你需要知道的四类数据环境
詹姆斯·马丁提出“数据环境”概念,就是为了进行数据的有序化管理工作。他在《信息工程》和《总体数据规划方法论》中将计算机的数据环境分为4种类型,要求我们清楚地了解它们之间的区别和各自的特征。
第一类数据环境:数据文件。早期的数据处理还没有出现数据库管理系统(实际上是一种操纵数据库的软件),系统分析员和程序员根据应用的需要,用程序语言分散地设计实现各种数据文件。这是一种数据组织技术简单、相对容易实现的数据环境。但随着应用程序增加,数据文件数据剧增,会导致很高的维护费用,并且一小点应用的变化都将引起连锁反应,使修改又慢又贵,并很难进行。
第二类数据环境:应用数据库。后来,虽然出现了数据库管理系统,但系统分析员和程序员根据报表的原样“建库”。由于没有在数据分析和组织上下功夫,为分散的应用设计分散的“数据库”实际上并不具备数据库的品质,不能支持数据的共享,因此叫做“应用数据库”。实际上,这种数据环境中的信息系统像数据文件环境一样,随着应用的扩充,应用数据库也在剧增。在这种数据环境中的信息系统,其维护费用仍然很高,有时甚至高于第一类数据环境。该类数据环境还没有发挥使用数据库的主要优越性。
第三类数据环境:主题数据库。这是一种真正意义上的数据库,经过科学的规划与设计,其结构与使用它的处理过程是独立的。各种面向业务主题的数据,如顾客数据、产品数据或人事数据,通过一些共享数据库被联系和体现出来。这种主题数据库的特点是:经过严格的数据分析,建立模型需要花费时间,但其后的维护费用很低。最终(但不是立即)会使应用开发加快,并能使用户直接与这些数据库交互使用数据。建立这种数据环境,需要改变传统的系统分析方法和整个数据处理的管理方法,如果不善,也会蜕变成第二类(或者可能是第一类)数据环境。
第四类数据环境:信息检索系统。建立这种数据环境的目的是保证信息检索和快速查询的需要,以支持高层管理和辅助决策,而不是大量的事务管理。后来,称这种数据环境为数据仓库,它是面向主题的、单一的、完整的和一致的数据存储。数据从多种数据源获取,经过加工成为最终用户在一定程度上可理解的形式。可以说数据仓库是主题数据库的集成,是深加工的信息。
主题数据库与企业中的各种业务主题相关,而不是与具体的计算机应用程序相关。企业中需要建立的典型的主题数据库有:产品、客户、零部件、供应商、订货、账户、员工、文件资料、工程规范等。各种应用程序是使用这些主题数据库的,有的应用程序只存取一两个主题数据库,有的应用程序要与多个主题数据库打交道。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21