强制类型转换实现。
路径表达式的索引可以分为几种情况:树/图结构数据的索引,受限/完全的正则表达式。
相对来说,树结构的数据(如XML)其索引技术较简单,并且比支持正则路径表达式的受限形式的索引更有效一些,因为较少有非常复杂的正则路径表达式。
(2)对XML数据模式的索引在XML文档数目很大时,一个XML-QL查询可能无法实现确定查询对象(即查询输入的文档)所在的位置,因此无法在IN子句中给出XML文档的相对(或)绝对URL.搜索所有的XML 文档会使查询效率非常低下,一个比较可行的办法是为这些XML文档类型(即模式)建立索引结构,令查询的搜索空间只限制在与查询真正相关的某一些XML文档上。
3、数据仓库与联机分析处理3.1数据仓库目前,数据仓库一词尚没有一个统一的定义,著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构,具体如下:1)数据源:是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据;外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等;2)数据的存储与管理:是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式。
针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织。
3)OLAP(联机分析处理)服务器:对需要分析的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。
其具体实现可以分为:ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP(混合型线上分析处理)。
ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中;MO⁃LAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;HOLAP基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据库中。
4)前端工具:主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。
其中数据分析工具主要针对OLAP服务器,报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
3.2OLAP的简介联机分析处理的概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
Codd认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的要求,SQL对大数据库的简单查询也不能满足用户分析的需求。
用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果,而结果又往往又不能满足决策的要求。
因此, Codd提出了多维数据库和多维分析的概念,即OLAP。
OLAP委员会对联机分析处理的定义为:OLAP是一种软件技术,它使分析人员、经理和管理人员能够通过快速的、一致的和交互式的访问来获取各种可能的信息视图的数据,这些信息由原始数据转换而成,用于反映一个企业实际的维度。