数据管理

资源平台 平台管理 平台管理–网盘空间管理 平台管理–学资源审核 平台管理–学生网盘空间管理 基础数据管理 基础数据管理–资源类型表 基础数据管理–资源类别表 基础数据管理–学段学科 基础数据管理–教材版本维护 基础数据管理–教材册别维护 基础数据管理–教材维护 基础数据管理–教材章节维护 基础数据管理–知识点 基础数据管理–试题题型 基础数据管理–试题难易度 试题导入 来源： CSDN 作者： zyy攒竹 链接： https://blog.csdn.net/zyy123456789_123/article/details/103243066

数据搜集和提取是很多现代技术需求的，它们在各种行业中发挥着重要作用。例如大数据是触及从大量数据中搜集，存储，分析和获取的通用平台。人工智能和机器学习是两种更智能更有效的方式选择数据和信息的技术。移动和物联网设备用于从客户，用户和受众搜集数据。 数据可以在医疗保健，批发和营销，制造等行业的决策和战略构建中发挥不可或缺的作用。但对任何人来说，假设它不可靠，那么它是没有用的。被称为“数据准确性”，数据一共包括大小，种类，来源，准确性和价值。不准确或无效的数据可能会招致严重的问题，会构成有缺陷的方法和糟糕的决策或行动。例如医学上不正确的数据标明契合患者的病症的诊断。医生和专业人员可能会展开相关治疗，假设诊断呈现错误可能会直接伤害患者。医疗保健和医疗范畴的不准确数据可能对一切相关人员有害，可能招致患者死亡。数据来源是很重要的一个方面，假设无法信任数据源，后续数据如何都不知道如何费力，假设你无法肯定准确性，无法知道结的真金爱，假设流程和度量不准确，那么无法肯定报告的见解能否准确 此外无效的准确性会对其他数据元素产生负面影响。假设数据不准确，它的价值会突然降低。至少关于可靠的部分，数量和种类也会减少。这就是为什么许多人将准确性视为现代数据最重要的方面之一。那么如何确保数据准确性抵达最高标准 举例：比如你是做贷款的，你需求一批意向客户，这个时分你只需提供一些同行的网址、网站或某app给我

1 为什么要进行数据治理？ 首先，数据是有价值的。根据埃森哲发布的“2035年之前各行业的平均GDP增长率”，单纯看自然增长，制造行业只有2.1%，但是通过数据以及由此衍生出来的人工智能加成之后，这个数字就晋升到第二名4.4%，数据的价值是相当可观的。 但是，数据的应用环境是有风险的。Facebook的个人隐私泄露事件，直接导致Facebook市值缩水640亿美元，扎克伯格也受到国会质询。 此外，数据的应用环境是低效的。为什么数据的应用环境是低效的？一是数据不可知，用户不知道自己有哪些数据，也不知道这些数据和业务有什么关系，虽然意识到了大数据的重要性，但是没有能解决自己业务所面临问题的关键数据或不知该如何寻找这些数据。二是数据不可用，数据需要一个漫长的开发过程，导致业务分析的需求，难以被快速满足。三是数据不可控，没有统一的数据标准导致数据难以集成统一，没有质量控制导致海量数据难以被利用，没有有效管理整个大数据平台的管理流程。 从上面三点的分析，就得出了我们数据治理的一个目标就是：合规、高效地产生数据价值。建立数据拥有者、使用者、数据以及支撑系统之间的和谐互补关系， 从全机构视角协调、统领各个层面的数据管理工作， 确保内部各类人员能够得到及时、准确的数据支持和服务。 2 如何合规、高效地产生数据价值？ 我们认为要合规、高效地产生数据价值一定不仅仅是技术层面的事情

1 为什么要进行数据治理？ 首先，数据是有价值的。根据埃森哲发布的“2035年之前各行业的平均GDP增长率”，单纯看自然增长，制造行业只有2.1%，但是通过数据以及由此衍生出来的人工智能加成之后，这个数字就晋升到第二名4.4%，数据的价值是相当可观的。 但是，数据的应用环境是有风险的。Facebook的个人隐私泄露事件，直接导致Facebook市值缩水640亿美元，扎克伯格也受到国会质询。 此外，数据的应用环境是低效的。为什么数据的应用环境是低效的？一是数据不可知，用户不知道自己有哪些数据，也不知道这些数据和业务有什么关系，虽然意识到了大数据的重要性，但是没有能解决自己业务所面临问题的关键数据或不知该如何寻找这些数据。二是数据不可用，数据需要一个漫长的开发过程，导致业务分析的需求，难以被快速满足。三是数据不可控，没有统一的数据标准导致数据难以集成统一，没有质量控制导致海量数据难以被利用，没有有效管理整个大数据平台的管理流程。 从上面三点的分析，就得出了我们数据治理的一个目标就是：合规、高效地产生数据价值。建立数据拥有者、使用者、数据以及支撑系统之间的和谐互补关系， 从全机构视角协调、统领各个层面的数据管理工作， 确保内部各类人员能够得到及时、准确的数据支持和服务。 2 如何合规、高效地产生数据价值？ 我们认为要合规、高效地产生数据价值一定不仅仅是技术层面的事情

过去几年，众多组织已着手于数字化转型之旅，它们希望将其系统转移到第三方技术平台上，如移动计算、社交媒体、大数据 与分析、以及云等。 《2019 Veeam 云数据管理报告》调查了来自13个国家的1,500多名高级业务和 IT主管，发现55%的组织将数字技术的部署视为 未来两年成功的关键，93%的组织将在2019年年底部署云数据管理以驱动组织成功。 云数据 众多组织在数字化转型期间会遇到一个共同的问题，即停机修复。《2019年Veeam云数据管理报告》发现，73%的受访者提及了 “可用性差距”这一问题（用户对于不间断访问数据和服务的需求与组织和IT可满足这个需求之间的差距）。这种“可用性差 距”不仅每年给组织造成超过2,000万美元的收入和生产力损失，也会影响客户对组织的信心。 然而该报告还强调，组织已经在寻求通过使用云数据管理和利用数据的力量，以最大限度减少停机时间，并最大限度发挥数字 化转型的作用。这些组织运用云数据管理平台管理其数据，以确保它们的数据学会对组织基础设施中任何地方实际发生的问题 做出即时和适当的响应。 在这些组织中，我们发现最成功的组织通常有四个核心属性以推动成功。针对亚太组织，以下是我对这四个属性的见解： 云 与本地数据存储和管理相比，采用云数据管理有一个核心优势，即物理可访问性。成功的组织已意识到，基于云建立的方案更 可靠、更灵活、更安全，且成本更低

注：本文于2019年1月31日发表于微信公众号 谈数据（learning-bigdata），本公众号将于4月21日发布一篇关于《数据治理之元数据管理》的文章，有兴趣可以扫描下方二维码关注。 在和一些客户、同事聊数据的时候，发现好多人对于数据相关的一些概念、作用并不是很清楚。这里我针对自己工作接触和学习积累的一些内容给大家做一个总结和分享。如有偏颇，请斧正！ 1、数据元 1.1 标准定义 [GB/T 18391.1－2002，定义3.14] ，用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元，数据元由三部分组成：对象、特性、表示。 1.2 我的理解 数据元是组成实体数据的最小单元，或称原子数据，例如，客户联系方式中的手机号码，手机号为数据元，135****为数据元的值。 1.3 主要作用 数据元本身就是数据，一般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，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。 1.4 应用范围 数据元早期在金融、医疗等应用非常广泛，国家相关单位也出具了对于数据元管理的一系列技术标准和行业标准，例如：GB/T 18391.1 信息技术 数据元的规范和标准化；CFDAB-T-0301.1-2014 食品药品监管信息基础数据元…… 1.5 应用举例 CFDAB-T-0301.3-2014（食品药品监管信息基础数据元

数据卷管理 在Docker中，为了方便查看容器内产生的数据或者将多个容器中的数据实现共享，就涉及到容器的数据管理操作。 管理 Docker容器中数据主要有两种方式：数据卷（ Data Volumes）和数据卷容器 (Data Volumes Containers）。 数据卷 数据卷是一个供容器使用的特殊目录，位于容器中，可将宿主机的目录挂载到数据卷上，对数据卷的修改操作立刻可见，并且更新数据不会影响镜像，从而实现数据在宿主机与容器之间的迁移。数据卷的使用类似于 Linux下对目录进行的moum操作。 先下载镜像 # docker search centos //搜索镜像 # docker pull centos //下载镜像 挂载主机目录作为数据卷 # docker run -v /var/www:/data1 --name web1 -it centos /bin/bash //宿主机目录/var/www 挂载容器中的/data1 # cd /data1/ # touch test1 # exit 查看是否共享 # cd /var/www/ # ls 数据卷容器 如果需要在容器之间共享一些数据，最简单的方法就是使用数据卷容器。数据卷容器就是一个普通的容器，专门提供数据卷给其他容 器挂载使用，使用方法如下，首先：需创建一个容器作为数据卷容器，之后在其他容器创建时用--volumes