数据管理技术基础学习资料

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整理高一信息会考复习知识提纲-《信息技术基础》+《数据管理技术

整理高一信息会考复习知识提纲-《信息技术基础》+《数据管理技术

文件编号: 42-3B -E5-5D -B1整理人 尼克《信息管理基础》考试大纲《信息管理基础》考试大纲一、复习参考书主要教学参考书:岳剑波. 信息管理基础. 北京:清华大学出版社,2005(每章后面的思考题要注意复习)其他参考资料:《情报学报》、《情报科学》、《情报理论与实践》等期刊在2004~2005年间发表的有关信息管理方面的论文。

二、复习要点1 信息管理的科学基础1.1 信息的定义及理解1.信息的经典定义概述(如:申农(C.E.Shannon)、哈特莱(R.V.L.Hartley)维纳(N.Wiener)对信息的定义)2.△信息的概念体系及基本理解(本体论与认识论层次上所定义的信息含义,以及按照主体的认知层次的语法信息、语义信息和语用信息的含义,并能够以简单的实例说明上述的概念)3.△知识、情报的含义及与信息的关联1.2 信息的特征、类型与功能1.信息与物质、能量的关系2.△信息的特征(对信息基本特征理解的基础上以简单的实例加以说明)3.信息的类型4.△信息的功能(在充分理解的基础上以简单的实例予以解释)1.3 信息管理的信息科学基础1.从信息论到信息科学2.△信息科学的基本内容(信息科学的含义、与一切传统科学区别的特征,以及信息科学产生的原因,信息运动模型,信息科学研究的内容)3.△信息科学的核心方法——信息方法(一个方法和两个准则的含义及理解)1.4 信息管理的管理科学基础1.信息与管理(信息在管理中的作用)2.管理理论的演进与现代管理的基本原理(信息科学对现代微观管理学理论和宏观管理学理论形成所起的作用)3.△信息管理的意义与发展(结合社会发展的实际理解信息管理的意义,信息管理各个发展阶段的主要特征)4.△信息管理学及研究范围(含义、研究的对象和研究的内容)5.信息管理学的产生与进展(产生的原因、条件以及发展)2 信息管理的技术基础2.1 信息技术概论1.信息技术的概念范围(含义、与人类信息器官功能对应的信息技术的类型,信息技术群的层次结构)2.△信息技术的社会作用(在理解的基础上予以实例说明)3.△信息技术的发展规律(理解每个发展规律的含义并能够进行案例分析)2.2 信息处理技术1.计算机技术的发展2.△计算机应用技术(人工智能、专家系统、人工神经网络、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、多媒体技术)2.3 通信技术1.有线通信2.无线通信3.电信网4.△数据通信——计算机网(数据通信、数据通信网、局域网、城域网、广域网)5.△国际互联网——Internet(Internet的功能与应用)3 信息行为论3.1 信息需要与信息动机3.1.1 △信息需要的产生(需要——动机——行为相互关系,信息行为的含义与主要的信息行为类型,信息需要的含义,信息需要的特征)3.1.2 △信息需要的结构分析(按照层次划分的结构、按照内容划分的结构)1.各类用户的信息需要特点(科学研究人员、管理决策人员、工程技术人员、市场营销人员各自主要解决的问题是什么,其各自信息需要的特点或表现)2.△信息动机的形成与转化(理解并能够阐述其中的机理)3.2 用户的信息行为1.△信息查寻行为(含义,影响因素,信息查寻的路径与规律)2.△信息选择行为(含义,包含的选择问题,选择的标准及含义)3.△信息利用行为(含义,问题类型,解释与信息利用之间的关系)4 信息交流论4.1 信息的表述——符号与编码1.△符号(含义、特征)2.编码(编码的功能,初始编码与二次编码的含义)4.2 信息交流模式1.拉斯韦尔模式(特点)2.申农—韦弗模式(特点)3.施拉姆模式(特点)4.△米哈依洛夫模式(特点,组成,模式结构图)5.△兰开斯特模式(特点,组成,模式结构图,作用)6.△维克利模式(特点,组成,模式结构图,作用)4.3 社会信息流1.△人际信息流(理解含义及其具体内容)2.△组织信息流(理解含义及其具体内容)3.△大众信息流(理解含义及其具体内容)5 信息产品的开发5.1 信息采集1.△信息源(理解含义及其具体内容)2.信息采集的原则3.△信息采集的途径(理解具体内容)4.信息采集的方法(了解常用的方法)5.2 信息整序1.△信息整序的目的与要求(信息整序的含义、目的及基本要求)2.△信息整序的方法(掌握其中包括的具体方法,并能够进行案例分析)5.3 信息分析1.△信息分析的工作程序(掌握工作流程中具体环节包括的内容)2.△信息分析的方法(掌握其中包括的具体方法,并能够进行简单的案例分析)3.△内容分析法(含义、步骤、类型和应用)6 信息产业与信息经济6.1 信息服务1.信息服务的原则(信息服务的含义,开展信息服务的基本因素、目的,信息服务的原则)2.△信息服务的主要类型(掌握其中包括的具体类型,并能够进行案例分析)6.2 信息市场1.信息市场的形成与发展(信息市场含义,信息产品的特性,信息商品化的条件)2.△信息市场的结构与运行机制(信息市场的客体结构、主体结构,信息市场的特征,信息市场的运行机制)3.信息市场营销(影响信息市场的营销战略目标的因素,包括的主要产品策略、销售策略和价格策略)7 信息系统管理7.1 信息系统工程1.系统论与系统工程基础(系统的含义、共性与特征,系统方法,系统工程的实质,霍尔系统工程三维结构中逻辑维包括的主要内容)2.△信息系统的结构(信息系统的含义,信息系统的物理结构、逻辑结构)3.△信息系统开发(开发的策略,开发原则,开发的方法)7.2 信息系统资源管理1.△信息系统的运行管理(信息系统的运行管理制度,信息系统的评价体系)2.△信息系统的安全管理(信息安全研究的三个发展阶段,信息系统的安全需求,安全的综合治理)3.△信息主管——CIO(CIO的地位、职能、应具备的基本素质要求)7.3 现代信息系统管理的发展1.组织信息管理模式的变革(面向技术的信息管理模式和面向竞争的信息管理模式的主要类型和特点)2.△战略信息系统的形成与发展(战略信息系统形成的原因,SIS的结构和功能特征,战略信息规划的含义)8 信息产业管理8.1 信息产业理论1.信息产业的形成(信息产业的定义,信息产业化的含义)2.信息产业理论的提出(信息产业理论的主要倡导者及主要的理论观点)3.△信息产业的结构与测度(波拉特的信息产业结构的划分,信息产业的宏观结构及投入产出分析)8.2 信息产业管理基础1.△信息产业的特征与作用(特征,地位与作用)2.△信息产业的内部结构与外部关联(信息产业的内容结构包括的主要内容,外部关联包括的主要内容)3.信息产业的管理体制8.3 信息产业的政策1.△制定信息产业政策的原则2.△信息产业政策体系3.国外的信息产业政策8.4 信息化8.4.1 △信息化的内涵(信息化的含义,信息化的发展阶段)8.4.2 △信息化水平测度(社会信息化指标体系结构,社会信息化植树的计算方法)8.4.3 我国信息化的现状与挑战8.4.4 我国信息化的对策探索(注:△的为重点掌握的内容)整理丨尼克本文档信息来自于网络,如您发现内容不准确或不完善,欢迎您联系我修正;如您发现内容涉嫌侵权,请与我们联系,我们将按照相关法律规定及时处理。

数字化管理师基础知识

数字化管理师基础知识

书中提到了数字化管理的关键原则:“连接、协同、共享。”在数字化的环境 中,企业内外的信息流通变得尤为重要。通过有效的连接、协同和共享,企业 能够打破信息孤岛,提高工作效率,加强团队间的协作。这一原则摘录,为我 们提供了实现高效数字化管理的路径。
再者,书中还分享了数字化管理的实施技巧:“从小处着手,持续改进。”数 字化管理的变革并非一蹴而就,需要从细微处开始,持续优化和改进。通过逐 步实施、不断反馈、逐步完善的方式,企业能更好地适应市场的变化,提升自 身的竞争力。这一技巧摘录,教会我们在实施数字化管理时应有的耐心和智慧。
内容摘要
这些案例涵盖了不同行业和不同规模的企事业单位,使读者能够全面了解数字化管理的实际应用 场景和效果。通过这些案例的学习,读者可以更好地理解数字化管理的实际操作和实施方法。 《数字化管理师基础知识》这本书为读者提供了一个全面、深入的数字化管理知识体系。通过阅 读这本书,读者可以系统地了解数字化管理的概念、技术基础和实践应用,为成为合格的数字化 管理师打下坚实的基础。这本书也为企业和组织提供了一个实用的参考指南,帮助他们更好地实 施数字化管理,提升业务效率和竞争力。
数字化管理师基础知识
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
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内容摘要
《数字化管理师基础知识》是一本深入浅出地介绍数字化管理的专业书籍。这本书的内容涵盖了 数字化管理的核心概念、技术基础和实践应用,旨在帮助读者全面理解数字化管理的内涵,掌握 相关技能,并能够在实际工作中运用。 书中详细介绍了数字化管理的概念和发展历程,使读者能够了解数字化管理在现代社会中的重要 性和地位。书中深入探讨了数字化管理的核心特征,包括信息化的管理方式、数据驱动的决策、 高效的业务流程等,以及数字化管理如何通过技术手段实现这些特征。 该书对数字化管理涉及的关键技术进行了全面的阐述。这包括云计算、大数据、人工智能、物联 网等新兴技术,以及这些技术在数字化管理中的应用和实现方式。通过这些技术的介绍,读者可 以深入了解数字化管理的技术基础,掌握相关的知识和技能。 书中还通过丰富的案例和实践经验,详细介绍了数字化管理的实践应用。

数据管理知识体系

数据管理知识体系

1. 简介1.1. 数据管理专业在当前的信息时代,对于每一个组织机构来说,数据管理职能都是至关重要的。

无论把对数据进行管理的工作称为数据管理,或者是数据资源管理,还是企业信息管理,机构们已经越来越意识到他们所拥有的数据是很有价值的资源。

就像任何贵重资产一样,他们也认识到必须对他们的数据资产进行管理。

如果企业、政府和其它组织机构能更有效地去利用他们的数据资产,他们将会变得更有效率。

数据管理职能的目的就是去寻找手段,以有效的控制数据资源,并提升数据资源的利用率。

数据管理是业务数据管理专员(Business Data Steward)和技术数据管理专员(Technical Data Steward)共同承担的责任,业务数据管理专员是企业数据资产的托管人,技术数据管理专员是这些资产的专家性质的管理人和监护人。

对数据管理职能的治理可以协调 IT和企业之间的协同合作。

在 IT领域,数据管理一个新兴专业。

在过去的 30年里,数据管理的概念和支撑技术发展得非常迅速。

建立一个正式的、有认证的、公认的和受尊重的数据管理专业并不是一个简单的事情。

当前的环境尚处于一种混乱状态,各种术语、方法、工具、观点和夸大言词混杂在一起。

为了使数据管理专业能成熟起来,我们需要一些专业标准:标准术语与定义标准职能、过程和实践方法标准角色和职责标准交付结果和度量这些标准和最佳实践方法将提高数据管理专业人员的工作效率。

另外,它们也使得我们能与我们的团队成员、经理和高层管理者更好地交流。

特别是对于高层管理者,他们需要更充分地理解数据管理及其价值,这样他们才能充分地支持数据管理工作,并投入资金和人员。

DAMA是数据管理协会的简称,是世界上首个服务于数据管理专业人员的专业组织。

DAMA 国际和 DAMA基金会正在为本专业制定一些标准。

1.2. 数据管理知识体系(DMBOK)DAMA国际和 DAMA基金会正在编写《DAMA数据管理知识体系指南》,即《DAMA-DMBOK指南》。

大数据必备基础知识

大数据必备基础知识

大数据必备基础知识在当今信息爆炸的时代,大数据正日益成为各行各业的关键词之一。

无论是企业决策还是科学研究,了解大数据的基础知识都是必不可少的。

本文将从大数据的定义、特点、技术和应用等方面,介绍大数据必备的基础知识。

一、大数据的定义及特点大数据是指规模巨大、类型多样、生成速度快,无法用传统的数据管理技术进行采集、存储、管理和分析的数据集合。

大数据的特点主要体现在以下几个方面:1. 规模巨大:大数据的规模通常以TB、PB甚至EB来衡量,具有海量的数据量。

2. 类型多样:大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型的数据。

3. 生成速度快:大数据的生成速度非常快,数据源源不断地产生,需要及时处理和分析。

4. 数据价值潜力大:大数据中蕴含着丰富的信息和价值,通过分析可以发现新的商业机会和潜在风险。

二、大数据的技术支持为了有效处理和分析大数据,需要借助一系列的技术手段和工具。

以下是大数据的几个关键技术:1. 数据采集与存储:大数据的采集和存储是第一步,包括数据的获取、传输和存储等技术。

常用的数据采集和存储技术包括网络爬虫、分布式文件系统和关系数据库等。

2. 数据处理与分析:大数据的处理和分析是核心环节,包括数据清洗、数据集成、数据挖掘和机器学习等技术。

常用的数据处理和分析技术包括Hadoop、Spark和机器学习算法等。

3. 数据可视化与展示:大数据的可视化与展示是将数据分析结果以直观的图表形式展示出来,帮助用户更好地理解和利用数据。

常用的数据可视化与展示技术包括Tableau、D3.js和Power BI等。

三、大数据的应用领域大数据的应用广泛,几乎涉及了所有行业和领域。

以下是一些典型的大数据应用场景:1. 金融行业:大数据在金融风控、高频交易和反欺诈等方面有广泛应用,可以帮助银行和投资机构预测风险、优化决策。

2. 零售行业:大数据可以通过分析客户购买行为和偏好,实现精准营销和个性化推荐,提升用户体验和销售额。

高一信息会考复习知识提纲-信息技术基础+数据管理技术

高一信息会考复习知识提纲-信息技术基础+数据管理技术

- 高一信息会考复习知识提纲信息技术根底〔必修〕(请每天携带,有空抓紧时间复习记忆!)【初中知识局部】:一些要记的常识〔小学初中就学过要掌握的〕1:计算机系统的组成:硬件系统和软件系统:其细分类如下:2:第一台计算机:1946.2在美国宾夕法尼亚大学问世,它由17468个电子管、6万个电阻器、1万个电容器和6千个开关组成,重达30吨,占地160平方米,耗电174千 瓦,耗资45万美元。

这台计算机每秒只能运行5千次加法运算,主要用于军事,并命名“电子数值积分和计算机〔Elextronic Numerical Integrator And puter 〕〞,简称ENIAC 〔埃尼阿克〕。

3:计算机原理:美籍匈牙利数学家冯•诺依曼提出来的“存储程序〞原理。

4.电子:用户名主机域名 如:fanglin163.5.计算机中的常用单位:T ,G ,M ,K ,B ,以1024作为换算进位,B=Byte(字节),b=bit(位)换算关系:1B=8bit (二进制位), 1KB =1024B, 1MB =1024KB, 1GB =1024MB ,1TB =1024GB .例如:1024 b =1024/8 B = 128 B = 128/1024 KB =0.125 KB =0.125/1024 MB=……6.键盘上的“Delete 〞或“Del 〞键叫删除键,可用来删除光标后面的字符,删除选中的对象,或删除文件等;“Back Space 〞或←:叫退格键,用来删除光标前面的字符,删除选中的表格.计算机系统硬件 系统 软件 系统 主机 外部设备 中央处理器:控制器,运算器 内存:只读存储器〔ROM 〕,可读写存储器〔RAM 〕 高速缓存〔Cache 〕 输入设备:如:键盘,鼠标,扫描仪,话筒等 输出设备:如:显示器,打印机,音箱等 外 存:如:硬盘,软盘,光盘,优盘、存储卡等 系统软件:如:操作系统〔如:DOS ,Windows 系列,Unix,Linux 等〕 语言处理程序:如机器语言,高级语言〔C,Pascal 等〕等 应用软件:如:文字处理软件〔word,wps,记事本等〕,表格数据处理软件,游戏软件,下载软件……-【必修局部】:信息技术根底的信号、消息或报道等容都可以称之为信息。

《数据分析与可视化实践(第三版)》数据库技术基础

《数据分析与可视化实践(第三版)》数据库技术基础

系与系主任 专业与学生
学生与课程
概念模型的表示方法-E-R图
❖实体-联系方法(Entity-Relationship Approach, E-R方法) :1976年由P.P.S.Chen
❖ E-R图的基本图素
▪ 矩形框:实体
– 菱形框:联系
▪ 椭圆形框:属性 – 直线:连接
❖ 画E-R图的步骤
① 确定实体
的独立性高
❖缺点
▪ 查询效率不如非关系模型
3.1.4 数据库技术的发展
❖ 数据模型 ▪ 表达更复杂数据结构 ▪ 更强的语义表达能力
❖ 数据库技术与多学科技术相互渗透、相互结合 ▪ 面向对象数据库 ▪ 分布式数据库 ▪ 专家数据库 ▪ 多媒体数据库 ▪ 嵌入式数据库
❖ 巨型与超巨型数据库技术 ▪ 数据仓库 ▪ 数据挖掘技术 ▪ 大数据技术
3.1.2 数据库与数据库系统
❖ 1.数据库
▪ 数据库(Database,简称DB),存放数据的仓库, 这个仓库建立在计算机存储设备之上,里面的数据 按一定的格式进行存储
▪ 具有永久存储、有组织和可共享三个基本特点
❖ 2. 数据库管理系统(Database Management System,简称DBMS) ▪ 为管理数据库而设计的软件系统,负责数据库的建 立、使用和维护 ▪ 主要功能: ▪ (1)数据库定义 ▪ (2)数据组织、存储和管理 ▪ (3)数据存取 ▪ (4)数据库事务管理和运行管理(数据的完整性、 安全性控制、并发控制、数据库恢复机制) ▪ (5)数据库的建立与维护
▪ 概念模型 ▪ 数据模型
2、概念模型
(1) 实体(Entity)
客观存在并可相互区别的事物称为实体。
可以是具体的人、事、物或抽象的概念。

数据管理技术

数据管理技术

数据管理技术数据管理技术是指在信息系统中有效地收集、存储、组织、处理和保护数据的一系列技术和方法。

随着信息技术的快速发展,数据管理技术在企业、政府和个人的日常工作中起着重要的作用。

本文将从数据的收集、存储、组织、处理和保护等方面,对数据管理技术进行详细介绍。

数据的收集是数据管理的第一步。

通过各种手段,例如调查问卷、传感器、网络爬虫等,可以获取各种类型的数据。

这些数据可以是结构化的数据,例如数据库中的表格数据;也可以是半结构化的数据,例如HTML页面中的数据;还可以是非结构化的数据,例如文本、音频和视频。

数据的质量对于后续的数据管理非常重要,因此在收集数据时需要确保数据的准确性和完整性。

数据的存储是数据管理的核心环节。

传统的存储方式包括硬盘和服务器等,而现代的云存储技术则提供了更加灵活和可扩展的存储方式。

云存储可以将数据存储在远程服务器上,并通过互联网进行访问。

这种方式不仅可以减少硬件投资,还可以提高数据的可靠性和可用性。

此外,云存储还提供了数据备份、容灾和共享等功能,可以满足不同组织和个人的需求。

数据的组织是为了更好地利用数据。

在海量数据面前,如何高效地组织和管理数据是一个挑战。

传统的数据组织方式采用关系型数据库,使用表格来表示数据之间的关系。

而随着数据规模的增大,NoSQL数据库和图数据库等新型数据库技术应运而生。

NoSQL数据库适用于非结构化和半结构化数据,具有良好的可扩展性和高性能。

图数据库则适用于存储关系复杂的数据,例如社交网络中的人际关系。

通过选择合适的数据库技术,可以更好地组织和管理数据。

数据的处理是为了从数据中获取有价值的信息。

数据处理的方法有很多种,例如数据清洗、数据集成、数据挖掘和机器学习等。

数据清洗是指对数据进行去噪、去重和填补缺失值等处理,以提高数据的质量。

数据集成是将多个数据源的数据集成在一起,以便进行跨数据源的分析和挖掘。

数据挖掘是从数据中发现潜在的模式和规律,用于预测和决策。

数据管理技术基础

数据管理技术基础

教材第5-6章的补充引例:速达3000PRO优秀管理信息系统软件——速达3000Pro是以具有国际先进管理理念的企业管理软件“QuickBooks”(美国中小企业16年来的忠实选择)为蓝本,结合国内中小企业行业特点而开发的国内领先的企业管理软件,是速达商务软件系列产品的重要成员之一。

该系统采用世界顶尖的软件开发技术,率先将大型关系型数据库和C/S分布式结构应用于中小型企业管理软件,突破了传统财务软件部门应用的局限,是国内首家使用图形化导航界面来实现进销存与财务管理、人事工资管理一体化功能的优秀软件。

系统中还融入了先进的客户关系管理和强大的数据中心(速达3000XP),从而构成了一个具有进销存、财务、人事工资、固定资产、报表信息中心和决策支持为一体的管理平台,界面图文并茂、生动形象、简单易用,是真正满足国内中小企业管理需要的管理信息系统软件,是协助企业实现经营管理规范化和信息化的重要手段。

速达3000Pro(v6.51)分网络版和单机版两个版本,其中网络版包括速达3000Pro(v6.51)服务器程序、客户端程序。

系统借助于Intranet/Internet网络体系,不仅对企业内部产品的“进货、销售、库存、生产、财务、人力资源、客户关系管理”进行安全、高效的管理,还可以对分布在海内外的分公司、连锁店、代理商进行分布适时管理和监控,是高效、低成本实现企业信息化的优秀软件。

速达软件系列产品占据了国内中小企业管理软件零售市场80.1%的市场份额,一举成为中国最大的中小企业管理软件厂商,拥有超过10万家企业用户,并在短短3年多时间就完成了从创业、融资、发展到作为中国首家软件公司在香港成功上市的一系列运作,创造了中国软件业扩张发展的一个奇迹,正以全新的国际化形象跻身于世界软件业前列。

1. 速达3000Pro进入界面的设计与操作。

单击桌面“速达3000Pro”图标或单击“开始→程序→速达软件→速达3000Pro”,登录后首先要选择公司账套,如图14-1所示。

数据管理技术

数据管理技术

数据管理技术数据管理技术是指对各种类型和规模的数据进行有效管理和处理的技术。

随着互联网和大数据时代的到来,数据的产生和积累呈指数级增长,数据管理技术扮演着越来越重要的角色。

数据管理技术包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节,下面将对这些环节进行详细介绍。

数据采集是数据管理技术的第一步,它是指从各种数据源中获取数据的过程。

数据源可以是传感器、日志文件、数据库、网页等。

数据采集可以通过各种手段实现,比如爬虫技术、传感器技术、日志分析技术等。

数据采集的关键是保证数据的准确性和完整性。

数据存储是指将采集到的数据存储到适合的地方,并保证数据的可访问性和安全性。

常见的数据存储方式有关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。

根据数据的类型和规模选择适合的数据存储方式非常重要。

此外,数据存储还需要考虑数据备份、数据灾难恢复等问题,以保证数据的安全性。

数据清洗是指对采集到的原始数据进行清理和预处理的过程。

原始数据往往存在一些不完整、不准确或不一致的问题,需要通过数据清洗技术进行处理。

常见的数据清洗技术包括数据去重、缺失值填充、异常值检测和数据平滑等。

数据清洗的目的是提高数据的质量和准确性,为后续的数据分析提供可靠的基础。

数据分析是对清洗后的数据进行挖掘和分析的过程。

数据分析可以从多个角度对数据进行统计、挖掘和建模,以获取有价值的信息和知识。

数据分析的方式包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。

数据分析可以帮助企业发现潜在的趋势和规律,提供决策支持和业务优化。

数据可视化是将分析结果以可视化的方式呈现出来,以便更好地理解和传达数据的含义。

数据可视化可以通过图表、图形、地图等形式来展示数据的关系和趋势。

数据可视化既可以用于数据分析过程中的可视化分析,也可以用于向决策者和普通用户呈现分析结果。

总之,数据管理技术是现代数据处理的基础和关键。

它涵盖了数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节,通过科学合理地管理和处理数据,为企业决策和业务优化提供了可靠的支持。

数据中心基础知识培训(两篇)

数据中心基础知识培训(两篇)

引言概述:数据中心是现代企业和组织中不可或缺的重要组成部分,它承载着大量的数据和计算资源。

为了充分利用数据中心的潜力,员工们需要具备一定的基础知识和技能。

本文将对数据中心基础知识进行培训,帮助员工更好地理解和应用数据中心。

正文内容:一、数据中心的定义和功能1. 数据中心概述:数据中心是指存储、处理和管理大规模数据的设施。

2. 数据中心的重要性:它是支持企业运营和业务发展的基石,能够提供高效的数据处理、存储和传输能力。

3. 数据中心的功能:包括数据存储、服务器运行、网络传输、安全保障等。

二、数据中心的组成和架构1. 机房设施:包括机架、电源、UPS、空调、消防系统等硬件设备。

2. 服务器设备:承担数据中心的主要计算任务,可以分为物理服务器和虚拟服务器。

3. 网络设备:负责数据中心内部和与外界的数据传输,包括交换机、路由器和防火墙等设备。

4. 存储设备:用于数据的持久化存储,包括硬盘阵列、网络存储和磁带库等。

5. 管理软件:用于监控和管理数据中心的各种设备和资源,提高数据中心的有效性和可靠性。

三、数据中心的关键技术和标准1. 虚拟化技术:通过将物理资源虚拟化,提高服务器的利用率和灵活性。

2. 网络技术:包括局域网、广域网和互联网等,通过良好的网络架构提供高效的数据传输。

3. 高可用性技术:如冗余设备、备份服务、容错技术等,确保数据中心的持续运行和数据的安全性。

4. 绿色数据中心:采用节能环保的硬件设备和管理策略,降低能耗和碳排放。

5. 数据安全与隐私:包括物理安全、网络安全和数据加密等,保护数据中心和其中存储的数据不受攻击和泄露。

四、数据中心的运维管理1. 硬件设备管理:包括设备选购、安装调试、维护保养等,确保设备的正常运行。

2. 数据中心监控:通过监控系统对设备和网络进行实时监控,及时发现和解决问题。

3. 故障处理:包括硬件故障、网络故障和系统故障等,及时进行排除和修复。

4. 容量规划:根据业务需求和未来发展预测,进行资源规划和扩容升级。

数据模型管理学习笔记

数据模型管理学习笔记

数据模型管理学习笔记1.数据分类数据:对客观事物的记录(1)主数据是关于业务实体的数据,描述组织内的“物”,如人、地点、用户、产品等。

在企业中存在很多IT系统,然而主数据信息是需要跨系统流转的,所以主数据是企业中记录数据的核心。

(2)交易数据描述组织业务运营过程中的内部或外部“事件”。

交易数据也可以理解为主数据中的对象产生的一些行为数据,如销售订单、通话记录等。

(3)统计分析数据是对企业业务活动进行统计分析的数值型数据,即指标,如用户数、销售额等。

用户数是对主数据中存在的用户进行统计,销售额是对交易销售行为的订单、额度进行统计。

(4)参考数据是将其他数据进行分类或进行目录整编的数据,参考数据值是几个允许值之一。

参考数据也可以理解为码值,是为了对一些数据定义进行解释和规范的。

例如,用户等级可以分为A、B、C三级,但是单纯从A、B、C并不能看出具体的用户等级是怎样的,参考数据可以帮助公司规定A等级用户代表优质用户,B等级用户代表一般用户,C等级用户代表大众用户。

参考数据的制定可以参考国际标准、行业标准或公司内部标准。

(5)元数据是描述数据的数据,帮助理解、获取、使用数据,分为技术元数据、业务元数据等。

2.数据建模数据架构的基本概念数据模型介绍(1)建模技术:借助模型来分析、设计应用系统的技术。

(2)模型:现实世界中某些事物的一种抽象表示。

(3)抽象:抽取事物的本质特性,忽略事物的其他次要因素(4)建模:是理解、分析、开发或改造事物原型的一种常用手段数据建模基础(1)概念模型(CDM)描述预设范围内的业务需求:以实体—关系(Entity-Relationship, E-R)理论为基础,通过主题域形式描述概念化的结构。

(2)逻辑模型(LDM)是详细的业务解决方案:对概念模型的进一步细化,通过关键数据属性描述更多的业务细节。

(3)物理模型(PDM)是详细的技术解决方案:将逻辑模型转换成数据库的设计表达,涉及数据库中的表、数据类型、字段长度等信息。

数据管理基础课件

数据管理基础课件

最佳实践的概念与类型
• 最佳实践的概念:最佳实践是指那些经过验证的、高效的、可 复制的且具有普遍性的管理方法、方案或技术,它们能够提高 组织的管理水平和工作效率。在数据管理领域,最佳实践是指 那些能够高效地管理数据、提高数据质量、降低数据成本、增 强数据安全和合规性的实践方法。
最佳实践的概念与类型
04
数据架构与设计
数据架构的概念与原 则
01
数据架构是指对数据进行组织、 存储、管理、维护和使用的整体 结构,是数据治理的核心组成部分。
02
数据架构的原则包括标准化、规 范化、模块化、可扩展性、安全 性和可靠性等,以确保数据的质 量和可用性。
数据模型的设计与构建
数据模型是对现实世界中数据特征的抽象描述,包括概念模型、逻辑模型和物理模 型等。
MySQL 开源的关系型数据库管理系统,广泛 应用于Web应用开发。
Oracle
大型企业级数据库管理系统,功能强 大且全面。
Microsoft SQL Server
适用于Windows操作系统的关系数 据库管理系统,提供企业级数据处理 能力。
PostgreSQL
开源的对象关系型数据库管理系统, 具有高度的灵活性和可扩展性。
原则
数据治理应遵循数据完整性、准确性、一致性、安全性、合 规性和可追溯性的原则。同时,数据治理还要求明确的数据 所有权和责任,以及透明的数据处理和使用过程。
数据治理的框架与流程
框架
数据治理的框架包括组织架构、政策制度、技术工具 和人员能力四个方面。组织架构是指建立数据治理的 领导和执行团队;政策制度是指制定数据治理的规范 和流程;技术工具是指采用的数据治理技术和工具; 人员能力是指培养和提高数据治理人员的专业能力。

大数据技术基础

大数据技术基础

大数据技术基础随着信息时代的到来,大数据已经成为了当今世界的热点话题,无论是企业还是个人都面临着海量数据的管理与应用问题。

大数据技术作为解决这一难题的关键,成为了现代社会不可或缺的一部分。

本文将介绍大数据技术的基础知识,包括定义、特点以及应用等方面。

首先,什么是大数据技术?简单来说,大数据技术就是处理和分析海量数据的一种技术手段。

随着互联网的迅猛发展,人们在日常生活中产生了大量的数据,如社交网络数据、传感器数据、移动设备数据等等。

这些数据量大、数据种类繁多、数据生成速度快,传统的数据处理方法已经无法满足对这些数据的管理和应用需求。

因此,大数据技术应运而生。

大数据技术的特点主要体现在以下四个方面。

首先,数据的规模非常大,通常以TB、PB甚至EB为单位进行计量。

其次,数据的种类繁多,包括结构化数据(如数据库表格)、半结构化数据(如日志文件、XML文档)以及非结构化数据(如文本、图片、音频、视频等)。

第三,数据的生成速度极快,要求实时处理和分析。

最后,大数据技术还需要面对数据的价值问题,如如何从海量数据中挖掘有价值的信息。

大数据技术的应用场景十分广泛。

首先,大数据技术在商业领域中有着重要的应用。

通过分析海量的销售数据,企业可以发现潜在的市场机会、预测消费趋势、制定销售策略等。

其次,在医疗健康领域,大数据技术也可以用于病例分析、临床决策支持、个性化医疗等方面,提高医疗效率和质量。

再次,在城市管理中,大数据技术可以帮助城市实现智慧化,包括交通管控、环境监测、应急预警等。

另外,在金融领域,大数据技术可以应用于风险管理、反欺诈、投资分析等方面,提高金融机构的运营效率和决策能力。

要学习和掌握大数据技术,需要具备一些基础知识。

首先,了解分布式系统和并行计算的原理是很重要的。

由于大数据处理的规模庞大,单台计算机往往无法胜任,需要使用多台计算机构建集群进行计算。

同时,熟悉大数据存储和管理技术也是必不可少的,如Hadoop、Spark 等。

数据治理技巧选择题精选[基础]

数据治理技巧选择题精选[基础]

数据管理技术选择题精选数据管理技术的基本概念数据[date(DB)]:是对现实世界中客观事物的符号化表示,可以用数字来表示的数据是数值数据,如年龄、身高、价格等;用非数字形式来表示的数据是非数值数据如文字、图像、声音等。

P4数据类型:数字型(数量、价格)、文本型(姓名、地址)、日期型(出生日期、生产日期)、逻辑型(是否学生)、OLE型(照片、音乐)。

P321.(1)用一组数据“姓名:赵明,所教学科:语文,出生日期:1970-10-2”来描述教师信息,其中“姓名D(出生日期C)”数据可设置为(2)用一组数据“CD编号:A001,CD名称:黄河,价格(元):27,数量(片):100,唱片公司:新力”来描述CD唱片销售信息,其中“CD编号D(价格B)”数据可设置为(3)用一组数据"姓名:赵明,任教年级:高一,教师照片: "来描述教师信息,其中"教师照片"数据在Access中可设置为AA. OLE对象型B.数字型C.日期/时间型D.文本型数据库(DB):按照某种模型组织起来的,可以被用户或应用程序共享的、大量且互相关联的数据集合P8常见的数据库:Foxpro、Access、SQL、Oraclet等P122.下列属于数据库管理系统的是AA.SQL ServerB.WindowsC.旅游线路.xlsD.中国邮编区号.mdb数据库管理系统(DBMS):对数据库中的数据进行管理和控制的软件。

P83.数据库管理系统B(数据库A/数据D)的英文名称缩写是A.DBB.DBMSC.DOCD.DATA4.统一管理数据库中的数据资源要使用CA.表格管理系统B.文件管理系统C.数据库管理系统D.Windows资源管理系统数据管理技术发展的三个阶段:①人工管理阶段②文件系统阶段③数据库系统阶段P75.数据管理技术经历了三个阶段,分别是DA.数据库系统、多媒体系统和超媒体阶段B.文件系统、数据库系统和超媒体阶段C.文件系统、数据库系统和多媒体系统阶段D.人工管理、文件系统和数据库系统阶段6.数据管理技术的最初阶段是AA.人工管理B.文件系统C.超文本管理D.数据库系统数据库应用系统:针对某个特定目标,建立在数据库管理系统之上的计算机应用系统。

数据安全管理培训材料

数据安全管理培训材料
第三条 客户数据保密性是指在数据的采集、传输、处理、存储、提供等过程 中通过各种技术手段和完善的规章制度,使数据不丢失、不被破坏,未经授权不被 访问,保证数据的安全。
第四条 数据管理部对于关联业务公司数据类业务的操作规范进行审核。
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2.2 数据安全相关规范
【第二章】
数据安全管理的范围
第五条 客户服务中心数据安全管理对象为:所有利用计算机和计算机网络 进行输入、存储、传输、处理、再加工和输出的包含有客户信息类数据。包括:文 字材料、数据报表、各类原始凭证、图形图象等输入处理对象,计算机内部存储和 网络传输的各类数据,计算机输出的磁存储、光存储及各类纸介质打印数据。
25
3.数据安全良好的习惯
• 重要的信息保密
1. 每次接触的客户信息资料要及时回放,不要随手乱丢 2. 学习数据安全的相关规定,熟悉重要数据的处理方法; 3. 对于自己接触到的相关信息,在工作外不能随便乱讲; 4. 建立外人探听自己信息的防范之心,拒绝物质诱惑; 5. 不随意在网上发表关于工作重要的信息内容;
数据安全培训
主要内容
1 建立对数据安全的正确认识
2
知悉数据安全相关规范
3
培养安全意识和良好的习惯
4
安全寄语
2
1.数据安全正确认识 什么是数据? 在信息研究领域中对其没有确切的定义,但概括出来数据有两个性质:
一、和公司其它资源一样,是维持公司持续运作和管理的必要资产, 例如政策方针、市场报告、科研数据、计划方案、竞争情报等等, 这些信息可能从多个方面对公司运营产生影响。
8
1. 2数.1 数据据认安全识管理对象
敏感数据:
现阶段特指客户方强调的客户数据,具体内容包括: 与客户相关的 1、联系电话; 2、详细地址(区、镇以后的详细地址); 3、身份证号码; 4、邮箱、MSN、QQ号等; 以上及其他任一联系方式。

数据管理知识

数据管理知识

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。

即为了表达信息(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、视频等都可以称为数据。

信息依赖数据来表达,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,可以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(DBAS ):是应用了数据库的信息系统。

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 、DB B 、DBSC 、DBMSD 、Access 2、数据管理技术的变迁数据管理技术经历了人工管理阶段→文件系统阶段→数据库系统阶段。

系统软件 应用软件 数 据 库 计算机硬件 操作系统OS数据库管理系统 数据库应用系统终端用户 数据库系统结构示意图 操作对象文件系统阶段与数据库系统阶段的比较如下表:阶段 独立性 冗余度 共享性 安全性与完整性 文件系统阶段 差 高 差 差 数据库系统阶段高低高高说明:文件系统阶段与数据库系统阶段根本区别在数据的结构化程度高低;数据库技术的应用领域——主要应用于数据密集型应用的领域。

第7章 数据库基础知识

第7章 数据库基础知识

教案讲稿第七章数据库基础知识[旧课复习]:复习内容:1.程序设计方法中常用方法。

2.结构化程序设计中三种基本结构。

复习目的:让学生巩固前一章节所学知识。

复习时长:大约5分钟。

[新课导入]:导入方式:复习Excel中数据操作,如排序、筛选、分类汇总导入目的:引出数据库及数据库管理系统等概念。

导入时长:大约5分钟[新课讲授]:重点:SQL语句中的insert、delect、update、select命令。

难点:查询语句select的筛选条件与分组统计。

方法:运用多媒体辅助教学,采用案例教学和任务驱动等教学法。

7.1 数据库系统的基本概念一、数据库基本概念1.数据数据(Data)实际上就是描述事物的符号记录。

计算机中的数据一般分为两部分:◆临时性数据:与程序仅有短时间的交互关系,随着程序的结束而消亡,一般存放于计算机内存中。

◆持久性数据:对系统起着长期持久的作用的数据,一般存放于计算机外存中。

数据结构:将多种相关数据以一定结构方式组合构成特定的数据框架,这样的数据框架称为数据结构。

2.数据库数据库(Database,DB)是数据的集合,它具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内,是多种应用数据的集成,并可被各个应用程序所共享。

数据库中的数据具有“集成”、“共享”的特点,即数据库集中了各种应用的数据,进行统一的构造与存储,从而使它们可被不同应用程序所使用。

3.数据库管理系统数据库管理系统(Database Management System,DBMS)是数据库的管理机构,它是一种系统软件,负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等。

因此,数据库管理系统是数据库系统的核心且大多数DBMS 均为关系数据库系统。

4.数据库系统数据库系统(Database System,DBS)由如下5部分组成:•数据库(数据)•数据库管理系统(及其开发工具)•系统平台(软件)•硬件平台(硬件)•数据库管理员和用户(人员)这5个部分构成了一个以数据库为核心的完整的运行实体,称为数据库系统。

了解大数据存储和管理技术

了解大数据存储和管理技术

了解大数据存储和管理技术大数据存储和管理技术是指用于存储、管理和分析海量数据的一系列技术和方法。

随着互联网的迅速发展和数字化转型的推动,大数据的规模和复杂性不断增长,因此,高效的大数据存储和管理技术成为了企业和组织在数据领域取得成功的关键。

下面将详细介绍大数据存储和管理技术的内容和步骤:1. 数据收集:- 针对需要收集的数据,确定数据的来源和采集的方式。

数据可以来自于各种渠道,包括传感器、网站、社交媒体等。

- 设计合适的数据采集方法,包括在线和离线的数据采集方式。

在线采集包括实时收集和流式数据;离线采集则是在固定时间间隔内进行批量采集。

- 选择合适的数据采集工具和技术,如网络爬虫、API接口、日志文件等。

2. 数据存储:- 根据收集到的数据的特点,选择合适的存储方式和技术。

常用的数据存储方式包括关系数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。

- 考虑数据的备份和恢复策略,确保数据安全和可靠性。

- 利用数据压缩和索引等技术,提高数据存储的效率和性能。

3. 数据清洗和预处理:- 对收集到的原始数据进行清洗和预处理,去除重复、缺失、错误和不一致的数据。

- 进行数据格式转换和标准化,使得数据适应后续的分析和应用需求。

- 利用数据清洗工具和算法,自动化地清洗和预处理大规模的数据。

4. 数据集成和整合:- 将多个数据源的数据进行整合和集成,构建全面和完整的数据集。

- 解决不同数据源之间的数据格式和结构差异的问题,实现数据的一致性和可操作性。

- 利用数据集成工具和技术,自动化地进行数据集成和整合。

5. 数据建模和分析:- 对整合后的数据进行建模和分析,发现数据中的潜在模式和规律。

- 利用统计分析、机器学习和数据挖掘等技术,实现对数据的深度挖掘和分析。

- 构建合适的数据模型和算法,实现对数据的预测、分类和聚类等操作。

6. 数据可视化和报告:- 利用可视化技术和工具,将数据分析的结果以图形化和可理解的方式进行展示。

数据管理技术概述

数据管理技术概述

2.5 数据管理技术
2.5.2 数据管理的数据库方法 数据库管理系统是一个用来管理数据库的软件系统,它能科学地组织 和存储数据,以高效地获取和维护数据。数据库管理系统是位于用户与操 作系统之间的一层数据管理软件,主要用来定义和管理数据库,处理数据 库与应用程序之间的联系。它的主要功能包括以下几个方面:数据定义功 能、数据操纵功能、数据库的运行管理、数据库的建立和维护功能。目前 典型的数据库管理系统有Access、My SQL、SQL Server、Oracle、 Sybase、Informix、DB2等。 数据库设计是在选定的数据库管理系统(DBMS)基础上建立数据库 的过程。数据库设计的目标是建立一个合适的数据模型,这个数据模型应 当是: (1)满足用户要求:既能合理地组织用户需要的所有数据,又能支 持用户对数据的所有处理功能。 (2)满足某个数据库管理系统(DBMS)的要求,能够在数据库管 理系统中实现。 (3)具有较高的范式:一般企业信息系统,数据逻辑模型要求达到 第三范式,才能保证数据完整性好,效益高,便于理解和维护,没有数据 冲突等。
2.5 数据管理技术
续2.5.3 数据管理技术的发展 云数据管理是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念。 云数据管理使更大数据量的处理成为可能,被称为下一代的因特网计 算和下一代的数据中心。当前云数据管理领域的主要成熟产品有: GFS、HBase、Sector/Sphere、Amazon S3和Open Stack的Swift。 云计算技术是一项崭新的技术,目前国内外对其研究尚处于逐步 深入的阶段,伴随三网融合以及物联网等的快速发展,云计算和云数 据管理技术在赢得发展机遇的同时也面临着严峻的挑战。例如,可能 会出现一些需要预载大量数据集(像股票价格、天气历史数据以及网 上检索等)的特殊服务。这样就产生新的问题,需要从结构化、半结 构化或非结构的异构数据库中提取出有用的数据信息。 大数据具有规模大、深度大、宽度大、处理时间短、硬件系统普 通化、软件系统开源化等特点。传统关系型数据库在对大数据进行操 作时,系统性能严重下降。因此,大数据管理技术研究成为当前研究 热点代表性的有:并行数据库、MapReduce、NoSQL等。
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教材第5-6章的补充引例:速达3000PRO优秀管理信息系统软件——速达3000Pro是以具有国际先进管理理念的企业管理软件“QuickBooks”(美国中小企业16年来的忠实选择)为蓝本,结合国内中小企业行业特点而开发的国内领先的企业管理软件,是速达商务软件系列产品的重要成员之一。

该系统采用世界顶尖的软件开发技术,率先将大型关系型数据库和C/S分布式结构应用于中小型企业管理软件,突破了传统财务软件部门应用的局限,是国内首家使用图形化导航界面来实现进销存与财务管理、人事工资管理一体化功能的优秀软件。

系统中还融入了先进的客户关系管理和强大的数据中心(速达3000XP),从而构成了一个具有进销存、财务、人事工资、固定资产、报表信息中心和决策支持为一体的管理平台,界面图文并茂、生动形象、简单易用,是真正满足国内中小企业管理需要的管理信息系统软件,是协助企业实现经营管理规范化和信息化的重要手段。

速达3000Pro(v6.51)分网络版和单机版两个版本,其中网络版包括速达3000Pro(v6.51)服务器程序、客户端程序。

系统借助于Intranet/Internet网络体系,不仅对企业内部产品的“进货、销售、库存、生产、财务、人力资源、客户关系管理”进行安全、高效的管理,还可以对分布在海内外的分公司、连锁店、代理商进行分布适时管理和监控,是高效、低成本实现企业信息化的优秀软件。

速达软件系列产品占据了国内中小企业管理软件零售市场80.1%的市场份额,一举成为中国最大的中小企业管理软件厂商,拥有超过10万家企业用户,并在短短3年多时间就完成了从创业、融资、发展到作为中国首家软件公司在香港成功上市的一系列运作,创造了中国软件业扩张发展的一个奇迹,正以全新的国际化形象跻身于世界软件业前列。

1. 速达3000Pro进入界面的设计与操作。

单击桌面“速达3000Pro”图标或单击“开始→程序→速达软件→速达3000Pro”,登录后首先要选择公司账套,如图14-1所示。

在这里可以新增、删除或者选择已有的公司账套。

选择公司账套“SAMPLE1”,单击“确定”;在“进入”界面上,选择用户名称“高级管理员”,“口令”栏为空(其他用户必须输入相关口令);单击“确定”,进入速达3000Pro软件的业务导航界面,如图14-2所示。

图14-1 进入界面(选择公司账套)示意图图14-2 速达3000Pro软件的业务导航界面示意图2. 速达3000Pro八个子系统基本功能分析实验(1)进货管理。

单击“进货管理”,进货管理的功能是由“采购订单、估价入库单、采购收货单、采购付款单、现款采购单、采购退货单”共6个表单的功能模块来实现的。

(2)销售管理。

单击“销售管理”,销售管理的功能是由销售订单、销售开单、销售收款单、现款销售单、销售退货单共5个表单的功能模块来实现的。

(3)仓库管理。

单击“仓库管理”,仓库管理的功能是由“领料单、退料单、产品进仓单、存货调价单、组装与拆卸单、库存变动单、库存盘点单、仓库调拨单”共8个表单的功能模块来实现的。

(4)现金银行业务。

单击“现金银行”,现金银行业务的功能是由“银行存取款单、费用开支单、其他收入单”共3个表单的功能模块来实现的。

(5)账务系统。

单击“账务系统”,账务系统的功能是由“凭证录入、凭证查找、凭证审核、凭证登账、结转损益、期末结账”共6个表单的功能模块来实现的。

(6)固定资产。

单击“固定资产”,固定资产管理是由固定资产增加单、资产减少单、工作量录入单、记提折旧单共4个表单的功能模块来实现的。

(7)工资核算。

单击“工资核算”,工资核算业务的功能是由工资数据录入单、计件数据录入单、工资支付单、费用分配单共4个表单的功能模块来实现的。

(8)系统维护。

单击“系统维护”,系统维护的功能是由操作员授权、打印样式、修改口令、系统日志、数据备份、数据恢复共6个表单的功能模块来实现的。

3. “报表中心”基本功能报表中心是各子系统报表的集合,除了可以在日常操作中分别查询各业务报表以外,还可以在报表中心集中查询有关的报表,这些报表能够帮助用户更好地了解市场动态,研究消费心理,加强库存管理,合理利用企业资金,从而实现企业经营管理的高效化和经济效益的最佳化。

注意,上述业务管理功能的详细信息,可以打开速达3000Pro帮助系统,如图14-3所示。

图14-3 速达3000Pro帮助系统图14-4 进货管理“数据三层结构业务导航图形化界面”结构设计示意图第2章的信息系统类型P29-33面向基层管理的TPS,与P304的管理决策层次模型对照,主要处理日常繁杂业务——结构化数据管理,例如:工资管理面向中层管理的MIS(解决结构化数据管理问题)与DSS(解决半结构化数据管理问题)第6章(商业智能的基础:数据和信息管理)的补充:数据管理技术基础在应用需求的推动下,以及计算机软、硬件发展的基础上,数据管理技术经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个阶段。

1968年,IBM公司研制成功数据库管理系统(Information Management System,IMS)标志着数据管理技术进入了数据库阶段。

IMS 为层次型数据库。

1969年,美国数据系统语言协会(Conference On Data System Language)公布了数据库工作组报告,对研制开发网状数据库起了巨大推动作用。

1970年,IBM公司的研究员E F. Codd连续发表论文,奠定了关系数据库的基础。

1. 数据描述数据描述是数据处理中的一个重要环节。

从事物的特性到计算机中的具体表示,实际上经历了三个世界:现实世界、信息世界和计算机世界。

如图1-7所示。

图1-7 三个世界及信息转换信息世界的数据描述是人们将现实世界在人脑中的反映,用文字和符号表示出来,它需要用以下一些基本术语来实现:①实体(entity):实体是指客观存在并相互区别的事物。

实体可以是具体对象,例如一个教师、一个学校等。

也可以是抽象的概念和联系,例如学生的一次选课、一次借书等。

②实体集(entity set):具有相同性质的同类实体的集合。

例如所有教师、所有选课等。

③属性(attribute):实体具有许多特性,每一个特性称为属性。

每个属性有一个取值范围,即值域。

例如学生实体可以由学号、姓名、性别、年龄等属性组成,而每个属性都有一个取值范围,如性别的取值范围只能是男或女。

④标识属性:唯一标识实体的属性集称为标识属性。

例如学生实体的学号可作为学生实体的标识属性。

信息在计算机世界中是以数据形式存储的,其数据描述需要用到以下术语:①字段(field):标记实体属性的命名单位称为字段(或数据项)。

它是可命名的最小信息单位。

例如职工号、姓名、职称等字段。

②记录(record):字段的有序集合称为记录。

一般用一个记录描述一个实体。

如一个职工记录,由有序的字段集(职工号、姓名、职称等)组成。

③主键(primary key):能唯一标识文件中每个记录的字段或字段集,称为文件的主键。

例如职工号可以作为职工记录的主键。

④外键(foreign Key):如果公共关键字在一个关系中是主键,那么这个公共关键字被称为另一个关系的外键。

⑤文件(file):为了某一特定目的而形成的同一类记录的集合称为文件。

文件是描述实体集的。

例如所有职工记录组成了一个工资单文件。

⑥数据库(database):按一定方式组织起来的逻辑相关的文件集合形成数据库。

图1-8 计算机世界中的数据描述2. 实体间的联系在信息世界中,事物之间的联系可分为两类:一类是实体内部的联系,如组成实体的各属性之间的关系;另一类是实体之间的联系。

事物之间的联系分别存在三种联系类型(描述不同数据实体管理方式):一对一联系(1:1)、一对多联系(1:n)、多对多联系(m:n)。

图1-9 实体间的联系数据管理方式的行为:第一,从校长到学校1个—负责--〉1个第二,从学校到校长1个—聘任—〉1个MAX: 1:1命题逻辑论断:数据管理上,校长与学校之间是一对一联系,记为1:13. 概念模型概念模型又称信息模型,主要用于描述信息世界中的数据,它是按照用户的观点来对信息建模。

概念模型最常用的表示方法是实体-联系方法(Entity-Relation Approach,简称E-R 方法),就是用E-R图来描述某一组织的信息模型。

E-R方法提供了四个基本工具来实现E-R图:(1)矩形框,表示实体类型。

(2)菱形框,表示联系类型。

(3)椭圆型框,表示实体类型和联系类型的属性。

(4)直线,体现联系类型和相关实体类型直接的联系。

在书中P147批注,并把图6-11变成E-R图。

管理对象数据项管理方式隶属,绘制P147(关系模型)的零件与供应商对应的E-R图。

图1-10 学生成绩管理系统的E-R图(数据管理模型),并转换成关系模型(存储结构)学生表(学号,姓名,性别,年龄,班级)——关键属性加下划线课程表(课程号,课程名,学分,课程简介)选修表(成绩,学号,课程号)E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系,并确定这些关系的属性和码。

这种转换一般按下面的原则进行:①一个实体转换为一个关系(即一个二维表/存储),实体的属性就是关系的属性(数据项或字段——来自Access的传说),实体的码(主键)就是关系的码。

②一个联系也转换为一个关系(表),联系的属性及联系所连接的实体的码(关键属性)都转换为关系的属性,但是关系的码会根据联系的类型变化:如果是1:1联系,两端实体的码都成为关系的候选码;如果是1:n联系,n端实体的码成为关系的码;如果是m:n联系,两端实体码的组合成为关系的码。

③具有相同码的关系可以合并。

【例5-1】图5-10给出了某材料核算系统的E-R图(概念结构),请转换成对应的关系数据模型(逻辑结构)并分别利用Microsoft Access和MySQL开发出相应的数据库。

图5-10 材料核算系统E-R图答:(1)利用E-R图向关系模型的转换原则,该材料核算系统概念模型对应的关系数据模型如下:①产品(产品号,产品名,预算价格),其中“产品号”是主键。

②零件(零件号,零件名),其中“零件号”是主键。

③仓库(仓库号,面积,库管员),其中“仓库号”是主键。

④材料(材料号,材料名,单位,单价),其中“材料号”是主键。

⑤产品构成(产品号,零件号,零件数),其中“产品号,零件号”是外键。

⑥消耗(产品号,材料号,耗用量),其中“产品号,材料号”是外键。

⑦仓存零件(零件号,仓库号,存储量),其中“零件号,仓库号”是外键。

(2)利用Microsoft Access开发出相应的数据库:等等。

引例:MMM商厦进销存管理系统业务数据集通过调查,收集到MMM商厦有限公司的商品进销存管理系统业务数据集如下:(1)进货管理子系统,有三个实体集。

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