数据管理与数据治理的异同点分析

数据管理与数据治理的异同点分析

当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么？就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。

数据管理包含数据治理

“治理是整体数据管理的一部分”这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域，其中一个最显著的领域就是数据治理。

CMMi协会颁布的数据管理成熟度模型(DMM)使这个概念具体化。DMM模型中包括六个有效数据管理分类，而其中一个就是数据治理。数据管理协会(DAMA)

在数据管理知识体系(DMBOK)中也认为，数据治理是数据管理的一部分。在企业信息管理(EIM)这个定义上，EIM是“在组织和技术的边界上结构化、描述、治

理信息资产的一个综合学科”。不仅强调了数据/信息管理和治理上的紧密关系，也重申了数据管理包含治理这个观点。

治理与管理的区别

治理相对容易界定，它是用来明确相关角色、工作责任和工作流程的，确保数据资产能长期有序地、可持续地得到管理。而数据管理则是一个更为广泛的定义，它与任何时间采集和应用数据的可重复流程的方方面面都紧密相关。

例如，简单地建立和规划一个数据仓库，这是数据管理层面的工作。定义谁以及如何访问这个数据仓库，并且实施各种各样针对元数据和资源库管理工作的标准，这是治理层面的工作。

数据管理广泛的定义有一部分是特别针对数据治理的。一个更广泛的定义是，在数据管理过程中要保证一个组织已经将数据转换成有用信息，这项工作所需要的流程和工具就是数据治理的工作。

信息与数据的区别

所有的信息都是数据，但并不是所有的数据都是信息。信息是那些容易应用于业务流程并产生特定价值的数据。要成为信息，数据通常必须经历一个严格的

治理流程，它使有用的数据从无用数据中分离出来，以及采取若干关键措施增加有用数据的可信度，并将有用数据作为信息使用。数据的特殊点在于创造和使用信息。

数据治理主要围绕对象——角色

与正式的数据治理流程相关的角色是有限的。这些角色通常包括高层的管理者，他们优化数据治理规划并使资金筹集变得更为容易。这些角度也包括一个治理委员会，由个别高层管理者以及针对治理特定业务和必要流程而赋予相应职责的跨业务部门的人组成。角色也包括数据管理员，确保治理活动的持续开展以及帮忙企业实现业务目标。此外，还有部分“平民”管理员，他们虽然不会明确被指定为数据管理员，但他们仍在各自业务领域里的治理流程中扮演活跃的角色。

有效的治理不仅需要IT的介入，这是人们的普遍共识。尤其当业务必须更主动地参与到治理方式和数据管理其他层面(例如自助数据分析)的时候，目的是要从这些工作参与中获益。在更多的案例中，特定领域的治理可以直接应用于业务。这就是为什么治理仅需要IT的介入是一个过时且应该摈弃的观点。

数据治理主要围绕对象——领域

数据治理包含许多不同方面的领域：

元数据：元数据要求数据元素和术语的一致性定义，它们通常聚集于业务词汇表上。

业务词汇表：对于企业而言，建立统一的业务术语非常关键，如果这些术语和上下文不能横跨整个企业的范畴，那么它将会在不同的业务部门中出现不同的表述。

生命周期管理：数据保存的时间跨度、数据保存的位置，以及数据如何使用都会随着时间而产生变化，某些生命周期管理还会受到法律法规的影响。

数据质量：数据质量的具体措施包括数据详细检查的流程，目的是让业务部门信任这些数据。数据质量是非常重要的，有人认为它不同于治理，它极大提升了治理的水平。

参考数据管理：参考数据提供数据的上下文，尤其是它结合元数据一起考虑的情况下。由于参考数据变更的频率较低，参考数据的治理经常会被忽视。

虽然上述提及的是数据治理在数据管理中所负责的特定领域，但一个至关重要的问题在于，所有组织里的数据必须持续坚持数据治理的原则。

数据建模

数据建模是依赖于数据治理的另一个数据管理中的关键领域，它结合了数据管理与数据治理两者进行协调工作。可以说，为了将数据治理扩展到整个组织，利用一个规范化的数据建模有利于将数据治理工作扩展到其他业务部门。遵从一致性的数据建模，令数据标准变得有价值(特别是应用于大数据)。一个确保数据治理贯穿整个企业的最高效手段，就是利用数据建模技术直接关联不同的数据治理领域，例如数据血缘关系以及数据质量。当需要合并非结构化数据时，数据建模将会更有价值。此外，数据建模加强了治理的结构和形式。

关键的不同点

数据管理其他方面的案例在DMM中有五个类型，包括数据管理战略、数据质量、数据操作(生命周期管理)、平台与架构(例如集成和架构标准)，以及支持流程(聚集于其他因素之中的流程和风险管理)。

数据治理和数据管理非常接近是有事实支撑的，数据质量经常被视为与数据治理相结合，甚至被认为是数据治理的产物之一。也许，情景化这两个领域的最好办法，在于理解数据治理是负责正式化任何数据管理当中的流程，数据治理本身着重提供一整套工具和方法，确保企业在实际上治理这些数据。虽然数据治理是数据管理中的一部分，但后者必须要由前者来提供可靠的信息到核心业务流程。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

医学设计研究的数据管理和分析选择题

1. 医学统计学研究的对象是 A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据 C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗 E．有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是 A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 A．收缩压测量值 B．脉搏数 C．住院天数 D．病情程度 E．四种血型 4. 随机误差指的是 A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差 C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A. 随机误差 B. 系统误差 C. 过失误差 D. 记录误差 E．仪器故障误差 答案: E E D E A 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 P百分位数 C. 均数 D. 95 E. 频数分布 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是 A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1：80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值围表示的是 A. 检测指标在此围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此围 E. 检测指标若超出此围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常” 4．应用百分位数法估计参考值围的条件是 A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布

大数据处理框架选型分析

大数据处理框架选型分析

前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为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；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，

企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代，企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理，如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理，如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据，企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产

品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

数据的管理与分析

第一章电子表格 第二节数据的管理与分析（第一课时） 一、教学目标： 1．知识目标：熟悉公式的基本组成；理解函数的概念和常见的函数；掌握公式的创建、修改、复制等方法；学生能够根据所学函数知识判别计算得到的数据的正确性。 2．能力目标：灵活运用公式并对数据进行运算、分析；能够使用常用函数（sum,average）计算所给数据的和、平均值等；通过自主探究学会新函数的使用，并且能够根据实际生活中的需求选择和正确使用函数，并能够对计算的数据结果合理利用。 3．情感目标：培养学生间团结协作能力；探索新知识的能力。 二、教学重点、难点：公式与函数的使用。 三、教学方法：任务驱动、讲解演示与合作学习相结合的教学方法。 四、教学过程： （一）情景导入：创设数据处理环境。激发学生的求知欲，构建和谐的课堂教学氛围。 （二）讲授新课： 一、公式的运算符和组成： Excel是一种用于数据统计和分析的应用软件，实现统计与分析的途径主要是通过计算来完成，要完成计算就离不开运算符的应用。公式中的运算符有三大类：算术运算符、比较运算符、文本运算符。在计算机中算术运算符和普通的数学运算符是有区别的，通过下面的表格来对比认识一下： 二、Excel中“求和”的实现： 【自主探究】你会用什么方法进行求和计算? 方法一：公式法 格式：=单元格地址1+单元格地址2+…… 步骤：1）选定存放数据结果的单元格（例如：G3） 2）输入公式 3）回车确定 方法二：自动求和 步骤：1）选定存放数据结果的单元格 2）确定求和数据的单元格， 3）单击自动求和按钮 方法三：函数求和法 格式：=SUM(单元格地址1:单元格地址2) 其中“SUM”表示的是自动求和函数，例如（B3：J3）表示的是从“B3”到“J3”，“=SUM （B3：J3）是将从“B3”到“J3”的所有数据自动求和。

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1　目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2　适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3　规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4　职责 4.1　公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2　公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3　各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4　相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5　管理内容与要求 5.1　数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2　与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3　与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合

项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4　与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1　与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2　与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3　与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： ·　合格供方（物资和工程）名录动态信息和数据； ·　供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据，包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4　相关供方投入的资源，如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息； 5.4.5　工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据； 5.5　与产品的监视和测量有关的数据（工程部、生产准备部和相关职能部门收集） 5.5.1　与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据，计算合格率、优良率； ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2　与不合格品控制有关的数据

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

【管理制度】数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： 精品资料网（https://www.wendangku.net/doc/829976051.html,）专业提供企管培训资料

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理

交通管控大数据分析研判系统

交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案

目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (8) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (8) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (8) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (9) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (9) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (9) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (10) 2.3.4 车辆二次识别需求 (10) 3 架构设计 (10) 3.1 总体应用架构 (10) 3.2 软件框架结构 (11) 3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (12) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (13) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (15) 4 功能设计 (15) 4.1 功能结构图 (15) 4.2 功能模块 (15) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (18) 4.2.3 信息查询 (19) 4.2.4 统计分析 (24) 4.2.5 技战法 (27) 4.2.6 车辆布控 (29) 4.2.7 系统设置 (30) 4.2.8 运维管理 (31) 5 数据库设计 (31) 5.1 数据库ER模型 (31) 5.2 数据库表 (31) 6 接口设计 (31) 6.1 接口分布图（接口关联图） (31)

excel数据管理与分析之分类汇总教案.doc

Excel数据处理之分类汇总教案 河北省保定市女了职业中专萤洋 本课选自高等教育出版社出版的《计算机应用基础》第四章第四节第三小节的内容——分类汇总。下面就本节内容的教材、教法、学法及教学过程等四个方面加以说明。 一、分析教材 本教材是中等职业学校“计算机应用基础”文化课基础教材，教材以“宽、浅、用、新”为原则，选材新颖、内容丰富、注重实用、浅显易懂，突出了对学生基本实践技能的培养。教材内容的组织紧紧围绕中等职业教育培养目标，强调实用性和操作性，将分散的知识进行整合，体系结构严谨。通过学习，使学生了解和掌握信息技术的基础知识，具有使用计算机工具进行文字处理、数据处理、信息获取三种能力，让学生在计算机及应用技术方面逐步形成完整的概念，培养和提高了学生的计算机文化素质，为学生利用计算机学习其他课程打下基础。教材配套的上机实习指导与教材知识点相对应，采用了“知识点训练——综合练习——问题与探索”的三段式结构，使计算机应用基础知识点的学习训练与实际应用紧密结合，突出了从问题的实际背景中建立概念，易于学生理解和掌握，便于培养学生触类旁通、举一反三，逐步形成继续学习、不断获取新知识和技能的能力，使其能够具备较强的实践能力、创新能力和创业能力。 全书分为七个部分：计算机基础知识、操作系统、文字处理、电子表格、电子演示文稿、网络基础与应用以及数据库操作与应用。第四章介绍了中文Excel2000电子表格的使用。 在数据处理中，由于数据量的增加，需要浪费相当多的人力及成本。而Excel强大的数据处理功能恰好解决了这一突出问题。因此，将Excel 数据处理作为一个重要内容来介绍，显得尤为重要。 本节选自教材第四章第四节数据处理中的分类汇总。学生在本节学习

质量信息管理和数据分析

质量信息管理和数据分析 1方针\方针的引用 对于信息应准确采集\保持畅通\及时反馈\重点突出;对于数据应真实准确\统计分析\有效输出、以利改进。 ２目的和范围 对信息进行测量和、或收集、贮存、传递、维护、处置和利有，为数据分析提供有价值的信息，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部信息的收集、存取、传递、维护及其外置。 对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部数据的收集、分析和利用。 ３职责 ３．１企业管理部信息中心归口进行信息管理和数据分析的管理。 ３．２质量管理部门负责有关质量管理体系的信息管理和与质量体系有关的数据收集和分析的管理。 ３．３销售部门负责顾客满意度的信息管理以及在顾客满意度方面的数据的收集和分析的管理。 ３．４生产部门负责制造过程的信息管理及有关数据的收集和分析的管理。 ３．５检验部门负责产品质量的信息管理和产品的数据的收集和分析的管理。 ３．６设计部门、工艺部门、计量部门、人事部门和财务部门等其他部门负责与其开展的质量活动相关的信息的管理以及有关的数据收集和分析的管理。 ４措施和方法 ４．１信息管理 ４．１．１信息源 １）信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策

的基础资源。它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源 为：过程、产品各／或服务的知识和／或经验，来自供方和顾客的信息。 ２）信息源类型，信息源主要包括内部信息资源和对组织有用的外部信息资源。 ３）内部信息源：来自组织内部的信息，例如：体系、产品特性、过程能力、设备能力、人员状况、资金、效益、利润、收入、质量成本、 市场份额等。 ４）外部信息源，来自组织外部的信息，即来自外部相关方的信息。外部相关方主要为：顾客和最终用户，所有者和／或股东、供方和 合作者、社会等。 ４．１．２信息及管理需求 （１）信息内容和分级 各部门确定需要哪些信息，并需向（和／或要求）其他部门提供哪些信息。信息内容主要有： １）使用的技术性能指标。 ２）失效模式和影响分析报告。 ３）关键件和重要件清单。 ４）产品定型时的质量分析报告。 ５）型式（例行）试验报告。 ６）严重异常、一般异常质量问题分析、处理及效果。 ７）设计评审、工艺评审结果及鉴定情况。 ８）可靠性工作。 ９）包装、贮存、搬运及维修对产品质量的影响。 １０）关键件、重要件和关键工序的质量控制情况。

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大，数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，数据将成为企业的核心资产，在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。 1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强， 在大数据时代来临之前，数据作为特殊“资产”，人们更多的是从历史数据中总结规律，查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来，也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷，以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解，但自己所在的企业不能，那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险，在数据时代，这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中，体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。 2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。 大数据的优点在于引导价值，促使企业价值根据良性化发展，对于企业来说，企业价值体现在其企业管理组织架构中，企

业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代，企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础，提高企业在市场经济的核心竞争力，也就是说，企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化，大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去，大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动，从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。 3.企业创造价值的方式发生改变 在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法，但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平，这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法，但在未来，数据驱动模式将代替业务驱动模式，大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法，从而分析问题出现的原因，并帮助决策者做出正确决策，这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响，也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型，全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息