大数据在茶叶生产领域内的应用

数据库的发展与应用

数据库的发展与应用 数据库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。 数据库技术的发展，已经成为先进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。数据库技术最初产生于20世纪60年代中期，根据数据模型的发展，可以划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。 第一代数据库的代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS和70年代美国数据库系统语言协商CODASYL下属数据库任务组DBTG提议的网状模型。层次数据库的数据模型是有根的定向有序树，网状模型对应的是有向图。这两种数据库奠定了现代数据库发展的基础。这两种数据库具有如下共同点：都支持三级模式，如外模式、模式、内模式。保证数据库系统具有数据与程序的物理独立性和一定的逻辑独立性；都用存取路径来表示数据之间的联系；都有独立的数据定义语言；都是导航式的数据操纵语言。 第二代数据库的主要特征是支持关系数据模型，包括数据结构、关系操作、数据完整性。他们具有以下特点：关系模型的概念单一，实体和实体之间的连系用关系来表示；以关系数学为基础；数据的物理存储和存取路径对用户不透明；关系数据库语言是非过程化的。 第三代数据库产生于80年代，随着科学技术的不断进步，各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求，关系型数据库已经不能完全满足需求，于是产生了第三代数据库。主要有以下特征：1.支持数据管理、对象管理和知识管理；2.保持和继承了第二代数据库系统的技术；3.对其它系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。第三代数据库支持多种数据模型（比如关系模型和面向对象的模型），并和诸多新技术相结合（比如分布处理技术、并行计算技术、人工智能技术、多媒体技术、模糊技术），广泛应用于多个领域（商业管理、GIS、计划统计等），由此也衍生出多种新的数据库技术。 分布式数据库允许用户开发的应用程序把多个物理分开的、通过网络互联的数据库当作一个完整的数据库看待。并行数据库通过cluster技术把一个大的事务分散到cluster中的多个节点去执行，提高了数据库的吞吐和容错性。多媒体数据库提供了一系列用来存储图像、音频和视频对象类型，更好地对多媒体数据进行存储、管理、查询。模糊数据库是存储、组织、管理和操纵模糊数据库的数据库，可以用于模糊知识处理。 在现在的社会经济发展形势下，数据库的应用更为广泛，作用也更为重要。可以说数据、计算机硬件和数据库应用，这三者推动着数据库技术与系统的发展。数据库要管理的数据的复杂度和数据量都在迅速增长；计算机硬件平台的发展仍然实践着摩尔定律；数据库应用迅速向深度、广度扩展。尤其是互联网的出现，极大地改变了数据库的应用环境，向数据库领域提出了前所未有的技术挑战。这些因素的变化推动着数据库技术的进步,出现了一批新的数据库技术，如Web数据库技术、并行数据库技术、数据仓库与联机分析技术、数据挖掘与商务智能技术、内容管理技术、海量数据管理技术等。限于篇幅，本文不可能逐一去展开来阐述这些方面的变化，只是从这些变化中归纳出数据库技术发展呈现出的突出特点。

大数据分析应用的九大领域

大数据分析应用的九大领域 2014/6/26 11:13 随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域： 1.理解客户、满足客户服务需求 大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的着名零售商Target就是通过大数据的分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。 2.业务流程优化 大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。 3.大数据正在改善我们的生活 大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

工业大数据应用场景分析

工业大数据应用场景分析 2015-08-05 工业4点0 工业4点0 工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分 析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 1、加速产品创新 客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景 来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者： 数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。 的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠 明确发力点 在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

工业大数据案例

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特

点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB，1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如JSON XML等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。 Predix是一个云操作系统，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，实现工业数据管理与工业数据分析，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台，并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势，推动HANA与信息

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

数据库技术与应用-复习题答案

一、填空题 1.在关系模型中，实体及实体之间的联系都用二维表来表示。在数据库的物理组织中，它 以文件形式存储。 2.数据库中的选择、投影、连接等操作均可由数据库管理系统实现。 3.在关系数据库模型中，二维表的列称为字段，行称为记录。 4.在Access中，查询可作为窗体、报表和数据访问页的数据源。 5.子查询“包含于”对应的谓词是In。 6.参数查询中的参数要用[]中括号括起来，并且设置条件提示。 7.绑定文本框可以从表、查询或SQL语言中获取所需的内容。 8.在创建主/子窗体之前，必须设置主窗体和子窗体（主表和子表）之间的关系。 9.表A中的一条记录可以与表B中的多条记录匹配，但是表B中的一条记录至多只能与表 A中的一条记录匹配，这样的关系是“一对多”。 10.两个实体之间的联系有3种，分别是一对一、一对多和多对多。 11.在关系数据库中，唯一标识一条记录的一个或多个字段称为主键。 12.参照完整性是一个准则系统，Access使用这个系统用来确保相关表中记录之间的关系 有效性，并且不会因意外删除或更改相关数据。 13.在数据表中，记录是由一个或多个字段组成的。 14.在关系数据库的基本操作中，把由一个关系中相同属性值的元组连接到一起形成新的二 维表的操作称为连接。 15.关系规范化是指关系模型中的每一个关系模式都必须满足一定的要求。 16.数据表之间的联系常通过不同表的共同字段名来体现。 17.表是Access数据库的基础，是存储数据的地方，是查询、窗体、报表等其他数据库对 象的基础。 18.在Access中数据表结构的设计是在设计器中完成的。 19.在查询中，写在“条件”行同一行的条件之间是并的逻辑关系，写在“条件”行不同行 的条件之间是或的逻辑关系。 20.窗体的数据来源主要包括表和查询。 21.计算型控件一般来说用表达式/公式作为数据源。 22.主窗体和子窗体通常用多个表或查询的数据，这些表或查询中的数据具有一对一/一对 多的关系。 23.在报表中可以根据字段、表达式对记录进行排序或分组。 24.DBMS/数据库管理系统软件具有数据的安全性控制、数据的完整性控制、并发控制和故 障恢复功能。 25.数据库系统体系结构中三级模式是模式、外模式、内模式。 26.实体完整性是对关系中元组的唯一性约束，也就是对关系的主码的约束。 27.若想设计一个性能良好的数据库，就要尽量满足关系规范化原则。

大数据三大应用领域

大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。 今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语： “当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。 类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。 其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 商业智能过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。 数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题： “某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。

（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。 将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。 可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。 这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。 因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。 传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。 如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。 今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。 这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。 以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。

新时期数据库技术的应用价值及发展趋势

新时期数据库技术的应用价值及发展趋势 摘要随着社会的发展与大数据时代的到来，数据库技术及其应用环境不断发生变化，就目前来看，数据种类越来越多，数据量急剧增加，应用领域越来越广泛，促使着数据库技术的不断发展?c更新。本文主要就新时期数据库技术的应用价值进行分析，探讨了新时期数据库技术的发展趋势。 【关键词】新时期数据库技术应用价值发展趋势 1 引言 随着大数据时代的到来，数据已经成为社会发展中一项重要的资源，在政府、企业、教育等领域都发挥着不可替代的作用。海量的数据不断涌现，也推进着数据库技术的不断发展与更新，当前数据库技术被应用到人们生活的各个方面，成为数据储存、管理、处理的核心技术，在各行业信息化建设中一个不可忽视的基础设施。 数据库技术主要应用于储存数据、组织数据、查询数据、获取数据以及处理数据等，对各种繁杂的数据信息进行快速的分类整理、筛选利用，帮助人们更好的发掘数据的利用价值。除此之外，数据库技术还能有效的保障数据安全，准确、快速的完成繁杂的数据处理与核算问题，解决人们手工无法完成的诸多难题。

2 新时期数据库技术的应用价值 2.1 保障信息数据安全 数据库技术是一种针对数据进行操作管理的软件技术，其主要功能就是利用软件系统对数据信息进行快捷方便的 存储、操作、筛选、查询，同时保障数据信息的安全性、完整性、实用性。数据库技术可设置不同的访问权限，数据管理员可以针对不同的用户分配访问或操作权限，满足不同用户数据获取、使用需要的同时，还能保障数据不被泄露、篡改等。此外，数据库技术的数据备份与恢复功能也能保证数据在遭到破坏时快速找回，从而维护数据库的完整性，确保数据库安全运行。 2.2 提供准确可靠的决策依据 当前，数据库技术的最常用的两个重要功能有两个：一个是完成数据信息的采集、分析、存储，另一个是利用数据库技术完成对数据信息的分析整合，为实际决策提供可靠的数据支持。如在企业中，使用数据库技术可以对每年或每季度内商品数据、业务数据以及销售数据等进行对比分析，分析商品销售的趋势并深层挖掘趋势变化的主要因素，为下一步的经营决策调整提供可靠依据。同时，企业还可以将与交易数据相关的各类数据进行整合分析，寻找其中的相关性，帮助企业调整生产经营战略，实现长远可持续的发展目标。 2.3 挖掘数据潜在价值

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

当前数据库应用领域的调查

当前数据库应用领域的调查 学号：姓名：冯冠玺 数据库的应用领域非常广泛，不管是家庭、公司或大型企业，还是政府部门，都需要使用数据库来存储数据信息。传统数据库中的很大一部分用于商务领域，如证券行业、银行、销售部门、医院、公司或企业单位，以及国家政府部门、国防军工领域、科技发展领域等。 随着信息时代的发展，数据库也相应产生了一些新的应用领域。主要表现在下面6个方面。 1．多媒体数据库 这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。 2．移动数据库 该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的，如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据，为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。 3．空间数据库 这类数据库目前发展比较迅速。它主要包括地理信息数据库（又称为地理信息系统，即GIS）和计算机辅助设计（CAD）数据库。其中地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据；计算机辅助设计数据库一般存储设计信息的空间数据库，如机械、集成电路以及电子设备设计图等。 4．信息检索系统 信息检索就是根据用户输入的信息，从数据库中查找相关的文档或信息，并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的，它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。 5．分布式信息检索 ； 这类数据库是随着Internet的发展而产生的数据库。它一般用于因特网及远距离计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展，这类数据库发展更加迅猛。许多网络用户（如个人、公司或企业等）在自己的计算机中存储信息，同时希望通过网络使用发送电子邮件、文件传输、远程登录方式和别人共享这些信息。分布式信息检索满足了这一要求。

大数据技术及其在教育研究领域应用.doc

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止，学术界对于“大数据”一词还没有准 确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大数据》一书中指出：“大数据（BigData）是指那 些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数 据，一般以‘以太节’为单位。大数据之大，并不仅仅在于容量之大，更大的意义在于通 过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、 ‘大科技’、‘大利润’和‘大发展’。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全 面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时代的数据正在迅速膨胀，它决定着组 织的未来发展，随着时间的推移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企 业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分 析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是通过大数据创造出新产品和 服务。例如，Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创 造出一种新的广告模式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和 决策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的挑战和机遇。 大数据在教育领域中的主要应用 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据 可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重 要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用 于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域 中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革 新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学 校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被 我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为 改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的 出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维 随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代， 教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为 数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发

数据库技术的发展现状及趋势

第24卷第1期长春师范学院学报(自然科学版)2005年3月V o l.24　N o.1Journal of Chang Chun T eachers Co llege(N atural Science)M ar　2005 数据库技术的发展现状及趋势 赵玉萍,廖运文 (西华师范大学计算机学院,四川南充　637002) [摘　要]数据库技术已发展成为信息科学里一项十分重要的技术,其应用领域之宽引人瞩目。本文介 绍了数据库技术发展的现状及最新研究动态。 [关键词]数据库技术;数据仓库;实时数据库;W eb数据库 [中图分类号]T P311.13 [文献标识码]A [文章编号]1008-178X(2005)01-0107-03 1.引言 数据库技术从20世纪70年代流行的层次、网状数据库系统到80年代的关系数据库,在很多领域都取得了巨大的成功;随着应用领域的不断扩展,关系数据库的限制和不足日益显现出来,随着面向对象技术的出现,面向对象数据库系统成为数据库系统领域研究和发展的新方向。数据库技术与网络技术、人工智能技术、面向对象技术、并行计算技术、多媒体技术等的相互融合,为数据库技术的应用开拓了更广阔的空间。 2.数据库技术发展现状 数据库技术与多学科技术的有机结合是当前数据库技术发展的重要特征。计算机领域中,其它新兴技术的发展对数据库技术产生了重大的影响。传统的数据库技术和其他计算机技术的相互结合、相互渗透,使数据库中新的技术内容层出不穷。数据库的许多概念、技术内容、应用领域,甚至某些原理都有了重大的发展和变化。建立和实现了一系列新型数据库系统,如分布式数据库系统、面向对象数据库系统、演绎数据库系统、知识库系统、多媒体数据库系统等,它们共同构成了数据库系统的大家族。传统的数据库系统仅是数据库大家族的一员,当然,它也是最成熟的和应用最广泛的一员。它的核心理论、应用经验、设计方法等仍然是整个数据库技术发展和应用开发的先导和基础。 2.1　面向对象方法和技术正逐步融入数据库 传统数据库主要适于商务或事务型这类传统应用,而对于CAD、CAM、C I M S、CA SE、过程控制与实时应用、地理信息管理及各种工程应用等,传统数据库系统已不能适应其要求。在这些领域,不仅数据本身的结构和存储形式各异,而且不同领域对数据的处理技术的要求也比一般事务管理环境复杂得多,而这些并不是传统数据库技术所能解决的,因而人们将面向对象的方法引入数据库领域,形成了面向对象数据库管理系统(OODBM S)。它实际上是数据库技术(DB)和面向对象技术(OO)结合的产物。OODBM S首先是一个数据库系统,即系统具备数据库系统的处理能力,其次又是一个面向对象的系统,即包含对象的概念、方法和技术。与传统的数据库相比,OODBM S在复杂系统的模拟、表达和处理能力等方面具有优势,不足之处是理论技术还相当不成熟、不够完善。但随着数据库技术和面向对象技术的不断发展和完善,OODBM S必将得到广泛应用。 2.2　网络技术与数据库技术的融合 分布式数据库系统是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物。传统的集中式数据库将数据存储于单个计算机上,但随着数据库应用的不断发展,规模的不断扩大,逐渐感觉到集中式数据库系统 [收稿日期]2004—10—23 [作者简介]赵玉萍(1975-　),女,湖北荆门人,西华师范大学计算机学院讲师,从事数据库理论与应用的研究。 ? ? 1 7

工业大数据应用

工业大数据应用 “数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力，“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术，大数据、人工智能在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。 新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始，为适应并引领新工业革命的浪潮，美国推出“再工业化”，德国提出“工业4.0”，作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”、“大数据”、“人工智能”定为中国未来的主攻方向，中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。 在工厂里，每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成，设备与设备之间通过工业以太网连接，所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统，再由MES、PDM/PLM、ERP、CAD/CAE/CAM/CAPP、SCADA等信息管理软件进行统筹，最终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。 早在几年前，德国政府推出了“工业 4.0”的计划，通用电气GE 提出了“工业互联网”的愿景，信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。 基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-bonc云平台

产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。 客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。 技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。 节约能耗：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。 具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。

工业大数据架构

随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。 近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些 数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自 己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从 事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资 源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考： 我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的 接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现 实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进 行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对 数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将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（例如：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。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键 因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样 的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目 的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。 通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为 在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，

数据库技术的最新发展

数据库技术的最新发展 数据库技术经过短短三十年，已从第一代的网状、层次数据库系统， 第一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。并且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、并行计算技术等等互相渗透，互相结合，也成为当前数据库 技术发展的主要特征。 数据库技术的发展体现 在三个方面：数据模型、新技术内容、 应用领域。通过右图，立体的阐述了 新一代数据库系统及其相互关系。 数据模型是数据库系统的核心和基础。 1、第一代数据库系统（层次数据库系统和网状数据库系统） - 格式化模型，层次模型是网状模型的特例 2、第二代数据库系统（关系数据库系统） -关系模型简单、清晰，关系代数作为语言模型，关系数据理论作为理论基础。关系数据库系统具有形式基础好、数据独立性强、数据库语言非过程化等特色。 3、第三代数据库系统 -更加丰富的数据模型、更强大的数据管理功能、满足新应用要求。 新一代数据库技术的研究与发展。 一、新应用领域的需求 新的数据库应用领域，如CAD/CAM、CIM、CASE、OIS(办公信息系统)、

GIS(地理信息系统)、知识库系统、实时系统等，需要数据库的支持，而其所需的数据管理功能有相当一部分是传统的数据库系统所不能支持的。例如它们通常需要数据库系统支持以下功能： –存储和处理复杂对象。这些对象不仅内部结构复杂，很难用普通的关系结构来表示，而且相互之间的联系也有复杂多样的语义。 –支持复杂的数据类型。包括抽象数据类型、半结构或无结构的超长数据、时间和版本数据等。还要具备支持用户自定义类型的可扩展能力。 –需要常驻内存的对象管理以及支持对大量对象的存取和计算。 –实现程序设计语言和数据库语言无缝地集成。 –支持长事务和嵌套事务的处理。 二、传统数据库系统的局限性 传统数据库系统的局限性主要表现在以下几个方面： 1. 面向机器的语法数据模型 2. 数据类型简单、固定 3. 结构与行为分离 4. 阻抗失配（编程模式不同、类型系统不匹配） 5. 被动响应 6. 存储、管理的对象有限 7. 事务处理能力较差（只能支持非嵌套事务） 三、新一代数据库技术的特点 ?一方面立足于数据库已有的成果和技术，加以发展进化，有人称之为“进化论”的观点和方法。另一方面的努力是立足于新的应用需求和计算机

大数据分析应用最多的9个关键领域

大数据分析应用最多的9个关键领域 随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大多数企业和社会都会受到大数据分析的影响，但大数据是究竟是如何帮助增加价值呢? 下面让我们来看看9个高价值大数据应用，这些都是大数据分析应用的关键领域： 1. 理解、定位客户，以及为客户提供服务 这是现在最大的最广为人知的大数据应用领域之一。这里的重点是使用大数据来更好地了解客户以及他们的行为和喜好。企业都热衷于收集社交媒体数据、浏览器日志、文本分析和传感器数据，来更全面地了解他们的客户。在大多数情况下，这里的总的目标是创建预测模型。例如美国零售商Target通过利用大数据分析，他们现在可以非常准确地预测他们的客户什么时候想要小孩。另外，通过使用大数据，电信公司现在可以更好地预测客户流失，沃尔玛可以更好地预测哪些产品将会热卖，汽车保险公司能够了解其客户的驾驶水平，而政府则能够了解选民的偏好。 2. 理解和优化业务流程 大数据也越来越多地用于优化业务流程。通过利用从社交媒体数据、网络搜索趋势以及天气预报挖掘出的预测信息，零售商能够优化其库存。其中广泛应用大数据分析的业务流程是供应链或配送路线优化。在这方面，地理定位或无线电频率识别传感器被用来追踪货物或送货车，并通过整合实时交通数据来优化路线。人力资源业务流程也能够通过使用大数据分析来改进。这包括优化人才招聘，以及使用大数据工具衡量公司文化和人员参与度。 3. 大数据改善每个人的生活 大数据不仅适用于企业和政府，也适用于我们每一个人。我们现在可以利用从可穿戴设备(例如智能手表或智能手链)生成的数据，这让我们可以追踪我们的热量消耗、睡眠模式等。我们还可以利用大数据分析来寻找爱情，大多数网上交友网站都使用大数据工具和算法来帮助我们寻找最合适的对象。 4. 提高医疗和研发 大数据分析的计算能力使我们能够在几分钟内解码整个DNA，并让我们可以找到新的治疗方法，同时更好地理解和预测疾病模式。就像所有人能够受益于智能手表和可穿戴设备产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人更好地治病。未