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数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据。也可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据。在计算机系统中,数据以二进制信息单元0,1的形式表示。 展开全文
数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据。也可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据。在计算机系统中,数据以二进制信息单元0,1的形式表示。
信息
性    质
计算机术语
外文名
data
意    义
信息的表现形式和载体
释    义
事实或观察的结果
中文名
数据
数据定义
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如,“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。在计算机科学中,数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛,表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。 [1]  信息与数据既有联系,又有区别。数据是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。而信息是数据的内涵,信息是加载于数据之上,对数据作具有含义的解释。数据和信息是不可分离的,信息依赖数据来表达,数据则生动具体表达出信息。数据是符号,是物理性的,信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据,是逻辑性和观念性的;数据是信息的表现形式,信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体,信息是数据的内涵,是形与质的关系。数据本身没有意义,数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。 [2] 
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  • 数据
    万次阅读
    2022-07-02 10:34:23

    Android五种数据存储:

    • SharePreferences
    • SQLite
    • Content  Provider
    • File
    • 网络存储

    Android系统提供了四种存储数据方式

    1. SharePreferences:除SQLite数据库外,另一种常用的数据存储方式,其本质就是一个XML文件,常用于存储较简单的参数设置
    2. SQLite:SQLite是一个轻量级的数据库,支持基本的SQL语法,是常被采用的一种数据存储方式。Android为此数据库提供了一个名为SQLiteDatabase的类,封装了一些操作数据库的API
    3. File:常说的文件( I / O )存储方法,常用于存储大数量的数据,但是缺点是更新数据将是一件困难的事情
    4. content  Provider:Android系统中能实现所有应用程序共享的一种数据存储方式,由于数据通常在各应用之间是互相私密的,所以此存储方式使用较少(例如音频,视频,图片和通讯录,一般都采用此种方式进行存储)。

    每个Content  Provider都会对外提供一个公共的URI,如果应用程序有数据需要共享时,就需要使用Content  Provider为这些数据定义一个URI,然后其他的应用程序就通过Content  Provider传入的URI来对数据进行操作

    URI由三个部分组成:"content://",数据的路径,标识ID(可选)

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    转载请注明,作者:石秀峰,公众号:learning-bigdata(谈数据)

    导读:提到“标准”二字,我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档,例如:产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等,这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件,数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。

    数据标准是什么?

    数据标准化是指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。——维基百科。

    笔者理解:数据标准是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系,是通过这套体系的推广,应用统一的数据定义、数据分类、记录格式和转换、编码等实现数据的标准化。

    企业数据标准管理的内容

    1、数据模型标准,即元数据的标准化。自己从事IT行业10多年,一路走来,曾经做开发的时候一度认为数据模型没什么,只不过就是表结构、存储过程的设计,后来接触了数据集成ETL、ESB,虽然也知道ETL脚本本身也是元模型的一部分,但对其重要程度也没放在心上。

    后来慢慢发现之前的想法还过于简单,如果把企业信息化比作是人体的话,数据模型就是其骨架,数据之间的关系和流向是其血管和脉络,数据是其血液,数据模型的标准化是其数据血液能够正常流动和运行的根本。数据模型标准是元数据管理的主要内容,是企业数据治理的基础。请参考《数据治理系列2:元数据管理—企业数据治理的基础

    2、主数据和参照数据标准。主数据是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、供应商、员工、产品、物料等;它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据,被誉为企业的“黄金数据”。参考数据是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据,是规定数据元的域值范围。参照数据一般是有国标可以参照的,固定不变的,或者是用于企业内部数据分类的,基本固定不变的数据。个人认为主数据与参照数据的标准化是企业数据标准化的核心。请参考《主数据管理实施四部曲概论

     

     

    3、指标数据标准。指标数据是在实体数据基础之上,增加了统计维度、计算方式、分析规则等信息加工后的数据。指标数据标准是对企业业务指标所涉及的指标项的统一定义和管理。企业的财务、销售、采购、生产、质量、售后等各业务域均分布都有其相应的业务指标。这些指标不仅需要在业务系统中统计和展现还需要在数据分析系统中展现,有的指标数据需要多个从不同的业务系统中进行获取。

     

    没有指标数据标准化,你可以想象在每次数据平台有新分析主题构建或旧的分析主题变革,都需要从所涉及的各个系统、库表中进行分析和定义,需要耗费的成本巨大。同时,目前大数据分析都提倡业务人员的自助化分析,没有指标数据标准,业务人员要从不同系统中拿到自己想要的数据进行分析几乎是不可能的。

     

    企业数据标准的梳理

    企业数据标准项目的实施,要根据业界经验和企业实际情况确定实施范围,并根据优先级和难易度制定计划。需要从企业业务域、业务活动、对象实体、实体关系等方面层层递进,逐步展开。对于数据梳理的方法主要用到IRP(企业信息资源规划)和数据仓库的数据梳理法。这两种方式我在《主数据管理实施四部曲概论》的文章进行过分享,有兴趣可以关注。

     

    企业数据标准梳理一般需要以下步骤:

     

     

    首先,对企业业务域进行定义,并对每个业务域中的业务活动进行梳理,同时需要收集各类业务单据、用户视图,梳理每个单据和用户视图的数据对象。

     

    其次,针对数据对象的进行分析,明确每个数据实体所包含的数据项,同时,梳理并确定出该业务域中所涉及的数据指标和指标项。分析并定义每个数据实体或指标的数据项标准,包括:数据项的名称、编码、类型、长度、业务含义、数据来源、质量规则、安全级别、域值范围、管理部门等。

     

    第三,梳理和明确所有数据实体、数据指标的关联关系,并对数据之间的关系进行标准化定义。数据关系也是数据标准管理的内容。

     

    第四,通过以上梳理、分析和定义,确定出主数据标准管理的范围。

     

    数据标准梳理和建设的方法并不难掌握,关键是建设过程中需要收集并整理大量的业务规范、制度章程、法律法规、监管规定、国家标准,并将这些规定具象到数据标准定义的信息项中。对于一个从未做过数据标准的实施团队而言,这将意味着巨大的工作量。

     

    数据标准管理组织

    数据标准管理是企业数据治理的一部分,数据标准管理是一个涉及范围广、业务复杂、数据繁杂的工程。数据标准管理的实施绝非是一个部门的事情,不能在企业的单一部门得到解决。需要从整个组织考虑,建立专业的数据治理组织体系,制定企业数据战略和实施路线图,明确各阶段数据标准工作的目标和内容,并监督及考核数据标准的贯彻与执行。

     

    数据标准管理组织或数据治理组织从职能划分上可以分为三层,如下图所示:

     

    1、数据标准管理委员会,即数据治理的决策层,主要负责制定企业数据战略、把控数据治理的总体策略,审查数据标准的贯彻执行情况。

    2、数据标准管理办公室,是数据治理的经营管理层,主要负责企业数据标准的制定、审查数据质量,贯彻数据标准落地。

    3、数据标准执行层或业务操作层,主要负责数据标准的贯彻执行,并为数据标准的编制和优化提供数据和意见。

     

    数据标准设计流程

    数据标准的设计从需求发起到落地执行,一般需要经过标准编制、标准审查、标准发布、标准贯彻四个阶段:

     

     

    1. 数据标准编制:数据标准管理办公室根据数据需求开展数据标准的编制工作,确定数据数据项,数据标准管理执行组根据所需数据项提供数据属性信息,例如:数据项的名称、编码、类型、长度、业务含义、数据来源、质量规则、安全级别、域值范围等。数据标准管理办公室参照国际、国家或行业标准对这些数据项进行标准化定义并提交审核。注:如没有参考标准,则数据标准管理办公室可根据企业情况制定相应的企业级数据标准。

     

    2. 数据标准审查:数据标准管理委员会对数据标准初稿进行审查,判断数据标准是否符合企业的应用和管理需求,是否符合企业数据战略要求。如数据标准审查不通过,则有数据标准管理办公室进行修订,直到满足企业数据标准的发布要求。

     

    3. 数据标准发布:数据标准审查通过后,由数据标准管理办公室面向全公司进行数据标准的发布。该过程数据标准管理执行组需要配合进行数据标准发布对现有应用系统、数据模型的影响评估,并做好相应的应对策略。

     

    4. 数据标准贯彻:把已定义的数据标准与业务系统、应用和服务进行映射,标明标准和现状的关系以及可能影响到的应用。该过程中,对于企业新建的系统应当直接应用定义好的数据标准,对于旧系统应对一般建议建了相应的数据映射关系,进行数据转换,逐步进行数据标准的落地。

     

    企业进行数据标准化时,除了对数据本身标准化规则构建外,相当大一部分需要考虑标准化流程的管理。而在管理过程中必然会涉及到新旧系统、不同部门、不同业务的冲突,这些冲突如果解决不好将会直接导致标准化的失败。所以,数据标准落地过程要充分做好影响评估和各干系方的沟通。

     

    数据标准管理价值总结:

    一个数据一般有业务属性、技术属性和管理属性组成,例如:数据项的业务定义、业务规则、质量规则为该数据的业务属性;数据项的名称、编码、类型、长度等为该数据的技术属性;数据的存储位置、管理部门、管理人员为该数据的管理属性。而数据标准管理的过程就是对数据以及数据的属性信息的标准化定义和应用的过程。

     

    数据标准目标是为业务、技术和管理提供服务和支持。

    业务方面:通过对实体数据的标准化定义,解决数据不一致、不完整、不准确等问题,消除数据的二义性,使得数据在企业有一个全局的定义,减少了各部门、各系统的沟通成本,提升企业业务处理的效率;标准统一的数据指标体系,让业务人员也能够轻松获取数据,并能够自助式的进行数据分析,为基于数据的业务创新提供可能。

    技术方面:统一、标准的数据及数据结构是企业信息共享的基础;标准的数据模型和标准数据元为新建系统提供支撑,提升应用系统的开发实施效率;数据标准化清晰定义数据质量规则、数据的来源和去向、校验规则,提升数据质量。

    管理方面:通过数据的标准化定义,明确数据的责任主体,为数据安全、数据质量提供保障;统一、标准的数据指标体系为各主题的数据分析提供支持,提升数据处理和分析效率,提供业务指标的事前提示、事中预警、事后提醒,实现数据驱动管理,让领导能够第一时间获取决策信息。

     

    数据标准与主数据、元数据、数据质量的关系

     

    数据治理项目的根本诉求在于提升数据质量

     

    数据标准与主数据的关系

    从范围上看,数据标准包括数据模型标准、主数据标准、参照数据标准、数据指标标准和其他数据元标准,主数据是数据标准的一个子集;从数据梳理和识别、能力成熟度评估、数据标准编制、数据管理和应用、管理体系建设、实施涉及的业务面等方面,数据标准和主数据都是基本相同的。企业在数据治理项目中,有整体建设的,包含了:元数据、主数据、数据标准等领域;也有分开建设的,例如:主数据项目单独立项,数据标准管理和数据仓库放在一起实施;企业应根据自身的实际情况和需求,明确实施范围和内容,制定适合企业发展需要的数据治理路线图。

     

    数据标准与元数据的关系

    元数据是数据标准的基础,企业在制定数据标准的时候最先需要明确的就是数据业务属性、技术属性和管理属性,而这三类属性就是我们所说的业务元数据、技术元数据和管理元数据。基于元数据的数据标准管理,为业务实体的定义、关系和业务规则到IT实现之间提供清晰、标准的语义转换,提高业务和IT之间的一致性,保障IT系统能够真实反映业务事实。并为数据标准系统与其他业务系统的集成,提供有关数据标准、数据映射关系和数据规则的描述,为业务系统的集成提供支撑。

    数据标准与数据质量的关系

    没有标准化就没有信息化,那就更谈不上数据质量了。通过对数据标准的统一定义,明确数据的归口部门和责任主体,为企业的数据质量和数据安全提供了一个基础的保障。通过对数据实体、数据关系以及数据处理阶段,定义统一的标准、数据映射关系和数据质量规则,使得数据的质量校验有据可依,有法可循,为企业数据质量的提升和优化提供支持。

    (文:石秀峰 2019年5月)

    注:本文的首发平台为微信公众号:learning-bigdata(谈数据),如需要了解第一手数据治理相关内容,请关注微信公众号,CSDN微博不定期更新。

    欢迎转载,转载请注明,作者:石秀峰,公众号:learning-bigdata(谈数据)

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    什么是数据治理

    维基百科针对数据治理的定义是:
    数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式,将价值回馈于业务,并最终体现为增加收入和利润。

    数据管理是把业务和信息技术融合起来所必需的一整套技术、方法及相应的管理和治理过程。数据管理涵盖数据治理,是数据管理活动的中心。

    数据治理的需求层次及治理阶段

    治理的概念及需求层次

    • 数据治理的内涵逐步泛化是业界共识
    • 企业数据治理,涵盖数据发现可用、数据及时稳定产出、数据质量保障、数据安全合规和数据生产的经济性等多个层次。企业数字化转型阶段不同,治理关注的核心需求存在差异
    • 数据管理管理中,要保证一个组织已经将数据转换成有用的信息,这项工作所需要的流程和工具就是数据治理的工作

    在这里插入图片描述

    治理的阶段

    数据治理发展实施阶段

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    元数据:描述其它数据的数据(data about other data)

    元数据是关于数据的数据,在某些时候不特指某个单独的数据,可以理解为是一组用来描述数据的信息组/数据组,该信息组/数据组中的一切数据、信息,都描述/反映了某个数据的某方面特征,则该信息组/数据组可称为一个元数据。

    元数据可以为数据说明其元素或属性(名称、大小、数据类型等),或其结构(长度、字段、数据列),或其相关数据(位于何处、如何联系、拥有者)。

    在日常生活中,元数据无所不在。只要有一类事物,就可以定义一套元数据。

    举个例子:在电影数据库IMDB上可以查到每一部电影的信息。IMDB本身也定义了一套元数据,用来描述每一部电影。下面是它的一级元数据,每一级下面又列出了二级元数据,总共加起来,可以从100多个方面刻画一部电影:

    Cast and Crew(演职人员)、Company Credits(相关公司)、Basic Data(基本情况)、Plot & Quotes(情节和引语)、Fun Stuff(趣味信息)、Links to Other Sites(外部链接)、Box Office and Business(票房和商业开发)、Technical Info(技术信息)、Literature(书面内容)、Other Data(其他信息)。

    元数据最大的好处是,它使信息的描述和分类可以实现结构化,从而为机器处理创造了可能。

    数据元:可理解为数据的基本单元

    卫生信息基本数据元规范和定义了医药卫生领域所有相关信息的唯一中文名称与代码,并且代码以字母、汉字、数字式的字符串形式表示。

    数据元列举并定义了特定语义环境中的一种信息资源。

    完整的数据元名称=对象类术语+特征类术语+表示类术语+(限定类术语)

    其中:

    一个数据元有且仅有一个对象类术语(object class):是现实世界或抽象概念中事物的集合,有清楚的边界和含义,因其特性和行为遵循同样的规则而能加以标识。

    一个数据元有且仅有一个特征类术语(property):是对象类的所有个体所共有的某种性质,也是对象有别于其他成员的依据,是用来区分和识别事物的一种手段。特征类术语是任何一个数据元名称所必须的成分,在数据元概念可完整、准确、无歧义表达的情况下,其他术语可以酌情简略。

    一个数据元有且仅有一个表示类术语(representation):是值域、数据类型和表示方式的组合,也包括计量单位和字符集等信息。当表示类术语与特征类术语有重复或部分重复时,可从名称中将冗余词删除。

    限定类术语由专业领域给定,限定类术语是可选的。

    数据元基本模型

    数据元与元数据的区别和联系

    1. 元数据不可能涵盖理解数据元所要表示的数据所必需的所有信息。

    2. 数据元的相关信息是任何一个(组织的)元数据的一个完整的组成部分。

    3. 元数据的每一个元素都是一个数据元,用符合数据元标准的元数据属性和描述方法来说明元数据。

    4. 将元数据存储于一个库中,并使之条理化就需要建模,建模就需要从数据元的注册系统中或库中获取元数据。

    5. 元数据,它是以一种一致、标准的方式来表达的数据元。

    6. 元数据与数据元字典格式均由行号、中文名称、英文名称、标识符(短语)、定义、约束/条件、最大出现次数、数据类型、数据的值域等属性组成。不同之处是数据元字典格式中另有语境和同义词名称等属性。

    总而言之,元数据和数据元的定义是从不同角度论述的。由于描述的侧重面不同,元数据和数据元的描述属性也有些区别,但是元数据和数据元的字典格式是基本一致的。

    ------------------------------------------------------------------------------------------------

    1元数据Metadata

    1.1元数据概念

    1、主要是描述数据属性(property)的信息;

    2、描述数据的数据;

    3、关于数据的结构化数据;

    4、描述数据的内容、覆盖范围、质量、管理方式、数据的所有者、数据的提供方式等信息,是数据和数据用户之间的桥梁。

    举例:

    学生信息表包括:姓名、性别、学号等。

    姓名、性别、学号都是数据元,但是这些数据元有自己的元数据,即描述数据,分别是长度、类型、值域等。

    对于学生信息表而言,姓名、性别、学号是描述学生信息的数据,是它的元数据。

    数据是手提箱,而元数据是它上面的标牌。

    数据是文件夹,而元数据是文件夹上面的标签。

    1.2元数据的作用

    1、数据描述:对信息对象的内容属性等的描述能力是元数据最基本的功能。

    2、数据检索:支持用户发现资源的能力,即利用元数据来更好地组织信息对象建立他们之间的关系为用户提供多层次多途径的检索体系,从而有利于用户便捷快速的发现其真正需要的信息资源。

    3、数据选择:支持用户在不必浏览信息对象本身的情况下能够对信息对象有基础的了解和认识从而决定对检出信息的取舍。

    4、数据定位:提供信息资源本身的位置方面的信息,如DOI、URL、URN等信息,由此可准确获知信息对象之所在,便于信息的获取。

    5、数据管理:保存信息资源的加工存档结构使用管理等方面的相关信息权限管理版权、所有权、使用权、防伪措施、电子水印、电子签名等。

    6、数据评估:保存资源被使用和被评价的相关信息,通过对这些信息的使用分析,方便资源的建立与管理者更好的组织资源并在一定程度上帮助用户确定该信息资源在同类资源中的重要性。

    2数据元(Data element)

    2.1数据元概念

    1、用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元。

    2、又称数据类型,通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元。在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元。

    3、数据元一般由三部分组成:对象、特性、表示

    举例:

    “执业类别代码”为数据元,“01”为数据元的值。

    “执业类别代码”中,“执业”为对象词,“类别”是该数据元的特性词,“代码”是该数据元的表示词。

    2.2数据元的作用

    1、数据元本身也是数据单元,即也是数据。

    2、它是一个用来对各行业的数据进行自身规范化的一个方法或一套指导的理论。

    3、用这一套方法对行业数据进行统一的名、型、值规范及分类。

    4、规划好行业数据元之后,可以为行业构建出统一、集成的、稳定的数据模型奠定基础,同时它也为数据交换奠定基础。

    3元数据管理

    3.1元数据管理的建设目标

    3.2元数据管理的范围

    4资源目录

    4.1资源目录要解决的问题

    4.2业务流程示意图

    4.3资源目录功能特点

    5参考资料

    https://baike.baidu.com/item/%E5%85%83%E6%95%B0%E6%8D%AE/1946090?fr=aladdin

    https://wenku.baidu.com/view/9789bb30f68a6529647d27284b73f242336c31ff.html

    https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%85%83/7681154?fr=aladdin

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  • 基于Python的数据分析

    万次阅读 多人点赞 2019-02-25 15:50:02
    下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤; 随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始...
  • QT读取数据并绘制曲线

    千次下载 热门讨论 2012-07-08 09:23:26
    本代码为QT读取记事本的数据并利用这些数据绘制曲线,解压后附有效果图
  • 数据结构与算法分析:C语言描述(高清扫描第二版)

    千次下载 热门讨论 2013-02-19 10:00:39
    首先向作者和译者致敬 感谢他们的努力 当然还有扫描者 不用说了 是很经典的书 我比较喜欢C语言版的 而且这个是我见过的比较清晰的一个版本 不妨下来看看 不喜欢再删呗
  • 写在前面: 恰逢期末复习,用了几天时间结合老师勾画的重点以及课件教材等,将全书重要内容做了个大整合。一方面便于自己复习记忆,另一方面po出来让更多需要的人也可以做个参考... 《数据结构》C语言版 (清华严...
  • 数据结构与算法分析(java语言描述)中文第二版 以及习题答案(英文的) 数据结构与算法(java语言描述)中文第二版 以上3本书都在,给学习数据结构的java开发人员学习。
  • 数据工厂-DataFactory-快速生成大量测试数据

    千次下载 热门讨论 2010-06-25 11:20:54
    DataFactory是一种强的的数据产生器,能快速方便地产生测试数据,带有直接与用户接口的工具,能建模复杂数据关系,允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库。
  • 开发过程中经常会遇到json数据的处理,而单独对json数据进行增删改并不方便,尤其是Geojson文件的处理,通过对网络资料的整理总结,下面介绍Java语言方法对json数据进行读取、添加、删除与修改操作。
  • 自大数据兴起以来,关于如何实现数据价值的话题一直被人们所热议。 如今看,实现数据价值、释放数据生产力,让数据更好地打通、流动、共享和应用是必经之路,但这已不仅仅是技术层面的讨论,更涉及到数据治理理论、...
  • 数据流图和数据字典

    万次阅读 多人点赞 2019-04-08 10:12:57
    数据流图 数据流图(Data Flow Diagram):简称DFD,它从数据传递和加工角度,以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程,是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的...
  • 37.[开源][安卓][流量数据进行实时统计]gauges-android-master Gaug.es for Android是由gaug.es推出的一款在Android设备上对网站流量数据进行实时统计的应用。gauges-android包含了该应用的源代码,开发者可以直接...

空空如也

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