精华内容
下载资源
问答
  • 2020-04-24 11:58:12

    1.人工管理阶段

    在计算机出现之前,人们运用常规的手段从事记录,存储和对数据加工,也就是利用纸张来记录和利用计算工具(算盘,计算尺)来进行计算,并主要使用人的大脑来管理和利用这些数据。
    到了20世纪50年代中期,计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备,只有纸带,卡片,磁带等外存,也没有操作系统和管理数据的专门软件。数据处理的方式是批处理。该阶段管理数据的特点是:

    1. 数据不保存
    2. 应用程序管理数据
    3. 数据不共享
    4. 数据不具有独立性

    文件系统阶段

    20世纪50年代后期到60年代中期,随着计算机硬件和软件的发展,磁盘,磁鼓等直接存取设备开始普及,这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件,并可按文件的名字来进行访问,对文件中的记录进行存取的数据管理技术。数据可以长期保存在计算机外存上,可以对数据进行反复处理,并支持文件的查询,修改,插入和删除等操作,这就是文件系统。文件系统实现了记录内的结构化,但从文件的整体来看却是无结构的。其数据面向特定的应用程序,因此数据共享性,独立性差,且冗余度大,管理和维护的代价也很大。

    数据库系统阶段

    20世纪60年代后期以来,计算机性能得到进一步提高,更重要的是出现了大容量磁盘,存储容量大大增加且价格下降。在此基础上,才有可能克服文件系统管理数据时的不足,而满足和解决实际应用中多个用户,多个应用程序共享数据的要求,从而使数据能为尽可能多的应用程序服务,这就出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的特点是数据不再只针对某一特定的应用,而是面向全组织,具有整体的结构性,共享性高,冗余度减少,具有一定的程序与数据之间的独立性,并且对数据进行统一的控制。

    与文件系统相比,数据库技术的数据管理方式具有以下特点。

    1. 采用复杂的数据模型表示数据结构,数据冗余小,易扩充,实现了数据共享。
    2. 具有较高的数据和程序独立性,数据库的独立性有物理独立性和逻辑独立性。
    3. 数据库系统为用户提供了方便的用户接口。
    4. 数据库系统提供4个方面的数据控制功能,分别是并发控制,恢复,完整性和安全性。数据库中各个应用程序所使用的数据由数据库系统统一规定,按照一定的数据模型组织和建立,由系统统一管理和集中控制。
    5. 增加了系统的灵活性。
    更多相关内容
  •     数据库技术是应数据管理任务...    在应用需求的推动下,在计算机硬件、软件发展的基础上,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。 数据管理三个阶段比较 人工...

        数据库技术是应数据管理任务的需要而产生的。数据管理是指对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护,它是数据处理的中心问题。而数据的处理是指对各种数据进行收集、存储、加工和传播的一系列活动的总和。
        在应用需求的推动下,在计算机硬件、软件发展的基础上,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。

    数据管理三个阶段比较
      人工管理阶段文件系统阶段数据库系统阶段
    背景应用背景科学计算科学计算、数据管理大规模数据管理
    硬件背景无直接存取存储设备磁盘、磁鼓大容量磁盘、磁盘阵列
    软件背景无操作系统有文件系统有数据管理系统
    处理方式批处理联机实时处理、批处理联机实时处理、分布处理、批处理
    特点数据的管理者用户(程序员)文件系统数据库管理系统
    数据面向的对象某一应用程序某一应用程序现实世界(部门、企业、组织等)
    数据的共享程度无共享,冗余度极大共享性差,冗余度大共享性高,冗余度低
    数据的独立性不独立,完全依赖程序独立性差具有高度的物理独立性和一定的逻辑独立性
    数据的结构化无结构记录内有结构,整体无结构整体结构化,用数据模型描述
    数据控制能力应用程序控制应用程序控制由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力

        1. 人工管理阶段
        20世纪50年代中期之前,计算机只用于科学计算,没有直接存取的存储设备,也没有操作系统和数据管理软件,处理方式还是批处理。
        人们把计算机当成一种计算工具,主要用于科学计算。这一时期就是我们说的数据的人工管理阶段。通常的办法是:用户针对某个特定的求解问题,首先确定求解的算法;然后利用计算机系统所提供的编程语言,直接编写相关的计算机程序;最后将程序和相关的数据通过输入设备送入计算机,计算机处理完之后输出用户所需的结果。不同的用户针对不同的求解问题,均要编写各自的求解程序,整理各自程序的所需的数据,数据的管理完全由用户负责。
        因此这个阶段的数据管理具有数据不保存、应用程序管理数据、数据不共享、数据不具有独立性等特点:
        1.数据不保存
        当时计算机主要用于科学计算,一般不需要将数据长期保存,只是计算某一课题时输入数据,用完就撤走。
        2.应用程序管理数据
        数据需要由应用程序自己设计、说明(定义)和管理,没有相应的软件系统负责数据的管理工作。应用程序中不仅要规定数据的逻辑结构,而且要设计物理结构(包括存储结构、存取方法、输入方式等),所以程序员负担很重。
        3.数据不共享
        数据是面向应用程序的,一组数据只能对应一个程序。多个应用程序涉及一些相同的数据时,只能各自定义,无法相互利用、参照,因此程序与程序间有大量冗余数据。
        4.数据不具有独立性
        数据的逻辑结构或物理结构发生变化后,必须相应地修改应用程序,因此加重了程序员的负担。
    人工管理阶段

        2.文件系统阶段
        20世纪50-60年代,这个时候已经出现了磁鼓、磁盘等直接存取存储设备,操作系统中出现了专门的数据管理软件,称为文件系统,在处理方式上,不仅有批处理,还出现了联机实时处理。
        计算机用于大量处理数据工作,大量的数据存储、检索和维护成为紧迫的需求。为了方便用户使用计算机,提高计算机系统的使用效率,产生了以操作系统为核心的系统软件,以有效的管理计算机资源。文件是操作系统管理的重要资源之一,而操作系统提供了文件系统的管理功能。在文件系统中,数据以文件形式组织与保存。文件是一组具有相同结构的记录的集合。记录是由某些相关数据项组成的。数据组织成文件以后,就可以处理与它的程序相分离而单独存在。数据按其内容、结构和用途的不同,可以组织成若干不同命名的文件。文件一般为某一用户(或用户组)所有,但也可供指定的其他用户共享。文件系统还为用户程序提供一组对文件管理与维护的操作或功能,包括对文件的建立、打开、读/写和关闭等。应用程序可以调用文件系统提供的操作命令来建立和访问文件,应用系统就成了用户程序与文件之间接口
        该阶段的文件系统数据管理具有数据可以长期保持、文件系统管理数据、数据共享性差,冗余度大、数据独立性差等特点:
        1.数据可以长期保存
        由于计算机大量用于数据处理,数据需要长时间保留在外存上反复进行查询、修改、插入和删除等操作。
        2.由文件系统管理数据
        由专门的软件即文件系统进行数据管理,文件系统把数据组织成相互独立的数据文件,利用“按文件名访问,按记录进行存取”的管理技术,可以对文件进行修改、插入和删除的操作。文件系统实现了记录内的结构性,但整体无结构(文件由记录构成,记录内部有某些结构(记录由若干属性组成),但记录之间没有联系)。程序和数据之间由文件系统提供存取方法进行转换,使应用程序和数据之间有了一定的独立性,程序员可以不必过多地考虑物理细节,将精力集中于算法。而且数据在存储上的改变不一定反映在程序上,大大节省了维护程序的工作量。
        3.数据共享性差,冗余度大
        在文件系统中,一个(或一组)文件基本上对应一个应用程序,即文件仍然是面向应用的。不同的应用程序具有部分相同的数据时,也必须建立各自的文件,而不能共享相同的数据,因此数据的冗余度(redundancy)大,浪费存储空间,而且由于重复存储、各自管理,容易造成数据不一致,增加了数据修改和维护的难度。
        4.数据独立性差
        文件系统中的文件为某一特定应用服务,文件的逻辑结构对该应用程序来说是优化的,所以要想对现有的数据再增加新的应用是很困难的,系统不易扩充。
        一旦数据的逻辑结构改变,必须修改相应程序,修改文件结构的定义。因此数据与程序之间仍然缺乏独立性。
        可见,文件系统仍然是一个不具有弹性的无结构的数据集合,即文件之间是孤立的,不能反映现实世界事物之间的内在联系。
    文件系统阶段

        3.数据库系统阶段
        从20世纪60年代后期开始,计算机应用于管理的规模更加庞大,需要计算机管理的数据急剧增长,对数据共享的要求也与日俱增。
        随着大容量磁盘系统的使用,计算机联机存取大量数据成为可能;软件价格相对上升,硬件价格相对下降,使独立开发系统和维护软件的成本增加,文件系统的管理方法已无法满足要求。为了解决独立性问题,实现数据统一管理,最大限度地实现数据共享,必须发展数据库技术。于是为了解决多用户、多应用共享数据的需求,使数据为尽可能多的应用服务,数据库技术应运而生,出现了统一管理数据的专门软件系统——数据库管理系统。
        数据库技术为数据管理提供了一种较完善的高级管理模式,它克服了文件系统方式下分散管理的缺点,对所有数据实行统一、集中管理,使数据的存储独立于它的程序,从而实现数据共享。
        相比于人工管理和文件系统,数据库系统具有明显的优点,其主要特点如下:
        1.数据结构化
        数据库系统实现整体数据的结构化,这是数据库的主要特征之一,也是数据库系统与文件系统的本质区别。“整体”结构化指在数据库中的数据不再仅仅针对某一应用,而是面向全组织;不仅数据内部是结构化的,而且整体也是结构化的,数据之间是有联系的,而文件系统只是内部有结构,但整体无结构,记录之间没有联系。
        在数据库系统中,不仅数据是整体结构化的,而且存取数据的方式也很灵活,可以存取数据库中的某一个数据项、一组数据项、一个记录或一组记录,而在文件系统中,数据的存取单位是记录,粒度不能细到数据项。
        2.数据的共享性高,冗余度低,易扩充
        数据库系统从整体角度看待和描述数据,数据不再面向某个应用而是面向整个系统,因此数据可以被多个用户、多个应用共享使用。数据共享可以大大减少数据冗余,节约存储空间,还能避免数据间的不相容性和不一致性。数据的不一致性指同一数据不同拷贝的值不一样。
        由于数据面向整个系统,是有结构的数据,不仅可以被多个应用共享使用,而且容易增加新的应用,这就使数据库系统弹性大、易于扩充。可以选取整体数据的各种子集用于不同的应用程序,当应用需求改变或增加时,只要重新选取不同的子集加上一部分数据,便可满足新需求。
        3.数据独立性高
        数据独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。
        物理独立性指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中的数据是相互独立的。数据在磁盘上的数据库中怎样存储是有DBMS管理的,用户程序不需要了解,应用程序要处理的只是数据的逻辑结构,这样当数据的物理存储改变时,应用程序不用改变。
        逻辑独立性指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。当数据的逻辑结构发生改变,用户程序也可以不变。
        数据独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的。
        数据与程序的独立,把数据的定义从程序中分离出去,加上存取数据的方法又由DBMS负责提供,从而简化了应用程序的编制,大大减少了应用程序的维护和修改。
        4.数据由DBMS统一管理和控制
        数据库的共享是并发的共享,即多个用户可以同时存取数据库中的数据,甚至可以同时存取数据库中同一个数据。
    为此DBMS还必须提供以下几方面的数据控制功能:
        (1)数据的安全性(Security)保护
        数据的安全性是指保护数据,以防止不合法的使用造成数据的泄密和破坏。使每个用户只能按规定对某些数据以某些方式进行使用和处理。
        (2)数据的完整性(Integrity)检查
        数据的完整性指数据的正确性、有效性、相容性。完整性检查将数据控制在有效的范围内,或保证数据之间满足一定的关系。
        (3)并发(Concurrency)控制
        当多个用户的并发进程同时存取、修改数据库时,可能会发生相互干扰而得到错误的结果或使数据库的完整性遭到破坏,因此必须对多用户的并发操作加以控制和协调。
        (4)数据恢复(Recovery)
        计算机系统的硬件故障、软件故障、操作员的失误以及故意的破坏也会影响数据库中数据的正确性,甚至造成数据库部分或全部数据的丢失。DBMS必须具有将数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态(也称为完整状态或一致状态)的功能,这就是数据库的恢复功能。
    数据库系统阶段

        综上所述,数据库是长期存储在计算机内有组织的大量的共享的数据集合。它可以供各种用户共享,具有最小冗余度和较高的数据独立性。DBMS在数据库建立、运用和维护时对数据库进行统一控制,以保证数据库的完整性、安全性,并在多用户同时使用数据库时进行并发控制,在发生故障后对数据库进行恢复。
        数据库系统的出现使信息系统从以加工数据的程序为中心转向围绕共享的数据库为中心的新阶段。这样既便于数据的集中管理,又有利于应用程序的研制和维护,提高了数据的利用率和相容性,提高了决策的可靠性。

    展开全文
  • 数据管理技术的发展历程

    千次阅读 2018-02-28 15:11:36
    没有专用软件对数据进行管理 只有程序的概念,没有文件的概念 数据面向程序 由于在这一阶段,计算机主要用于计算,并不存储数据。重要的原因是没有存储设备,软件工程也不成熟。数据和程序并不是相互独立的,即...

    人工管理阶段

    1. 数据不保存在计算机内。
    2. 没有专用软件对数据进行管理
    3. 只有程序的概念,没有文件的概念
    4. 数据面向程序
      由于在这一阶段,计算机主要用于计算,并不存储数据。重要的原因是没有存储设备,软件工程也不成熟。数据和程序并不是相互独立的,即一组数据对应着一个程序。

    文件系统阶段

    1. 数据可以长期保存在磁盘上。
    2. 数据的逻辑结构与物理结构有了区别
    3. 文件组织呈现多样化
    4. 数据不再属于某个特定程序,可以重复使用。

      经过技术的发展,出现了存储设备。并且软件工程也得到了发展,出现的文件系统是专门用于管理外存的数据的。而文件系统的出现的意义是将数据独立开来,使数据不依赖某个特定的程序。


    但是,当数据量不断扩大时,文件系统就显露出了三个缺陷
    1. 数据冗余:因为每个应用程序都对应着一个文件,由于这些文件缺乏联系,有可能同样的数据在多个文件中重复存储。
    2. 数据不一致:这是用于数据冗余问题引发的一个问题,当进行数据更新操作时,修改了某个文件的数据可能造成另外一个文件的数据不一致的情况。
    3. 数据联系弱:由于文件之间缺乏联系造成的。 为了解决文件系统所出现的问题,对数据更高级、更有效的进行管理。出现了数据管理系统,这也是我们所熟悉的数据库技术。

    数据库阶段

    1. 采用数据模型表示复杂的数据结构
    2. 有较高的数据独立性
    3. 数据库系统为用户提供方便的用户接口
    4. 数据库系统提供了四个方面的数据控制功能
      • 数据库的恢复
      • 数据库的并发控制
      • 数据的完整性
      • 数据的安全性

    这里写图片描述

    在数据库阶段中,我们将应用程序与数据相互独立了开来,当数据库提供了统一的应用程序的接口。使得应用程序改变时,不需要关心数据库;当数据库改变时,不需要考虑应用程序。并且数据库也提供了许多防止应用程序误操作导致数据丢失,损坏等问题。

    展开全文
  • 信息技术研究和顾问公司Gartner发布的数据管理技术成熟度曲线将帮助首席信息官、首席数据官及其它数据与分析高级管理人员了解他们正在评估的数据管理技术的成熟度,以便在企业机构的内部构建内聚性数据管理生态系统...

    随着数据在多个系统间更加离散存储,各企业机构不得不应对日益复杂的生态系统与数字化业务需求。信息技术研究和顾问公司Gartner发布的数据管理技术成熟度曲线(Hype Cycle for Data Management)将帮助首席信息官(CIO)、首席数据官(CDO)及其它数据与分析高级管理人员了解他们正在评估的数据管理技术的成熟度,以便在企业机构的内部构建内聚性数据管理生态系统。

    Gartner副总裁兼杰出分析师Donald Feinberg表示:“在迈向数字化业务的过程中,数据管理仍会处在核心地位。随着组织架构的要求发生变化以及对相关技术的需求逐渐加大,技术成熟度曲线中所强调的多项技术的成熟度与功能将迅猛发展。近些年来,许多新技术不断被纳入技术成熟度曲线(参见图一),其中包括:内存(In-memory)、云计算(Cloud)、数据虚拟化(Data Virtualization)、高级数据分析(Advanced Analytics)、数据即服务(Data as a Service)、机器学习(Machine Learning)、图形(Graph)、非关系型数据库(Non-relational)和Hadoop。”

    这里写图片描述

    图一 2017年数据管理技术成熟度曲线

    其中两项技术特别引人关注,它们揭示了云计算(Cloud Computing)对于数据管理领域所带来的影响力。由于整个Hadoop堆栈的复杂性与可用性导致许多企业重新考虑是否将其纳入基础架构规划中,因此,Hadoop被认为在到达“生产成熟期”之前已经过时。相反,各企业机构正在着眼于日渐具有竞争力且便捷、按需定价的云端选项以及量身定制的数据处理选项。

    作为云主导趋势的一部分,面向云的对象存储SQL接口已处于“技术萌芽期”。Feinberg认为:“我们预计这些接口代表着云数据库平台即服务(PaaS)的未来,并将在2至5年内达到‘成熟期’,这是因为它们是该领域内大部分云提供商及产品的重心。此类接口可以让各企业机构运用熟悉的SQL语法与云端存储的数据进行互动。对象存储非常适用于存储大量多结构数据,而这正是数据湖(Data Lake)的典型特征。”

    在“2017年数据管理技术成熟度曲线”所列的其它35项技术中,有4项被认为具有变革性。2项技术——事件流处理(ESP)与内存计算数据库管理系统(IMDBMS)预计将在2至5年内达到“生产成熟期”,而区块链(Blockchain)与分布式账本(Distributed Ledgers)达到“生产成熟期”预计仍需要5至10年。

    事件流处理(Event Stream Processing)

    事件流处理是数字化业务、算法业务(algorithmic business)与智能商业运作(intelligent business operation)的主要支持性技术之一。包括分布式流计算平台(DSCP)与事件处理平台(EPP)在内的事件流处理技术正在快速成熟。通过提供可能被忽略的云信息,事件流处理软件的流分析功能提高了决策质量。

    运营性内存计算数据库管理系统(Operational In-Memory DBMS)

    虽然支持运营性内存计算数据库管理系统(IMDBMS)技术的基础架构仍然比较昂贵,但该项技术正在变得愈加成熟和普及。限制该技术增长的另一个因素是如何满足联机交易SLA所需要的高可用性。尽管如此,通过将数据交易速度从100倍提升至1000倍,面向交易的运营性内存计算数据库管理系统仍有望对商业价值产生重大影响。

    区块链(Blockchain)

    虽然各企业机构因为可扩展性、风险及治理问题而对公共(低权限)分布式账本概念的发展前景依然持谨慎态度,但包括区块链在内的公共分布式账本将保持高热度。大部分商业使用案例尚未得到验证,且比特币仍处于极大的价格波动中。有关分布式账本的预想技术与商业挑战将得到克服;短期内,各企业机构极可能通过共享信息及基础架构而利用分布式账本提高运营效率。长期来看,Gartner预计随着可编程经济的发展和账本促进新生态系统的货币化,整个行业与商业活动将发生彻底变革。

    分布式账本(Distributed Ledgers)

    虽然针对更多标准与企业级功能的需求正经历缓慢演化,但分布式账本仍无法应用于大规模的关键任务情景。相比现有成熟技术,其应用价值也尚不清晰,这对该技术的广泛普及造成了一定影响。由于有望改变行业运营模式并克服困扰公共账本的某些可扩展性、风险管理及治理问题,私有分布式账本概念正得到推动。但是,与区块链一样,许多商业使用案例目前仍未得到验证。

    展开全文
  • 详解数据管理发展的5个阶段

    千次阅读 2022-04-08 00:04:38
    作者:魏磊 张聪 邬小亮 等编著来源:大数据DT(ID:hzdashuju)近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系,优化原有的基于策略定义的数据管理模型,逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅...
  • 关闭mysql的连接 八章:数据管理技术的发展 一、数据库技术发展概述 1.数据库技术的发展阶段 2.第三代数据库系统的特征 二、数据仓库与数据挖掘 1.数据仓库及其特征 传统的数据库技术 VS 数据仓库 2.数据仓库的三个...
  • 其本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系,建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境,实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化,不断优化研发设计、生产制造、运营...
  •   数据库技术是应数据管理任务的需求而产生的,在应用需求的驱动下,在计算机硬件,软件发展的基础上,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。  接下来我们一起来看看这三个阶段     一....
  • 点击上方蓝字关注我们基于区块链技术数据资产管理机制研究赵明1,董大治21海军装备部,北京 1008412中国人民解放军91001部队,北京 100841摘要:使用区块链技术可以...
  • 数据仓库之元数据管理

    万次阅读 2020-08-21 16:29:27
    元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分,元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件,贯穿了数据仓库的整个生命周期,使用元数据驱动数据仓库的开发,使数据仓库自动化,可视化。 构建数据仓库的主要步骤之一是 ...
  • 一篇文章搞懂数据仓库:元数据分类、元数据管理

    万次阅读 多人点赞 2020-12-31 15:41:39
    业务元数据 描述 ”数据”背后的业务含义 主题定义:每段 ETL、表背后的归属业务主题。 业务描述:每段代码实现的具体业务逻辑。 标准指标:类似于 BI 中的语义层、数仓中的一致性事实;将分析中的指标进行规范化...
  • 数据治理系列2:元数据管理—企业数据治理的基础

    万次阅读 多人点赞 2019-05-13 20:11:04
    导读:元数据管理是对企业涉及的业务元数据、技术元数据、管理元数据进行盘点、集成和管理,按照科学、有效的机制对元数据进行管理,并面向开发人员、最终用户提供元数据服务,以满足用户的业务需求,对企业业务系统...
  • 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
  • 数据治理系列4:主数据管理实施四部曲概论

    万次阅读 多人点赞 2019-07-13 10:32:39
    个人认为主数据管理项目从咨询规划到落地实施再到初步见效需要经历四个阶段,而每个阶段都是必经阶段,每个阶段均可独立成章,所以这里是四部曲,不是四步曲。 主数据项目建设从方法上,分为以下四部,简单归结为12...
  • 如果我们Review下这些项目,也许我们不难发现影响数据治理项目成功或失败的因素有很多,这些因素有管理方面的、业务方面的、技术方面的、企业文化方面的等等。 本文首发平台为微信公众号:谈数据。可微信搜索“谈...
  • 数据治理系列3:数据标准管理

    万次阅读 多人点赞 2019-05-30 16:39:48
    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...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...
  • 数仓建模—数据资产管理

    万次阅读 2021-11-26 10:33:43
    数据资产管理 国外对“数据资产管理”的定义为:数据资产管理...数据管理的概念从80年代提出已经接近40年了,数据治理的提法也有近20年了,而数据资产管理的提出基本是最近5年的事情,中国数据资产管理峰会对数据资产
  • 数据治理管理平台功能模块与特性

    千次阅读 2022-03-21 14:05:08
     标准的数据治理元数据管理系统,应满足以下四大功能模块与特性:  元数据采集:能准确便捷地从各类数据库及大数据平台中采集全生命周期的各类元数据,包括各类数据实体机加工逻辑,并支持异构环境;  
  • 数据质量管理技术关键点3. 数据质量管理实战“十三五”,规划提出了国家的大数据战略,指出了企业实现以数字化驱动业务发展,实现数据开放共享,创新业务发展的新思路。现阶段大中型企业已经开始了数据化运营的...
  • 数据资产是企业生存的根本,企业对数据资产保护的诉求推动数据保护技术的一次次变革,从原始的手工数据副本拷贝,例行脚本、系统工具(如RMAN)、备份软件、快照,再...
  • DCMM数据管理能力成熟度评估模型

    万次阅读 2021-01-12 19:45:18
    Hi,大家好! ...企业亟需一套符合中国国情,符合中国企业文化,并且能够指导企业开展数字化“基础设施”建设的参考框架,而DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)或许就是一个合适的参考框架。 .
  • 集群是指,2台或2台以上服务器构建节点,提供数据服务。单台服务器,无法处理海量的大数据。服务器越多,集群的威力越大。 Hadoop类似于一个数据生态圈,不同的模块各司其职。下图是Hadoop官网的生态图。   Hadoop...
  • 数据治理【元数据管理

    万次阅读 2019-06-16 12:35:24
    根据数据的性质特点,业内一般将元数据划分为三类:业务元数据技术数据管理数据。 业务元数据是描述数据的业务含义、业务规则等。通过明确业务元数据让人们更容易理解和使用业务元数据,元数据消除了数据...
  • 数据治理之元数据管理

    千次阅读 2020-04-10 10:50:15
    数据通常定义为”关于数据数据”,元数据贯穿了数据仓库的整个生命周期,使用元数据驱动数据仓库的开发,使数据仓库自动化,可视化。元数据打通了源数据数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程...
  • 数据安全生命周期管理,是从数据的安全收集或生成开始,覆盖数据的安全使用、安全传输、安全存储、安全披露、安全流转与跟踪,直到安全销毁为止的全过程安全保障机制。 对于数据的隐私生命周期,一般分为以下几个...
  • 数据安全实践指南

    千次阅读 2022-04-07 11:25:30
    随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,全球数据量出现爆炸式增长,我们已进入大数据时代。大数据不断向各个行业渗透,在深刻影响国家政治、经济、民生和国防的同时,也给国家安全、社会稳定和个人隐私等带来...
  • 数据管理系统产品选型分析 1 概述 需要给目前数据仓库适用一套元数据管理系统,目的 减少人为的维护工作量、web页面协同工作(多人统一入口使用)、元数据权限管理等 1.1 应用背景 目前数据仓库没有专业的元...
  • 大数据平台-元数据管理系统解析

    万次阅读 多人点赞 2018-03-14 09:25:24
    什么是元数据?在前面的集成开发环境建设相关文章中,我们也提到过,元数据MetaData狭义的解释是用来描述数据数据,广义的来看,...管理这些附加MetaData信息的目的,一方面是为了让用户能够更高效的挖掘和使用...
  • 【与数据同行】已开通综合、数据仓库、数据分析、产品经理、数据治理及机器学习六大专业群,加微信号frank61822702为好友后入群。新开招聘交流群,请关注【与数据同行】公众号,后台回...
  • 数据治理之元数据管理实践

    万次阅读 2019-03-02 16:04:44
    近年来,大家都在谈论数据逐步或已经成为企业的核心资产,数据驱动企业业务开展已经在不同的行业和企业中发挥着巨大的作用,那么作为企业的核心资产数据,如何进行管理是不同企业在进行全面数字化转型需要考虑的一个...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,632,361
精华内容 652,944
关键字:

数据管理技术

友情链接: Diario.zip