刘传勇：大数据时代，未来企业的三大发展趋势
大数据时代的到来，却让很多人感觉到看不懂、不明白。看不懂的原因，是因为变动太快，来不及看懂。也是因为变动太大，难以全部看懂。更是因为变动太多，没人能一直看懂。原来的经验跟不上了，原有的办法失效了，业务层在尝试，管理层也在探索。大数据时代，企业的发展趋势如何？大数据给企业运营管理能带来哪些变化？企业借助数据化管理又能带来哪些收益？针对这些问题，老刘简单总结出了未来企业发展的三大趋势，今天分享给大家，希望能给大家带来一些参考。
第一个趋势是：企业数据化
通俗的解释，企业数据化也就是将企业业务工作通过完善的数据报表体系、数据分析体系进行明确的计量以及精准定性。先从产品说起，企业一切的事物开展都是围绕着如何开发并生产产品，然后送到消费者手里进行价值转换。
在产品稀缺的年代，企业会扩大生产，生产出来的产品是很容易售卖出去的。一是因为消费者需求（刚需），二是因为渠道是固定和统一的。简单的比喻说，在古代生病了直接去附近的药铺找药房先生开一剂药就好了。但是在现在，你可以去小诊所，也可以去大医院，药品也是五花八门。
当越来越多的产品进入到市场，产品市场的空白被填补之后，企业就会把重心放到市场上，放到产品的管理上以及销售渠道上，加强企业的竞争力。互联网的大风吹来之前，还没有线上线下只说，没有电商微商只说，只有传统的经销商、代理商、供应商等铺货渠道。而随着移动互联网时代的到来，随着渠道的横向扩充以及用户的增加，企业必须把重心划到“数据”上。以数据报表的形式进行业务记录、查询、汇报、及存储的过程，是现代企业管理方法之一。只是目前，国内真正把数据和企业经营战略很好结合的企业并不多，大多数企业并不十分重视统计数据的收集和分析，没有意识到数据的价值。很多的战略规划都是靠“经验主义”维系，导致一批企业靠“三拍”决策，即决策前拍脑袋、决策过程拍胸脯、决策失
误拍大腿。
然而，借助数据管理，企业不仅可以有效测量和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，或者是具体某一类业务提供决策依据。此外，还能借助分析指标更精确地掌握企业经营趋势。企业如何数据化呢？我认为，切入点就在于数据。数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。借助数据管理，企业不仅可以有效预估和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，业务拓展提供决策依据。比如数企BDSaaS就可以将围绕企业经营生产的各渠道的产品数据、营销数据、客户数据、订单数据整合到一个平台进行数据分析，并能够借助分析指标更精确地掌握企业经营趋势。
对于企业来说，如何从海量数据中挖掘出可以有效利用的部分，并且用于市场预估、产品规划、品牌营销，客户管理、订单管理等才是企业经营制胜的法宝。数据化经营管理，是企业利用数据决策的策略与方法。比如决策产品售价，企业应考虑综合销售成本，同时还要考虑大市场的整体波动等因素才能确定，从对待不同等级的客户而言，产品价格根据客户的订货量，也要计算一个上下波动的临界点，才能保证价格系统的稳定实施。如生产管理过程中中，可以通过大数据技术挖掘市场需求信息，做到合理生产，制定合理的价格机制。
企业的经营的最终结果都会落实在业绩上，业绩的表现就是数据。在营销过程当中，企业管理层可以洞悉客户的来源、每一位业务员的销售额（让每一位业务员树立竞争意识），及时掌握企业的运营状况，可以进行盈亏平衡分析，包括成本、利润、资金流数据等。同时，还可以从数据中分析出业务瓶颈，为管理者提供真实有效的科学决策依据，并制定合理化的解决方案，提高企业效率，促进企业经营管理可持续发展。
第二个趋势是：数据资产化
数据化管理是企业发展的关键，企业数据化的下一步就是数据的资产化。企业的客户、产品、人力、软硬件设备、品牌、商标等都是企业的资产，包括无形的和有形的资产。
企业的这些资产多少都连接着企业数据，合理的分配和利用这些数据可以对企业创造不菲的价值效益。关于数据资产化，今天就跟大家分享10年缔造3家上市公司（携程、如家、华住汉庭）的“创业教父”季琦是如何将数据资产化的。
季琦当年在决定要创业时，他们了解到这样一组数据：1998年中国的国内旅游收入已达2391亿元人民币，同期国际旅游外汇收入为126.02亿美元。同时，中国已经被世界旅游组织认定为21世纪全球最大的旅游市场。然而，在经营上，国内旅行社的接待人数和盈利水平却呈现连年下降的态势，营业毛利率不足10%，全国旅行社的总市场占有率还不到5%，其余95%都是散客。
通过这组数据，他决定一起在中国做一个向大众提供旅游服务的电子商务网站，服务于这95%的散客。1999年5月，季琦与梁建章、沈南鹏、范敏共同创建了携程旅行网。而季琦创建“如家”经济型连锁酒店，也是因为数据带来的“偶然”。
2001年，携程网的一位网友在网上发了个帖子，抱怨说在携程上预订宾馆的价格偏贵。这引起了季琦的注意，他对携程网上订房数据情况做了分析，发现客房价格比较便宜的经济型连锁酒店卖的特别好，经过深入的市场调研，季琦发现，相当数量的业务出差人员为企业中、低职位员工，出差补贴都有一定额度，通常一天吃住总额在二三百元上下；另外，假日期间，为数众多的散客旅游也偏向于选择价廉物美的居住场所，舒适享受退居次要地位，简洁干净成为首要条件。
季琦马上抓住了这个创业机会，利用携程庞大的订房网络、运营能力和融资能力，搞经济型酒店连锁经营。
2002年，季琦创办了“如家”经济型连锁酒店，并很快保持了15%-20%的高利润率。包括后来离开“如家”创办“华住汉庭”，也有不少大数据的影子。华住能把数据用在所有能看得到的地方，华住酒店的总经理每天早晨打开的是每刻负责的酒店，有多少入住率，还有多少房间没有卖出去等等。每一周有产品数据、直销数据，互联网运营平台的数据等。
华住酒店集团首席信息官刘欣欣层表示：“只要有一个地方能够用到我们的数据，我们就会
选择用数据说明问题，用数据找到问题，用数据来优化我们的运营。”
用数据带来运营能力的提升和经济效益的提升。比如酒店业一个IT人员可以同时服务40家酒店的IT服务，这个背后就是云端，也是大数据等方面的体现。
对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的收益表现。
看完这个案例你会明白：每一笔数据，都是资产。
第三个趋势是：资产资本化
从IT到DT时代的变革，数据资本化将影响商业结构。
资本化，通俗地讲，就是企业固定资产的支出，可以被金融机构或投资者认可为资源或资产，从而提供贷款或股权投资。数据的资产化的下一步就是资产资本化，当数据资产生效时，不仅可以为企业创造出价值效益以后，还有可能扭转或创造新的商业模式，对行业乃至整个社会创造价值。为什么说数据资产生效能为企业创造出价值效益呢？因为在大数据时代，数据已经纳入到企业资产的一部分，甚至可以说是很关键的一部分。企业90%以上的碎片化资产都已经数据化了，新的关注点是利用技术手段将这些碎片化资产进行资本化，打包形成商业模式。大数据之父维克托则曾经预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。
在DT时代，巨头公司都忙着“圈用户”，因为一个用户就是一宗数据。如果用户多，得到的数据就多，相应的，投资商或金融机构就会根据你的数据对你的企业估值，以及对投资额配比。
打车神器”滴滴目前拥有3亿注册用户，近1500万注册司机，在中国大陆的日均订单量达1400万，其专车业务在中国占据了87%的市场份额。在麻省理工科技评论记者克莉丝汀·拉尔森的访谈中，柳青表示滴滴的优势源于数据。滴滴运营至今已4年，4年内它收集了大量
数据，包括用户打车点、目的地、打车峰值时间以及400个中国城市的繁忙路线，这些数据是滴滴公司的固有资产。
滴滴获得苹果公司10亿美元的投资离不开数据的支撑。投资商会对有数据资产的公司刮目相看。数据是无形的，但是所带来的商业价值和利润却是巨大的。老刘认为，我们经历了“产品为王”到“渠道为王”，再到“用户为王”的时代，未来必定是“数据为王”的时代，未来的企业会朝着“企业数据化、数据资产化、资产资本化”的趋势演变。
数据中心未来的发展趋势 经历了ISP/ICP飞速发展，.COM公司的风靡后，一种新的服务模式--互联网数据中心（Internet Data Center，缩写为IDC）正悄然兴起。它在国外吸引着像AT&T、AO- 、IBM、Exodus、UUNET等大公司的巨资投入；国内不但四大电信运营商中国电信、中国网通、中国联通、中国吉通开始做跑马圈地，一些专业服务商如清华万博、首都在线和世纪互联等，也参与了角逐。 IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心，它是传统的数据中心与Internet的结合，它除了具有传统的数据中心所具有的特点外，如数据集中、主机运行可靠等，还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地，它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。 IDC作为提供资源外包服务的基地，它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解，IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说，IDC是个高品质机房，在其建设方面，对各个方面都有很高的要求。 IDC的总体结构如下图所示:
IDC的建设主要在如下几个方面： 网络建设 IDC主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务，这个高性能的网络包括其- AN、WAN和与Internet接入等方面。 IDC的网络建设主要有： - IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。- IDC的WAN的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。- IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC 为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC与Internet互联的建设。
数据库未来发展趋势(同名25272)
数据库技术最新发展 数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。 纵观数据库发展，三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品，数据库市场竞争日益加剧。从最新的IDC报告显示，在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上，Oracle继续领先对手IBM和微软，但是微软在2006年取得了更快的销售增长率…… 根据对数据库发展的技术趋势不难看出，整个数据库发展呈现出了三个主要特征： (1)、支持XML数据格式 IBM公司在它新推出的DB2 9版本中，直接把对XML的支持作为其新产品的最大卖点，号称是业内第一个同时支持关系型数据和XML数据的混合数据库，无需重新定义XML数据的格式，或将其置于数据库大型对象的前提下，IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。 对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM，Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询，使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点 为应对日益加剧的商业竞争，企业不断增加内部IT及信息系统，使企业的商业数据成几何数量级不断递增，如何能够从这些海量数据中获取更多的信息，以便分析决策将数据转化为商业价值，就成为目前数据库厂商关注的焦点。各数据库厂商在新推出的产品中，纷纷表示自己的产品在商业智能方面有很大提高。如：微软最新版SQL Server 2005就集成了完整的商业智能套件，包括数据仓库、数据分析、ETL工具、报表及数据挖掘等，并有针对性的做了一些优化。如何更好的支持商业智能将是未来数据库产品发展的主要趋势之一。 (3)、SOA架构支持 SOA已经成为目前IT业内的一个大的发展趋势，最初IBM和BEA是该理念的主要推动者，后来有越来越多的企业加入，开始宣称支持SOA，其中包括Oracle，而微软开始并不是非常赞同SOA的，但是，随着时间的发展，目前国内主流的数据库厂商都开始宣称他们的产品是完全支持SOA架构的，包括微软的SQL Server 2005，从微软态度的转变可以看出，未来IT业的发展与融合，SOA正在成长为一个主流的趋势。 本文仅对数据库管理系统的现状以及一些重要的发展方向作一简要综述，并不具体对一些技术内容进行深入探讨，每一个方向的研究课题都可以充分地展开。
大数据时代的数据库的创新与发展
大数据时代的数据库的创新与发展 摘要：大数据时代的到来，使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、 统计、分析等应用时，遇到性能上的瓶颈。面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用，包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等，用户体验往往不可接受。海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。互联网和大数据应用的冲击下，世界数据库格局在发生革命性的变化，通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。 大数据是信息化的一个崭新发展阶段，通过分析各种大数据，人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼，对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。自2011年5月，EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来，“大数据经济”的影响力愈发显著，谷歌、Facebook竞相超过微软，曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。 可以预见，大数据时代将引发大量应用创新，比如，城市大数据应用将支撑智慧城市建设，还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等; 关键词：大数据时代，数据库；系统；创新； 引言：“大数据”（ big data）或者称为“海量数据”，这个直白的名词，已经在全球 引起了广泛关注，已经引领了又一轮数据技术的革命。 美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会，大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。此次大会以“云计算相遇大数据（ Cloud Meets Big Data）”为主题，着重展现当今两个最重要的技术趋势，正式抛出了“大数据”概念。 根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计，2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB（1ZB=1万亿GB）级别，达到了1.227ZB；而2005年只有130Eb，五年增长了10倍。如果保持这种爆炸式的增长速度，到了2020年，我们的数字资源规模将超过40ZB，相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。无疑，我们已进入了大数据时代。 在 2011 年 12 月，我国工信部发布了物联网“十二五”规划，提出了4项关键技术创新工程。信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等，都是大数据技术的重要组成部分；另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，这些也都与“大数据”密切相关。我国也对大数据技术给与了足够的重视。基于以上概述，大数据时代已经到来，已经对我们的社会产生了重大影响，本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。 大数据时代： 多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。麦肯锡认为，“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM公司认为，可以用3个特征相结合来定义大数据：数量（V olume）、种类（Variety）和速度（Velocity），即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。IDC认为，“大数据不是一个事物，而是一个跨多个信息技术领域的活动。大数据技术描述了新一代的技术和架构，其被设计用于通过使用高速（V elocity）的采集、发现或分析，从超大容量（V olume）的多样（Variety）数据中经济地提取价值（Value）。” 综合对种不同的见解，本文认为，具备以下特征的就是大数据。
东华大学 报告名称: 数据库技术最新发展 学院： 专业： 姓名： 学号： 指导老师： 2015-12-10
1.引言 自从计算机问世以后，就有了处理数据、管理数据的需求，由此,计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,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。从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有 新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是,这些数据库系统包括层次
数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域的数据管理。然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透,互相结合,成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 2.数据库技术的发展历程 在数据库系统出现以前，各个应用拥有自己的专用数据，通常存放在专用文件中，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。随着机器存储数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统而形成数据库技术。 数据库的诞生以20世纪60年代IBM 推出的数据库管理产品IMS 为标志。1969年IBM 公司研制了基于层次模型数据库管理系统IMS （Information Management System），并作为商品化软件投入市场。数据库的出现，实现了数据资源的整体管理。IMS系统的推出，使得数据库概念得到了普及，也使得人们认识到数据的价值和统一管理的
（发展战略）数据库新技术及其发展方向
数据库新技术及其发展趋势 数据库技术是计算机科学的重要分支,主要研究如何安全高效地管理大量、持久、共享的数据。数据库的研究始于20世纪60年代中期,它的发展有着三大标志性事件。第壹件大事,1969年IBMXX公司研制开发了基于层次模型的数据库管理系统的商品化软件InformationManagementSystem,即IMS系统,是首例成功的数据库管理系统软件。第二件大事,美国数据系统语言协会CODASYL(ConferenceOnDataSystemLanguage)下属的数据库任务组DBTG(DataBaseTaskGroup)对数据库方法进行系统的研究和讨论后,于20世纪60年代末到70年代初提出了若干方案。DBTG方案确定且建立了数据库系统的许多概念、方法和技术。DBTG所提议的方法是基于网状结构的,它是数据库网状模型的基础和典型代表。第三件大事,1970年IBMXX公司SanJose研究实验室的研究员E.F.Codd 博士发表了题为“大型共享数据库数据的关系模型”的论文,提出数据库的关系模型,从而开创了数据库关系方法和关系数据理论的研究领域,为关系数据库技术奠定了理论基础,E.F.Codd因此于1981年获得ACM图录奖。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系系统。随着计算机系统硬件、Internet和Web技术的发展,数据库系统所管理的数据格式、数据处理方法以及应用环境不断变化,同时人工智能、多媒体技术和其他学科技术的发展,数据库技术面临着前所未有的挑战。 当前数据库技术发展的现状，关系数据库技术仍然是主流
大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 （江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042） 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据；现状；趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。 - 115 -
数据库技术最新发展 数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。 纵观数据库发展，三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品，数据库市场竞争日益加剧。从最新的IDC报告显示，在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上，Oracle继续领先对手IBM和微软，但是微软在2006年取得了更快的销售增长率…… 根据对数据库发展的技术趋势不难看出，整个数据库发展呈现出了三个主要特征： (1)、支持XML数据格式 IBM公司在它新推出的DB2 9版本中，直接把对XML的支持作为其新产品的最大卖点，号称是业内第一个同时支持关系型数据和XML 数据的混合数据库，无需重新定义XML数据的格式，或将其置于数据
库大型对象的前提下，IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。 对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一 代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM，Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询，使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点 为应对日益加剧的商业竞争，企业不断增加内部IT及信息系统，使企业的商业数据成几何数量级不断递增，如何能够从这些海量数据中获取更多的信息，以便分析决策将数据转化为商业价值，就成为目前数据库厂商关注的焦点。 各数据库厂商在新推出的产品中，纷纷表示自己的产品在商业智能方面有很大提高。如：微软最新版SQL Server 2005就集成了完整的商业智能套件，包括数据仓库、数据分析、ETL工具、报表及数据挖掘等，并有针对性的做了一些优化。如何更好的支持商业智能将是未来数据库产品发展的主要趋势之一。 (3)、SOA架构支持 SOA已经成为目前IT业内的一个大的发展趋势，最初IBM和BEA 是该理念的主要推动者，后来有越来越多的企业加入，开始宣称支持SOA，其中包括Oracle，而微软开始并不是非常赞同SOA的，但是，随着时间的发展，目前国内主流的数据库厂商都开始宣称他们的产品是完全支持SOA架构的，包括微软的SQL Server 2005，
学习数据库开发将来有哪些就业方向 有很多人看到了计算机专业的发展前景，都来学了。可是学着学着，自己也迷茫起来了，不知道自己能胜任IT行业哪些工作岗位。于是就会有人不断的抛出这样的问题来：学习数据库开发将来有哪些就业方向？今天我就想大家分享一下数据库开发人员将来的就业岗 位有什么。 数据库专业上的职位总共分为是十种。下面提到的前面五种的重点是设计和应用，侧重于软件和数据逻辑层面；后面五种的重点是运营和维护，侧重与硬件和数据物理层面；这些职位没有好与不好之分，每个方向都可以做得很好，并且这些职位不是孤立，反而是互相交叉的，只是侧重点不同。 1、数据库应用开发 除了要了解基本的 SQL 方面的知识，还要对开发流程、软件工程、各种框架和开发工具等等。数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位也最多。 2、数据建模专家
负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计。这个方向上在大公司有专门职位，在中小公司则可能由程序员承担。 3、商业智能专家 主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，需要使用SSRS,crystal report 等报表工具，或者其他一些数据挖掘。 4、ETL开发使用 ETL工具或者自己编写程序在不同的数据源之间对数据进行导入，导出，转换 5、数据构架师 主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向。这个方向上在大公司有专门职位，或者由开发人员负责。 6、数据库管理员
数据库的安装、配置、调优、备份/恢复、监控、自动化等，协助应用开发。这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位。 7、数据仓库专家 应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，和商业智能关系密切 8、存储工程师 专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求。通信，金融，数据中心等公司通常有这种职位。 9、性能优化工程师 专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。对数据库性能有严格要求的公司会有这种职位。 10、高级数据库管理员 对性能优化、存储技术、数据库的高可用性技术、大规模数据库
5G时代建筑行业未来发展的5大趋势 随着我国市场经济的快速发展和信息化水平的不断提高，作为国民经济重要支柱产业的建筑业也随之开始进行数字化转型升级。但是由于施工环境复杂、露天作业多、人员流动性大等建筑业自身特点，安全事故仍频繁发生。 5G时代的加速到来，具有关键作用的5G凭借其高速率、大带宽、低时延、高可靠等特性应用于建筑业各业务场景，必将会大大降低施工现场安全事故的发生。 5G技术将进一步推动整个建筑施工过程智能化、无人化，为建筑业企业打造数字化新模式，加强产业数字化建设，助力推动建筑业的安全、创新发展。 在2019世界5G大会上，中国联通与华为、广联达联合发布《5G与数字建造白皮书》。2020年6月17日，华为携手广联达，举行了题为“以数字的画笔描绘建筑业转型蓝图——5G助力建筑业转型升级”的线上会议。 5G势不可挡，5G技术与建筑业数字化转型深度融合，将对建筑行业产生深远的影响。以下，我们为大家分享5G时代建筑行业未来发展的5大趋势。 施工现场将大规模组网5G网络
建筑业的数字化发展的核心是对数据的获取和应用，在5G时代，可以结合物联网、移动互联网等技术更好的实现万物互联，更高质量的在工地现场收集建造过程信息。 再结合BIM技术将建造阶段产生的实际数据与进度、成本计划在数字实体做关联，实现现实世界与数字世界的实时对照，更好的利用数字化手段实现建筑业的转型升级。 在此施工过程中，5G技术的应用至关重要，同时也对5G 技术在施工现场的组网搭建提出了更高的要求与挑战。 建筑工程项目时间周期长、场景差异大、环境复杂恶劣、安全性要求高，建造过程是一个从无到有的创造过程，工程物理环境、空间关系随时可能发生变化，导致网络可能也需要频繁做出相应调整。 对于建筑企业是个繁琐的负担，所以我们提出建设“柔性5G网络”的解决方案，用来适配建筑业特殊的场景化诉求。这将有利于施工现场的规模组网。 工程现场多传感器融合的智能感知 建筑业的数字化转型，首先要实现建筑物数据以及管理行为与结果的“数据化”，而实现“数据化”的前提是要先获取精确的数据。 将5G 技术与物联网技术深度融合，可以把所有的物品通过信息传感设备，按约定的协议，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
2011数据库技术发展现状与未来趋势 调查报告, Oracle, 数据库, 软件, 运动数据库, 技术发展, 趋势近几年来，NoSQL运动如火如荼，不断有业内的巨头加入阵营，发布和推广NoSQL的相关产品，开拓应用场景。传统关系型数据库软件厂商也不甘寂寞，新产品、新版本、新特性不断发布，新官司、新收购也频频爆出，即使一向沉静的数据库市场，也被震出了几丝波澜。 就让我们一起来回顾近两年间数据库市场的风云变幻和起伏跌宕，并展望未来几年，数据库市场及相关领域的发展吧。 ORACLE依然拉风 进入2011年，ORACLE继续拉风的强势，据Gartner近期发布的调查报告显示，在RDBMS市场，Oracle的市场份额已经占到48.1%，仍然位居第一位，其市场份额超过了之后的五个竞争对手的总和。 近些年来，ORACLE在资本层面频频发起重量级的并购，先后收购了PeopleSoft、BEA、SUN等知名软件企业，极大增强了自家整体实力。产品线上也是四面出击，现如今的ORACLE早已由一个单纯的数据库软件厂商，蜕变成产品集合涵盖了包括数据库、中间件、操作系统、企业化管理、商业智能、虚拟机、开发工具等，从软件到硬件，可对外提供完整企业解决方案的巨无霸厂商，完成从卖产品到卖服务的重大角色转变。 ORACLE的产品线漫长且数量众多，进入2011年，在笔者看来，下列产品值得着重描述，这些产品未来的发展，也有可能会对整个市场产生重大影响。
1) Exadata 2008年的OOW大会上，ORACLE与HP合作推出了具备划时代意义的数据库一体机Exadata，专攻OLAP市场，该款产品的硬件由HP提供，ORACLE则提供软件支持。完成对SUN的收购后，ORACLE变相拥有了自己的硬件产品 - 来自SUN的硬件系统。 经过资源的整合，ORACLE迅速推出了Exadata V2，硬件方面改用SUN的X86架构产品现在是自家的产品了，数据库系统则升级到最新版本的11gR2，相比上一代产品，Exadata V2变化巨大。 首先是硬件方面的变化，虽说V2的整体架构相比一代产品没有大的改变，不过一方面数据库服务器的主机换成了SUN的硬件，配置有所增强，另外每台 Storage Cell更是配置了384Gb的Flash Cache。在软件设计方面，Exadata首次引入了HCC特性(Hybrid Columnar Compression)，中文直译的话应该叫做混合列压缩，这是在传统的行存储方式和数据仓库系统中常被应用的列式存储混合应用的一种变 通方式，HCC 相当于是在Block和Extend之间又引入了一级存储关系，定义为压缩单元(Compress Unix,CU)，在一个CU内按照列的方式存储，而每个CU与CU则按照基本行的方式保存，相当于综合了列式存储高压缩比和行式访问的特点。 除此之外，Exadata还有一些Smart的技术，比如说V1中就被引入的Smart Scan技术，以及新增的Storage Index技术等，想必ORACLE也是希望籍着这些"Smart"的技术来表明，Exadata并非仅只是一个配置强豪华的黑匣子。
实时数据库的关键技术及未来发展前景 摘要：作为数据库领域的一个重要分支。实时数据库弱化了关系型数据库的某些功能，通过采用专用的工业实时数据压缩算法以及特殊的历史数据存储索引机制，应对特殊的需求。 实时数据库推动了信息化从传统领域向新的领域扩展，向更高层次发展。这些新的领域包括生产实时监视、电力调度、交通监视及控制、实时仿真、作战指挥自动化等。 展望未来，在物联网领域实时数据库将会发挥更重要的作用。 关键词：实时数据库数据压缩算法信息化关系数据库物联网 中图分类号：TP311.133.2文献标识码：A文章编号：1007-9416（2014）04-0215-02 1引言 1.1实时数据库简介及应用背景 实时数据库作为一种特殊的数据库，早在十多年前就已经在国外的大型流程工业企业部署应用。随着网络、存储及计算技术的飞速发展，实时数据库广泛应用于电力、
钢铁、石油、石化、交通、航空、水利、环保等重要行业和领域，已经是工业领域信息化的核心基础软件，在“信息化与工业化融合”过程中发挥着重要作用。 1.2国内外主流实时数据库介绍 目前国内外市场上主流的实时数据库有：美国OSI公司的PI实时数据库，美国GE公司的IH实时数据库和美国印步公司的eDNA实时数据库。国产的有代表性的实时数据库有：上海麦杰的openPlant，北京中科启信的Agilor。 2实时数据库的主要特点及架构 2.1实时数据库的特点 实时数据库面向的应用领域有如下3个特点： 2.1.1单位时间内响应的数据量大 如：一个的火电厂的SIS系统使用实时数据库存储数据，同时需要处理的测点数超过了一万，这些测点的变化周期通常在1秒钟之内，也就是说，需要将超过一万点的数据在1秒钟之内保存到数据库中。 2.1.2存储数据量大 实时数据库的核心就是对大量的实时信息进行处理，由于成年累月的数据将占据大量的硬盘空间。假设同时处理对于1万点的系统，每1秒钟存储一次，每次单点占用8个字节，那么保存10年的数据量将有 10000*8*10*365*86400=25228800000000字节，接近