大数据背景下的数据库技术研究_张宇航
大数据时代下的信息资源管理研究
大数据时代下的信息资源管理研究随着现代科技的不断发展，全球各行各业实现信息化变革的过程中，大数据时代已经来到我们身边。
大数据的意义在于能为人们生活和社会经济发展带来深远的影响，它不仅能够实现信息采集和分析，还可以用于提高社会生活质量、增强企业竞争力和推动经济可持续发展等。
然而，大数据时代下的信息资源管理也面临着一些挑战和难题，本文将从信息资源管理的角度探讨这些问题，并提出一些解决途径。
一、信息资源管理在大数据时代的重要性信息资源是一种基本资源，也是现代社会发展的重要基础。
信息资源管理的本质是对信息资源进行规划和控制，使之能够有效地支撑组织的目标实现。
大数据时代下，信息资源管理的意义更加突出，因为大数据意味着信息资源的爆炸性增长和快速变化，而信息资源管理能够使大数据得到有效的管理和利用，从而提高社会整体效率和竞争力。
首先，信息资源管理能够更好地满足人们的信息需求，帮助人们获取自己需要的信息，提高信息利用效率。
其次，信息资源管理能够帮助政府和企业在信息资源的使用、开发和传播中实现最大利益，为社会经济发展提供更好的支撑。
最后，信息资源管理能够使得各行各业得到更好的数据保护和安全保障，避免因数据泄露、信息安全等问题而引发的风险。
二、大数据时代下信息资源管理所面临的挑战在大数据时代，信息资源管理也面临着一些新的挑战，主要体现在以下几个方面：1.数据规模和数据类型巨大多样，导致数据的管理成本大幅度增加。
大数据的数据规模之大、数据类型之多，给信息资源管理带来前所未有的挑战。
数据管理成本的增加是大数据时代下信息资源管理的一个主要难题之一。
2.快速变化和低价值度的数据。
现在数据的生命周期变得相对较短，部分数据甚至只有一次性的使用价值，处理这种数据使得信息资源管理面临着较大的压力. 。
3.数据安全和隐私保护亟待解决。
随着各种数据源的不断增加，数据精度和有效性得到保证的同时，数据泄露和隐私保护也成为信息资源管理亟待解决的问题。
数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中的应用研究
数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中的应用研究随着航空业的发展和航空旅行的普及，航空安全管理成为航空公司及相关部门亟需解决的重要问题。
数据仓库与大数据分析技术作为信息技术领域的重要工具，为航空安全管理带来了一系列创新和突破。
本文将重点探讨数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中的应用，并分析其带来的益处与挑战。
首先，数据仓库作为一个集成、稳定、可持续的数据存储和管理系统，为航空安全管理提供了重要的数据支撑和决策依据。
在航空安全管理中，各项业务活动产生了大量的数据，包括航班信息、客户信息、安全事件记录等。
传统的数据库管理系统难以应对如此庞大而多样的数据，而数据仓库则能够将来自不同数据源的数据统一、清洗、整理，并提供一致、准确的数据供分析使用。
通过数据仓库的建设和维护，航空公司能够更好地了解和掌握自身的运行状态，及时发现可能存在的安全隐患。
其次，大数据分析技术能够帮助航空安全管理部门从海量的数据中提取有价值的信息，并进行深度分析和预测。
航空安全管理所涉及的数据涵盖了多个方面，包括飞行记录、维修记录、客户投诉等。
这些数据以往往分散在不同的系统和部门中，难以进行全局分析。
而借助大数据分析技术，可以实现对这些数据的集中管理和分析，挖掘潜在的安全风险和问题。
例如，通过对飞行记录的大数据分析，可以发现飞行乘务人员的操作习惯和飞行航线的相关性，进而改进培训计划和航线规划，提高航空安全性。
此外，数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中还能够实现实时监控和预警。
对于航空公司而言，事故的发生往往会造成巨大的经济损失和声誉损害。
因此，对于安全风险的及时发现和预警非常关键。
数据仓库和大数据分析技术的应用可以实现对关键指标和异常行为的实时监控，并通过预警系统及时通知相关人员。
通过这种方式，航空公司能够及时采取措施，防范事故的发生，保障航空运营的安全性。
然而，数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中的应用也面临一些挑战和困难。
大数据技术在航空航天领域的应用研究
大数据技术在航空航天领域的应用研究随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为各个领域的重要工具和资源。
在航空航天领域，大数据技术的应用研究正在取得突破性进展。
本文将对大数据技术在航空航天领域的应用进行探讨并分析其研究价值和潜在影响。
一、大数据技术的概念和特点大数据技术是指利用各种资源和技术手段，对庞大、复杂、多源、高速产生的数据进行采集、存储、管理、加工和分析的一种技术。
其特点主要包括数据量大、种类繁多、速度快、价值密度低和隐私保护等方面。
二、大数据技术在航空航天领域的应用现状1. 航空行业安全管理大数据技术可以从多个渠道搜集到的数据，比如飞行器的技术状态数据、航空公司运营数据以及天气预报数据等。
通过对这些数据的整合和分析，可以实时监控和预测航空器的安全状态，提高航空安全管理的效率和准确性。
2. 航空公司客户服务通过大数据技术，航空公司可以从旅客的历史购买记录、航班延误信息等方面获取数据，并通过数据分析来了解旅客的需求和偏好。
这样一来，航空公司可以根据旅客的需求提供更加精细化的客户服务，提高客户忠诚度和口碑。
3. 航空航天工程设计与仿真在飞船设计和航空发动机研发过程中，需要进行大量的计算和模拟。
大数据技术可以应用于航空航天领域的仿真软件和工具中，通过对海量数据的处理和分析，来提高仿真的准确性和精度，进而提高航空航天工程设计的效率和可靠性。
4. 航空航天领域智能制造大数据技术可以为航空航天领域的智能制造提供基础支撑。
通过对制造过程中产生的大量数据进行实时监控和分析，可以优化制造流程，并快速发现和解决问题，提高生产效率和产品质量。
三、大数据技术在航空航天领域应用的研究价值1. 提高决策效率和准确性大数据技术可以实时处理和分析大量的数据，快速获取准确的信息，并为航空航天领域的决策提供更加科学、精准和全面的依据，提高决策效率和准确性。
2. 优化资源配置和利用通过对航空航天领域数据的全面分析和综合利用，可以优化资源的配置和利用，提高资源的效率和经济性。
虚拟现实技术的发展及其应用
交流和指挥 。 “ 虚拟会议室 ”系统就是一个典 虚拟 现实 技术在 ２ ０世 纪 ５ ０到 ７ ０年 代起 型 的应 用 ，与 会 人 员 不 受 地 点 限 制 的 同时 ，远 源于美 国。１ ９ ６ ２年 由美 国人 Ｍｏ ｒ ｔ ｏ ｎ Ｈｅ ｉ ｌ ｉ ｎ ｇ设 程逼真交流还可 以提高会议效率 。 计的 “ 全传 感仿真 器 ”问世， 同年 Ｌ ｊ ｋ ｅ Ｌ ｉ ｄ ｅ ｒ ． ５ 医学教 学应用 教授首 次提 出了交互计算的思想 ，并得到 了应 ４ 用 。而虚拟现 实的思想 是 Ｉ ｖ ａ ｎ Ｅ． Ｓ ｕ ｔ ｈ ｅ ｒ ｌ ａ ｎ ｄ在 虚拟现 实技 术在 医学教 学领 域具有 广 阔 １ ９ ６ ５年的终极现 实的文章中首次提出。 的应 用 前 景 。在 医 学教 学 和 训 练 中 ，研 究 人 员 和 学生能够 使用虚 拟现 实技术对虚拟 人体模 型 ３ ． ２ 实 用 阶段 来进 行操作 。在虚拟环境 下，学生可 以对虚拟 这 一 阶 段 主 要 是 虚 拟 现 实 技 术 从 实 验 人体模 型 的组织 器官 和结构 进 行实时 三维 观 室和 理论 走 向实 用 的过程 。先是 “ 媒体 研 究 察，甚至可 以利用虚拟现实技术建立虚拟手术 室”的创建 ，这个研究室开发 了一种集成 的媒 室，学生可 以对 虚拟人体组织进行逼真手术操 体技 术， 即计 算机 和 听觉 、视觉 、广播 与 网 作 。虚拟现实技术的应 用能够 使操作者体验 真 络 的 一 体 化 。 然 后 是 虚 拟 可 视 环 境 头 盔 系 统 实的人体结构，预测手术结果 。利用虚拟现实 （ ＶＩ ＶＥ ＤＨ ＭＤ） 的 开 发 ， 至 此 虚 拟 现 实 技 术 技术还可 以实现专家远程实时会诊和手术。所 系统开始逐渐的被呈现 出来 。 以，虚拟现实技术在医学及教学 中具有重要的 现实意义。 ３ ． ３快速发展阶段 ４ ． ６ 教 育 和 娱 乐应 用 这一 时期主 要是 ２ ０世 纪 ８ ０年代 到 ２ １世 纪初这一阶段 。在航天领 域，宇航员利用虚拟 虚拟 现实 技术 在人们 日常 生 活的娱 乐和 现实系统模拟太空 中从运输舱 取出望远镜等物 教育方面 同样应用广泛 。这些领域与人们的生 品 的空 间操作 ；在 飞机 制造领域 ，虚拟现实技 活息 息相关 ，人们可 以观 赏虚拟现 实电影，或 术 在波 音 ７ ７ ７ 飞 机设 计过 程 中发 挥 了重要 作 者去看场虚拟舞 台剧 ；还可 以在虚拟教 室里听 用 。特 别 是 英 国超 景 公 司 ， 该 公 司 开 发 了在 电 老师讲课 ，模拟真实 的物理实验 室等等 。有 些 脑屏幕可 以游 览的 “ 超 级城市”立体 图像 ，这 游 戏 公 司 还 推 出 了 虚拟 现 实游 戏 。这 种 游 戏 可 个 系 统 可 以真 实 模 拟 生 活 环 境 和 场 景 。 到 目前 ， 以让 人 在 虚 拟 环 境 下直 接 与对 手 对 决 ， 真 实 感 虚拟现实技 术在 医药、工业、设计等领域都有 与刺激性兼备非常 受玩家欢迎 ，收到非常好的 广 泛 而 深 入 的应 用 。 经济效益 。
大数据分析在航空航天领域中的应用研究
大数据分析在航空航天领域中的应用研究一、绪论随着时代的发展和科技的进步，航空航天事业也越来越受到人们的关注。
作为一项高科技产业，更多的数据需要被收集、存储、分析。
在这样的背景下，大数据分析作为一种新兴的技术手段，正逐渐应用于航空航天领域。
本文将探讨大数据分析在航空航天领域中的应用研究。
二、航空航天领域的大数据处理随着信息技术的飞速发展，航空航天业的数据收集方式越来越多元化，数据种类也越来越丰富。
从飞行中的数据收集，到客户数据的收集与分析，航空航天领域涵盖着大量的数据信息。
大数据分析在这样一个领域中的应用必不可少。
航空航天领域的大数据处理主要涉及以下几个方面：1. 航班管理数据处理航空公司必须处理大量的数据信息来了解航班的运行和效率。
对于航班管理数据，大数据技术可以提供以下帮助：- 建立分析模型来优化航班调度- 预测航班延误时间和概率- 分析旅客行为和需求等数据2. 飞机性能和安全数据处理航空公司还需要处理大量的飞机性能和安全数据。
通过对这些数据的分析，可以提高飞机的安全性和性能。
在这方面，大数据技术可以提供以下帮助：- 分析和预测飞机的故障和损坏- 分析机组人员的表现和需求- 实时监控飞机运行状况3. 顾客数据处理航空公司还需要处理大量关于顾客的数据信息。
通过这些数据的分析，可以了解顾客的需求和偏好，从而提供更好的服务。
在这方面，大数据技术可以提供以下帮助：- 分析顾客行为模式和需求- 实时监控顾客满意度- 在线预定和推广活动三、大数据分析在航空航天中的应用案例大数据分析在航空航天领域的应用案例具有丰富多样性，从预测航班延误，到分析顾客需求和偏好，应用案例包罗万象。
以下是三个典型的案例：1. 航班实时调度优化大数据分析可以实时分析航班数据，并基于机场情况和飞行状况预测和调整航班的出发和到达时间。
同时，航空公司还可以利用大数据分析来控制航班的起降，以提高安全性。
2. 顾客行为分析大数据技术可以分析顾客需求和行为偏好，以帮助航空公司提供个性化的服务，如提供针对特定顾客的优惠、推动航空产品和服务的购买等等。
硕士学位论文格式模版范文简洁大气
硕士学位论文格式模版范文简洁大气目录一、摘要 (2)1. 研究背景与意义 (2)2. 研究方法与数据来源 (3)3. 研究结果与讨论 (4)4. 结论与创新点 (5)二、内容描述 (5)1. 研究问题阐述 (6)2. 研究目的与意义 (7)3. 文献综述 (7)4. 研究范围与限制 (8)三、理论框架与研究假设 (9)1. 理论框架构建 (10)2. 研究假设提出 (11)3. 研究假设验证 (12)四、研究方法 (13)1. 数据收集方法 (14)2. 数据分析方法 (15)3. 研究的可靠性与有效性 (16)五、实证分析 (17)1. 描述性统计分析 (18)2. 假设检验 (18)3. 因子分析 (19)4. 回归分析 (20)六、结论与政策建议 (20)1. 研究结论概述 (22)2. 政策建议 (22)3. 研究局限与未来展望 (23)一、摘要本硕士学位论文旨在探讨[研究主题或领域]，研究内容主要围绕[主要研究方向或重点]展开。
本文首先概述了研究背景、目的、意义以及研究问题，接着详细介绍了研究方法、数据来源以及实验设计。
本研究通过[研究方法或技术]的应用，成功在[特定情境或案例中]取得重要发现。
论文通过实证分析揭示了关于[重要研究成果或发现点]的新见解，这些发现不仅丰富了现有的理论体系，也为后续研究提供了有价值的参考。
本研究还对实践领域产生了积极影响，有助于解决实际问题。
摘要简洁明了地概括了本研究的主要内容和成果，突出了论文的创新点和重要性。
1. 研究背景与意义随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已然到来。
海量数据的积累为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战，在此背景下，本论文聚焦于[具体研究领域]，旨在深入探究[研究主题]，以期为[相关领域或行业]的发展提供有力支持。
[相关领域]在国民经济和社会发展中的地位日益凸显。
伴随着数据增长的是数据质量的参差不齐和安全隐患，如何有效地挖掘出有价值的信息，同时确保数据的真实性和可靠性，成为了亟待解决的问题。
大数据背景下的人工智能在计算机网络技术中的应用研究
本文主要分析大数据背景下的人工智能应用于计算机 网络技术的重要性分析和研究其具体的应用策略。通过本文 内容可以看到人工智能技术应用于计算机网络技术中，可以 有效提升其相应数据库的构建效率，为组织入侵因素的侵害 起到重要的依据；该技术在神经网络系统的应用，可以提升 计算机网络技术的智能监测性能；在信息数据挖掘能力方面 的应用和自治 AGENT 技术的应用，可以利用其人类逻辑思 维方式提升信息数据的利用率；应用于计算机网络系统安全 管理方面，对于计算机网络系统自身运行和用户安全均可起 到重要的保障作用。
计算机网络技术中，所包含的信息数据层次水平相对而 言较低，人工智能技术具有更多的人力思维能力、学习能力 等技术特点，将其应用于计算机网络技术中，可以利用其逻 辑思维特点，实现信息数据的深度学习与挖掘，进而获取到 更多有价值的数据信息。同时利用人工智能的逻辑思维能 力，实现对不确定性问题的推断与评测，进而提升传统计算 机网络技术中对于不可测问题的解决能力，提升网络的安全 管理性能。
人工智能技术中的自治 AGENT 技术主要是进行底层信 息数据的搜集与分析，在其技术结构中，主机都可以成为 IDS 系统，该技术是大数据背景下，人工智能与计算机网络技术 相融合重要内容之一。该技术系统在实际应用过程中，具有
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良好的学习与适应能力，当出现不利因素入侵到计算机网络 系统时，该技术的控制能力可以对其进行处理。该技术应用 对运行环境的要求不高，属于人工智能技术的重要技术组成 部分，有着较大的研究应用空间。 3.5 应用于计算机网络系统安全管理方面
3 大数据背景下的人工智能应用于计算机网络技 术的具体分析
3.1 在规则专家系统中的应用 大数据背景下，人工智能技术在计算机网络监测和检测
系统中的应用所取得的效果十分显著。利于该技术中的专家 经验，建立相应的信息数据库，使其成为计算机网络系统进 行运算推理的核心机制。并利用数据解码技术，将具有入侵 特征的数据编码纳入到信息数据库中。当存在恶意因素入侵 时，系统可以将建立的信息数据库作为影响因素的判断依 据，并确定具体的入侵危险因素，然后依据预设的处理方案 开展相应处理工作，提升计算机网络系统的安全运行效率。 人工智能技术应用于规则专家计算机网络系统中，提升了系 统设计水平，提高了网络系统安全性。在实际应用过程中，对 于所构建的信息数据库之外的其他数据类型，无法实施判 别，不能起到保障作用。 3.2 人工智能技术的神经网络系统的应用
数据库在航空航天大数据分析与智能飞行管理中的应用
数据库在航空航天大数据分析与智能飞行管理中的应用随着航空航天行业的不断发展，航空航天大数据分析与智能飞行管理成为了关注的焦点。
在这一背景下，数据库技术的应用变得非常重要。
本文将探讨数据库在航空航天大数据分析与智能飞行管理中的应用，并深入分析其在提高运行效率、增强安全性以及优化决策等方面的优势。
一、数据管理与存储航空航天产生的数据量庞大而复杂，包括飞行数据、维修数据、航班数据等。
这些数据的管理与存储是航空航天大数据分析的基础。
数据库技术的应用可以有效地管理和存储这些数据，提供高效的数据访问和查询支持。
通过合理的数据模型设计和数据索引技术，可以提高数据访问的速度和效率，快速响应用户的查询需求。
二、飞行安全管理航空航天行业对飞行安全要求极高，而数据库技术的应用可以帮助实现对飞行数据的全面监控和分析。
通过在数据库中建立飞行数据的模型和规则，可以实时监测飞行过程中的异常情况，并采取相应的应对措施。
例如，利用数据库技术可以快速识别飞行员操作中的潜在风险，并提供预警提示，从而提高飞行的安全性。
三、智能飞行管理数据库技术的应用也可以支持航空航天智能飞行管理的实现。
通过数据库中存储的航空数据，可以进行大规模的数据分析和挖掘，发现潜在的问题和隐含的规律。
基于这些数据分析的结果，可以开发出智能飞行管理系统，为飞行员和航空管理部门提供决策支持。
例如，通过数据库中的数据分析可以预测天气变化对飞行的影响，提前做好应对措施，避免安全事故的发生。
四、航空运营效率提升数据库技术的应用还可以提升航空运营的效率。
通过对航空数据的分析和管理，可以优化航空公司的运行计划和资源配置，提高航班的准点率和客户满意度。
例如，数据库中存储了大量的航班数据和客户反馈数据，通过对这些数据的分析可以发现航班延误的原因，进而进行相应的改进措施，提高飞行的效率和可靠性。
五、数据安全与隐私保护在航空航天大数据分析与智能飞行管理中，数据的安全性和隐私保护是至关重要的。
我国数字化赋能现代化产业体系的对策研究
品优势。
第三,加大宣传力度,提高平台知名度,进一步提高服务质量,突出价格优势,提高产品的综合竞争能力。
第四,加强对目标客户的宣传,不断创新,不断提高服务质量、完善功能,不断开拓市场。
只有在市场上赢得信誉,才能使我们的平台为用户认可。
基于小程序和公众号建立的一站式大学生共享摄影约拍平台“咔哒摄影”,是满足当前大学生摄影约拍需求的创新性实践。
对于校园摄影爱好者与摄影需求者比较集中的大学生群体而言,服务于校园内部的共享摄影约拍平台,不仅能够为他们提供更多的交流机会和摄影服务,还能够为他们提供实践的机会。
在“大学生创新创业”背景下,大学生共享摄影约拍平台的发展前景十分广阔。
注:通信作者,尚子力。
主要参考文献[1]曹湘,段雨辰,李佳莹,等.“互联网+”背景下校园约拍平台的实践与创新:以一站式摄影约拍交流平台“微城记”为例[J].传播与版权,2021(2):65-67,80.[2]郑彪,胡鹤姿,马丽敏,等.“互联网+摄影”平台运营可行性分析:以“流忆-致青春云摄影平台”为例[J].传播与版权,2018(5):168-169,173.[3]敬洋,张宇航,张瑶,等.“双创”背景下大学生校园摄影工作室创业发展状况探索:以“三次方摄影工作室”创业实践为例[J].就业与保障,2021(3):67-68.[收稿日期]2023-02-10[作者简介]高平(1978—),男,硕士,高级经济师,主要研究方向:宏观经济、数字化转型。
我国数字化赋能现代化产业体系的对策研究高平(上海中创产业创新研究院,上海200120)［摘要］面对新一轮数字经济的快速发展,数字化对我国加快构建现代化产业体系的支撑作用进一步凸显。
文章在分析全球产业现代化发展趋势基础上,从数字技术、数实融合、数据要素、监管机制和数字人才等方面分析我国产业数字化发展面临的瓶颈问题,针对性地提出以数字化助力产业现代化的对策建议。
［关键词］数字化;数据要素;现代化产业体系doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2023.11.032［中图分类号］F49；F203［文献标识码］A［文章编号］1673-0194(2023)11-0110-04中国管理信息化China Management Informationization2023年6月第26卷第11期Jun.,2023Vol.26,No.110引言党的二十大报告首次提出“建设现代化产业体系”,2023年的政府工作报告进一步明确,加快建设现代化产业体系,大力发展数字经济,加快传统产业和中小企业数字化转型。
大数据技术在航空航天领域的应用研究
大数据技术在航空航天领域的应用研究引言：随着科技的不断发展和进步，大数据技术已经逐渐走入人们的视野。
作为信息时代的核心，大数据技术在各个领域都有着广泛的应用，航空航天领域也不例外。
本文将探讨大数据技术在航空航天领域的应用研究，展示其在提升效率、保障安全以及优化航空航天系统运营方面的巨大潜力。
一、大数据在航空航天领域的数据分析应用1. 数据驱动的飞行安全分析航空航天领域对飞行安全有着极高的要求。
大数据技术可以通过分析航班数据、飞行轨迹数据以及航空公司运营数据等，帮助航空公司进行飞行安全的评估和预测，从而及时发现和解决潜在的安全隐患，提升飞行安全水平。
2. 地面运维数据分析为了保障航班的准时起降和安全运营，航空公司需要对地面设备进行定期检查与维护。
利用大数据技术，航空公司可以对设备运行状态进行实时监测和分析，实现设备故障的早期预警和远程监控，减少维护成本和提高航班的可靠性。
3. 机票价格预测及优化航空航天领域中，机票价格波动较大，不同时间段的机票价格也存在较大的差异。
利用大数据技术，航空公司可以通过分析海量的历史销售数据和市场供需情况，了解用户购票的偏好以及价格敏感度，从而提前调整机票价格，并制定相应的优惠政策，实现营销策略的个性化和最优化。
二、大数据在航空航天领域的智能决策支持应用1. 航空交通管制的智能化航空交通管制是航空航天领域中的核心环节。
利用大数据技术，航空交通管制系统可以实现对飞行器轨迹的实时监控和分析，提供航空交通的准确预测和优化路径规划，从而提高航空交通的效率和安全性。
2. 航班任务分配的智能化航空公司需要根据航班计划、机型以及乘客需求等因素来进行航班任务的分配。
利用大数据技术，航空公司可以准确预测乘客的需求，并根据机场资源的分布情况、机组成员的排班情况等因素进行智能化的航班任务分配，提升航班的运营效率。
三、大数据在航空航天领域的航空创新研究1. 新型飞行器研发大数据技术可以为新型飞行器的研发提供强有力的支持。
大数据背景下商务管理研究若干前沿课题
大数据背景下商务管理研究若干前沿课题随着信息技术的快速发展和互联网的普及应用，大数据已经成为当今商业领域中不可忽视的重要资源。
在大数据背景下，商务管理领域也面临着更多的机遇和挑战。
本文将探讨大数据背景下商务管理研究的若干前沿课题，并对其意义和应用进行分析。
一、大数据驱动的商业决策大数据的快速积累和存储，带来了海量的、多维度的商业信息。
如何利用大数据开展商业分析，提高决策的科学性和准确性，成为商务管理研究的一个重要课题。
大数据驱动的商业决策可以应用在市场需求预测、产品研发、供应链管理等方面，帮助企业优化资源配置，提高效益。
二、大数据与销售管理大数据技术的应用使得企业可以更好地获取和分析消费者的行为数据，从而更准确地了解消费者需求。
如何通过大数据分析，实现个性化销售和精准营销，提高销售管理的效率和效果，成为商务管理研究的一个热点。
此外，大数据还可以帮助企业进行销售预测和市场趋势分析，为销售策略的制定提供有力的支持。
三、大数据与供应链管理供应链管理涉及到多个环节和多个参与者，信息的高效流动和资源的优化配置对于供应链的有效运作至关重要。
大数据的应用可以帮助企业完善供应链管理，提高配送效率，降低成本，提高客户满意度。
同时，大数据还可以应用在供应链风险管理、供应链协同等方面，帮助企业应对不同的供应链挑战。
四、大数据与人力资源管理人力资源是企业最重要的资本，对人力资源进行合理的管理和配置，可以提高企业的竞争力。
大数据提供了从招聘、培训到绩效评估等各个环节的数据支持，可以帮助企业实现人力资源的精细化管理。
如何应用大数据技术，提高人力资源管理的科学性和效率，成为人力资源管理研究的一个重要方向。
五、大数据与风险管理商业运作中存在各种风险，如市场风险、供应链风险、信用风险等。
大数据技术的应用可以帮助企业预测和识别风险，并提供相应的应对策略。
通过大数据分析，可以分析风险的潜在原因，为风险管理提供更准确、科学的依据。
综上所述，大数据背景下，商务管理研究面临着诸多前沿课题。
大数据背景下数据库新技术的探索
大数据背景下数据库新技术的探索作者：常晓宇来源：《中国新技术新产品》2019年第13期摘; 要：数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。
而大数据技术实际上就是将所掌握的海量的数据进行分析和使用，使这些数据发挥更大的价值。
该文首先阐述了大数据的基本概念及大数据的特性，从3个方面指出了传统数据和大数据的区别，从大数据采集、数据分析、数据挖掘、大数据的价值与应用几个方面总结了大数据的关键技术，最后展望了大数据的未来方向。
关键词：大数据;数据库技术;数据挖掘中图分类号：G642; ; ; ; 文献标志码：A1 大数据的基本概念1.1 定义数据库是依据一定的数据结构组织起来并存储和管理在一起的各种数据的集合，是多种数据的大仓库。
其规模较大，与传统的数据库软件工具相比其海量数据的存储、管理和使用都超出其能力范围，有着规模更大、数据流转更快、数据类型更多、价值密度更低等特征。
1.2 大数据的特性在大数据技术平台下，与当前流行的数据库处理技术、可扩展的存储系统技术、数据挖掘电网技术、云计算平台、分布式文件系统、分布式数据库互联网技术等技术有着密切的关系，其主要特点表现如下。
1.2.1 数据量巨大当前人们使用的印刷产品数据量不足200PB，个人计算机硬盘容量则达到了TB，大型企业的数据量则超过了EB。
1.2.2 数据类型多样由于数据量级存在丰富多样的类型，因此数据还可以分为结构化与非结构化数据。
结构化数据主要以存储形式为主，当前非结构化数据格式非常多样，其种类不仅包括文本，而且还呈现为图片、视频、声音、位置等多个不同的种类，存在着大量的个性化数据。
1.2.3 价值密度低为了更好地对数据进行分析和研究，并以最快的速度提取有价值的信息，当前主要的问题是使用机器算法对数据进行分析。
1.2.4 处理速度快在处理数据时通常以“1秒定律”作为考察指标，来衡量海量信息的价值提取速度。
大数据的这种信息数据分析技术和传统的数据分析技术有着很大区别，其体现如下。
大数据时代档案管理模式变化研究
大数据时代档案管理模式变化研究发表时间：2017-11-01T09:02:27.703Z 来源：《科技中国》2017年7期作者：张航[导读] 摘要：互联网技术的发展使得大数据时代逐渐到来,在这一时代下,各行业的发展都受到了不同程度的影响。
文章主要针对大数据时代下档案管理模式的变化问题进行了阐述。
中国论文网摘要：互联网技术的发展使得大数据时代逐渐到来,在这一时代下,各行业的发展都受到了不同程度的影响。
文章主要针对大数据时代下档案管理模式的变化问题进行了阐述。
中国论文网关键词：大数据时代档案管理模式变化研究一、大数据的概念大数据又称为巨量资料，主要是指其包含了数量庞大的数据，且具有种类繁多的特征。
根据相关调查研究可以发现，如今大数据已经渗透到每一个行业和每一个业务职能领域中，属于非常重要的生产因素。
目前针对大数据没有明确的定义，各专业机构和网络给出的大数据定义，主要将其作为一种信息资产，且需要在合理时间内完成对数据的处理，确保数据能够依据决策依据。
简单而言，大数据以其整体分析方法逐渐取代了传统抽样分析方法，其能够将所有的数据进行分析，提高结构的精确性。
大数据时代数据类型主要存在三种明确的差异，包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
其中结构化数据主要是指存储在数据库中的数据，可以利用二维表结构实现逻辑表达；非结构化数据主要是指难以用数据库二维逻辑表达，如办公文档、图片、音频、视频等。
大数据主要具有数据规模大、数据种类多、价值密度低和处理速度快等特征，大数据的关键技术主要有数据采集、存储、挖掘和数据分析等，即利用传感器、运动设备等获取和采集数据，并通过数据存储虚拟化方式存储数据，随后针对全部信息进行有用信息的挖掘，进而深入分析。
大数据分析主要分为技术分析和方法分析，最后得出分析结果，体现出大数据分析的价值。
二、大数据时代档案工作面临的影响随着大数据在各行各业的影响，给人们的工作带来了巨大的改变，尤其是在档案管理方面，由于大数据的出现，会产生全新的管理理论和管理方式。
大数据时代背景下的数据库技术应用
大数据时代背景下的数据库技术应用
张冬辉
【期刊名称】《信息与电脑》
【年(卷),期】2017(000)019
【摘要】大数据作为高科技时代的重要产物,在当前的大数据时代,以数据库技术为代表的现代技术在诸多行业和领域中得到了广泛的应用,尤其在现代信息领域中有着深远的影响.笔者以大数据时代为背景,从数据库技术的应用现状入手,主要分析了常见的数据库技术,并对其未来的发展趋势进行了展望,以更好地促进数据库技术的应用成效提升.
【总页数】2页(P139-140)
【作者】张冬辉
【作者单位】唐山工业职业技术学院,河北唐山063000
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.数据时代背景下的数据库技术应用 [J], 戚斌
2.基于大数据时代背景下计算机信息处理技术应用研究 [J], 王鑫伟
3.后MOOC时代背景下立体化教材构建研究
——以"Access数据库技术应用"课程为例 [J], 张燕乐
4.大数据时代背景下对区块链技术应用于酒店预订环节的研究 [J], 张建强;樊园渊
5.大数据时代背景下的数据库技术应用与安全管理分析 [J], 袁耿
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大数据背景下计算机科学与技术的应用探讨孙静1刘青2
大数据背景下计算机科学与技术的应用探讨孙静1 刘青2发布时间：2023-05-28T12:02:50.097Z 来源：《中国建设信息化》2023年6期作者：孙静1 刘青2[导读] 随着经济社会的发展和科技的进步，计算机科学与技术的现代化运用已经成为时代的潮流和主要发展趋势之一，计算机科学与技术的发展及科学应用对当前人们的生活方式以及生产方式产生了深刻影响，诸多行业和领域都在积极加强信息化建设，以增强自身的核心竞争力。
1身份证号码：37032219870129xxxx2身份证号码：11010819830117xxxx摘要：随着经济社会的发展和科技的进步，计算机科学与技术的现代化运用已经成为时代的潮流和主要发展趋势之一，计算机科学与技术的发展及科学应用对当前人们的生活方式以及生产方式产生了深刻影响，诸多行业和领域都在积极加强信息化建设，以增强自身的核心竞争力。
然而，计算机科学与技术的现代化应用在为经济社会发展提供便利的同时，也存在一些问题和难题，需要对此进行持续完善和改进。
文章主要分析了计算机科学与技术的现代化应用现状、问题以及发展对策，希望对推进计算机科学与技术的高效化运用，促进经济社会持续健康发展有所启示。
关键词：大数据背景；计算机科学；技术的应用引言随着时代的进步，对计算机科学与技术提出了新的挑战，也给 IT 产业带来了巨大的机遇。
以大数据为例，在信息时代，计算机科学与技术的持续发展，使电子产品、服务等发生了巨大的变化。
然而，由于技术的发展，用户的需求也在发生变化，计算机科学与技术还必须继续探索和开发更好的产品，提高更好的服务。
因此，在大数据时代如何更加合理地应用计算机技术便成为未来社会需要探索的一个重点问题。
在大数据的时代，运用计算机科学技术在工作和生活中的运用，可以提高人们的工作效率和生活质量。
因此，在大数据环境下，我们应该对电脑科技在大数据环境中的实际运用情况进行深入的探讨。
在大数据的时代，人类的发展表现为:科技与信息的交融，信息与产业的结合。
大数据视域下档案数据管理的实践创新模型研究
大数据视域下档案数据管理的实践创新模型研究随着社会信息化程度的不断提高，各类数据呈现指数级增长，对数据的管理也提出了更高的要求。
在这种背景下，档案数据管理更需要创新思维和技术手段的支撑。
本文基于大数据视角，分析档案数据面临的管理问题，并探讨了档案数据管理的实践创新模型。
档案数据是指各类机构和企业日常运营过程中产生的非结构化数据，包括文件、电子邮件、照片、视频和音频等。
这些数据规模庞大，复杂多样，且长时间保存，因此在管理上提出了多个挑战。
（一）数据来源分散档案数据来源分散，需要从各种渠道收集整理，这对数据管理和利用带来了巨大困难。
如果每个数据源都采用不同的格式和结构，就需要对不同数据进行解析及整合处理，这将给管理工作带来极大的不便。
（二）数据量庞大档案数据量是海量的，需要通过数据采集、存储、处理和分析等方式进行管理。
然而，由于数据量大、维度多，传统的人工处理已无法胜任，加之许多数据都没有规范化和标准化的处理，进一步增加了数据的管理难度和成本。
（三）数据价值难以挖掘由于数据的庞大和结构的复杂，数据价值难以有效地挖掘。
大量的数据可能被隐藏在庞杂的数据中或分散在各地，如何通过有效的技术手段将数据价值挖掘出来成为管理工作的重点。
在整合数据方面，需要将所有数据源汇总在一起，清理重复数据和无用数据，建立标准化的数据说明和格式，以便更好地进行管理、整理和利用。
这个步骤可以通过数据仓库等技术手段来实现。
（二）建立数据模型建立统一、清晰的数据模型能够更好地对档案数据进行管理。
在建立数据模型时，需要考虑特定数据的类别和属性，并探索其潜在的关联和趋势。
建立好数据模型后，可以便于进行数据管理和整合操作。
利用数据挖掘技术可从档案数据中挖掘出相关的知识和信息，并为决策提供支持。
数据挖掘技术包括聚类、分类、回归和关联分析等，可以帮助管理者把庞杂的数据转化为可用的信息。
（四）建立数据安全机制档案数据管理需要保持数据的安全性和保密性，建立完善的安全机制至关重要。
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180 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术・ Data Base Technique【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库1 引言在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。
本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。
2 大数据概念2.1 大数据的特性学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。
（1）V olume 指数据体量巨大。
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。
（2）Variety 指数据类型繁多。
类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日大数据背景下的数据库技术研究文/张宇航志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
（3）Value 指价值密度低。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。
（4）Velocity 指处理速度快。
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
2.2 大数据的影响大数据决策成为一种新的决策方式。
依据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。
随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻底改变。
大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。
借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。
2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2.3.2 沃尔玛的搜索这家零售业巨头为其网站 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。
”Laney 说。
2.3.3 PredPol Inc.PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。
在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
3 键值存储传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。
它难以满足如下的高要求：（1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求；（3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。
键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。
它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。
KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。
G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。
Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。
键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。
如图1所示。
kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。
注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。
通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。
这样快<<下转181页图1：kv 存储的合并图2：BigTable 数据模型实例Data Base Technique ・数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 181【关键词】Android 管理系统 进销存随着移动通信的迅猛增长，智能移动终端操作系统和硬件不断提升，移动处理业务已经非常普及，移动终端的进销存系统应运而生。
它是集进、销、存业务管理为一身的统一操作系统平台，利用其强大的智能终端，它不仅可以提高信息处理的效率，而且可以非常灵活随基于Android 平台的商品进销存管理系统的设计文/任硕果时随地的处理业务。
1 系统框架构建根据商品进销存业务流程分析，商品进销存管理系统的主要功能可以划分为四大类。
基本资料维护、采购业务管理、销售业务管理、仓库管理四大类主要功能。
设计本系统的物理架构采用B/S 架构，逻辑架构采用MVC 框架。
模型(Model)采用JavaBean 数据模型，进行业务逻辑和访问数据库。
在模型层变化的时候，它将通知视图层并提供后者访问自身状态的能力，同时控制层也可以访问其功能函数以完成相关的任务。
视图(View)采用Activity 视图动态显示数据。
它从模型层取得数据并指定这些数据如何被显示出来。
在模型层变化的时候，它将自动更新。
另外视图层也会将用户的输入传送给控制器。
控制器(Controller)采用Servlet 控制，用于接收请求和控制应用程序的流程。
它可以分派用户的请求并选择恰当的视图以用于显示，同时它也可以解释用户的输入并将它们映射为模型层可执行的操作。
2 系统数据库设计根据进销存管理系统的业务需求，设计本系统的数据库。
具体包括18个数据表： employees-职员的基本信息表；unit-存储来往公司的基本信息表；goods-商品基本信息表；storages-存储仓库的基本信息表；purchasebill-采购单表；purchasebilldetail-采购单明细表；purchasepaybill-采购付款单表；purchasereturnbill-采购退货单表；purchasereturnbilldetail-采购退货单明细表；purchasereturnincomebill-采购退货收款单表；salebill-销售单表；salebilldetail-销售单明细表；saleincomebill-销售收款单表；salereturnbill-销售退货单表；salereturnbilldetail-销售退货单明细表；salereturnpaybill-销售退货付款单表；stock-库存的基本信息表；loseraise-报损报溢速定位Key 所在的SSTable 就可以提高查询效率。
KV 存储在内存需保存key 到SSTable 的映射。
KV 存储支持写操作和读操作，如使用主键可作简单查询和复杂查询（如列表查询和范围查询），同时通过更新数据和历史数据的合并定期处理过期数据。
（1）写操作：增加，修改，删除一个键值对。
写数据时先写到更新目录下（0/1），再写Memtable 。
更新目录下只追加写，做标记。
（2）简单查询：查询某个主键对应的值读数据时分别读Memtable 和SStable 的数据合并后返回。
（3）复杂查询：列表查询，范围查询列表查询对指定的主键列表进行查询，返回对应的值列表。
范围查找对指定的主键进行查询，返回对应的值列表。
（4）过期数据处理：合并写操作如更新和删除操作会产生很多的无用数据，这些垃圾数据的回收是通过定时合并操作实现的。
4 BigTable非关系型数据库根据IDC 的研究报告，未来5年，企业对结构化的数据存储需求会每年增加20%左右，而对非结构化的数据存储需求每年会增加60%左右。
大数据催生了云数据库。
云数据库支持多种数据模型，如SQL Azure 等云数据库采用传统关系模型、BigTable 采用键值存储，CloudDB 同时支持关系模型、键值模型和列式模型.下面详细研究BigTable 数据模型。
BigTable 实际上是一个稀疏分布的，永久的多维排序图，采用行键、列键和时间戳对图索引，图中的值是未经解释的字节数组。
这里以一个实例来解释BigTable 的数据模型。
下图显示了存储网页数据的WebTable 的片段，行名是URL 反转，contents 列族包含网页内容，anchor 列族包含了任何引用这个页面的anchor 文本。
CNN 的主页被Sports Illustrated 和MY-look 主页引用。
Contents 列有3个版本对应时间戳t3,t5和t6。
由此可见BigTable 中的数据库模式和关系型模式主要区别，与传统关系型模型相比：（1）不存在表间的联接操作。
（2）整个模式只有1个行健索引。
虽然不同关系型模型，但是通过行健访问，整个系统并不会慢下来。
5 结束语与展望综上所述，在大数据背景下，数据库技术的发展有了新要求与新机遇。
大数据的发展离不开数据库技术的支持，结构化、非结构化、面向关系型、面向对象、NoSQL 等众多数据库概念与技术相互融合、相互补充，共同发展，从而实现多源异构的海量数据存储、多维数据融合、信息资源的高效利用。
参考文献[1]大数据概念及应用未来[J].科技讯.2014.[2]大数据可能带给世界的大影[J].学习时报.2014.[3]中国大数据技术与服务市场2013-2017年预测与分析[J].IDC 报告.2014.[4]Chang F,Dean J,Ghe ma wat S,HsiehWC,Wallach DA,Burrows M,Chandra T,Fikes A,Gruber RE.Bigtable:a distributed storage system for structured data.In:Proc. Of the 7th Symp.On Operating Systems Design and Implementation(OSDI 2006).Seattle: USENIX Association,2006.205-218.[5] 大数据时代环境下数据库的发展趋势与影响[D].中国传媒大学,2014.作者单位辽宁本溪广播电视大学 辽宁省本溪市 117000<<上接180页。