信息技术（选修4） 数据管理技术复习提纲
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：是应用了数据库的信息系统。
例题 例题2 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。
3、数据管理技术的应用
①利用Windows 操作系统管理文件；
②利用常用工具软件管理数据； ③利用数据库应用系统管理数据
说明：使用数据库应用系统的优势：①能够存储大量数据；
②管理操作方便、快捷，数据维护简单、安全； ③信息检索准确、迅速、高效；
④数据独立性、共享性、安全性均较高，冗余度低。 二、数据库、数据表、记录、字段、关键字的概念 关系：二维表在关系数据库中称作关系； 字段：二维表中的列称为字段；
域：是属性所有可能取值的集合
值：是二维表中的一个具体数据项，是数据库中最小的数据单位 关键字（键）：也称作键，是指能标识唯一一条记录的字段。
记录：二维表中行称为记录，可以用关键字来标识（从第二行开始）。
相关规定：在同一张二维表中不允许有同名字段；在一张二维表中，不应有内容完全相同的记录；。
常见的关系数据库管理系统：Access 、Foxpro 、DB2、SQL Server 、Oracle 等。
例题：某学校“会考信息管理系统”使用了利用Office 2000建立的数据库hkinfor.mdb 该数据库应用系统的名称是（ ） A 、Access 2000 B 、hkinfor.mdb C 、hkinfor D 、会考信息管理系统
：以下哪一项全不属于数据库管理系统（ ）
②DB2 ③Access ④Excel ⑤Oracle ⑥Photoshop A 、④⑥ B 、①②⑥ C 、①④⑤⑥ D 、②④⑤⑥
例题：关系数据库中的“关系”指的就是（ ）
A 、联系
B 、一维表
C 、二维表
D 、三维表
第二章 数据的分析与建模
一、数据分析与建模
建立数据库的过程：
①数据的收集与分类→②建立实体-联系模型（E-R 图）→③将E-R 图转化为关系数据模型→④创建数据库（建立空数据库→建立表结构→输入记录数据）每一列为一个字段 第
二行开始每一行为一条记录
1、数据的收集与分类 数据收集：对现实系统进行实地调查与分析，收集各种原始凭证，并弄清数据的来龙去脉。 数据的分类：对收集到的原始数据的基本特征进行分类整理，提取有用的信息
例题：为开发“会考信息管理系统”而收集到如下所列的数据，其中（ ）是不必要的 ①学生姓名 ②学生照片 ③班主任姓名 ④会考科目 ⑤考试成绩 ⑥监考人员 A 、③④⑤ B 、③⑥ C 、④⑤⑥ D 、②③⑥ 2、建立实体-联系模型（E-R 图） 三个世界的术语及相关联系
现实世界 信息世界（概念模型） 机器世界（数据模型）
现实世界 信息世界 机器世界 对象 实体 记录 特征 属性 字段 （对象）总体 实体集 二维表 关键特征 键 关键字 事物及其联系
概念模型
数据模型
信息世界：是现实世界在人们头脑中的反映，人的思维将现实世界的数据抽象化和概念化，
并用文字符号表示，就形成了信息世界；概念模型：是现实世界的具体事物经过人的认识、整理、分类之后在信息世界的表现形式。 机器世界：又称数据世界，信息世界中的信息经过抽象和组织，以数据形式存储在计算机中，
就称为机器世界。
数据模型：是对现实世界数据特征的抽象表示，通常有严格的定义。
E-R 模型：1976年P.P.S.Chen 提出的实体——联系模型，是最著名、最常用的概念模型。 E-R 图基本图素：
联系：现实世界中事物之间的联系，到信息世界中反映为内部联系与外部联系（实体集与实体集之间的联系）实体集之间的联系有三种：一对一联系、一对多联系、多对多联系 建立实体——联系模型的步骤：
①确定实体；→②确定实体的属性→③确定实体之间的联系→④设计出E-R 图 例题：在设计旅游信息数据库的过程中，用E-R 图描述的是旅游信息的（ ）
A 、关系数据模型
B 、概念模型
C 、面向对象模型
D 、逻辑数据模型
例题：在机票预定系统中，所出售的机票与实际的座位之间的联系是（）
A、一对一联系
B、一对多联系
C、多对一联系
D、多对多联系
例题：现实世界中的某一对象及其特征抽象到信息世界中分别称为（）
A、数据表名字段
B、记录字段
C、实体属性
D、实体集属性
例题：在E-R图中，利用菱形框表示（）
A、实体
B、实体集
C、属性
D、联系
3、将E-R图转换为关系数据模型
概念：关系数据模型是采用二维表的方式表示实体及实体之间的联系。
常用的数据模型有：关系模型（二维表）、层次模型（树型结构）、网状模型（网状结构）将E-R模型转换成关系数据模型按下列步骤完成：
①将每个实体集转换成一个二维表；
②将实体集之间的联系转换成二维表；
③将一对一联系、一对多联系合并到多的一端实体表中，多对多联系表则不合并。
例题：现有关系：学生（学号，姓名，选修课程，成绩），为消除数据冗余，至少要分解为（）
A、1个表
B、2个表
C、3个表
D、4个表
分析：该关系包含学生实体、课程实体及所在的联系，因此可分解成下面的三张数据表：学生（学号，姓名）；课程（课程号，课程）；成绩（学号，课程号，成绩）
例题：设计数据库时有一关系：学生（学号，姓名，班级，班主任），为消除数据冗余，至少要分解成（）
A、1个表
B、2个表
C、3个表
D、4个表
分析：该关系包含学生、班主任（班级）实体及所在的联系，分解成下面的三张数据表：学生（学号，姓名）；班主任（班级编号，班级，班主任）；所在（学号，班级号）
由于学生与班级之间是一对多联系，因此将联系表合并到学生表中：
学生（学号，姓名，班级号）；班级（班级编号，班级，班主任）
二、在Access 关系数据库管理系统中创建与维护数据库
注意：在Access 数据库管理系统许多操作都要在前一操作的基础上进行的，例如：未建立数据库则无法建立数据表，建立不符合要求的数据表则可能导致无法建立数据表之间的关系，关系没建立又可能影响查询及统计的结果，因此在学习Access 软件的具体操作时切忌求快！而应
按层层递进、
稳扎稳打的方式学习！（一）创建数据库
创建数据库的步骤主要有三步：创建空数据库→建立数据表结构→输入记录数据 1、创建空数据库的方法P30
①使用“向导”方式创建数据库
②进入ACCESS 系统后，利用“文件”菜单下的“新建” ③单击数据库工具栏“新建”按钮 例题：在E 盘下“综合操作题（一）”文件夹建立“图书管理.mdb ”数据库。
说明：建立空数据库时，就要指定数据库的存储路径及数据库文件名（扩展名为：.mdb ）； 2、创建数据表 ? 创建数据表的方法： ①使用设计器创建数据表 ②使用向导创建表 ③通过输入数据创建表
? 创建数据表的操作步骤
①定义数据表结构 ■确定数据表中的各字段名
■设置各字段属性（字段类型、 字段说明等） 说明：数据类型参考教材P32
字段属性设置参考教材P33
■确定数据表主键
②输入记录数据
? 相关规定： ①字段名
■字段名是字段的标识，字段名必须是唯一的，同一数据表中不允许有重复的字段名； ■表中每一个字段必须是简单的数据项，而不是组合的数据项； ■字段名不能以空格开头，中间可包括空格，字段名不为空；
■字段名最多可达64个字符长度，可包括字母、数字、汉字及部分符号等。 ②数据类型
■数据类型是指该字段中存放数据的类型，而不是字段名本身的类型。
创
建数据
表
的方法
已有数据
表
■ACCESS中提供10种数据类型，默认的数据类型是文本型。参考教材P32
要求：掌握文本、数字、日期/时间、货币、自动编号、是/否型数据的具体应用。
■数据表中每一列的数据类型必须是一致的。
③主键：能唯一标识表中每一条记录的字段或字段组合称为关键字或键。
④设置字段属性：参考教材P33
例题：在“图书管理.mdb”数据库中，建立如下所示的“图书”数据表。
书号书名作者出版社价格出版日期封面是否借出信息技术朱铨电子工业￥10.00 2007-5-1 位图图像□
字段名数据类型字段大小其他说明
书号文本8 设置为主键
书名文本12
作者文本 4
出版社文本15
价格货币长整型小数位数为2位
出版日期日期时间型固定值
封面OLE对象固定值
是否借出是/否固定值
注意：在维护数据库时，要灵活运用两种视图（数据表视图、设计视图）完成规定操作。
?通常在设计视图下完成的操作有：
添加、重命名、删除字段；修改字段数据类型、字段大小；设置主键及其他设置
（查阅方式、有效性规则、默认值）等；
共同点：有关修改数据表结构的操作。
例题：在“图书”数据表中，设置“价格”字段的有效性规则为大于等于0且小于等于200。
参考设置：①选定“图书”表②进入“设计视图”③选定“价格字段”④在“字段属性”中的“有效性规则”按右图设置并保存。
例题：将“图书”数据表中“出版社”字段设置为自行输入的查阅方式，可选的值有：电子工业、福建教育、广东教育。
参考设置：①选定“图书”表
多个值之间用英文分号隔开
②进入“设计视图”
③选定“出版社”字段
④在“字段属性”中的“查阅”方式后，依次按上图设置，并保存表结构。
最终效果：如右图所示
注意：在Access中，要掌握不同数据类型的表示：
①数字：直接书写，例如200
②文本：在文本数据前后加英文的双引号,例如”电子工业”
③日期：在日期数据前后加井字号，例如#2007-5-1#
例题：将“图书”数据表中的“书号”字段数据类型更改为“数字”，其余按默认设置。 参考设置：①选定“图书”数据表
②进入“设计视图” ③选定“书号”字段
④在“字段属性”中的数据类型 设置为“数字”并保存。
注意：若是修改字段的数据类型或字段大小时，可能会引起数据表中的数据丢失。 ? 通常在数据表视图下完成的操作有：
浏览数据表；追加、删除、修改记录数据；查找与替换记录数据；排序及筛选等。 共同点：有关记录数据的操作。除此之外，还可以添加、删除字段；修改字段名。
例题：在“图书”数据表中追加如下所示的一条记录：
书号：20061010，书名：信息技术，作者：朱铨，出版社：电子工业，价格：￥10.00，出版日期：2007-5-1，是否借出：□ 参考设置：在“数据表视图”下打开“图书”表，按要求追加记录数据。
注意：一旦退出编辑状态则会自动保存数据，而且在很多情况下无法撤消操作，因此在浏览或者追加记录操作时，不可随意修改原有记录数据。若在编辑状态下出现误操作，可以按ESC 键取消操作（在选定状态下，则可能无法撤消）。例题：删除“图书”表中第6条记录
参考设置：在“数据表视图”下打开“图书”表，利用记录定位器定位到第6条记录，单击“编辑”菜单下的“删除”命令（或者直接右击指定记录→删除记录）。
注意：删除记录后无法使用撤消命令恢复。
例题：将“图书”数据表中“出版社”字段中所有的“教盲”更改为“教育”
参考设置：打开“图书”表，单击“编辑”菜单下“替换”命令，按下图设置并全部替换。
总记录数（或显示筛选后的记录数）
编辑状态
记录定位器：指示当前记录
选定状态
注意：在使用“替换”命令前应先选定需要被替换的字段，选定的结果能使“替换”对话框中的“查找范围”出现指定字段；“匹配”中三个选项的含义如下：
?字段任何部分
：只要字段中包含“查找内容”的内容均可被查找到或替换掉。
如按图中设置，
“福建教盲出版社”、“广东教盲出版社”中的“教盲”均会被替换；
?字段开头：字段中包含“查找内容”且必须以“查找内容”开头会被查找到或替换掉；
如图，匹配改为“字段开头”，则没有内容被替换；以“教盲”开头的才可被替换；
?整个字段：字段中的值必须与“查找内容”完全一致才能被查找到或替换掉；
如图，匹配改为“整个字段”，则没有内容被替换；出版社是“教盲”的才可被替换；
例题：将“图书”表的“书号”字段与“借阅”表的“书号”字段建立联系
参考设置：单击“工具”菜单下的“关系”命令。
注意：建立表联系必须满足以下条件：
关闭所有需要建立联系的数据表；
建立联系的字段数据类型必须一致，字段名可以不同；
设置“实施参照完整性”后，建立联系的字段至少要有一个为主键。
实施参照完整性是用来保证数据的完整性，即不允许出现相关联数据不一致的现象。
附：不同视图下常用工具按钮注解
掌握查找范围及匹配的用法
查找
保存升序/降序按选定内容筛选
取消筛选
视图切换按钮
新记录删除记录
主键查询类型运行
显示表
总计
第三章使用数据库
三、在Access关系数据库管理系统中使用数据库
（一）排序
定义：是根据数据表中的某个或多个字段的值对表中所有记录按升序或降序进行重新排列。
1、单字段排序
操作方法：选定排序字段→①单击工具栏上的排序命令；
②右击，选择相应的排序命令；
③单击“记录”菜单下的“排序”
注意：各类型数据的大小比较原则：
数字比较：根据数字值的大小进行比较；
字符串文本比较：根据字符串首字符的ASCII码值（空格<数字<大写字母<小写字母）
进行比较，首字符相同时依次逐位比较其他字符直到得出结果；
汉字文本比较：根据汉字机内码的大小进行排序，可简单认为根据汉语拼音顺序排序。
如：”信息技术”<”语文”、”中华民族”<”中华人民”、”二等奖”<”三等奖”
日期/时间比较：根据日期/时间先后顺序比较，越后的日期或时间越大。
如：#2006-5-1#<#2006-5-7#、#12:30:00#<#18:00:00#
2、多字段排序方法
例题：将“图书”表中的记录按“价格”降序排序，价格相同时根据“出版社”降序排序操作方法：①先移动需要排序的字段到相邻的位置（先排序的在最左端）；
②再同时选定多个排序字段→使用“排序”命令。
正确的排列字段：↓错误的排列字段：↓
注意：对多字段排序时，这些排序字段必须紧挨着，排序的原则是按从左到右的顺序进行；即先按最左端字段排序，当该排序字段中的内容相同时才根据第二字段进行排序，依此类推。
排序后可重新安排列的位置，不影响排序结果。
（二）筛选
定义：是指在数据表中查找出满足一定条件的记录。（使用筛选命令前要先打开数据表）
1、按选定内容筛选
例题：筛选出“图书”表中，由“福建教育出版社”的图书记录 操作方法：①打开“图书”数据表视图
②定位光标到“福建教育出版社”字样 ③单击“按选定内容筛选”按钮 参考P59，局限性：仅能筛选出固定值的记录 2、高级筛选 说明：要筛选出满足的条件为某一范围，则需要使用高级筛选
例题：筛选出“图书”表中价格小于40元且书名包含“计算机” 的记录。
操作方法：①单击“记录”菜单下的“筛选”→“高级筛选”命令 ②根据题意，合理输入筛选条件后单击“应用筛选”按钮
注意：筛选条件的书写原则：①数据类型一致性原则，即文本型数据加引号，日期时间型数据前后加“#”号，数字型数据直接书写；
②关系运算符的使用：>、<、=、>=（大于等于）、<=（小于等于）、<>（不等于） 如：>=60、<>”一等奖”、>#2007-4-30#、>=#2007-5-1# ③逻辑运算符的使用：not （非）、and （与）、or （或） Not ：相当于“<>”，如：不是“一等奖”可表示为：not ”一等奖”（<>”一等奖”） And ：表示“与”的关系，即同时满足多个条件；
如：60~69分数段可表示为：>=60 And <=69 或者 Between 60 And 80 07年5月份可表示为：>=#2007-5-1# and <=#2007-5-31# Or ：表示“或”的关系，即满足多个条件中的任意一个； 如：一等奖或二等奖可表示为：”一等奖” or “二等奖”
④通配符的使用：只能在文本字段中使用，用于代表不确定的文本，符号有：*、? *：可表示任意多个字符；?：可表示任意一个字符。 如：姓名姓“王”可表示为：Like “王*”
身份证号码第5、6位为“31”可表示为：Like “????31*” （三）查询（只介绍选择查询）
定义：是指在数据库中查找满足条件的记录项。 查询与筛选的区别：
①查找范围不同；查询能在整个数据库中查找，而筛选仅能在当前数据表中查找； ②显示的字段不同：查询能显示指定字段，而筛选则显示当前数据表中的所有字段； 查询与数据表的区别与联系：
①数据表是用于存储数据，而查询是符合查询所设置的条件的记录集合，因此，查询结果会随数据表中数据的变化而动态显示查询结果；②按选定内容筛选
①定位光标到筛选内容 ①使用“高级筛选”命令 ③单击“应用筛选”
②在同一数据库中，查询对象与数据表对象不能同名。
例题：查找2007年4月28日所借出的图书书名、出版社及借阅者姓名。
创建查询的方法：
①分析任务，将分析结果填入下表：
关键字眼2007年4月28日图书书名出版社借阅者姓名需要的字段借出日期书名出版社姓名
确定字段所在的数据表借阅表图书图书借书证设置约束条件#2007-4-28#
查询对象，如右图所示：
③运行查询，检验结果；
④按要求保存查询对象。
注意：在多表查询时，要先建立好数据表之间
的联系，否则在显示结果时将会出现数据的冗
余显示的现象。
（四）统计
要对数据库里的数据实现统计功能，可以使用Access提供“合计”功能来实现，常见的合计功能有：P71
分组（Group By）：按某一字段将记录进行分组；
求和（Sum）计算字段中值的总和平均（Avg）计算平均值
最小值（Min）搜索该字段的最小数值最大值（Max）搜索该字段的最小数值条数（Count）计算记录条数条件（Where）设置计算条件
例题：统计不同出版社出版的《数据管理技术》在07年4月份的出借次数。
建立统计的方法与过程：
①分析任务，将分析结果填入下表：
关键字眼不同出版社《数据管理技术》07年4月份出借次数合计类型Group By Where Where Count
需要的字段出版社书名借出日期书号
确定字段所在的数据表图书图书借阅图书
②根据分析结果，利用“设计器”建立“查询”对象后单击“视图”下的“合计”命令；
③运行查询，并检验结果；
④按要求保存“查询”对象。
注意：①当“合计”类型为Where 时，则自动不能设置为“显示”； ②合计类型为“Count ”、“Sum ”、“Avg ”时，通常要设置标题行，格式如下： 列标题: 字段名
（五）数据的导入、链接与导出
Access 获取外部数据的方法：导入（是将外部数据转换并复制到当前数据库中）；
链接（仅是引用外部数据到当前数据库中）
因此，导入的数据被更改后不影响外部数据表；而链接表被更改后直接修改外部数据。 Access 导出数据的方法：导出（将数据输出到其他数据库或其他应用程序当中） 例题：将E 盘中的“管理员.xls ”文件中的数据导入到“管理员”数据表中； 操作步骤：①单击“文件”菜单下的“获取外部数据”→“导入”命令；
注意：①选择好导入、链接或导出的数据文件类型，可被Access 利用的文件类型有：
mdb 、dbf 、db 、xls 、txt ；
②采用链接方式导入的数据，源文件的路径及文件名不可以更改，否则会出错。
第四章、第五章 梗概
1、数据库应用系统的开发流程是一项软件工程：具体步骤如下：
需求分析→系统设计（数据库设计、功能模块设计、界面设计）→系统实现（采用“自底向上”的原则利用“窗体”实现各功能模块）→系统测试（测试步骤：单元测试、集成测试、验收测试；测试方法：黑盒测试、白盒测试）及维护8M2btoQ 2、促使数据库技术的不断发展的根本原因：社会需求的多样化要求。
分析型处理：主要用于管理人员的决策分析——数据仓库技术（简称DW ）
数据挖掘（简称DM ）：从数据库中发现知识及有价值的技术。 操作型处理：强调对记录进行增、删、改等的日常操作
②设置路径 ③设置文件类型及指定的文件名 ④单击“导入”
⑤选定“第一行”包含列标题，可使Excel 数据表第一行变为字段名
数据管理技术知识点整理 必须保留好和考纲一起保留好 第一章：认识数据管理技术 1.1感受数据管理技术 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化表示。 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。 数据管理技术就是指与数据管理活动有关的技术。 数据库技术主要应用于数据密集型应用的领域，这种数据密集型应用主要由以下一些特点：（1）涉及的数据量很大，数据一般需要存放在外存中，内存只能暂时存储很小的一部分。 （2）数据必须长期保留在计算机系统中，不随应用程序运行的结束而消失，如银行系统必须长久的保存储蓄用户的信息。 （3）数据要为多个应用程序所共享，或者要求在一个单位或更大范围内共享。 1.2了解数据管理技术的变迁 （1）人工管理阶段 1、没有专门的软件用来管理数据，管理数据需要依赖应用程序本身来处理。 2、数据和程序是紧密联系，一组数据只能对应一个应用程序，而数据又不能共享。 3、数据通常包含在程序中，不具有独立性，一旦数据的结构发生变化，应用程序就要 作相应的修改。 （2）文件系统阶段 1、数据独立性差 2、数据冗余度大（没用的数据太多） 3、数据的安全性和完整性难以保障。 （3）数据库系统阶段 数据库管理系统：DBMS 数据库：DB 数据库管理系统是对数据库进行管理的通用软件系统，是数据库系统的核心。 数据库管理系统具有三大功能：数据定义 数据操纵 数据库运行控制 数据库管理系统提供两种不同类型的语言： 数据定义语言：定义数据库结构 数据操纵语言：表达数据库的查询和更新 数据库系统与人工管理和文件系统相比的区别： 1、数据结构化。与文件系统的根本区别。 2、数据共享。文件系统基本不能共享。数据库系统可以，且冗余度（没用的东西）
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
中国移动企业级大数据中心建设指导意见 为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国围实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。 一、建设要求与重点 企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。为企业、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。 企业级大数据中心的建设要求包括三方面： （一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。 （二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要
求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。 （三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。 二、建设重点 企业级大数据中心建设重点要求如下： （一）企业级大数据中心的能力要求 为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分： 数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。数据采集需包括来自BSS、OSS、MSS的基础数据、来自于用户上网行为的DPI二次解析数据以及来自外部的第三方数据的数据采集。数据存储运算功能可根据数据类型及应用采用不同类型的数据库技术实现对不同价值、规模、时效性的数据差异化存储和运算。数据交互功能是实现不同形式的数据存储之间的数据交互。 系统平台管理能力：大数据平台需具备系统平台管理能力，提供对大数据平台的软件和硬件资源的管理，包括诸如资源管
感受数据管理技术的应用 一、案例背景信息 1．模块：数据管理技术（选修四） 2．年级：高中二年级 3．所用教材版本：广东教育出版社 4．学时数：一课时 非上机时间10 分钟，上机操作时间15 分钟，其他活动（如：阅读、讨论、评价、展示、小结等）大约用20 分钟。 5. 设计组成员资料: 姓名性别通信地址QQ号码电子邮箱 王健男株洲北师大附校495931434 Janssen0313@https://www.doczj.com/doc/4b16600724.html, 张喜女株洲县第一中学405384475 Zhangxi086@https://www.doczj.com/doc/4b16600724.html, 易李平女醴陵市第一中学529024569 llyzylp@https://www.doczj.com/doc/4b16600724.html, 汪博男醴陵市第四中学10266775 Wangbo830309@https://www.doczj.com/doc/4b16600724.html, 二、教学设计 教学目标： 1、认识了解数据管理技术及数据库的概念。 2、知道利用数据管理技术能达到什么样的管理效果。 3、实例分析、实践操作感受并理解数据管理技术。 4、激发学生学习本门课的兴趣。 内容分析： 本节课是《数据管理技术》课的开篇，是在《信息技术基础》课的基础上对数据管理知识的进一步认识、拓展与加深。共有两方面的主要内容，一是体验数据管理技术，二是数据管理技术的应用。这节课既要学生了解认识数据库，又要学生理解数据管理技术的一些概念，并且激发学生对数据管理技术的兴趣，为以后的教学打下基础。 教学重点： 认识掌握数据、数据库、数据管理技术的基本概念，体验并认识数据管理技术对人类社会影响，激发学生学习本门课程的兴趣。 教学难点： 让学生了解数据库管理技术的重要性，激发学生学习本门课程的兴趣。 学生分析： 数据管理技术对学生来说既熟悉又陌生，在《信息技术基础》中，学生已经学习了信息资源管理的相关知识，对数据库的一些基础知识都有初步的了解，而且有些同学在上 Internet 网的时候上过类似数据库的网站，或者接触过 Access 数据库，但又比较陌生是因为只见过没有真正去认识，认真的用过、理解过。 教学策略设计： 1．教学方法设计 因为数据管理技术相对来说是比较枯燥的一门课，因此针对学生对象的分析，运用“任务驱动”，“情感引导”，“分层探究”，“分组协作”的教学模式，来达到教学效果的实现。 2．关于教-学流程和教-学活动的设计思路： 激趣导入新课讲授探究、讨论案例分析
数据库技术领域的发展趋势 1 泛数据研究 2 国际数据库研究界动态 3 主流技术发展趋势 3.1 信息集成 3.2 数据流管理 3.3 传感器数据库技术 3.4 XML 数据管理 3.５网格数据管理 3.6 DBMＳ的自适应管理 3．７移动数据管理 3．8 微小型数据库技术 ３.9 数据库用户界面 1 泛数据研究的时代 数据库技术从诞生到现在,在不到半个世纪的时间里,形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域,吸引了越来越多的研究者加入,使得数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域.随着信息管理内容的不断扩展和新技术的层出不穷,数据库技术面临着前所未有的挑战.面对新的数据形式,人们提出了丰富多样的数据模型(层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、半结构化模型等),同时也提出了众多新的数据库技术（XML 数据管理、数据流管理、Weｂ数据集成、数据挖掘等). 回顾数据库发展之初,数据模型是制约数据库系统的关键因素．E.F Cｏdd 博士(19２3-2003）提出的关系模型充分考虑了企业业务数据的特点，从现实问题出发,为数据库建立了一个坚实的数学基础.在整个计算机软件领域,恐怕难以找到第2 个像关系模型这样，概念如此简单,但却能带来如此巨大市场价值的技术. 关系模型在关系数据库理论基本成熟后,各大学、研究机构和各大公司在关系数据库管理系统(RDBＭS）的实现和产品开发中，都遇到了一系列技术问题.主要是在数据库的规模愈来愈大,数据库的结构愈来愈复杂，又有愈来愈多的用户共享数据库的情况下,如何保障数据的完整性、安全性、并发性以及故障恢复的能力,它成为数据库产品是否能够进入实用并最终
信息技术( 选修4) 数据管理技术复习提纲 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。即为了表示信息( 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、视频等都能够称为数据。信息依赖数据来表示, 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, 能够被用户或应 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 : 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 、 D B B 、 DBS C 、 DBMS D 、 Access 2、 数据管理技术的变迁 系统软件应用软件数据库系统结构示意图
DCAM 数据管理能力评估模型 本文介绍EDM 企业数据管理理事会"DCAM 数据管理能力评估模型" ?DCAM简介 ?DCAM主要内容 ?DCAM评估模型 ?DCAM评估报告（案例） DCAM 简介 DCAM 数据管理能力评估模型是EDM 企业数据管理理事会基于全球领先企业/组织的最佳实践，综合跨企业数据管理经验形成。DCAM 数据管理能力评估模型定义并发布了企业所需的数据管理能力，强调以数据战略和数据治理驱动开展数据管理在技术和规程最佳实践，基于业务价值和业务目标实现，开展数据管理的基本原则。 ?数据被企业作为融合业务和组织过程的核心要素之一； ?数据生命周期的管理和实现是企业利用数据获得降本增效、自动化运营、归并冗余系统、最优化协调增强客户服务的关键。 DCAM 考虑的主要问题 ?较多组织对于数据管理概念模糊，理解不清； ?组织中的数据已然是无处不在，缺乏良好的框架进行管理； ?大量的数据零散在各个业务应用系统中，或是凌乱堆放在数据仓库中需要管理； ?数据的归属、可信和可靠性难以确认，数据带来的业务冲突和阻断带来挑战； ?不良数据所形成的数据基础，难以获得组织的分析、洞察，影响业务协同和客户服务。
?数据的术语、命名、约定等，成为实现业务、数据、IT一致性的关键，诸多业务、IT的阻力屡见不鲜； 当前企业数据管控环境可体现为，如下5个方面： 1.遗留问题，缺乏统一的技术和操作环境； 2.过于简单，缺乏整体复杂度考虑； 3.业务一致性，缺乏对数据精准的理解； 4.数据质量，缺乏数据协同和转换环境下的数据质量管理； 5.技术实现，缺乏数据集成和平台管控。 DCAM 价值 ?DCAM 提供企业数据管理现状指导和建议； ?DCAM 提供企业数据管理未来目标规划建议
数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术发展的三个阶段 数据管理技术的发展可以大归为三个阶段：人工管理、文件系统和数据库管理系统。 一、人工管理 这一阶段（20世纪50年代中期以前），计算机主要用于科学计算。外部存储器只有磁带、卡片和纸带等还没有磁盘等直接存取存储设备。软件只有汇编语言，尚无数据管理方面的软件。数据处理方式基本是批处理。这个阶段有如下几个特点： 计算机系统不提供对用户数据的管理功能。用户编制程序时，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以及存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序就无任何存在的价值，数据无独立性。 数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加人这组数据，谁也不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费了存储空间。 不单独保存数据。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则就毫无用处。所以，所有程序的数据均不单独保存。
二、文件系统 在这一阶段（20世纪50年代后期至60年代中期）计算机不仅用于科学计算，还利用在信息管理方面。随着数据量的增加，数据的存储、检索和维护问题成为紧迫的需要，数据结构和数据管理技术迅速发展起来。此时，外部存储器已有磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。软件领域出现了操作系统和高级软件。操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，文件是操作系统管理的重要资源之一。数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。这个阶段有如下几个特点： 数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插人等操作。 数据的逻辑结构与物理结构有了区别，但比较简单。程序与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读／写）。 文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系要通过程序去构造。 数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍然是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程序与数据结构之间的依赖关系并未根本改
大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。
大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？
答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术
答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
数据管理技术的产生和发展 摘要:随着计算机技术的发展，特别是在计算机软件．硬件与网络技术发展的前提下，人们的数据处理要求不断提高，在此情况下，数据管理技术也不断改进。数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。 关键字：人工管理、文件系统、数据库系统。 数据管理的水平是和计算机硬件、软件的发展相适应的，是随着计算机技术的发展人们的数据管理技术经历了三个阶段的发展：人工管理阶段；文件系统阶段；数据库系统阶段。 1.人工管理阶段： 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。硬件方面，计算机的外存只有磁带、卡片、纸带，没有磁盘等直接存取的存储设备，存储量非常小；软件方面，没有操作系统，没有高级语言，数据处理的方式是批处理，也即机器一次处理一批数据，直到运算完成为止，然后才能进行另外一批数据的处理，中间不能被打断，原因是此时的外存如磁带、卡片等只能顺序输入。 人工管理阶段的数据具有以下的几个特点。 （1）数据不保存。由于当时计算机主要用于科学计算，数据保存上并不做特别要求，只是在计算某一个课题时将数据输入，用完就退出，对数据不作保存，有时对系统软件也是这样。 （2）数据不具有独立。数据是作为输入程序的组成部分，即程序和数据是一个不可分隔的整体，数据和程序同时提供给计算机运算使用。对数据进行管理，就像现在的操作系统可以以目录、文件的形式管理数据。程序员不仅要知道数据的逻辑结构，也要规定数据的物理结构，程序员对存储结构，存取方法及输入输出的格式有绝对的控制权，要修改数据必须修改程序。要对100组数据进行同样的运算，就要给计算机输入100个独立的程序，因为数据无法独立存在。 （3）数据不共享。数据是面向应用的，一组数据对应一个程序。不同应用的数据之间是相互独立、彼此无关的，即使两个不同应用涉及到相同的数据，也必须各自定义，无法相互利用，互相参照。数据不但高度冗余，而且不能共享。
新型大数据管理技术 Introduction to Data Science 随着大数据时代的到来，数据分析技术是近年来计算机领域非常活跃的领域。出现了很多新型的研究领域，本课程将邀请目前活跃在数据管理领域前沿的三位高水平研究人员授课，分别对目前最新的研究领域进行介绍，并结合这些新型的研究问题通过研讨的形式提高对学生从事科学研究的能力。 课程将围绕大数据分析的最新技术组织课程内容。具体内容包括： ●大规模图数据管理技术。汪卫教授将结合目前大规模中文知识图谱的构建与 管理展开介绍，并着重结合一些实际应用包括深度阅读、智慧城市等介绍大规模图数据的管理技术 ●移动环境下的大数据管理技术。 Hui Xiong教授将对移动环境下的大数据管 理技术，包括移动大数据管理的挑战、计算模型、不确定性数据管理等内容进行系统介绍。 ●大数据下的查询处理技术。 Zhiyuan Chen 教授将对大数据管理以及大数据 环境下SQL查询的处理技术进行系统介绍。 三位主讲人具有很强的研究能力。他们在VLDB、SIGMOD、SIGKDD、TODS等数据库领域的顶级国际学术会议和期刊上发表了大量的论文。相信通过参与该课程有助于学生了解数据管理和分析领域面临的主要问题，提高他们的研究能力。 教师风采 复旦大学计算机科学技术学院副院长,1998年获复旦大学 计算机科学博士学位,长期从事数据库与数据挖掘领域的 研究和开发工作。在SIGKDD、SIGMOD、VLDB、WWW、 ICDE、IEEE TKDE、JIIS等国际权威的学术会议上发表论 文近20余篇，引用500余次。作为主要参与者获得上海市 科技进步一等奖一项，二等奖两项，三等奖一项，并或高等教育国家级教学成果二等奖一次。2005入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。目前担任中国计算机学会数据库专业委员会委员，上海市计算机学会理事，数据库专业委员会副主任。并担任ICDM、SIAM DM、CIKM等重要国际学术会议的程序委员。
关于举办企业数据管理最佳实践培训班的通知 一、培训背景 《企业数据管理最佳实践培训课程》是由国内资深数据管理专家结合6年来“数据管理最佳实践”经验，精心打造的“CDO首席数据官”的必修课程。目的是帮助数据管理从业人士，通过学习数据管理基础理论，借鉴行业最佳实践，提升数据管理能力，从数据管理专业知识体系，核心数据管理技能和数据管理专业人员职业能力等方面提供训练，帮助数据管理专业人士获得企业数字化转型战略下的必备能力，形成企业所需新数字经济下的核心竞争能力。 二、培训收益 通过学习本课程，您将获得如下收益： 1、企业数据管理理论：介绍DAMA-DMBOK数据管理知识体系、DGI数据治理理论、数据资产管理2.0白皮书等数据管理理论内容，帮助数据管理从业人员理解国际数据管理理论趋势、国内数据资产管理政策及实施策略等内容； 2、企业数据管理能力成熟度：介绍国际DMM、国内DCMM、IBM数据治理成熟度模型，结合当前数据监管法案及行业监管指引，提出企业数据管理能力匹配原则，帮助企业获得当前数据管理能力所处的发展阶段，并提出未来发展和提升方向； 3、数据管理最佳实践：通过介绍数据治理、数据架构、数据标准、数据质量实践案例，帮助企业吸取行业、企业最佳实践经验，促进企业数字化成功转型。 数据治理最佳实践从企业的数据管理组织、制度和流程方面提出要求，构建完整的数据治理管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 数据架构最佳实践从企业级数据模型、数据流转、数据分布、元数据管理等方面提出要求，构建完备的企业级数据模型，并阐述行业最佳实践案例； 数据标准最佳实践从企业业务术语、参考数据、主数据、数据元、指标数据标准提出要求，构建全面的数据标准管理体系，并阐述行业最佳实践案例； 数据质量最佳实践从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求，构建持续提升的数据质量最佳实践案例。 三、培训对象 CIO企业首席信息官 CDO企业首席数据官
大数据管理及应用专业 招生简章 东凌经济管理学院计划于2019年面向全校2018级本科生招收30名“大数据管理与应用”专业学生。 专业介绍 大数据已成为推动经济转型发展的新动力、提升国家竞争优势的新机遇。国家大数据产业“十三五”规划正在启动实施阶段，社会对大数据人才的需求日益迫切。为主动适应国家和经济社会发展需要，东凌经济管理学院开设“大数据管理及应用”本科专业方向班，现面向全校一年级学生招生，欢迎大家报名。 大数据管理及应用专业依托北京科技大学东凌经济管理学院的管理科学与工程系建设。管理科学与工程系是北京市重点学科，具有悠久的办学历史和强大的师资队伍。目前拥有专职教师26人，其中教授9人，副教授10人，讲师7人，95%的教师具有博士学位，80%的教师具有海外学习或进修经历。教师中1人入选爱思唯尔（Elsevier）2014年中国高被引学者榜单，2人获评教育部新世纪优秀人才，2人获评北京市教学名师。近5年获得国家自然科学基金项目14项，其中包含重点项目2项，发表学术论文300余篇。此外，该系拥有一流的实验和应用实践平台和基础设施技术保障。包括200核高性能服务器，300T的专用网络存储设备，万兆交换机以及云存储管理平台，可以同时为2个班60名学生开展大数据管理与应用相关实验。
大数据管理和应用专业将突出大数据科学专业特色，注重人才培养的科学性、前瞻性。本专业毕业生应熟练掌握大数据平台技术（设计、部署、管理、运维等）、大数据分析技术（统计计算、人工智能、数据挖掘等方法）、大数据开发与应用等基本工程能力，具备创新意识和合作精神，具有较高的分析问题、解决问题、自主学习以及创新能力。毕业生适合在信息技术企业、企事业单位、科研机构、高等院校的信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用等为主要内容，从事商务数据分析学科的科研、教学、管理等工作。 大数据是国家重点支持的发展领域，具有良好的就业前景和用武之地。欢迎有志于国家大数据事业发展的同学踊跃选报大数据管理及应用专业！
7.5利用大数据提升精益化管理水平 7.5.1建立大数据管理系统，提升综合管理水平 随着互联网技术、计算机技术以及信息技术的快速发展，海量信息资产已成为企业越来越重要的资产了，大数据时代的来临，对不锈钢企业来说既是机遇，也是挑战。它将改变不锈钢企业的管理理念和策略制定方式，没有数据分析支撑的决定将越来越不可靠。人们的决策行为不再像过去那样凭借经验来做出，而是通过数据分析来得出科学结论。因此，不锈钢制品企业应该重视它们各自信息资产的价值，基于企业实际情况建设有效的大数据收集、传递和处理系统。例如在SAP团队为农夫山泉设计的大数据处理信息系统中，农夫山泉在全国的一万多名业务人员每人每天要在15个数据采集点各拍摄10张图片：水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何等，并及时传回杭州总部。通过大数据的管理和应用，农夫山泉在饮用水细分市场快速超越了原先的行业三甲：娃哈哈、乐百氏和可口可乐。一个有效的大数据管理系统，不但应当具备及时搜索、分析和整合数据的能力，还应该能够探索数据中隐藏的风险或价值，并迅速制定精确可行的行动方案，实现由数据引领决策的目的。 7.5.2提高生产精益化程度，降低成本 新兴县不锈钢制造商现今面对的市场需求，和丰田生产方式当年在日本兴起的市场需求，颇有相似之处，都是多品种、小批量、快速交付。这样的需求十分符合精益生产方式的理念，这些制造商是非常需要精益生产的，而且非常紧迫。紧迫性在于这些制造商们仍然陶醉于传统的大批量生产方式。精益生产的好处在于能够降低成本、提高质量、降低最小订货量、缩短生产周期。为了提高这些制造商生产的精益化水平，可以从如下方面着手： 1.让生产计划精益化：以往制造商的生产计划常常依靠经验来制定，规模较大的制造商，常常努力去拥有一套ERP系统，但ERP系统实际上运作得并不好，要不是生产上出现了问题，就是其他的出现问题。制造商认为引入了ERP就能制定平衡的准时化的生产计划，但实际上并不是这样的。解决这些问题的有效方法仅仅依靠ERP是无法实现的，还是要靠人去做平衡。 2.让生产流程精益化：精益的生产流程是精益生产方式的关键内容，要建立精益的生产流程，最大的挑战是如何让员工彼此信任，与传统生产方式是推动式系统（即上一工序推动下一工序）不同，精益生产方式是拉动式系统（即下一工
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
企业数据管理成熟度模型 获得市场的竞争优势过去一直是一种直接的，普遍认知的过程。你可能提供行业领先的产品和服务，在你的市场中制定标准。或者你可能凭着营销和销售的优势，创造着惊人的业绩。 今天，获得竞争力很难。公司必须创建他们新的系统，实施新的战略或者发现新的市场以竞争或者求得生存。一直以来为人们所忽视的就是对数据的适当管理，数据管理支持企业做出理性的，结果导向的决策。公司通常都不清楚数据管理会带来怎样的竞争优势。 虽然，很多组织认识到数据是一个很重要，不同于其他形式的企业资产。数据是唯一一个企业完全复用的业务资源。所有其它的资源，一旦使用，就不复存在了。 然而，不同于有形的企业资产，有着结构化的价值和折旧明细，公司很难对数据的价值下一个明确的定义。结果，正是因为意识到数据缺乏有形的价值给是否进行数据管理带来了困难。 最近几年,童装加盟店，有着超前性思维的公司开始了解到一个重要的思想，和成功的数据管理相比，不能有效的实施数据管理将给企业带来高额的成本。组织依赖数据，无论什么样的行业背景，收入规模或者竞争环境,美食观,观美食，每一个公司都要依赖它的数据信息做出有效性决策。任何分析结果的质量都和数据的输入相关。 数据管理对数据的获得，维护，传播和处理创建和部署了任务，权限，政策和程序,童装加盟。想要成功，数据管理方案需要业务和技术小组组成伙伴关系。业务小组负责创建业务规范，来管理数据和最终负责检验数据的质量。IT小组负责创建和管理整个环境架构，技术设施，系统和数据库在整个企业收集和存储数据。
在广泛关注数据管理以外,育儿之道即相夫之道，有效的方案取决于人员，流程和技术的结合。该报告探讨了如何构建数据和如何利用这3个元素去制定有效的数据管理政策。报告根据实践过的流程和组织对数据管理的重视程度定义了组织的数据管理成熟度。 概要: 软件能力成熟度模型(通常也叫CMM和SW-CMM)，由软件工程研究院(SEI)和卡内基梅隆大学共同发布，是一个声誉卓著的模型，根据程序和流程定义了组织的软件开发成熟度。然而，它并没有解决组织关于数据管理的成熟度问题。 该报告探索了一个新的成熟度模型企业数据管理成熟度模型帮助公司识别和量化它们不同的数据成熟度的级别。通过评估组织的数据管理成熟度，组织能够了解到不重视的数据管理实践可能产生的风险。该成熟度模型也帮助组织了解向新的数据管理进阶可能带来的收益和需要的成本。 组织必须认识到改进和加强数据管理流程的重要性。那些按体系制定的发展计划通常因为控制之外的事件被迫改变。在一个合理的时间框架下，实施你定义的改变，你就可以为数据成熟度精确地设立目标。 了解成熟度模型能够帮助你控制各个阶段的发展状况。你需要知道你目前运营在哪个阶段，为什么在这个阶段。何时和如何达到下一个阶段。这些阶段有: 阶段1:未开化型 阶段2:被动应付型 阶段3:积极应付型 阶段4:预测型 评估目前的等级仅仅是一个开始。组织也需要决定哪个阶段比较适合它们，及为改进建立相应的行动和优先级。 盲人摸象
大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。
数据管理技术教案 1.1 感受数据管理技术的应用 【教学目标】 认识数据、数据管理、数据管理技术的概念。 通过实例调查，了解数据库在多媒体和网络方面的应用方法于应用价值，能描述数据 了解数据管理技术的产生发展历史，了解数据管理技术在各个阶段的应用与影响。 激发学习数据管理技术的兴趣，体现信息技术的文化内涵。 【教学重点】 数据、数据管理、数据管理技术的概念。 通过实例调查，了解数据库在多媒体和网络方面的应用方法于应用价值，能描述数据 【教学难点】 把握数据的概念 描述不同数据管理技术的应用特点 了解数据库在多媒体和网络方面的应用方法与应用价值。 【教学对象】 在《信息技术基础》中，学生已经学习了信息资源管理的相关只是。学生对与信息资源 管理的方法、各种方法的特点、数据库应用系统管理数据的优势、数据库的一些基本概念都 有了一个初步的感性认识。 在人之发展方面，学生的逻辑思维和抽象思维能力都有较大的进步，起归纳和总结能力也有了一定程度上的发展。 【教学策略】教师讲授与学生自主学习、协作探究相结合。 【教学环境】网络教室。 【教学过程】
1.2 了解数据管理技术的变迁 【教学目标】 了解数据管理技术的产生发展历史，了解数据管理技术在各个阶段的作用与影响。 让学生体会到数据管理技术是在不断满足新的数据管理应用要求、不断在原来的基础 通过对不同阶段的数据管理技术的比较分析，总结数据库系统管理数据的特点，进一 【教学重点】 能说出数据管理技术的产生发展历史，了解数据管理技术三个发展阶段的历史背景、 理解数据库、数据库管理系统的基本概念和作用。 【教学难点】 理解数据管理技术关于数据独立性、数据冗余、数据安全行和完整行、数据结构化等 【教学策略】教师讲授与学生自主学习相结合 【教学环境】网络教室。