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数据管理的执行方法

|亿信华辰大数据知识库2021-09-04

数据管理的执行方法

数据管理是利用计算机软硬件技术对数据进行有效的采集、存储、治理、分析和应用的过程。目的在于充分挖掘出数据的价值,实现对数据的有效管理。根据计算机技术的发展历程,数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。

在数据生命周期管理中数据管理和维护是执行方法。


什么是数据管理

数据管理是利用计算机软硬件技术对数据进行有效的采集、存储、治理、分析和应用的过程。目的在于充分挖掘出数据的价值,实现对数据的有效管理。根据计算机技术的发展历程,数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。

1、人工管理阶段

20世纪50年代中期以前,计算机主要用于科学计算,这一阶段数据管理的主要特征是:

(1)不能长期保存数据。

(2)数据由应用程序来管理。

(3)数据不能共享。

(4)数据不具有独立性。

2、文件系统阶段

20世纪50年代后期到60年代中期,计算机开始应用于数据管理方面。计算机的存储设备由磁带和卡片发展为磁盘、磁鼓等可以直接存取的存储设备。软件方面,操作系统中有了专门的数据管理软件--文件系统。使用文件系统管理数据具有以下4个特点:

(1)数据可以长期保存。

2)有简单的数据管理功能。

3)数据共享能力差。

(4)数据不具有独立性。

3、数据库系统阶段

20世纪60年代后期以来,计算机性能得到进一步提高,存储设备的容量大大增加,为了满足日益增大的对象规模、数据应用范围和数据量,出现了统一管理数据的专门软件系统——数据库管理系统。数据库管理系统能对多种应用、多种语言互相覆盖地共享数据集合,用数据库系统来管理数据比文件系统具有明显的优点。数据库系统的特点:

1)数据结构化

2)数据的共享性高,冗余度低且易扩充

3)数据独立性高

4)数据由数据库管理系统统一管理和控制


什么是数据维护

数据维护是系统维护的重要内容之一,包括数据内容的维护、数据更新、数据逻辑一致性等方面的维护;

数据内容维护,实时对数据进行监控,保证无错漏、无冗余、无有害数据;

数据更新,当产生新数据或需要更新旧数据时,及时对数据库进行更新;

数据逻辑一致性,制定严格数据标准与规范,保证数据结构、数据格式和属性编码正确,尤其是拓扑关系上的一致性;

除此之外,还要定期对数据进行备份,设置对数据的访问权限以保障数据安全。

如何执行有效数据生命周期管理和维护

亿信华辰深耕商务智能和大数据领域15年,着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线,致力于帮助企业和政府解决数据应用难题,实现企业生产力和政府治理能力的数字化转型,让数据驱动进步。亿信华辰公司自主研发的睿治数据生命周期管理实现了对实时大数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理等方面全方位的管理与维护,真正走在了大数据领域的最前沿。

实时大数据管理

基于开源Hadoop框架开发,融合MPP、SQL on Hadoop、流处理等大数据技术,支持多数据源实时处理、海量数据高效存储、数据敏捷计算,为企业决策提供实时的数据支撑。

元数据管理

内置丰富的采集适配器,端到端的自动化采集,一键元数据分析,快速理清数据资源,了解数据来龙去脉,构建数据地图,为数据标准建设和数据质量提供基础支撑。

数据标准管理

数据标准建设提供全面完整的数据标准管理流程及办法,用于决定和建立单一、准确、权威的事实来源,实现大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理,并为数据质量检查、数据安全管理提供标准依据。

数据质量管理

数据质量管理以数据标准为数据检核依据,以元数据为数据检核对象,通过向导化、可视化等简易操作手段,将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合,形成完整的数据质量管理闭环。

主数据管理

主数据管理对需要共享的数据建立统一视图和集中管理,为各业务系统数据调用提供黄金数据。

数据资产管理

数据资产服务可以帮助我们更好的支撑各种数据的应用,丰富的服务接口拓展,支撑数据资产的多渠道应用,如数据共享、决策支持等,最终实现数据资产价值最大化。

数据安全管理

数据安全管理贯穿于数据治理全过程,提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施,全方位保障数据的安全运作。

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