新时期数据库技术的应用价值及发展趋势

数据库技术的现状与发展趋势随着信息化时代的到来，数据已成为了企业和个人非常重要的资源，而数据库作为数据存储和管理的基础工具，扮演了至关重要的角色。

在这个互联网万物互联的时代，数据库技术也在不断地发展和创新，越来越多的新技术被应用于数据库，也有越来越多的挑战等待着数据库技术的发展。

本文将会就数据库技术的现状与发展趋势进行探讨。

一、数据库技术的现状数据库技术的发展可以追溯到上世纪60年代，当时主要侧重于文件管理和数据存储方面，其后，关系型数据库开始出现，SQL语言也逐渐被普及。

在这个时期，数据库技术主要应用于企业内部信息管理和数据存储领域。

随着1990年代互联网的出现，数据库技术也开始进入了一个新时期。

关系型数据库成为了互联网数据存储和管理的主流技术。

异构数据库技术在此时也开始出现，企业开始感受到数据库技术对商业竞争力的重要性。

在进入21世纪后，云计算和大数据成为了两大热点技术，数据库技术也紧随其后。

云数据库和NoSQL数据库开始受到人们的关注，通过云数据库可以实现企业内部资源共享，在处理大数据时，NoSQL数据库显现出了它的高性能和高可扩展性，受到了许多大型企业和科学研究机构的青睐。

总之，当前数据库技术已呈现出如下的主要特点：1. 大数据技术已成为数据库领域的重要热点，NoSQL数据库处理大数据的能力逐渐受到业内认可。

2. 数据库技术已从企业内部数据管理拓展到互联网上的数据存储、管理和共享领域。

3. 云计算和虚拟化技术的发展，为数据库技术提供了更好的基础环境。

二、数据库技术的发展趋势数据库技术的发展与人们对数据的需求和对数据库高效性、易用性和安全性等要求的提升密不可分，未来数据库技术的发展趋势将有如下几个方向：1. 数据库技术将进一步与人工智能等技术结合，数据挖掘和数据分析的技术成为数据库技术的重要组成部分。

2. 数据库技术将更加注重数据的安全性，数据隐私和保密成为数据库技术设计的重点。

3. 云计算和虚拟化技术的发展将会带动云数据库的更广泛应用。

大数据的概念及趋势大数据的特点大数据的概念及趋势，大数据的特点随着信息时代的到来和科技的发展，人们进入了一个信息爆炸的时代。

在此背景下，大数据成为了一个热门话题，被广泛讨论和研究。

本文将介绍大数据的概念及其趋势，并探讨大数据的特点。

一、大数据的概念大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合，通过现代化的计算机技术，可以对这些数据进行分析和处理，从而发现潜在的价值和模式。

大数据包括结构化数据和非结构化数据，涵盖了从传统的数据库数据到社交媒体数据、传感器数据等多个领域的数据。

近年来，大数据的概念逐渐扩展为“4V”——Volume（容量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。

这些特征反映了大数据的规模、快速增长、多样性和价值潜力。

二、大数据的趋势1. 数据量的爆炸式增长：随着互联网、物联网等技术的普及和应用，数据量呈指数级增长。

根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据将达到175 zettabytes（1 zettabyte=1000 exabytes），呈现爆炸式的增长趋势。

2. 数据来源的多样化：现在的数据来源已经不仅限于传统的数据库系统，还包括了社交媒体、移动设备、传感器等各种渠道。

各种数据来源的多样化使得数据的类型和格式更加丰富。

3. 数据分析和挖掘的深入：随着机器学习、人工智能和数据挖掘等技术的发展，数据分析和挖掘能力不断提升。

人们可以通过对大数据的分析，发现隐藏在数据背后的规律、趋势和价值。

4. 数据隐私和安全的挑战：大数据的广泛应用也带来了数据隐私和安全方面的挑战。

大量的个人信息和机密数据需要得到保护，确保不被滥用和泄露。

5. 数据驱动的决策：大数据的应用使得决策变得更加科学和精准。

通过对大数据的分析，人们可以得到更加准确的信息和预测，从而做出更好的决策。

三、大数据的特点1. 大量性：大数据的最显著特点就是数据量巨大。

传统的数据库系统已经无法处理如此庞大的数据量，需要借助于新的技术和工具。

微小型数据库技术在大数据时代的发展趋势摘要：在大数据技术迅速发展的背景下微小型数据库技术在发展过程中遇到了一些问题，其在一定程度上难以支持多样化的数据需求，但是微小型数据库具有其特定的优势，充分把握时机促进微小型数据库的发展将极大地促进社会发展。

本文从大数据背景出发，探讨微小型数据库的发展趋势。

关键词：微小型数据库；大数据；云计算；智能终端引言：随着经济的发展和时代的进步，信息技术的发展取得了新的突破，一些新型数据技术的运用极大的促进了社会的发展，也给生活各方面带来了极大的便利。

现阶段已经进入了大数据时代，在信息获取和处理技术上的进步为社会发展提供了重要的动力，并且与大数据技术相关的硬件价格不断下降，信息的重要性越来越凸显，更促进了大数据时代的技术进步。

一、大数据时代背景科技革命给社会发展带来了新的动力，一些新型科技的应用大大促进了社会的发展，而社会进一步发展又给科技的发展提供了良好的社会环境。

与传统的技术相比大数据技术在信息的收集和处理方面具有极大的优势，通过大数据技术对海量的信息进行分析和处理，依赖于其他技术进行整合，极大的促进了信息处理速度和准确性，并且成本也在不断降低，大数据技术具有以下几个特点：（一）规模性随着科技的进步互联网经济成为经济的重要组成部分，互联网的迅速发展为经济的发展提供了新的动力。

我国互联网规模非常大，并且随着技术的进步一些社交网络、移动网络、网购等成为人们生活中必不可少的接触对象，这些技术的发展产生了大量的信息，在发展中需要处理的数据量十分庞大，在数据呈现爆炸式增长的现代社会对数据处理的效率性和准确性提出了更高的要求。

（二）多样性新时代的信息具有多样性，科技的发展已经深入生活的各个方面和各个产业，极大的提高了劳动生产率，由于产生数据的系统和设备的差异性，数据的形式具有多样性，各行各业的都有其特定的数据和数据处理要求，具体来说一方面表现为信息管理系统数据、医疗系统数据等结构化的数据，数据之间具有很强的因果关系，另一方面为视频、音频等数据，在实际中大量存在但没有因果关系，还有一类文档、邮件等半结构化数据具有较弱的因果关系，这些都体现出新时代数据的多样性。

高校学生管理中大数据技术的应用价值随着我国信息技术的不断发展，例如大数据技术、人工智能等新兴技术得到了充分的研究与发展，这种情况对于高校来说是一种挑战，也是一个促进自身发展的机遇。

高等院校在我国一种文化素质水平相对较高的教育场所，是我国发展科学和技术的基础，也是应用工作最好展开的场地之一。

因此在高校利用大数据技术进行学生管理是顺理成章的。

在我国信息技术的不断发展中，各行各业都在不断的产生极多的信息数据，高校也并不例外，由于高校是集教学、管理、科研为一体的场所，在这个过程中会产出数量极为庞大的信息数据，这为大数据技术的发展提供了良好的前提保障。

此外，高校的发展都是与时俱进的，创新意识与创新能力都是极强的。

因此这给利用大数据技术进行学生管理提供了契机。

但是不同高校的管理方法都是具有差异性的，因此利用大数据技术进行管理也存在一定的难度。

因此充分分析大数据技术在高校学生管理中的应用价值是极为必要的。

1 大数据技术的定义对于大数据技术来说，它一般代表着那些信息数据极为复杂且数量极多的数据集合。

此类信息数据并不能储存在传统的数据库中。

大数据的特征就是包含的信息数据极大，数据种类极为繁杂，且针对数据的处理速度与还原性高。

大数据的形式并不单一，而是存在多种数据结构。

大数据的形式包括但不限于非结构化书籍、半结构化数据以及结构化数据，例如网络上的浏览痕迹、视频音频等等。

大数据技术也存在多个方面的利用，主要分为数据信息质量的管理、可视化分析、语义引擎、挖掘数据以及分析预测功能。

依靠挖掘相关的数据信息来寻找影响最终结果的可能性因素，并且建立相关的模型，然后通过相应的算法来不断完善数据参数，使得最终的预测数值更加准确。

2 高校学生管理中大数据技术的作用2.1 创新高校管理制度在当前的社会发展过程中，大数据技术的不断发展下，高校对于学生的相关管理工作无时无刻不在产生海量的数据信息。

利用大数据技术对其进行发掘与分析，可以充分的为高校提供相应的管理策略，不断为高校学生提供优质高效的管理服务，不断提升高校的信息化水平。

大数据背景下管理会计应用现状及发展趋势引言现代信息技术的普及与广泛应用，大数据的地位逐渐上升至国家战略的高度。

在这样的背景下，如何做好管理会计工作，是企业发展所要研究的主要课题。

因管理会计对于分析的数据有着较高要求，传统数据库已经无法满足管理会计信息的要求，大数据技术的应用则能够为各项工作带来全新机遇，充分利用大数据技术开展管理会计工作，真正提高其管理效果，进而促进企业持续发展。

一、管理会计的概念界定在企业发展的历程中，管理会计工作人员应详细记录与分析各项经济业务活动信息，并捕捉与呈报管理信息，积极参与企业的决策控制过程。

受传统工作思维与方法的影响，管理会计在信息的及时性、关联性等方面，难以满足企业具体发展的需求，在领导者做决策的过程中，无法为其提供有效的支持，对于企业的引导作用也随之不断降低。

随着大数据技术不断应用到管理会计工作中，能够更充分地发挥管理会计的作用，结合企业实际情况，精确搜集与分析更多数据信息，并对海量的数据信息进行汇总，把企业内部信息与外部信息统筹整合，深入挖掘其中隐含的价值，通过这种方式帮助领导者掌握企业的具体发展情况，了解经济社会发展趋势，制定科学的规划，确保企业战略布局的精确性，在激烈的行业竞争当中，帮助企业克服发展的重点内容与难点内容，进而取得理想的发展效果。

二、大数据背景下管理会计的重要性（一）提高企业核心竞争力随着我国综合实力的不断提升，以及信息化社会的高速发展，在企业管理会计当中应用大数据技术，对于提高企业的核心竞争力具有重要的现实作用。

企业在具体的发展历程中，会受到多元因素的影响，例如市场的占有率、消费者的评价等，若延续传统的工作方式，所开展的信息收集工作会耗费大量的人力资源与物力资源，同时加大了管理会计的工作难度。

但是，将大数据技术应用到管理会计当中，能够帮助企业收集大量且有效的信息，真正提高企业的业绩水平，同时还能够在激烈的行业竞争当中提高企业的综合实力。

（二）提高企业的运行效率因社会经济的不断向前发展，大部分企业在这样的浪潮下，发展规模也不断扩大，内部员工数量得到显著增多，与此同时所衍生出的市场需求，也会刺激企业不断扩大业务规模。

数据库技术在审计中的应用1. 数据库技术在审计中的意义随着互联网的发展和数据规模的快速增长，数据已经成为每个企业最重要的资产之一。

而企业的业务运营和管理，也离不开对数据的存储、管理和分析。

因此，数据库技术已经成为企业信息化建设中不可缺少的一部分。

对于审计工作来说，数据库技术的应用也是十分重要的。

首先，数据库技术可以帮助审计人员更加全面、准确地了解企业运营情况。

通过使用数据库，审计人员可以查看企业各个业务部门的数据记录，快速了解企业的经营情况，发现问题和隐患。

其次，数据库技术可以帮助审计人员把握数据的完整性和准确性。

进一步，它还可以帮助审计人员快速识别数据异常，加快审计流程，提高审计效率。

2. 数据库技术在审计中的应用场景在审计工作中，数据库技术的应用场景十分广泛。

在特定的情境中，不同的应用场景需要使用不同的技术。

比如，在财务审计时，可以通过对账单、发票和一系列财务报表的数据库记录进行分析，快速把握资金流和财务状况。

此外，在项目管理审计中，数据库技术可以帮助审计人员对项目的实施情况进行跟踪和记录。

在客户管理审计中，可以通过对客户的行为和消费记录进行分析，深入了解客户的品牌偏好和消费模式。

在人力资源管理审计中，可以通过对员工数据的存储和管理，确定公司的组织架构和人员结构。

3. 数据库技术在审计中的应用案例案例一：在物资采购中的应用。

某公司的采购行为存在一定的问题，审计人员在此时需要使用数据库技术进行数据分析。

通过对该公司采购订单的数据库记录进行跟踪和监控，审计人员确定了一些采购过程中存在的问题，并提出合理的改进建议。

案例二：在食品安全审计中的应用。

针对某食品公司的安全审计工作，审计人员应用数据库技术对食品原材料和加工环节的数据进行记录和分析。

通过对数据的挖掘和分析，它们发现了一些质量和安全问题。

在这些问题得到解决之后，该食品公司的信誉度得到了提高。

4. 数据库技术在审计中的挑战尽管数据库技术在审计中已经得到广泛的应用，但是也有一些挑战需要克服。

大数据技术及其应用前景作者：李晓田来源：《数字技术与应用》2016年第07期摘要：大数据是继物联网、云计算技术之后的又一新型信息技术，是计算机数据数字化和互联网数据网络化相结合的产物，现在正被广泛地应用到生活中的多个领域。

大数据不仅是一种技术创新，它更是一种基础性资源，潜藏着巨大的应用价值，政治、经济、管理等领域应用它来分析预测判断，以作出正确的决策。

本文分析了大数据的相关技术及特点，并指出了大数据技术的应用前景及面临的挑战。

关键词：大数据技术应用中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）07-0245-011 大数据相关技术分析1.1 大数据处理通用技术架构大数据基本处理流程不同于传统的数据处理流程，大数据所处理的数据具有大量化、非结构化特点，在每个环节都可以采用并行处理方式，目前，大数据对各环节的处理所采用的是以Wapreduce为代表的分布式处理方法，MapReduce分布式方法包括有分布式文件系统GFS、分布式编程环节和分布式大规模数据库管理系统Bigrable，是一套软件框架，由Map和Reduce 两阶段组成，可以对海量的数据进行分割、任务分解和结果汇总等处理，其工作原理是“先分后合”，将数据分解成多个部分并分配给多台处理器处理，也即是“Map”的含义；“Reduce”意即“合并”，就是将各处理器的处理结果汇总后得出最终结果。

用户只须用自己的Map函数和Reduce函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。

1.2 大数据采集大数据的采集就是利用数据库接收来自Web、App或传感器的数据，能够接受庞大的访问户来并行访问和操作。

比如淘宝平台，每天都有庞大的访问量，如果采用传统的数据采集工具则很容易就会导致整个淘宝网站瘫痪。

大数据的采集方法主要有系统日志采集、网络数据采集、数据库采集及其他数据采集。

1.3 大数据分享大数据的数据分享是通过数据集市和开放数据平台的方式来实现的，开放数据平台可以提供涵盖本地服务、娱乐、餐饮、教育、交通等方面的数据集合，用户既可以通过API访问，也可以通过SDK集成到移动应用中。

大数据发展现状及军事应用价值分析摘要：大数据（Big Data），是指利用传统数据处理应用捕获､管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的巨量数据集｡大数据是信息技术发展融合的新焦点，是信息产业持续高速增长的新引擎，正深刻影响着经济和社会的发展｡｡随着我军信息化建设水平的提升，大数据也逐渐出现在各个军事领域，例如航天、航空、情报侦察等多个领域的数据规模已呈现出“大数据”特征。

基于此，本文主要对大数据发展现状及军事应用价值进行了分析，以供参考。

关键词：大数据；发展现状；军事应用价值引言大数据是信息技术发展融合的新焦点和新引擎，正深刻影响着经济和社会的发展。

在军事领域获得了广泛的发展，进一步促进了我国大数据军事产业的发展， 1大数据产业主要特征1.1数据资产化数据渗透到社会的方方面面，逐渐成为各组织的核心资产之一，是大数据产业发展的核心驱动力。

1.2技术高创新性大数据产业的关键技术包括高效率低成本的大数据存储、索引查询、数据清洗、异构数据集成以及数据可视化等。

1.3决策智能化组织决策从业务层到战略层均需利用数据支持决策，“用数据说话”，克服决策者的有限理性，推动决策朝着科学化、智能化的方向发展。

1.4服务个性化通过数据挖掘用户的兴趣和偏好，提供个性化服务，提高服务质量，满足用户更高层次需求并获得更高的经济收益。

2大数据在军事应用价值2.1实施高效精准保障需求迷雾是长期制约联合作战后勤保障效能提升的重要因素，特别是联勤保障部队成立之后，畅通需求单位与保障单位间的信息链路，加强数据自动采集与信息实时共享，是实现高效精准保障的前提。

利用已积累的军事后勤大数据，能够预先测算平时、急时、战时等不同时期部队的各项物资消耗、装备维护保养需求，以此为依据组织物资预储预置，提高后勤保障效益。

例如，美军后勤保障人员利用人工智能系统来分析安装于斯特赖克作战车辆上的10余个传感器采集得到的海量数据，预测装备将会出现的故障，适时开展维护保养，降低维修费用。