新时期数据库技术的应用价值及发展趋势
数据库技术的现状与发展趋势
数据库技术的现状与发展趋势随着信息化时代的到来，数据已成为了企业和个人非常重要的资源，而数据库作为数据存储和管理的基础工具，扮演了至关重要的角色。
在这个互联网万物互联的时代，数据库技术也在不断地发展和创新，越来越多的新技术被应用于数据库，也有越来越多的挑战等待着数据库技术的发展。
本文将会就数据库技术的现状与发展趋势进行探讨。
一、数据库技术的现状数据库技术的发展可以追溯到上世纪60年代，当时主要侧重于文件管理和数据存储方面，其后，关系型数据库开始出现，SQL语言也逐渐被普及。
在这个时期，数据库技术主要应用于企业内部信息管理和数据存储领域。
随着1990年代互联网的出现，数据库技术也开始进入了一个新时期。
关系型数据库成为了互联网数据存储和管理的主流技术。
异构数据库技术在此时也开始出现，企业开始感受到数据库技术对商业竞争力的重要性。
在进入21世纪后，云计算和大数据成为了两大热点技术，数据库技术也紧随其后。
云数据库和NoSQL数据库开始受到人们的关注，通过云数据库可以实现企业内部资源共享，在处理大数据时，NoSQL数据库显现出了它的高性能和高可扩展性，受到了许多大型企业和科学研究机构的青睐。
总之，当前数据库技术已呈现出如下的主要特点：1. 大数据技术已成为数据库领域的重要热点，NoSQL数据库处理大数据的能力逐渐受到业内认可。
2. 数据库技术已从企业内部数据管理拓展到互联网上的数据存储、管理和共享领域。
3. 云计算和虚拟化技术的发展，为数据库技术提供了更好的基础环境。
二、数据库技术的发展趋势数据库技术的发展与人们对数据的需求和对数据库高效性、易用性和安全性等要求的提升密不可分，未来数据库技术的发展趋势将有如下几个方向：1. 数据库技术将进一步与人工智能等技术结合，数据挖掘和数据分析的技术成为数据库技术的重要组成部分。
2. 数据库技术将更加注重数据的安全性，数据隐私和保密成为数据库技术设计的重点。
3. 云计算和虚拟化技术的发展将会带动云数据库的更广泛应用。
大数据的概念及趋势大数据的特点
大数据的概念及趋势大数据的特点大数据的概念及趋势，大数据的特点随着信息时代的到来和科技的发展，人们进入了一个信息爆炸的时代。
在此背景下，大数据成为了一个热门话题，被广泛讨论和研究。
本文将介绍大数据的概念及其趋势，并探讨大数据的特点。
一、大数据的概念大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合，通过现代化的计算机技术，可以对这些数据进行分析和处理，从而发现潜在的价值和模式。
大数据包括结构化数据和非结构化数据，涵盖了从传统的数据库数据到社交媒体数据、传感器数据等多个领域的数据。
近年来，大数据的概念逐渐扩展为“4V”——Volume（容量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
这些特征反映了大数据的规模、快速增长、多样性和价值潜力。
二、大数据的趋势1. 数据量的爆炸式增长：随着互联网、物联网等技术的普及和应用，数据量呈指数级增长。
根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据将达到175 zettabytes（1 zettabyte=1000 exabytes），呈现爆炸式的增长趋势。
2. 数据来源的多样化：现在的数据来源已经不仅限于传统的数据库系统，还包括了社交媒体、移动设备、传感器等各种渠道。
各种数据来源的多样化使得数据的类型和格式更加丰富。
3. 数据分析和挖掘的深入：随着机器学习、人工智能和数据挖掘等技术的发展，数据分析和挖掘能力不断提升。
人们可以通过对大数据的分析，发现隐藏在数据背后的规律、趋势和价值。
4. 数据隐私和安全的挑战：大数据的广泛应用也带来了数据隐私和安全方面的挑战。
大量的个人信息和机密数据需要得到保护，确保不被滥用和泄露。
5. 数据驱动的决策：大数据的应用使得决策变得更加科学和精准。
通过对大数据的分析，人们可以得到更加准确的信息和预测，从而做出更好的决策。
三、大数据的特点1. 大量性：大数据的最显著特点就是数据量巨大。
传统的数据库系统已经无法处理如此庞大的数据量，需要借助于新的技术和工具。
微小型数据库技术在大数据时代的发展趋势
微小型数据库技术在大数据时代的发展趋势摘要：在大数据技术迅速发展的背景下微小型数据库技术在发展过程中遇到了一些问题，其在一定程度上难以支持多样化的数据需求，但是微小型数据库具有其特定的优势，充分把握时机促进微小型数据库的发展将极大地促进社会发展。
本文从大数据背景出发，探讨微小型数据库的发展趋势。
关键词：微小型数据库；大数据；云计算；智能终端引言：随着经济的发展和时代的进步，信息技术的发展取得了新的突破，一些新型数据技术的运用极大的促进了社会的发展，也给生活各方面带来了极大的便利。
现阶段已经进入了大数据时代，在信息获取和处理技术上的进步为社会发展提供了重要的动力，并且与大数据技术相关的硬件价格不断下降，信息的重要性越来越凸显，更促进了大数据时代的技术进步。
一、大数据时代背景科技革命给社会发展带来了新的动力，一些新型科技的应用大大促进了社会的发展，而社会进一步发展又给科技的发展提供了良好的社会环境。
与传统的技术相比大数据技术在信息的收集和处理方面具有极大的优势，通过大数据技术对海量的信息进行分析和处理，依赖于其他技术进行整合，极大的促进了信息处理速度和准确性，并且成本也在不断降低，大数据技术具有以下几个特点：（一）规模性随着科技的进步互联网经济成为经济的重要组成部分，互联网的迅速发展为经济的发展提供了新的动力。
我国互联网规模非常大，并且随着技术的进步一些社交网络、移动网络、网购等成为人们生活中必不可少的接触对象，这些技术的发展产生了大量的信息，在发展中需要处理的数据量十分庞大，在数据呈现爆炸式增长的现代社会对数据处理的效率性和准确性提出了更高的要求。
（二）多样性新时代的信息具有多样性，科技的发展已经深入生活的各个方面和各个产业，极大的提高了劳动生产率，由于产生数据的系统和设备的差异性，数据的形式具有多样性，各行各业的都有其特定的数据和数据处理要求，具体来说一方面表现为信息管理系统数据、医疗系统数据等结构化的数据，数据之间具有很强的因果关系，另一方面为视频、音频等数据，在实际中大量存在但没有因果关系，还有一类文档、邮件等半结构化数据具有较弱的因果关系，这些都体现出新时代数据的多样性。
高校学生管理中大数据技术的应用价值
高校学生管理中大数据技术的应用价值随着我国信息技术的不断发展，例如大数据技术、人工智能等新兴技术得到了充分的研究与发展，这种情况对于高校来说是一种挑战，也是一个促进自身发展的机遇。
高等院校在我国一种文化素质水平相对较高的教育场所，是我国发展科学和技术的基础，也是应用工作最好展开的场地之一。
因此在高校利用大数据技术进行学生管理是顺理成章的。
在我国信息技术的不断发展中，各行各业都在不断的产生极多的信息数据，高校也并不例外，由于高校是集教学、管理、科研为一体的场所，在这个过程中会产出数量极为庞大的信息数据，这为大数据技术的发展提供了良好的前提保障。
此外，高校的发展都是与时俱进的，创新意识与创新能力都是极强的。
因此这给利用大数据技术进行学生管理提供了契机。
但是不同高校的管理方法都是具有差异性的，因此利用大数据技术进行管理也存在一定的难度。
因此充分分析大数据技术在高校学生管理中的应用价值是极为必要的。
1 大数据技术的定义对于大数据技术来说，它一般代表着那些信息数据极为复杂且数量极多的数据集合。
此类信息数据并不能储存在传统的数据库中。
大数据的特征就是包含的信息数据极大，数据种类极为繁杂，且针对数据的处理速度与还原性高。
大数据的形式并不单一，而是存在多种数据结构。
大数据的形式包括但不限于非结构化书籍、半结构化数据以及结构化数据，例如网络上的浏览痕迹、视频音频等等。
大数据技术也存在多个方面的利用，主要分为数据信息质量的管理、可视化分析、语义引擎、挖掘数据以及分析预测功能。
依靠挖掘相关的数据信息来寻找影响最终结果的可能性因素，并且建立相关的模型，然后通过相应的算法来不断完善数据参数，使得最终的预测数值更加准确。
2 高校学生管理中大数据技术的作用2.1 创新高校管理制度在当前的社会发展过程中，大数据技术的不断发展下，高校对于学生的相关管理工作无时无刻不在产生海量的数据信息。
利用大数据技术对其进行发掘与分析，可以充分的为高校提供相应的管理策略，不断为高校学生提供优质高效的管理服务，不断提升高校的信息化水平。
大数据背景下管理会计应用现状及发展趋势
大数据背景下管理会计应用现状及发展趋势引言现代信息技术的普及与广泛应用，大数据的地位逐渐上升至国家战略的高度。
在这样的背景下，如何做好管理会计工作，是企业发展所要研究的主要课题。
因管理会计对于分析的数据有着较高要求，传统数据库已经无法满足管理会计信息的要求，大数据技术的应用则能够为各项工作带来全新机遇，充分利用大数据技术开展管理会计工作，真正提高其管理效果，进而促进企业持续发展。
一、管理会计的概念界定在企业发展的历程中，管理会计工作人员应详细记录与分析各项经济业务活动信息，并捕捉与呈报管理信息，积极参与企业的决策控制过程。
受传统工作思维与方法的影响，管理会计在信息的及时性、关联性等方面，难以满足企业具体发展的需求，在领导者做决策的过程中，无法为其提供有效的支持，对于企业的引导作用也随之不断降低。
随着大数据技术不断应用到管理会计工作中，能够更充分地发挥管理会计的作用，结合企业实际情况，精确搜集与分析更多数据信息，并对海量的数据信息进行汇总，把企业内部信息与外部信息统筹整合，深入挖掘其中隐含的价值，通过这种方式帮助领导者掌握企业的具体发展情况，了解经济社会发展趋势，制定科学的规划，确保企业战略布局的精确性，在激烈的行业竞争当中，帮助企业克服发展的重点内容与难点内容，进而取得理想的发展效果。
二、大数据背景下管理会计的重要性（一）提高企业核心竞争力随着我国综合实力的不断提升，以及信息化社会的高速发展，在企业管理会计当中应用大数据技术，对于提高企业的核心竞争力具有重要的现实作用。
企业在具体的发展历程中，会受到多元因素的影响，例如市场的占有率、消费者的评价等，若延续传统的工作方式，所开展的信息收集工作会耗费大量的人力资源与物力资源，同时加大了管理会计的工作难度。
但是，将大数据技术应用到管理会计当中，能够帮助企业收集大量且有效的信息，真正提高企业的业绩水平，同时还能够在激烈的行业竞争当中提高企业的综合实力。
（二）提高企业的运行效率因社会经济的不断向前发展，大部分企业在这样的浪潮下，发展规模也不断扩大，内部员工数量得到显著增多，与此同时所衍生出的市场需求，也会刺激企业不断扩大业务规模。
数据库技术在审计中的应用
数据库技术在审计中的应用1. 数据库技术在审计中的意义随着互联网的发展和数据规模的快速增长，数据已经成为每个企业最重要的资产之一。
而企业的业务运营和管理，也离不开对数据的存储、管理和分析。
因此，数据库技术已经成为企业信息化建设中不可缺少的一部分。
对于审计工作来说，数据库技术的应用也是十分重要的。
首先，数据库技术可以帮助审计人员更加全面、准确地了解企业运营情况。
通过使用数据库，审计人员可以查看企业各个业务部门的数据记录，快速了解企业的经营情况，发现问题和隐患。
其次，数据库技术可以帮助审计人员把握数据的完整性和准确性。
进一步，它还可以帮助审计人员快速识别数据异常，加快审计流程，提高审计效率。
2. 数据库技术在审计中的应用场景在审计工作中，数据库技术的应用场景十分广泛。
在特定的情境中，不同的应用场景需要使用不同的技术。
比如，在财务审计时，可以通过对账单、发票和一系列财务报表的数据库记录进行分析，快速把握资金流和财务状况。
此外，在项目管理审计中，数据库技术可以帮助审计人员对项目的实施情况进行跟踪和记录。
在客户管理审计中，可以通过对客户的行为和消费记录进行分析，深入了解客户的品牌偏好和消费模式。
在人力资源管理审计中，可以通过对员工数据的存储和管理，确定公司的组织架构和人员结构。
3. 数据库技术在审计中的应用案例案例一：在物资采购中的应用。
某公司的采购行为存在一定的问题，审计人员在此时需要使用数据库技术进行数据分析。
通过对该公司采购订单的数据库记录进行跟踪和监控，审计人员确定了一些采购过程中存在的问题，并提出合理的改进建议。
案例二：在食品安全审计中的应用。
针对某食品公司的安全审计工作，审计人员应用数据库技术对食品原材料和加工环节的数据进行记录和分析。
通过对数据的挖掘和分析，它们发现了一些质量和安全问题。
在这些问题得到解决之后，该食品公司的信誉度得到了提高。
4. 数据库技术在审计中的挑战尽管数据库技术在审计中已经得到广泛的应用，但是也有一些挑战需要克服。
大数据技术及其应用前景
大数据技术及其应用前景作者：李晓田来源：《数字技术与应用》2016年第07期摘要：大数据是继物联网、云计算技术之后的又一新型信息技术，是计算机数据数字化和互联网数据网络化相结合的产物，现在正被广泛地应用到生活中的多个领域。
大数据不仅是一种技术创新，它更是一种基础性资源，潜藏着巨大的应用价值，政治、经济、管理等领域应用它来分析预测判断，以作出正确的决策。
本文分析了大数据的相关技术及特点，并指出了大数据技术的应用前景及面临的挑战。
关键词：大数据技术应用中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）07-0245-011 大数据相关技术分析1.1 大数据处理通用技术架构大数据基本处理流程不同于传统的数据处理流程，大数据所处理的数据具有大量化、非结构化特点，在每个环节都可以采用并行处理方式，目前，大数据对各环节的处理所采用的是以Wapreduce为代表的分布式处理方法，MapReduce分布式方法包括有分布式文件系统GFS、分布式编程环节和分布式大规模数据库管理系统Bigrable，是一套软件框架，由Map和Reduce 两阶段组成，可以对海量的数据进行分割、任务分解和结果汇总等处理，其工作原理是“先分后合”，将数据分解成多个部分并分配给多台处理器处理，也即是“Map”的含义；“Reduce”意即“合并”，就是将各处理器的处理结果汇总后得出最终结果。
用户只须用自己的Map函数和Reduce函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。
1.2 大数据采集大数据的采集就是利用数据库接收来自Web、App或传感器的数据，能够接受庞大的访问户来并行访问和操作。
比如淘宝平台，每天都有庞大的访问量，如果采用传统的数据采集工具则很容易就会导致整个淘宝网站瘫痪。
大数据的采集方法主要有系统日志采集、网络数据采集、数据库采集及其他数据采集。
1.3 大数据分享大数据的数据分享是通过数据集市和开放数据平台的方式来实现的，开放数据平台可以提供涵盖本地服务、娱乐、餐饮、教育、交通等方面的数据集合，用户既可以通过API访问，也可以通过SDK集成到移动应用中。
大数据发展现状和趋势
对性开发，典型的如Google的GFS、Bigtable、MapReduce为代表的分布式系统。
开放源代码产品主导大数据技术发展方向。雅虎仅用了五年的时间，将Hadoop从科学项目 变成了目前全球最大的大数据开源社区。 未来五年大数据市场的平均年复合增长率将高达31%，到2017年大数据市场规模有望达到 478亿美元。
1.2大数据的特征
数量大 多样性 速度快 价值
聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
在牛津大学成立。英国首相卡梅伦在揭牌仪式上说，这一中心的成立有
望给英国医学研究和医疗服务带来革命性变化，它将促进医疗数据分析 方面的新进展，帮助科学家更好地理解人
2010年11月，欧盟委员会首次提出“欧盟开放数据战略”，旨在将公共部门 搜集和产生的原始数据通过再利用成为数以万计ICT用户依赖的数据材料，2010
通过开放API接口， 让政府的信息和服务交付更加便捷，也让公众和 企业家在构建更佳政府、提升服务的过程中成为合作伙伴。
13
3.1 美国（2/2）
2012年3月，美国白宫科技政策办公室推出《大数据研究与开发计划》，共有 六个联邦部门和机构联合参与此计划。 该计划投资两亿多美元大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及 技术，以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识的能力。
体系和产业格局。 目前IT业界对大数据多关注在数据管理的技术层面。数据管理技术在历经了人工 管理、文件管理、数据库管理等时代，进入大数据管理时代。 数据库架构也随之发生改变，从一种架构支持所有应用，向多种架构支持多类应 用的方向发展，内存数据库、列存数据库、NoSQL 数据库等新型架构的数据库 不断涌现。 大数据与云计算、物联网等其它新一代信息技术紧密算企业。
浅谈数据库技术的应用与发展
据之 间的融合 与交叉调用 ，其集成 粒度越 细 ，多媒 体一 体化 的表现能力越 强 ，应用 价值 也相对提 升。 （）多媒体数 据与 ３ 用户之 间的交互性 问题 ，多媒体 数据结合 了现 代计 算机技术 、
通信 技术与影像 技术 的特 征 ，其具 有类 型复杂 、实 时性 、分
且是推动 现代信息 领域 发展 的重要技 术类 型。
因此在数据库技术的应用中技术研发人员意识到其所存在弊端与问题充分利用人工智能的逻辑推理功能在不断提升数据库中数据存放量的同时不断强化数据库的数据推理功能从而创造了一种新型的数据库系统在现代科学研究技术研发产品设计数据分析等领域都得到了广泛的应用
Ｄ ＴＢ Ｓ Ｎ Ｆ Ｒ Ａ１ＮＭ Ｎ Ｇ Ｍ Ｎ ＡＡ ＡＥ ＤＩ Ｏ Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｅ Ｅ Ｔ Ａ Ｎ ０
合 了多媒 体数据 和信 息 的 自身特性 ，充分解决 了将 多媒体数 据引入数 据库 中有 可能遇 到的相关技术 问题 ，从而全 面提升
观促进 计算 机网络 的发展 。 目前 ，在各行 业 、各领域 中，计
算机 已经被 广泛应用 于各类 数据 的管 理 中 ，人们 对于 数据 的
共享也 提 出了更高 的要求 ，所 以 ，在 现代 计算 机 网络 技术 高
大数据发展现状及军事应用价值分析
大数据发展现状及军事应用价值分析摘要：大数据（Big Data），是指利用传统数据处理应用捕获､管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的巨量数据集｡大数据是信息技术发展融合的新焦点，是信息产业持续高速增长的新引擎，正深刻影响着经济和社会的发展｡｡随着我军信息化建设水平的提升，大数据也逐渐出现在各个军事领域，例如航天、航空、情报侦察等多个领域的数据规模已呈现出“大数据”特征。
基于此，本文主要对大数据发展现状及军事应用价值进行了分析，以供参考。
关键词：大数据；发展现状；军事应用价值引言大数据是信息技术发展融合的新焦点和新引擎，正深刻影响着经济和社会的发展。
在军事领域获得了广泛的发展，进一步促进了我国大数据军事产业的发展， 1大数据产业主要特征1.1数据资产化数据渗透到社会的方方面面，逐渐成为各组织的核心资产之一，是大数据产业发展的核心驱动力。
1.2技术高创新性大数据产业的关键技术包括高效率低成本的大数据存储、索引查询、数据清洗、异构数据集成以及数据可视化等。
1.3决策智能化组织决策从业务层到战略层均需利用数据支持决策，“用数据说话”，克服决策者的有限理性，推动决策朝着科学化、智能化的方向发展。
1.4服务个性化通过数据挖掘用户的兴趣和偏好，提供个性化服务，提高服务质量，满足用户更高层次需求并获得更高的经济收益。
2大数据在军事应用价值2.1实施高效精准保障需求迷雾是长期制约联合作战后勤保障效能提升的重要因素，特别是联勤保障部队成立之后，畅通需求单位与保障单位间的信息链路，加强数据自动采集与信息实时共享，是实现高效精准保障的前提。
利用已积累的军事后勤大数据，能够预先测算平时、急时、战时等不同时期部队的各项物资消耗、装备维护保养需求，以此为依据组织物资预储预置，提高后勤保障效益。
例如，美军后勤保障人员利用人工智能系统来分析安装于斯特赖克作战车辆上的10余个传感器采集得到的海量数据，预测装备将会出现的故障，适时开展维护保养，降低维修费用。
新一代信息网络技术的发展趋势分析
新一代信息网络技术的发展趋势分析随着现代社会的不断发展，信息化已成为社会的主旋律。
新一代信息网络技术的出现，更是加快了信息化进程的步伐。
本文将分析新一代信息网络技术的发展趋势。
一、无线技术无线技术是新时代信息网络技术的重要组成部分。
随着5G的到来，无线通讯技术将进一步推动信息技术的快速发展。
5G技术的主要特点在于它的高速传输速度和低延迟，突破了无线通讯传输速度的瓶颈，极大地提升了通讯效率。
二、云计算技术云计算技术是近年来信息技术领域的一大热点，它极大地改变了人们的计算方式。
通过云计算，用户可以在云端存放和处理数据，极大地提高了数据的安全性和可靠性。
同时，云计算技术也满足了用户对计算的灵活性和可定制性的需求，使得计算资源更加灵活便捷。
三、大数据技术随着互联网的普及，数据爆炸式增长已成为不可避免的趋势。
而大数据技术则是处理这些数据的重要手段。
大数据技术能够对数据进行分析和挖掘，有效地提升数据的应用价值。
随着人工智能技术的不断发展，大数据技术更将成为人工智能的重要数据源。
四、区块链技术区块链技术是一项新兴的技术，它通过分布式数据库的方式记录数据交易信息，解决了金融等行业中的信任问题。
区块链技术的优势在于它的去中心化和不可篡改性，为交易各方提供了高效、安全的交易环境。
五、人工智能技术人工智能技术是新一代信息网络技术的“核心”之一。
随着机器学习和深度学习等技术的不断发展，人工智能技术已实现了从“知识型”到“认知型”的巨大飞跃。
人工智能技术被广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译等领域，为生产和生活的诸多方面带来了巨大改变。
六、物联网技术物联网技术是指通过无线传感技术连接万物，形成智能化的物联网世界。
在物联网技术下，设备、传感器等都具备了智能的交互功能，可以实现灵活的控制和交互。
物联网技术的发展，将会使得人们生活更加智慧化、便利化。
七、虚拟现实技术虚拟现实技术是指利用计算机技术将虚拟世界的场景呈现在用户面前，让用户感受到身临其境的效果。
数据库技术的现状与未来发展
数据库技术的现状与未来发展数据库技术是信息化时代的基石，随着大数据时代的到来，数据库技术的发展进入了一个高速变革的时期。
本文主要讨论数据库技术的现状和未来发展趋势。
一、数据库技术的现状目前，数据库技术已经成为企业信息化建设不可或缺的一部分。
在数据库领域，关系型数据库仍然是主流。
然而，随着互联网技术的普及和应用，为满足迅猛增长的数据需求，大数据和NoSQL数据库技术开始崭露头角，并逐渐流行起来。
1.关系型数据库技术关系型数据库是以关系模型作为基础的数据库，目前最常用的关系型数据库软件是Oracle、MySQL和SQL Server等。
它们具有结构化、稳定、安全、高可靠性和容错能力强等优点，所以一直是各行各业常用的数据库。
2.大数据技术随着物联网、云计算等新兴技术的发展，数据的产生速度飞快、规模巨大。
为了有效的处理和管理这些数据，大数据技术逐渐兴起。
自2008年Google发表了MapReduce与Google File System两篇论文后，Hadoop逐渐崭露头角。
2010年，Apache基金会正式将Hadoop纳入孵化器，使它成为一个开源的大数据处理平台。
此后，Spark、Storm等大数据技术也在不断发展壮大。
3.NoSQL数据库技术NoSQL数据库技术指的是非关系型的数据库，在大数据场景下具有很好的应用前景。
它们可以快速地对海量数据进行高效存储、检索和处理。
一些常用的NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra、Redis等，它们可以支持海量的数据，可以实现高可用性和横向扩展，可以在分布式环境下部署。
二、数据库技术的未来发展趋势在未来，数据库技术会继续向着可扩展性、高性能、高可用性、更大规模的数据存储和管理方向发展，并且会在管理和处理大数据方面有更加前沿和实用的方法。
1.云计算与数据库数据库在云计算中将扮演重要的角色。
采用云计算与数据库相结合的方法，可以让应用程序无缝启动、停止和移动，从而增加了业务的灵活性和可扩展性。
大数据技术在医疗领域的应用与发展趋势
大数据技术在医疗领域的应用与发展趋势一、前言随着信息技术、网络技术和传感器技术等的迅速推进，数据的产生与积累量也逐步增长。
尤其是医疗领域数据量持续增加，数据处理与挖掘变得异常重要。
大数据技术应用于医疗领域已成为一种趋势，为医疗管理、研究和临床诊疗提供了强有力的工具与支持。
本文将从医疗信息化的现状出发，深入挖掘大数据技术在医疗领域的应用与发展趋势。
二、医疗信息化现状信息化的理念和技术已逐步扎根于医疗领域，目前国内外医疗信息化建设水平不断提高，但仍存在很多问题和挑战，具体如下：1、数据库碎片化严重。
目前医疗数据的来源主要有医院信息管理系统、医学影像设备、医生诊疗记录和监测设备等，但这些系统常常是独立运行，数据分散，互不通畅，难以实现快速查询和分析，医疗数据的整合存在诸多问题。
2、信息安全风险高。
医疗领域的数据涉及隐私等敏感信息，泄露可能带来严重的后果。
但现有的医疗信息系统存在着安全性、稳定性等问题，需要更加完善的信息安全规则和技术措施。
3、医疗人员信息化水平有限。
目前，医生的信息化水平和使用率还不是很高，他们对于信息技术的了解不够深入，医疗信息化人才的培养难度较大。
三、大数据技术在医疗领域的应用随着大数据技术的不断进步和发展，大数据应用在医疗领域也逐渐得到推广和应用。
大数据技术应用于医疗领域，能够实现以下的应用价值：1、疾病诊断与预测。
通过大数据分析医学影像和生命体征数据，能够有效地诊断和预测疾病，提升诊断效率和准确率。
2、医药研发和临床试验。
通过大数据技术，能够有效地挖掘和分析临床试验数据，加快新药的研发和上市，提升医疗技术的水平。
3、智慧医疗管理。
通过大数据技术能够对患者和医院数据进行分析，进而优化医疗管理和服务。
另外，能够基于数据分析结果，实现智慧医疗管理、智慧医疗服务，打造全新的医疗模式。
4、公共卫生管理。
通过大数据技术分析公共卫生信息，能够快速发现潜在的疾病和病情变化，及时采取措施，为社会的健康保驾护航。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言数据挖掘（Data Mining）是一门综合了统计学、机器学习、数据库技术等多个学科的交叉学科，它旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。
随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已经成为了许多领域的重要研究课题。
本文将探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘的研究现状1. 国内外研究现状国内在数据挖掘领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
国内学者在数据挖掘算法、应用领域等方面取得了许多重要成果。
同时，政府和企业对数据挖掘的重视程度不断提高，推动了相关领域的发展。
国外在数据挖掘领域的研究起步较早，已经形成了较为完善的理论体系和实际应用。
许多国际知名的学术会议和期刊都设有数据挖掘专区，为研究者提供了交流和学习的平台。
2. 主要研究方向目前，数据挖掘的主要研究方向包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
分类和聚类是数据挖掘中最常用的两种方法，用于对数据进行分类和分组。
关联规则挖掘则是从大量数据中找出项集之间的关联关系。
时序分析则主要用于对时间序列数据进行预测和分析。
此外，还有一些新兴的研究方向，如深度学习在数据挖掘中的应用等。
三、数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、电商、物流等众多领域。
在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、欺诈检测等；在医疗领域，可以用于疾病诊断、患者管理等方面；在电商和物流领域，可以用于推荐系统、路线规划等。
此外，数据挖掘还可以应用于能源、农业等领域。
四、数据挖掘的发展趋势1. 技术发展随着技术的不断发展，数据挖掘将更加注重人工智能和机器学习技术的应用。
深度学习等新兴技术将进一步推动数据挖掘的发展，使其能够处理更加复杂的数据和提取更加有价值的信息。
同时，随着云计算和大数据技术的发展，数据挖掘将更加注重数据的实时性和高效性。
2. 跨学科融合未来，数据挖掘将更加注重跨学科融合。
与统计学、机器学习、数据库技术等学科的交叉融合将更加紧密，形成更加完善的理论体系和实际应用。
数据治理的研究现状及未来展望
数据治理的研究现状及未来展望数据作为人工智能和大数据的核心要素，将对人类社会发展带来深刻影响。
随着数据容量的快速积累、数据质量和运算能力的不断提高，如何使用和管理数据成为第四次工业革命带给人类社会的一个重要命题。
数据治理有两种含义，分别是对数据的治理和利用数据治理。
这二者相互联系，但并不冲突。
从数据本身治理看，数据是一种新的经济增长驱动因素，数据法需要重新审视数据相关知识产权和法律法规问题。
一、引言无论是在公共部门还是私营部门，数据的使用和管理，已经逐渐成为一个真实的应用场景。
在概念讨论的理论范畴，不同的社会科学领域围绕数据治理相关问题已经开展了一系列研究，但是相关概念、理论和政策的系统梳理依然比较缺乏。
在数字经济时代，数据为公共管理、科学研究、商业活动带来了效率的改善和质量的提升，海量的数据被视为21世纪关键的资源之一。
在公共管理方面，地方政府与企业密切合作，在“最多跑一次”“政务APP”“城市大脑”等项目上频频发力，建立数据中心、大数据局，开放数据资源打破信息孤岛，利用新兴技术对公共服务进行优化和提升。
在科学研究领域，开放科学、开放获取，逐渐成为科学共同体的共识，通过构建以数据为中心的开放科学，促进科研变革。
在商业领域，通过积累海量的个人用户数据，数据的价值得到日益彰显，互联网巨头围绕数据的竞争也越来越白热化。
数据正在成为一种高度关注的社会资源，并逐渐成为一个新兴的研究对象，如何有效地管理和使用这些数据资源成为一个挑战，甚至暴露出数据管理和使用方面的很多问题。
这需要从数据获取、利用和保护等各个角度，以及法律、制度和政策等不同层面对数据治理问题进行系统深入的研究，以指导其治理实践。
由于数据治理问题的复杂性，不仅要在数据管理和使用的实践中探索，更要加强数据治理的理论研究。
然而，与目前数据治理问题受到社会高度关注相比，当前学界对于数据治理的研究仍然滞后，而实践中暴露的问题对于理论研究正不断提出更高的要求。
大数据工程技术人员：让数据发挥最大价值
大数据工程技术人员：让数据发挥最大价值【摘要】随着大数据技术的不断发展，大数据工程技术人员的重要性日益凸显。
本文从大数据工程技术人员的职责、技能要求、培训和发展、在企业中的应用以及未来发展趋势等方面进行探讨。
大数据工程技术人员在企业中发挥着关键作用，他们的工作是让数据发挥最大的价值，帮助企业做出更加精准的决策。
大数据工程技术人员应不断提升自身技能，适应市场需求的变化。
未来，随着大数据技术的进一步发展，大数据工程技术人员的重要性将继续增强。
他们将扮演着更加重要的角色，为企业创造更多的价值。
大数据工程技术人员需要不断学习和进步，以应对日益变化的数据技术领域。
从而让数据真正发挥出最大的潜力和价值。
【关键词】大数据工程技术人员、数据发挥最大价值、职责、技能要求、培训、发展、应用、未来发展趋势、重要性、市场需求变化、提升技能、企业。
1. 引言1.1 大数据工程技术人员的重要性大数据工程技术人员是当今信息时代中不可或缺的重要角色。
随着大数据技术的不断发展和普及，企业和组织对大数据的需求也日益增长，这就使得大数据工程技术人员的重要性越发凸显。
大数据工程技术人员能够帮助企业更好地管理、分析和利用海量的数据资源。
他们通过技术手段将数据进行采集、存储、处理和分析，为企业提供数据支持和决策依据。
大数据工程技术人员的存在也能够提高企业的竞争力和创新能力。
通过对大数据的深度挖掘和分析，他们可以发现潜在的商机和趋势，为企业的发展提供前瞻性的建议和方向。
大数据工程技术人员还可以帮助企业构建更加智能化的数据系统和平台，提高数据的安全性和稳定性，为企业的可持续发展提供强有力的支持。
大数据工程技术人员的重要性不仅体现在技术层面，更体现在对企业发展的战略性影响上。
他们是企业数字化转型的关键推动者，是数据发挥最大价值的重要保障者。
对于企业来说，拥有高素质的大数据工程技术人员团队是至关重要的。
1.2 大数据的发展背景随着互联网的迅猛发展，人们在日常生活和工作中产生的数据量不断增加，传统的数据处理方式已经无法满足数据管理和分析的需求。
数据库技术的发展趋势及应用案例
数据库技术的发展趋势及应用案例随着信息化时代的到来，数据库技术的发展也越来越受到重视。
数据库系统作为信息系统的核心，其应用范围日益扩大，对数据的存储、管理和利用能力也提出了更高的要求。
本文将从数据库技术的发展趋势和应用案例两个方面，对数据库技术的现状和未来进行探讨。
一、数据库技术的发展趋势1. 大数据和云计算经济全球化和信息化社会加速了各行各业的数据化进程，导致数据量呈爆炸式增长。
企业在运营过程中产生的海量数据，传统数据库管理系统（DBMS）难以应对。
因此，大数据技术的应用成为当前数据库技术的趋势之一。
大数据技术的特征在于海量数据、高速度和多变性，往往要求系统能快速地对数据进行分析和处理。
云计算技术在数据存储和处理上具有天然优势，因此与大数据技术结合使用更具有应用价值。
2. 列存储技术传统的数据库管理系统采用行存储方式来存储数据记录，这种方式主要适用于单事务处理。
但是，当数据量大、查询复杂时，行存储方式的性能表现会大打折扣。
列存储技术能够将数据记录按列顺序存储，由于相同数据类型的对象将会被高效地compression，从而能够快速进行聚合和分析查询。
3. 新型数据库应用新型数据库应用是近年来数据库技术发展的一个重要方向。
例如，数据仓库可以帮助企业在数据收集、分析和处理方面提高效率和准确性。
NoSQL也是新型数据库应用之一，包括文档型数据库、图像数据库等，主要解决传统数据库不能很好地处理大数据，高并发读写和海量文档存储的问题。
二、数据库技术的应用案例1. 数据库在银行行业的应用随着互联网金融的兴起，银行行业对数据库技术的需求也越来越高。
数据库能够帮助银行管理海量的客户数据，并提供高效的交易查询和处理服务。
例如，银行卡管理系统能够通过数据库查询客户银行卡的状态、余额等信息。
同时，数据库还能够为银行提供风险评估、决策支持等方面的分析工具。
2. 数据库在物流行业的应用物流行业也是数据大户，其业务中涉及到货物的存储、运输和配送等多个环节。
BIM发展趋势
BIM发展趋势BIM（Building Information Modeling）是一种基于数字技术和信息管理的建筑设计、施工和管理方法。
在BIM系统中，建筑模型被视为智能对象，可以包含有关建筑物各个方面的数据和信息，例如构造、材料、布局、设备和成本预算等。
随着技术的不断发展，BIM的发展趋势也在不断变化。
以下是对目前BIM领域的发展趋势进行的研究分析：1、BIM与可持续性可持续性是当前建筑行业发展的重要方向之一。
BIM可以帮助设计师在建筑设计的早期阶段就考虑到环境保护和资源节约等可持续性原则，并通过BIM模型的可视化效果来帮助客户更好地理解这些设计方案。
2、BIM与智能城市随着智能城市概念的不断发展，BIM技术正在逐渐成为实现智能城市的重要手段之一。
通过将建筑模型与城市规划模型相结合，BIM可以为城市规划决策提供更全面和精确的数据支持。
3、BIM与VR/AR技术虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的快速发展也使得BIM技术得以拓展应用领域。
通过将BIM模型与VR/AR技术相结合，可以实现更加直观、交互式的建筑体验，帮助用户更好地理解和评估设计方案。
4、BIM与人工智能人工智能技术可以通过对大量数据的分析和学习，为BIM提供更精确、高效的服务，例如自动化识别建筑结构和材料等信息。
这些新技术的应用将进一步推动BIM技术的发展和应用。
总之，BIM技术在建筑行业中的应用已经逐渐普及，并且正在不断发展创新。
未来，随着技术的不断进步，BIM将会在设计、施工、运营和维护等方面带来更多的价值和创新。
一、BIM的背景建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）是一种数字化设计与管理工具，它可以在整个建筑生命周期内为建筑项目提供全面的信息支持，包括设计、施工、运营和维护。
BIM最初来源于建筑设计领域，随着技术的发展，已经广泛应用于其他建筑领域，例如土木工程、市政工程和水利工程等。
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新时期数据库技术的应用价值及发展趋势
摘要随着社会的发展与大数据时代的到来，数据库
技术及其应用环境不断发生变化，就目前来看，数据种类越来越多，数据量急剧增加，应用领域越来越广泛，促使着数据库技术的不断发展?c更新。
本文主要就新时期数据库技术的应用价值进行分析，探讨了新时期数据库技术的发展趋势。
【关键词】新时期数据库技术应用价值发展趋势
1 引言
随着大数据时代的到来，数据已经成为社会发展中一项重要的资源，在政府、企业、教育等领域都发挥着不可替代的作用。
海量的数据不断涌现，也推进着数据库技术的不断发展与更新，当前数据库技术被应用到人们生活的各个方面，成为数据储存、管理、处理的核心技术，在各行业信息化建设中一个不可忽视的基础设施。
数据库技术主要应用于储存数据、组织数据、查询数据、获取数据以及处理数据等，对各种繁杂的数据信息进行快速的分类整理、筛选利用，帮助人们更好的发掘数据的利用价值。
除此之外，数据库技术还能有效的保障数据安全，准确、快速的完成繁杂的数据处理与核算问题，解决人们手工无法完成的诸多难题。
2 新时期数据库技术的应用价值
2.1 保障信息数据安全
数据库技术是一种针对数据进行操作管理的软件技术，其主要功能就是利用软件系统对数据信息进行快捷方便的
存储、操作、筛选、查询，同时保障数据信息的安全性、完整性、实用性。
数据库技术可设置不同的访问权限，数据管理员可以针对不同的用户分配访问或操作权限，满足不同用户数据获取、使用需要的同时，还能保障数据不被泄露、篡改等。
此外，数据库技术的数据备份与恢复功能也能保证数据在遭到破坏时快速找回，从而维护数据库的完整性，确保数据库安全运行。
2.2 提供准确可靠的决策依据
当前，数据库技术的最常用的两个重要功能有两个：一个是完成数据信息的采集、分析、存储，另一个是利用数据库技术完成对数据信息的分析整合，为实际决策提供可靠的数据支持。
如在企业中，使用数据库技术可以对每年或每季度内商品数据、业务数据以及销售数据等进行对比分析，分析商品销售的趋势并深层挖掘趋势变化的主要因素，为下一步的经营决策调整提供可靠依据。
同时，企业还可以将与交易数据相关的各类数据进行整合分析，寻找其中的相关性，帮助企业调整生产经营战略，实现长远可持续的发展目标。
2.3 挖掘数据潜在价值
数据库技术的应用并不仅仅体现在数据存储操作、整合分析上，还体现在对数据潜在价值的挖掘与分析上。
数据只是显示表层的发展状况，数据背后隐藏的信息才是人们关注的重点。
在数据潜在价值的挖掘方面，我们可以看一个案例：辽沈战役打响后，司令员林彪要求每天都要进行军情汇报，总结上报当天的战况及缴获情况。
在大多数人看来，每天的战报几乎是千篇一律，没有太大差别。
然而在某一天汇报战况后，林彪突然连问三个问题：“为什么那儿缴获的短枪与长枪的比例比其他的战斗略高？为什么那儿缴获和击毁的
小车与大车的比例比其他的战场略高？为什么那儿俘获和
击毙的军官与士兵的比例比一般歼敌略高？”根据这些数据的分析，林彪准确的判断出敌方指挥所，并抓住敌将。
由此案例我们可以看出，挖掘数据背后的价值能够有效的利用人们没有意识到的信息获得胜利。
而数据库技术的重要应用价值也体现于此。
3 新时期数据库技术的发展趋势
3.1 数据库更加智能化、便利化
目前，随着自动化技术、智能化技术以及云计算技术的不断发展，在数据库技术的发展中少不了云计算技术以及智能化技术的参与。
首先，智能化技术可以在较短的时间内帮助企业实现对海量数据进行有效的收集、存储、分析、整合以及查询等，抽取出用户所需的信息并进行在线分析处理，
以帮助企业做出科学合理的决策。
其次，云计算在未来各个领域包括数据库技术领域都将有广泛的应用，如Oracle数据库领域，在经历了各种云技术的铺垫之后，Oracle数据库也逐渐具备了在云上高效运行的技术基础，加之Oracle公司各种准备工作的成熟，在2017年会有更多的用户在云上运行Oracle数据库环境。
3.2 数据库技术独立自主开发力度进一步加大
在当前的信息化时代，每天都有大量繁杂的信息不断进行存储、复制、调用、查询等，这一系列的操作都需要由数据库软件来完成。
然而，纵观当前我国数据库软件应用以及技术发展的现状，可以看出一些关键的、核心的数据库技术依然掌握在其他国手中，虽然我国在近年来也将独立自主开发技术作为重点任务，但完全实现独立自主还是一项长远的任务。
因此，在当前及未来，我国的一个重要任务就是不断提升自主开发能力，将数据库核心技术掌握在自己手中，真正保障我国数据信息的安全。
3.3 数据库技术与行业应用不断整合
目前数据库技术被应用于不同的行业，并不断根据行业的特点进行改进整合。
如商业领域，近年来许多企业都致力于收集分析用户的消费情况、消费习惯、关注点等，由此对用户的消费行为进行预测，并根据数据分析的结果精准锁定目标人群，使广告投放更有针对性。
3.4 进一步应用于社会服务
在现代化社会建设的进程中，各种信息技术、数字技术最终都是为人们服务的，数据库技术也在社会服务中发挥越来越重要的作用。
在移动互联网时代，一方面，政府可利用数据库技术对海量数据进行分析整合，并及时的发布到网络上，发布的内容主要集中在服务类和民生类的政务资讯，如关于孩子上学报名的教育资讯、某一时段的交通路况等，为人们提供有效的社会信息服务。
另一方面，以时效快、成本低、目标人群高为特点，寻找丢失的人或者走失老人，用以回馈社会。
4 结语
在当前新时期，数据仓库与数据挖掘也是当前数据库技术发展的重要方向，其目的是充分利用已有的数据资源，把数据转换为信息，从中挖掘出更多的价值，最终创造出更大的效益。
对于数据库技术来说，将其利用于社会发展中创造更大的效益、更好的服务才能最终的目的。
参考文献
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[3]曹素妨，陈鑫胤.大数据的应用转化价值[J].中国传媒
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作者简介
王小婷（1990-），女，山东省济南市人。
硕士研究生，助教。
研究方向为语义网。
作者单位
山东管理学院山东省济南市250357。