科技数据管理范文
时间：2023-07-20 11:12:51
科技数据管理范文第1篇
关键词：数据仓库 ； 科技数据 ； 中央数据库 ； 数据集成
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）10-2192-03
Abstract：The development of data warehouse technology supplied a new idea to enhancing the ability to manage and share the science&technology data. This paper proposed a scheme of science&technology data management system based on center database architecture of data warehouse， and discussed the module implementation and main features of the system.
Key words：data warehouse； science & technology data； central database； data integration
1 概述
科技数据近年来呈现出数据量迅速增长、作用日趋重要的特点，科技数据信息的共享为科技创新和科技成果产业化作出重要贡献。科技基础条件平台建设能够有效的改变分散在各行业、各高校及科研院所的科技资源独占模式，加速最新科技成果的产业扩散和应用。科技数据管理系统作为科技基础条件建设的重要组成部分，通过运用先进的网络技术和数据库技术，加快科技基础数据的数字化进程，实现数据采集、加工、保存的标准化、规范化，增强科技数据的管理和共享共用能力。
2 数据仓库简介
数据仓库是决策支持系统机制和联机分析应用数据源的结构化数据环境，是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合得到，用来支持管理人员的决策[1]。它包含一系列分析所需数据，并且应该包含处理数据所需的程序[2]。
数据仓库的体系结构[3]由三部分组成：综合信息集成服务平台，集成后的数据仓库，数据集成机制。
3 数据仓库型中央数据库
中央数据库所采用的数据仓库技术要点如下：
1） 性能上更偏重数据的联机分析。联机分析和事务处理对系统的要求不同，即使是同一个数据库，它们在理论上都难以做到两全。一般业务型数据库中，密集的数据更新处理性能和系统的可靠性是所有联机事务处理必须强调的，却并不强调数据查询的方便与快捷[4]。科技数据管理系统强调数据的分析利用，因此采用数据仓库型中央数据库。
2） 数据仓库技术及动态数据接口解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库异构数据源的谋略是由几个异构数据源的数据副本构成。按照一定的要求，进行预处理、转换，以符合数据仓库的模式，并存储到数据仓库中，让用户感觉像在使用普通的数据库一般。
3） 多种数据资源的集成：数据库、Excel数据、文本文件等。除了访问传统的RDBMS（关系型数据库）外，还可以从其他地方获取数据，比如从用户所持有的Excel 数据和文本文件中。可以在同一个报表上，制成从数据库得到的实时数据和Excel的人工数据等，从而提高数据的利用率。
4） 支持从数据仓库中提取数据，构筑成云平台上的数据中心，进行多维度的数据加工利用。数据仓库是面对整个机构的数据应用，而构筑数据中心是针对各个部门的信息应用。数据中心的数据是按部门的不同需要从数据仓库中抽取，并进行加工处理而成。数据中心构筑工具软件能够提供从数据仓库自动进行数据抽出、变换、加载（ETL，Extract/Transform/Load）功能，可大幅提高数据分析和利用的效率[5]。
数据仓库型中央数据库的设计如图1所示。
4 科技数据管理系统的实现
4.1 中央数据库外部接口的实现
中央数据库是本平台真正用来运作的数据库，用途包括数学模型分析计算、业务运行、统计报表等。各接口数据库的交换数据经过动态数据接口软件的加工整理，以统一的格式进入中央数据库。平台运行过程中得到的数据，又会有选择性地从中央数据库输出到接口数据库中，供外部系统使用。如图2。
为了最大限度地兼容各地区的外部系统，减少接口开发、部署的难度，本方案采用简单、通用的数据库接口，包括3种：MySQL数据库接口、ODBC通用接口、JDBC通用接口。只要定义好接口数据库的表格式，外部系统就可直接访问接口数据库，实现数据交换。
为适应业务数据的多样性，接口数据库提供的数据接口可以根据业务需要进行二次开发，从而使数据接口能够同时支持自动数据导入导出、人工数据导入导出和手工录入。为保障中央数据库的业务数据统一性和安全性，中央数据库不直接对外部开放，所有数据转换问题都统一在数据接口处解决，不带入中央数据库。
4.2 中央数据库内部数据表的实现
中央数据库的内部数据表分层级实现，分为3个层次：初级数据表、次级数据表以及高级数据表，3层不同类型的数据均可用于信息系统的查询、下载、图表展示。其基本体系结构如图3所示。
1） 初级数据表：保存基础数据，主要由数据接口收集各种原始数据而形成。
2） 次级数据表：保存集成数据，是对原始数据进行融合加工而形成。
3） 高级数据表：保存解析数据，是对所有数据作统计分析得到的计算结果。
4.3 业务应用层的实现
在建立云计算平台和中央数据库的基础上，科技数据管理系统的功能主要由业务层的虚拟机信息管理系统来完成。该信息系统既要能够灵活地快速适应日后的各种科技数据格式、形态发展变化，不必重新开发系统，又要保持简单易用，不会因为设计过于复杂繁琐而被淘汰。
根据软件工业化的发展思路，采用一种生产流水线方式的软件自动生成方法，最大限度地由流水线自动生成软件程序编码，无须程序员的人工编程，从而提高开发效率和质量，并且降低对软件开发者的要求。软件自动生成系统包括：
1） 一个通用信息系统安全基础模块。包含信息安全防护、帐号权限管理、信息管理系统框架、数据查删改操作等基本功能。
2） 一个元数据库设计模块。支持用户需求分析、系统设计方面的功能，可以把各种设计信息（例如数据字典等）保存在元数据库中。只要有元数据库的内容，软件自动生成工具就能产生相应的程序代码。
3） 一个软件自动程序生成工具。能够根据开发者的软件设计，直接生成程序代码，省去软件编码这一步。同时也允许程序员对生产线出来的代码进行个性化修改，减少从头开始人工编程的工作量。
5 系统实现的功能
本系统具有数据导入和导出、数据分析、数据分类、关联分析、统计图表动态生成、支持自组织开发等功能，重要功能如下：
1） 即时动态的数据访问。实现跨网络、跨系统、跨数据库、跨应用的科技数据的组织、管理、发现和透明访问。
2） 高效的数据统计分析和图表显示功能。能够支持不同的数据来源、表单结构、文档格式，自动进行数据汇总、统计分析，动态生成图表显示。
3） 支持自组织开发[6]。在业务层的虚拟机信息管理系统中采用自动软件生成技术，支持灵活的数据自定义功能，把信息系统的数据设计权力交给熟悉具体业务的用户自己，为用户提供一种通用的、可以自己定制的信息系统。
参考文献：
[1] 周庆.数据集市设计方法及其在高校办公自动化系统中的应用研究[D].东北大学，2006.
[2] 沈轶.基于数据仓库技术设计与实现的企业设备管理系统[J].华中科技大学学报，2005，12.
[3] 赵景林.数据仓库的体系结构与设计策略[J].计算机工程与设计，2001，22（12）.
[4] 王梅，周娇玲.一种列存储数据仓库中的数据复用策略[J].计算机学报，2013，38（8）.
[5] 张琦，王梅.列存储数据仓库查询执行中重用缓冲区调度算法[J].计算机研究与发展，2011，48（10）.
科技数据管理范文第2篇
【关键词】通信技术；互联网技术；数据管理；应用与探讨
21世纪是信息时代，先进的科学技术与通信设备不断发展，隆重登入世界舞台，有效推动数据管理工作的开展，在实践中逐步对数据管理工作进行革新，使数据管理工作能够更加的现代化、一体化、智能化、自动化与科技化。数据管理在未来发展中，具有较大的发展空间，在面对新机遇的同时，新的挑战也随之而来。
一、通信及互联网技术基本概念
伴随着21世纪的到来，世界各国正式走入第三次工业革命，即“科技革命”，先进的科学技术不断登上历史是舞台，成为新时期发展的新宠儿，其中通信技术与互联网技术是当今科学技术中发展最为突出的两种技术类型，与现代化生活的各个领域有着密不可分的关系。将通信技术与互联网技术运用到数据管理工作中，能够有效挖掘数据管理工作的最大潜能，提升数据管理工作的质量与效率，加快我国现代化科技的发展与应用。为推动各行各业的发展与改革，运用通信技术与互联网技术对信息进行统一的搜集、整理、归档，做好市场监控工作，实施动态化管理，实现数据管理的全面化、一体化与多元化。在数据管理工作中，合理的运用通信技术与互联网技术能有效推动企业改革与发展，做好企业管理工作，完善企业内部管理结构，优化企业管理体系，实现企业发展的现代化与科技化。
二、数据管理中通信及互联网技术应用的可能性分析
数据管理中通信技术与互联网技术应用是否具有可能性，主要是指通信技术与互联网技术同数据管理工作之间具有怎样的联系，通信技术与互联网技术又是如何被运用在数据管理工作中的。通观近年来通信技术与互联网技术在数据管理中的应用情况，其应用的可能性主要表现为两个方面：
（一）实践证明
“实践是检验真理的唯一标准”，通过众多实践证明，将通信技术和互联网技术运用到数据管理中具有较强的可能性。通信技术与互联网技术主要包含技术精硬件设施与各类软件设备，计算机的问世给予物联网发展的空间与平台，互联网的发展提升了计算机技术的存在价值与使用性能，因此通信技术与互联网技术二者之间具有密不可分的联系。随着社会的不断发展，通信技术与互联网技术已经形成一个完美结合的整体，在时代的发展中具有较为广阔的发展空间及应用平台。在国际范围内，通信技术与互联网技术已经被逐步运用到数据管理工作中，有效提升数据管理工作的专业性、统一性、整体性、高效性与全面性。由此可见，将通信技术与互联网技术运用到数据管理工作中是时展要求，是社会进步的标志。
（二）理论证明
数据管理与通信互联网技术之间属于依赖与被依赖之间的关系。数据管理工作量较大，种类繁多、数据发展，利用通信技术与互联网技术能够快速对信息进行整理、筛选、归档，极大程度上降低人力资源的使用量，节约劳动力，减低管理成本，提升数据管理效益。通过运用通信技术与互联网技术，企业能够快速知晓市场动态，了解多方面信息，对企业发展工作进行系统的整合，并制定相应的管理目标。通观我国数据管理工作的发展与变化，大体被划分为三个阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段、数据库管理阶段。随着21世纪的到来，信息技术的不断深入与发展，数据库系统管理已经成为我国企业、单位等各部门数据管理的重要方略，且数据管理对通信技术与互联网技术具有较强的依赖性。
三、通信及互联网技术在数据管理中应用的难点
（一）人才管理
将通信技术与互联网技术运用到数据管理工作中具有较强的可行性，然而应用该技术首先需要具备专业的数据管理人才，确保数据管理工作能够顺利进行。相关信息相似，我国企业、单位各部门在数据管理方面具有不少经验丰富的管理型人才，其专业知识较强且具有灵活的应用能力，然而在通信技术与互联网技术的渗透下，传统数据管理人员在实际造作与运用时出现诸多问题。在相关技术人员的培训与指导下，传统数据管理人员已具备一定的计算机数据管理能力，然而当计算机硬件设备、软件设备出现问题时，数据管理人员将无法解决，导致数据资源丢失，影响数据管理的正常工作。除此之外，网络病毒与黑客对计算机系统的工具，导致数据信息泄露，对企业发展造成极大的威胁。
（二）管理方式
数据管理人员在实际工作中管理意识无法及时得到更正，造成数据管理工作无法顺利开展。数据管理人员尽管已经完全认识到通信技术与互联网技术在数据管理中的可行性与必然性，了解未来社会的发展趋势，但是管理人员对通信技术与互联网技术的应用仅仅停留在表面，并没有深入剖析，对计算机硬件设备以及软件设备了解相对较少，管理方式缺乏简洁性与实用性。
四、数据管理中应用通信及互联网技术的优化措施
（一）加强人才培养
人才培养是实现通信技术与互联网技术在数据管理工作中应用的第一步，只有具备高素质、高水平的专业性人才，才能够保证数据管理工作能够顺利开展。构建信息化人才培养机制，定期对数据管理人员进行系统、专业的培训，培训时不断要对其普及数据管理硬件设备与软件设备的应用技能，还应将网络安全知识、计算机故障维修技术技能对其进行传授，使数据管理人员不但能灵活运用数据管理管理软件、硬件，还能够对计算机所出现的简单故障进行处理。从数据管理安全性来说，企业应提升数据管理人员对数据信息安全性与完整性的警惕意识，规范个人操作，保证计算机使用安全，实现绿色上网，落实数据管理职责，提升数据管理能力。培训过程企业可将内部培训活动与外部培训活动有机的结合在一起，选拔出企业内部工作优秀的员工，聘请第三方培训机构，由专业的计算机技术人员对其进行教授与引导，通过此活动能够提升企业优秀员工的专业技能与职业素养，然后由优秀员工对企业内部其他员工开展指导性工作，加强企业员工之间的交流与合作，提升企业员工的整体技能。
（二）强化风险控制
针对计算机网路系统在使用过程中所出现的风险性问题，企业内部相关管理人员应对其起到足够的重视，制定并完善风险评估体系、风险预防措施，加强对高风险的控制与管理。运用通信技术与互联网技术具有一定的风险性，数据管理者应正视风险的存在性，提高对风险的重视程度，做好相应的安全防范工作。构建通信技术与互联网技术风险防范体系首先应做好以下几方面的工作：其一，加密数据库，数据关系信息直接关乎到企业的发展与正常运营，为保证数据信息的安全性，需要利用计算机软件技术对数据库进行加密处理；其二，构建防火墙，在通信技术与互联网技术发展过程中，防火墙具有较好的病毒防范效果，能够抵御病毒入侵，保护数据安全；独立管理，将数据管理与其他管理分割开来，使数据管理体系具有一定的独立性，避免病毒扩散；构建警报系统，为应对一些防火墙无法抵御的风险，需在计算机系统中安装自动报警提示装置，使紧急预案管理人员能够及时对其进行处理，降低风险。
（三）强化管理
为保证通讯技术与互联网技术能够在数据管理中正常运行，企业须制定出详细的数据管理策略，由浅入深，循序渐进，加强计算机网络系统的应用与管理。数据管理部门落实数据管理基础工作，加强本部门与其他部门之间的联系与合作，保证数据的准确性与实效性，提升数据管理水平，促进企业发展。在信息技术的推动下，企业数据管理人员需要树立正确的发展观念，优化管理技能，加强沟通与交流，掌握多种数据管理模式，实现动态化数据管理，为通信互联网管理工作的开展奠定发展基础。
五、总结
综上所述，21世纪是科技时代，通信技术与互联网技术是新时代的宠儿，在时代的推动下，通信技术与互联网技术之间相互渗透，逐渐融合成一个完整的整体。在新时代的发展下，数据管理需要依靠通信技术与互联网技术寻求新的出路与发展空间，加快企业现代化的发展。注重人才培养，提升数据管理人员对计算机管理的应用能力，优化管理策略，制定并完善计算机网络评估管理系统，加强各部门之间的合作与交流，提升数据管理的完整性与统一性。然而，将通信技术与互联网技术运用在数据管理过程中，管理人员需要树立风险意识，针对计算机风险做好相应的风险防护策略，保证数据管理的安全性、可靠性与稳定性。
参考文献
[1]蔡鹰鹏.对通信及互联网技术在数据管理中的应用分析[J].数字技术与应用,2016,07:32.
[2]谭冬梅.数据挖掘技术在移动通信欺诈管理中的应用研究[D].华南理工大学,2010.
[3]学讯.省通信学会召开互联网+行业知识管理与服务创新大数据应用研讨会[J].通信与信息技术,2015,05:29.
[4]刁慧婷.计算机网络通信安全管理工作中数据加密技术的应用[J].通讯世界,2017,01:100-101.
科技数据管理范文第3篇
关键词：试验数据管理；TDM；动态建库；Web页面自动生成；海量数据导入
中图分类号：G712 文献标识码：B 文章编号：1002-7661（2013）30-035-02
一、背景分析
试验是产品研发、生产制造、直至维修保障过程中必不可少的重要技术手段，对于产品的性能、寿命、质量以及成本方面都起着至关重要的作用。试验技术和试验管理水平的高低，是一个企业或科研单位核心竞争力的重要体现。经过多年的投资建设，我国在高科技产品的试验及测试设备条件上取得了明显的改进，随着近年来高科技产品在性能上的要求不断提高，科研生产任务日益繁重，与之对应的试验任务的种类、数量和复杂程度也在不断增加。
现有的试验管理手段和技术手段，已经明显不能满足需求。突出表现为试验测试数据与数据管理之间的不匹配。由于缺少先进适用的试验数据管理手段，导致科研单位对试验数据的维护和使用都非常困难，数据的完整性、一致性、安全性和可用性也难以保障，更无法进一步挖掘出埋藏在试验数据当中的知识。试验数据管理问题正在成为影响科研效率的新瓶颈，制约了高科技产品的科研生产和创新发展。
在试验数据管理方面的问题主要表现在以下几个方面：
1、试验数据分散独立；2、试验信息缺乏完整性；3、试验缺乏标准化管理；4、试验信息缺乏完整的管理体系；5、试验过程及试验数据之间缺乏集成；6、试验数据的安全性缺乏整体部署；7、数据利用率低；8、试验数据很难在设计、仿真部门利用。
在这种背景下，TDM系统应运而生。TDM是Test Data Management的缩写，其中文含义是试验数据管理。作为产品生命周期管理（PLM）的重要组成部分，TDM系统通过建立企业内部权威的试验数据资源库，把企业所有的试验数据和所有与试验相关的信息和业务流程进行统一管理，成为企业提高科研水平、缩短科研周期、降低科研经费的源动力。
二、试验数据管理面临的挑战
我们已经认识到了试验数据管理工作的重要性，但是真正开展试验数据管理工作却不是一件容易的事情，我们面临着许多困难和挑战。
1、试验易变性
试验具有易变性特点。在试验数据采集过程中，每次试验的采集通道数目是变化的，每个通道采集的数据量也是变化的。另外，设备改造、试验室扩展、试验环境变化等因素会带来试验设备、试验台架、试验仪器、数据种类等的变化。因此，传统的静态数据库结构是无法满足这种数据的存储需求的。
2、试验数据量大
随着科技的发展和试验重要性的提升，试验的时间越来越长，比如：飞机发动机连接件的疲劳试验超过1年；试验采集的通道数越来越多，有的模态试验通道数高达10000个；试验设备采集速度越来越快，对于微波试验而言更有高达1Mbps的仪器设备；试验过程也越来越复杂。因此，试验产生的数据量呈几何数量级增长，这给试验数据管理带来了很大的难度。
3、试验数据种类繁多
目前，在国际和国内市场上试验设备种类多样，并且没有国际统一的数据格式标准。在试验单位存在大量不同的试验设备的情况下，试验采集的原始数据种类也是多种多样的，试验数据之间的格式差异很大，试验数据管理并非易事。
三、试验数据管理系统关键功能
为了满足试验数据管理的需求和解决各种各样的问题，TDM系统需要具备很多功能，下面介绍其中几个关键功能。
1、动态建库 允许用户任意定制自己所需的数据库模型，包括数据表、数据视图、数据校验规则和约束条件等内容，满足用户多种需要，适应用户不断变化的试验业务需求。
2、海量数据导入 提供数据导入功能，从各种格式的海量试验数据文件中快速提取目标数据并且导入数据库中。由于试验数据量很大，导入性能是一个关键指标，一般应该达到在3G/小时以上。
3、Web页面自动生成 在数据库模型设计完成后，TDM系统会自动生成完整的Web门户来供试验人员访问，提供数据录入、修改、删除、查看、上传、下载等常用操作。而且，在用户根据业务变化而修改数据库模型时，TDM系统可以自动调整Web门户中的页面内容。这样就免除了二次开发带来的烦恼。无论试验数据发生何种变化或者用户产生何种应用需求，都不会妨碍试验数据管理工作的平稳有序的进行。
四、试验数据管理业务应用
TDM系统可以帮助企业客户搭建统一的试验数据管理平台，构造完整规范的试验业务系统。TDM系统可以实现的核心业务应用包括以下几个方面。
1、试验项目管理 提供完备的试验项目规划管理，包括试验设计、试验文件签转、试验任务管理、试验相关数据查询、试验任务统计和试验资源配置等管理功能。
2、试验流程管理 提供试验流程定制、试验流程执行、试验流程监控、历史试验流程查询和试验相关数据查询等功能，可以随时定制所需的工作流程，如试验准备工作流程、试验文档审批流程、数据质量控制流程等。
3、试验标准管理 具有相关试验标准（国标、国军标、行业标准及单位标准）的目录清单及文件管理功能，在试验过程中可以很方便地提取并查看相关标准文件，并可结合单位管理程序文件中确定的各种流程来进行流程设计。
4、试验标准管理 管理与试验相关的所有资源信息，主要包括试验设备、试验原料、试验环境数据、试验件信息、试验设备及测试设备量值溯源信息、试验人员信息、计量数据等。
5、试验数据管理 管理试验过程中采集到的所有数据以及手工录入的所有数据，包括原始测量试验数据、过程测量数据、试验结果数据、试验分析数据、多媒体试验数据等。
6、数据模型管理
实现动态建库，允许用户动态建立及维护数据库模型，并能够灵活地定义数据之间的关联关系，定义多级数据校验条件和规则，并进行自动数据校验。
7、数据模型管理
提供数据分析绘图功能，能够实现各种常用的曲线图、柱状图、饼图、云图、等高线图等绘图方法；提供原始数据回放、曲线裁剪、图形缩放、数据截取、曲线求和等各种专业数据处理方法；提供算法集成功能，可以集成各种第三方算法和自己编制的算法；通过扩展机制，可以不断把所需的算法丰富到系统平台中，满足实际工作的需要。数据处理分析功能可以便捷定位数据并快速完成数据分析处理操作，提高工作效率。
8、数据挖掘和决策支持
提供数据挖掘功能，从大量的试验数据中抽取出潜在的有用信息、模式和趋势，在历史试验数据的经验基础上探索出新的经验规律，提高试验设计能力，并对技术决策提供支持。
五、试验数据管理的前景
科技数据管理范文第4篇
【关键词】试验数据管理；TDM；动态建库；Web页面自动生成；海量数据导入
一、背景
试验是产品研发、生产制造、直至维修保障过程中必不可少的重要技术手段，对于产品的性能、寿命、质量以及成本方面都起着至关重要的作用。试验技术和试验管理水平的高低，是一个企业或科研单位核心竞争力的重要体现。经过多年的投资建设，我国在高科技产品的试验及测试设备条件上取得了明显的改进，随着近年来高科技产品在性能上的要求不断提高，科研生产任务日益繁重，与之对应的试验任务的种类、数量和复杂程度也在不断增加。现有的试验管理手段和技术手段，已经明显不能满足需求。突出表现为试验测试数据与数据管理之间的不匹配。由于缺少先进适用的试验数据管理手段，导致科研单位对试验数据的维护和使用都非常困难，数据的完整性、一致性、安全性和可用性也难以保障，更无法进一步挖掘出埋藏在试验数据当中的知识。试验数据管理问题正在成为影响科研效率的新的瓶颈，严重制约了高科技产品的科研生产和创新发展。
在试验数据管理方面的问题主要表现在以下几个方面：（1）试验数据分散独立；（2）试验信息缺乏完整性；（3）试验缺乏标准化管理；（4）试验信息缺乏完整的管理体系；（5）试验过程及试验数据之间缺乏集成；（6）试验数据的安全性缺乏整体部署；（7）数据利用率低；（8）试验数据很难在设计、仿真部门利用。在这种背景下，TDM系统应运而生。TDM是Test Data Management的缩写，其中文含义是试验数据管理。作为产品生命周期管理（PLM）的重要组成部分，TDM系统通过建立企业内部权威的试验数据资源库，把企业所有的试验数据和所有与试验相关的信息和业务流程进行统一管理，成为企业提高科研水平、缩短科研周期、降低科研经费的源动力。
二、试验数据管理面临的挑战
我们已经认识到了试验数据管理工作的重要性，但是真正开展试验数据管理工作却不是一件容易的事情，我们面临着许多困难和挑战。
1．试验易变性。试验具有易变性特点。在试验数据采集过程中，每次试验的采集通道数目是变化的，每个通道采集的数据量也是变化的。另外，设备改造、试验室扩展、试验环境变化等因素会带来试验设备、试验台架、试验仪器、数据种类等的变化。因此，传统的静态数据库结构是无法满足这种数据的存储需求的。
2．试验数据量大。随着科技的发展和试验重要性的提升，试验的时间越来越长，比如：飞机发动机连接件的疲劳试验超过1年；试验采集的通道数越来越多，有的模态试验通道数高达10000个；试验设备采集速度越来越快，对于微波试验而言更有高达1Mbps的仪器设备；试验过程也越来越复杂。因此，试验产生的数据量呈几何数量级增长，这给试验数据管理带来了很大的难度。
3．试验数据种类繁多。目前，在国际和国内市场上试验设备种类多样，并且没有国际统一的数据格式标准。在试验单位存在大量不同的试验设备的情况下，试验采集的原始数据种类也是多种多样的，试验数据之间的格式差异很大，试验数据管理并非易事。
三、试验数据管理系统关键功能
1．动态建库。允许用户任意定制自己所需的数据库模型，包括数据表、数据视图、数据校验规则和约束条件等内容，满足用户多种需要，如：调整数据库结构、组织和查找试验数据、增加数据校验的条件和规则等，适应用户不断变化的试验业务需求。
2．海量数据导入。提供数据导入功能，从各种格式的海量试验数据文件中快速提取目标数据并且导入数据库中。由于试验数据量很大，导入性能是一个关键指标，一般应该达到在3G/小时以上。
3．Web页面自动生成。在数据库模型设计完成后，TDM系统会自动生成完整的Web门户来供试验人员访问，提供数据录入、修改、删除、查看、上传、下载等常用操作。而且，在用户根据业务变化而修改数据库模型时，TDM系统可以自动调整Web门户中的页面内容。这样就免除了二次开发带来的烦恼。无论试验数据发生何种变化或者用户产生何种应用需求，都不会妨碍试验数据管理工作的平稳有序的进行。
4．试验数据管理业务应用。TDM系统可以帮助企业客户搭建统一的试验数据管理平台，构造完整规范的试验业务系统。TDM系统可以实现的核心业务应用包括以下几个方面。（1）试验项目管理。提供完备的试验项目规划管理，包括试验设计、试验文件签转、试验任务管理、试验相关数据查询、试验任务统计和试验资源配置等管理功能。（2）试验流程管理。提供试验流程定制、试验流程执行、试验流程监控、历史试验流程查询和试验相关数据查询等功能，可以随时定制所需的工作流程，如试验准备工作流程、试验文档审批流程、数据质量控制流程等。（3）试验标准管理。具有相关试验标准（国标、国军标、行业标准及单位标准）的目录清单及文件管理功能，在试验过程中可以很方便地提取并查看相关标准文件，并可结合单位管理程序文件中确定的各种流程来进行流程设计。（4）试验资源管理。管理与试验相关的所有资源信息，主要包括试验设备、试验原料、试验环境数据、试验件信息、试验设备及测试设备量值溯源信息、试验人员信息、计量数据等。（5）试验数据管理.管理试验过程中采集到的所有数据以及手工录入的所有数据，包括原始测量试验数据、过程测量数据、试验结果数据、试验分析数据、异常数据、多媒体试验数据等。另外，试验任务书、试验大纲、试验报告等文档也是系统的管理目标。（6）数据模型管理。实现动态建库，允许用户动态建立及维护数据库模型，并能够灵活地定义数据之间的关联关系，定义多级数据校验条件和规则，并进行自动数据校验。（7）数据处理分析。提供数据分析绘图功能，能够实现各种常用的曲线图、柱状图、饼图、云图、等高线图等绘图方法；提供原始数据回放、曲线裁剪、图形缩放、数据截取、曲线求和等各种专业数据处理方法；提供算法集成功能，可以集成各种第三方算法和自己编制的算法；通过扩展机制，可以不断把所需的算法丰富到系统平台中，满足实际工作的需要。数据处理分析功能可以便捷定位数据并快速完成数据分析处理操作，提高工作效率。（8）数据挖掘和决策支持。提供数据挖掘功能，从大量的试验数据中抽取出潜在的有用信息、模式和趋势，在历史试验数据的经验基础上探索出新试验数据管理的前景。
TDM系统的应用可以带来试验管理的变革，保障试验数据的安全，实现多部门之间的数据共享和工作协同，提高试验数据管理水平和利用效率，保存和积累经验知识，充分挖掘试验数据的价值，改进和优化产品设计，提高设计质量。目前国际和国内的TDM市场尚处于起步阶段，部分行业的一些单位已经开始尝试建立TDM系统。尽管TDM市场的成熟尚需时日，但是TDM系统已经被各种行业的试验和设计单位所关注，TDM市场已经呈现出了蓬勃的朝气。
参考文献
[1]李杰，林财兴，谢甘第．基于NET平台的试飞试验数据管理系统的设计与实现[J]．机电一体化．2006（3）
科技数据管理范文第5篇
【关键词】高校；图书馆；数据管理；体系构建
0 引言
现代意义上的数据管理是利用计算机和通讯技术对数据进行有效的收集、整理、存储、分析和应用，提高数据的管理效率，充分发挥数据的价值。数据管理的主要内容包括明确数据管理主体、建立数据质量标准、加强数据生命周期全过程管理等。
对于高校而言，数据管理工作具有重要意义，高校不仅有大量科研数据，而且还有大量的教学和日常工作数据。它们都是高校在科研和教学过程中积累的宝贵财富，具有重大的现实和潜在利用价值。澳大利亚、美国、英国的一些大学图书馆已经开展了数据管理业务[1]，
1 高校图书馆开展数据管理的目的与意义
（1）开展规范、高效的数据管理是保持数据真实性和有效性的必要手段。
很多高校没有对数据管理工作引起足够的重视，没有专门的机构和人员从事数据管理工作或者管理人员缺乏专门的技能。缺乏统一的数据管理制度和管理平台，数据的录入和修改缺乏严格的管理程序。
（2）开展规范、高效的数据管理有助于实现资源共享，提高资源利用率。
文献[2]认为，科技数据只有在充分流动和共享中才能体现出它的科学价值、经济价值和社会价值，这是提出数据共享政策的重要依据。现代数据管理充分利用信息技术的优势，构建基于互联网的数据管理平台，不仅可以实现学校内部部门间的数据共享，而且可以实现学校间的数据共享，从而使数据的潜在价值得到最大限度的发挥。
（3）开展规范、高效的数据管理是进行数据挖掘和决策支持的前提。
我们应该打破传统数据管理重视收集和存储的观念，利用SPSS等功能强大的数据挖掘软件重点进行数据的深入、全面、系统的挖掘和分析，揭示数据间的内在联系，探索科研和工作中的规律性知识，从而实现数据的增值和知识创造，进而为决策提供有价值的参考。
（4）开展规范、高效的数据管理是提高管理水平，进行科学管理的有力工具。
通过科学的数据分析可以发现管理中存在的问题和漏洞，有助于提高管理的科学性，降低管理的成本和风险。
（5）开展规范、高效的数据管理是图书馆提高服务水平、拓宽服务领域的迫切需要。
图书馆必须紧跟用户的信息需求，拓宽服务领域，开展数据管理业务，为学校的科学管理和科学研究提供全方位的、嵌入式的数据服务。只有这样，图书馆才能很好履行大学学术支持中心的使命，得到学校普遍认可。
2 高校图书馆数据管理体系构建的基本原则
（1）转变观念，统一认识，从全局的高度认识数据管理的重要性。
首先要认识到数据管理不是图书馆一个部门能完成的工作，需要学校领导层的高度重视，需要学校层面的统一安排和部署，并提供相应的人力物力支持，各有关部门互相配合、互相协调才能做好这项工作。
（2）建章立制、明确职责，完善相应的规章制度和标准体系。
要建立全面的数据质量保障机制，建立数据的监控和定期检查机制，特别是严格控制基础数据的质量。还要建立数据管理的效益评估机制；通过数据管理给教学科研带来的实际利益，比如节约成本、提高效率、简化流程；通过数据管理对各种风险的管控效果。
我们要制定并实施科学合理的数据标准体系，对数据的收集、转换、组织、存储、利用、分析等各个环节进行严格规范，确保不同部门和不同操作人员工作的一致性和连贯性，减少工作中的随意性，避免数据的格式混乱。
（3）建立专门机构，配备相应人员开展专业化数据管理工作
有必要成立由图书馆和学校信息化部门牵头，其它各部门参与的数据管理工作组，负责数据管理工作的具体实施和各部门间的协调，并为各部门进行的数据管理工作进行具体指导。保证数据管理工作的统一规划、统一实施、统一管理。
（4）加强数据质量管理，建立全面的数据质量保障机制
数据的准确性和可用性是数据管理工作的核心，所以必须对数据进行全程质量控制，确保数据的真实、完整和有效。数据质量管理是一项系统工程，涵盖数据质量问题的预防、识别、度量、分析、监控、清洗等内容。
（5）做好数据管理系统的安全防护，确保数据的安全性
首先要对数据和相应的存储介质按照其重要性进行分类，赋予相应的保密级别，重要的介质要按照实际需要进行备份，防止数据损毁丢失，并由专人进行管理，未经允许不得随意挪动。其次，要加强数据生命周期的全过程管理，管理过程要覆盖数据从产生到失去使用价值或进行销毁的所有环节。最后，要建立定期检查和清理制度，对重要介质和数据要对其进行定期检查，及时更换超过安全保存期限的介质。
（6）立足应用，做好数据的挖掘和分析工作
首先，在系统构建时要强化数据管理系统的数据分析功能，为用户提供联机数据分析服务，根据用户要求在线输出可视化分析结果。其次，图书馆数据管理机构应该进行专业化的数据分析工作，根据教学管理和科研的需要，有重点的进行数据分析挖掘，主动提供相关研究报告，进行数据推送服务。此外，在提供丰富的分析服务的同时还要根据不同用户对数据的不同需求提供个性化服务
3 高校图书馆数据管理系统的实现
3.1 数据管理体系整体框架
整个体系框架由三层构成，分别是战略层、控制层、技术层。战略层是对数据管理工作的总体规划，负责描述数据治理的总体战略、实施步骤和发展目标等纲领性内容。控制层起着承前启后的作用，负责描述和控制数据管理工作的具体内容和各模块的具体划分，通过组织架构、规章制度、工作流程、标准体系、质量控制、安全防护、权限设定和元数据管理等工作实现数据管理目标。技术层关系到各项规划功能的具体实现，包括系统开发、运维、数据组织和系统平台的测试等内容。
3.2 数据管理角色和职责分工
数据认责是数据管理工作的核心内容之一，数据管理的参与者主要包括以下几类：数据所有者包括科研人员和各单位，他们是数据管理的重要参与人，他负责按照相关规定提交基础数据。录入人员由各院系和部门指定，负责从所在单位的数据所有者接受数据，对其进行初步审核，按照数据所有者的要求和有关规定进行数据录入。管理员是整个数据管理团队的总协调者，由图书馆数据管理馆员和学校信息化部门的人员组成，负责各项数据管理制度的具体落实和数据库的日常管理与维护。用户需求是数据管理工作的出发点和落脚点，用户需要掌握数据库使用的方法和技能，熟悉数据库的功能，按照要求合理是利用数据资源。同时，用户还可以向数据所有者和录入人员提出使用数据库过程中存在的各种问题。
4 结语
数据管理既是一项重要的基础性工作，又是一项复杂的系统性工作，需要学校各个部门共同参与。数据管理体系框架的构建是数据管理工作的基础，它为数据管理工作的真正实现提供了保障，所以要科学、系统的进行规划。我们要立足于应用进行数据管理工作，提高数据服务能力和服务水平，不断拓宽数据应用领域和应用范围，提供深入、全面的分析成果。
【参考文献】
[1]李晓辉.图书馆科研数据管理与服务模式探讨[J].中国图书馆学报，2011，（9）：46-52.
科技数据管理范文第6篇
关键词：计算机科学技术 数据库管理 应用
中图分类号：TP3-4 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）11-0000-00
随着计算机科学技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据系统三个发展阶段。在科学技术迅速发展的形势下，计算机在各个行业使用的范围越来越广，加上刚推出不久新型的因特网，人类社会已经进入电子与信息的时代。近几年来由于计算机应用范围不断扩大和办公实施自动化设备，科技生产活动和人们的社会活动记录都和计算机技术密不可分，信息传递和互相交流的手段有效的建设的数据的管理。
1数据管理的概念
数据资源的管理简称为数据管理。在en：DAMA的定义划分，数据资源管理致是企业发展中的一个实践的程序。但从高层次和多角度的定义来划分，数据管理并不是要实施具体的操作步骤[1]。在传统的数据管理模式下，只是数据应用过程中数据的管理而已。数据库主要有四个部分组成：（1）数据管理中的数据库的存储在光盘、磁盘和磁带这三种外存介质上是按一定的结构组织在一起的相关数据的集合。（2）数据管理系统。它是一组能维护、管理和完成数据库的程序系统，是按照一种可控制且公用的方法插入新数据、检索、修改原有的数据。（3）数据库管理员。（4）应用程序和用户。
2数据库管理的发展
数据管理起源于上世纪的五十年代，二战结束后，全球的制造业、商业、贸易业得到发展。随着经济的迅速发展，各种的数据管理问题日益突出。西方一些经济较为发达国家的科研院针对数据管理展开了一系列的研究的探讨，为了改革传统的数据管理模式，融入了最先进、科学的计算机技术[2]。数据库管理主要分为三个不同的阶段：（1）文件管理系统阶段。计算机技术的普及和数据库技术的应用。（2）数据库阶段，数据库阶段与文件管理阶段相比，在数据的采集量上明显呈现上升的趋势。人们对于许多数据和信息都能够进行管理，数据库不仅能够全面的分析数据，还能够利用数据。在全球信息化的时代下，人们对于数据的要求有了更高层次的倾向。为了满足人们对于数据信息的要求，需要加强在分析整理数据时利用计算机科学技术。（3）网络化数库阶段。
3数据管理的特点
3.1 Web数据库的组织性
数据库中的数据都是通过详细的分析和整理而成单位，不是散乱无序的。数据库的记录和文件的组成都需要遵照数据组织的结构。
3.2 Web数据库共享性
数据库技术中数据共享不仅是重要的特征之一，还是创建数据库一个重要手段。倘若数据库中缺少数据共享，那么数据技术的利用价值会受到束缚，会增加处理数据的难度。数据库共享不仅作为一个单元用于每个区域，还能在不同的地区和国家达到共享数据的目的。
4计算机科学技术应用于数据管理的措施
4.1加强技术人员的培训
计算机科学技术技术发展的过程中，对于团队合作的有很高的要求。团队里的每一个人都要有合作意识和团队精神，唯有这样才能推动实现计算机科学技术的可持续性发展。因此，要加强对计算机科学技术人员的培训，通过专业的培训提高技术人员整体的业务素质。随着计算机科学技术在各个领域应用范围越来越广，在互联网与计算机的结合下依然会有一些隐藏的风险，这些都需要专业的技术人员才能够发现和解决[3]。但由于企业中需要维修的地方很多，有时并不能及时的解决一些关键性的问题，因此很容易导致危及企业安全和发展。为了能够及时的解决这些关键性的问题，需啊哟对数据管理中心的工作人员进行针对性的培训，提高他们处理问题的能力，同事哦提高数据中心运营管理的效率。
4.2对数据进行加密管理
数据管理和办公室管理中的数据加密，是每一台计算机必须有的功能。对数据进行加密是一种可以通过自己的操作完成加密的工作，组合密码的方式不要统一化，尽量丰富且多样化。除此之外，建立在数据管理中建立一个防火墙，防火墙作为目前计算机科技发展中的一种全新技术，因其可以防止病毒和黑客入侵的作用，被很多企业与政府机关运用。在数据网络管理中心要与其它企业的网络分开，避免病毒通过局域网传播。在建立防火墙的同时，还需要设置一个风险预警系统，这样才能在发现病毒入侵时立即报警，对于病毒能够及时的果断处理。
4.3对数据管理进行风险评估
在管理数据库的过程中，为了控制和预防机制系统产生的一系列问题，需要先对数据库进行全方位的风险评估。在企业中含有很多机密数据，这些数据如果丢失或被人盗走，会给企业的发展带来巨大的方面影响。企业运营中，互联网和同学技术的加热，都会增加风险发生的可能性。所有，必须嘴一个全面的风险评估，了解风险的种类，应对和预防机制。
5结语
综上所述，计算机科学技术在数控管理中是不能缺少的一项技术。在数据管理中，对数据起到了保护的作用，在企业的发展中，起到了推动的作用。计算机数据库技术不精提高了信息的安全性，还将计算机数据和信息管理有效的结合起来，提供一个更便捷和更安全的应用。
参考文献
[1]陈明轩，周鹏.计算机科学技术在高校教学管理中的应用[J].计算机光盘软件与应用，2012，10（16）：11-14.
[2]魏雄玲.通信及互联网技术在数据库管理中的应用探讨[J].计算机光盘软件与应用，2014，10（8）：24-25.
科技数据管理范文第7篇
关键词：图书馆 数据管理 资料数据
中图分类号：G251 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）08（a）-0254-01
随着科学技术的高速发展，计算机数字化管理的功能在图书馆文献管理中的普遍应用，高校图书馆是传播知识、捉进人的全面发展、培养学生综合素质、形成终身学习理念的重要场所，计算机管理技术的运用在图书资料数据管理中发挥着无以伦比的优势，大大提升了图书馆对文献资料管理的效率方法。
1 图书资料数据管理的意义所在
大学图书馆资源十分丰富，是为教学和科研服务的一个重要来源，是大学生获得各方面知识和提升自己修养的场所。图书资料数据管理使我国大学图书馆由手工操作和封闭式管理使用，走向以计算机为代表的现代信息技术数字化管理；其服务模式由卡片式借阅走向网络化、数字化的开放式借阅时代；其读者服务群由本校的师生扩展到其他大学和社会领域，走向了互通有无、资源共享的道路，使图书馆由一个被动地位，服务意识不强、服务方式落后、服务内容不全面、资料查询困难，走向了不断学习、积极主动、改变服务方式、增强服务意识和强化“以人为本”的宗旨的主动地位，不断有效地发挥大学图书馆的功能和作用。
当前，最适合我们国家的国情阅览方式，是要做到对外公开开放，开架阅览，这样也可以最大限度发挥图书馆的应有作用。同时，这样不可充分发挥图书馆功能，最大程度为公民服务。因此为了达到这样的目的就一定要有科技化的管理方法、体系。使各大学的图书馆运用资源数据管理系统发挥其管理的最大水准。运用数据技术开发的信息管理系统，可实现图书信息管理、提升管理的效率，对服务观进行改变，增加个性化、特色化的服务。
图书资料数据管理系统是一个典型信息管理系统，开发包括：前端运用（要求应用程序功能的完整，容易使用）、后台数据库构建、维护（需要保证其一致性、完整性、数据安全性）。
2 图书资料数据管理方法的特点
2.1 符合社会发展需要
在很长一段时间，大学图书馆是封闭式管理的使用，其方式落后，使大学图书馆长期处于非常被动的局面。在日常工作的管理存在许多问题，例如，效率不高，工作量大，信息资源不能充分利用等。同时，随着社会的发展，人们的需求越来越多，书的数量也越来越多，因此图书信息查询、更新、维护就是一个很大的问题。因此，社会的进步，科技的发展，网络的发达，数字化文献资源的不断强大，对图书馆是一个严峻的挑战，作为一个独立的图书馆文献资料管理系统，使用现代信息技术对文献资料进行数据管理是现代的科学选择。图书资料数据管理方法与图书馆要求有机结合，对数据库管理系统、Delphi运用程序设计等等，进行了深入应用、学习，主要完成对图书管理数据系统需求分析、数据库方式分析等可满足图书馆工作人员、管理人员、借阅者三个方面的需求。
2.2 功能大，具有灵活性
数据管理系统是非常强大的，主要体现在以下几个方面：（1）个人事务。它的作用是把个人的信息，包括借阅的历史、具体信息，个人通知等。（2）管理事务。它的作用是图书馆资源管理，包括添加或删除书籍，书中转移，需求分析等形式。（3）信息服务。它的作用是信息的快速检索，极大提高了办公效率。（4）特殊事务。用户可以方便的实现特殊服务。包括需求反映图书预约，等。
图书馆数据管理方法是非常方便的，也具有很好的灵活性。在图书馆的数据管理系统，经过一段时间的间隔会自动将不同种类的图书借阅文件进行管理、统计，然后作为图书馆的参考购书信息。此外，读者通过预约交易反映他们的借阅需求。采集系统，这种信息的装置，在参考书发给管理员文件形式。在一段时间后，图书馆将书籍重新分布。
3 图书资料数据管理的作用
3.1 图书信息处理更高效、简单
利用图书馆的数字化数据管理技术，图书馆管理系统可以存储大量的信息，可以实现数字化的图书馆文献资料信息管理，操作简单，易于使用的数据代表了不同图书信息，根据这本书的主数据、关紧词等可以方便、快捷、有效地对图书信息进行查询和操作，即使再大的图书信息也不要紧，图书馆资源数据管理技术可以实现图书馆文献信息管理的简单而有效的。
图书馆的现代信息技术数据管理可以实现信息的存储、加工、流通利用、图书的借阅、读者服务的相关情况管理，让图书馆和读者之间有一个沟通和互动平台，优化双方之间的“桥梁”关系。这不仅可以读到最新的信息，还可以为用户了解图书馆，使用图书馆，为读者提供方便和与他们保持相关信息联系。
3.2 图书数据资源的安全性
安全性库的数字化数据资源已经成为图书馆文献资源管理中存在的安全问题。数据管理技术提供了图书馆数据资源的安全保障。安全机制提供数据访问，只有授权的人员进入数据交换之前，除了防止自由修改，删除的功能，而且还提供信息的备份服务，在一定程度上能保证图书馆数据资源的安全。
图书资料管理有其自身的纠错功能，这是一个非常独特的功能，用户的正常使用是不会出错的。如果用户不小心输入错误，也可以给予适当的改正同时提醒用户时。即使遇到不可恢复的系统误差，其可以最大限度确保数据库不受到损害，以止来制约一些不必要的数据损失。
4 结语
总之，图书馆数据管理方法通过图书馆文献资源数据管理的信息化、现代化、网络化的实现，进一步提高了图书馆管理水平。信息管理数据技术开发库的使用，可以最大限度地发挥图书馆的信息数据的管理，可以提高管理效率和水平，完善并且改进图书馆管理、服务观，由此更好发挥图书馆资源的利用，为更多人提升更好的服务，让其资源可以得到最优化的运用。
参考文献
[1] 庞淑芳.图书资料管理中相关智能模块实现[J].安庆师范学院学报：自然科学版，2011（2）.
[2] 李继烨.百年电力公司图书资料管理系统的设计与实现[D].天津大学，2012.
[3] 李雷定，马铁华，尤文斌.常用数据无损压缩算法分析[J].电子设计工程，2009，17（1）：49-50，53.
科技数据管理范文第8篇
【关键词】大数据；装备管理；技术创新；云计算
0 引言
党的十明确提出“实施创新驱动发展战略”的伟大构想，并指出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置”。要求“以全球视野谋划和推动创新，提高原始创新、集成创新和引进消化吸收再创新能力，更加注重协同创新”。这是党中央深刻把握当代科学技术与经济发展特征的基础上，为我国未来发展打造核心驱动力所做出的重大战略部署。如何实现装备管理工作的技术创新是摆在装备管理人员一个崭新的命题。而“大数据”时代的到来，传统的装备数据管理方法很难适应崭新的数据环境。装备数据采集、存储、分析以及可视化等诸多方面需要进行技术创新。装备管理对数据的依赖性越来越大，数据为基础，技术创新为手段，是装备数据管理的一个新的发展方向。
1 装备数据管理技术创新的目的
技术的创新为的是更好的对装备数据进行管理，挖掘和利用。随着装备更新的速度越来越快，各种关于装备的数据越来越越多，管理起来耗费大量的时间和精力，而对数据的利用效率却没有得到实质性的提高，数据量的增大并没有为装备管理决策工作带来有益的助力，往往带来的是面对海量的数据无法进行选择。因此装备管理技术创新首先要解决的是数据挖掘和筛选这一难题。解决了这一关键问题为后续决策创新才能提供有效支撑。决策手段也要根据“大数据”的具体情况进行创新，只有适应“大数据”状况的创新决策才能有效提高决策的时效性和性价比。
2 装备数据管理组成
2.1 数据采集
数据采集又称“数据获取”，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。比如摄像头，频谱分析仪等都是数据采集工具。人工数据采集也是数据采集的一个重要部分。数据采集是数据管理的第一步，是装备数据管理的基础性工作，只有准确的数据才能提供装备最真实的状况，否则错误的数据将导致重大损失。
2.2 数据整理
根据装备数据的不同用途和特征，对采集的第一手数据进行分类，是数据具有针对性，也可以减少数据挖掘的工作量，提高数据挖掘的效率。整理是按照既定的类别，形式进行合理的归类，使有关联的数据放在同一类别下进行管理，这样容易发现其内在规律性，为决策提供帮助，并且可以针对某一方面进行精密挖掘。
2.3 数据挖掘
数据挖掘是将海量的数据进行筛选，从中选出进行数据决策需要的决定性数据以及重点数据的规律性，是直接支撑数据决策的力量。数据挖掘主要是发现数据之间存在的关联，以及这种关联的规律性性，因为这种规律对数据决策至关重要，它是数据决策的基础，只有深刻挖掘出这种内在联系，才能使我们能透过海量的数据，发现其本质。
2.4 数据决策
数据决策使我们进行装备数据管理的最终目的。根据真实有效有规律的数据做出的决策可以有效的节约时间，经费，减少不必要的损失。数据决策的原则是一切从数据出发，减少人为干扰。良好的数据是不会欺骗人的，只要前述三个步骤进行时得到良好的执行，通过数据就可以得到明晰的决策方向，进而做出适当的决策，使装备数据管理水平得到提高。
3 技术创新手段
3.1 数据采集手段的创新
在“互联网+”的时代，数据采集发生了重要的变化。分布式控制应用场合中的智能数据采集系统得到了长足的发展。总线兼容型数据采集插件的数量不断增大。与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。自动数据采集手段和云上系统的应用在数据采集方面越来越普遍。
3.2 数据整理手段的创新
数据整理手段主要分为群集、分类和预测三种。群集技术就是在无序的方式下集中信息。
分类技术就是集中和指定目标以预先确定事先定义好值的集合。预测技术就是对某些特定的对象和目录输入已知值，并且把这些值应用到另一个类似集合中以确定期望值或结果。针如何将云应用和这三种手段进行融合是数据整理手段创新的重点和难点，云应用可以节省大量的时间，可以很好的提高数据整理的效率。
3.3 数据挖掘手段的创新
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。现在云应用可以很好的和数据挖掘进行融合，提高了数据挖掘的效率。云应用不仅可以节省时间，还可以提高资源的有效利用率。因此在数据挖掘中得到很好的应用。
3.4 数据决策手段的创新
“无测量、无管理”（No Measurement， No Management）。管理的前提是可以量化、估算被管理的事物。万事万物皆有方法量化。量化，估算是进行数据决策的前提。决策分析是综合性学科。决策手段的创新，目的是帮助人们提高决策质量， 减少决策的时间和成本。及时发现问题、确定目标、确定评价标准，进行方案制定、方案选优和方案实施。“大数据”为这些阶段提供了坚实的支撑，一切从数据出发是进行数据决策创新的基础。
4 结束语
在这个信息爆炸的时代，“互联网+”、“云计算”、“大数据”给我们带来了太多的机遇和挑战，这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代，面对装备数据管理中各种新问题，我们要及时有针对的做出反应，使装备数据管理跟上时代的发展。
【参考文献】
[1]马帅，李建欣，胡春明.大数据科学与工程的挑战与思考[J].中国计算机学会通讯，2012，8（9）：22-30.
[2]王飞跃.知识产生方式和科技决策支撑的重大变革：面向大数据和开源信息的科技态势解析与决策服务[J].中国科学院院刊， 2012，27（5）：527-537
科技数据管理范文第9篇
随着社会发展，每天都会产生大量数据，这就需要利用先进技术做好数据管理与分析。原有管理方式存在很多不足，与现代社会发展要求不一致，而云计算是现代社会应用较多的技术，也成为电子政务大数据管理中不可缺少的内容。因此，本文将从云计算与大数据基本情况入手，结合加强电子政务大数据管理的意义，重点研究基于云计算的电子政务大数据管理措施。
【关键词】云计算 电子政务 大数据管理
据相关部门调查发现，在众多的社会数据中，百分之九十以上的数是政府集成数据，尤其是在大数据时代下，政府部门数据带有明显的多样化特征，这就对电子政务数据管理提出了更高要求，因此，怎样做好电子政务数据处理就成为现阶段最重要的工作。为做好该工作，就需要从云计算角度加以分析。
1 云计算与大数据概述
所谓的云计算实际上就是从计算机技术发展起来的带有使用与交付特征的模式，是一种综合了网络计算与分布计算的新兴事物。在云计算下，不仅能够实现数据拓展，还能加强数据管理，强化计算与存储。而大数据则指数量庞大、种类多样的数据，电子政务大数据管理的目的是完成信息挖掘，凸显信息价值。
2 加强电子政务大数据管理的意义
加强电子政务大数据管理，其意义主要体现在以下几点：
（1）良好的大数据管理可以防止出现信息壁垒，降低信息孤岛发生几率，真正实现数据共享，同时能够为政府管理优化提供必要的支持，政府工作也可以在这种情况下顺利完成。
（2）有利于全面了解社会发展状况，有针对性的加强社会监测，更能增强社会危机预警能力，减少不必要问题的出现。
（3）有利于优化政府决策，提高人民对政府工作的满意度。第四，有利于政府实现公开、透明管理。这些都是做好电子政务大数据管理的重要意义。
3 基于云计算的电子政务大数据管理措施
3.1 做好数据采集
对于电子政务来说，在大数据管理中最重要的就是数据采集，所以，经常会通过分布采集或集中采集，在实际利用中l现这两种采集方式既有一定的优点也有不足，为做好数据采集，在云计算模式下，应将这两种数据采集方式整合在一起，以此强化电子政务采集效率，具体将就是将集中采集纳入到政府内部，将分布采集纳入到政府之间的信息采集中，并设置好信息采集设备，以此存储相关信息，用分布采集将各个设备中的信息汇集在一起。随着云计算的应用，数据采集能力将明显增强，存储能力也会大幅度提升，更可以实现数据资源共享，因此，应重视云计算在电子政务大数据管理中的应用。
3.2 强化数据存储
为充分发挥云计算作用，在数据存储的过程中应将列式存储方式应用其中，以此强化电子政务大数据存储能力。在实际存储的过程中应将属性列作为根本，保证不同属性中的数据归纳在不同的类别中，这样就可以有效增强查询属性，只有这样才能有效实现数据投影，这也是防止系统损耗的有效方式。如以前的数据存储方式基本为行式存储，这样的存储方式不仅会占据大量存储空间，还会增加读取信息读取难度，在一行中只能获得三个有用字段，而在列式存储模式下，只要做三次读取就可完成存储。对于云计算的列式存储来说，即便有些数据的相似度较强，也不至于出现数据混淆的情况，同时也有效降低了数据压缩时间，增强了数据压缩能力，这对增强电子政务大数据管理有一定好处。
3.3 实现联机分析
联机分析也是电子政务管理中十分重要的一部分，良好的联机分析可以有效降低数据分析难度，强化信息操作，进而为政府作出科学决策奠定基础，同时也有利于增强信息直观性。对于云计算联机分析来说，多从综合数据分析开始，不仅可以有效做好数据分析工作，还能加强对政府决策能力，减少决策失误的出现。随着计算机联机分析处理的实现，不仅可以有效增强各个数据之间的联系，还能有效强化数值计算，真正做好电子政务数据处理工作。总的来说，云计算联机分析的实现，增强了电子政务的大数据管理能力。
3.4 重视数据挖掘
数据挖掘是数据管理中十分重要的一部分，通过数据挖掘从数据内部获得更多自己要想的东西。尽管经过联机分析可以有效了解到一些信息，但这些信息毕竟是表层的，而良好的数据挖掘则可以找出隐藏在数据内部之间的关系，这对政府工作的开展有一定好处。在云计算背景下，电子政务大数据挖掘主要采用分布挖掘的方式，在这种情况下不仅可以有效增强数据挖掘能力，还能最大程度的缩减消耗时间，由于挖掘系统较多，挖掘效率也会得以显著提升。
3.5 实现数据可视化
随着云计算在电子政务大数据管理中的应用，还实现了数据可视化。众所周知，很多数据都带有一定的非空间特征，不利于使用者理解，而云计算的应用也有效减少了这种情况的出现，很多相对抽象的内容都可以以图形的方式展示出来，用户可以更直观的看到这些数据信息，降低了理解难度。也正是由于云计算在电子政务大数据管理中具有这样的作用，使得很多国家都十分重视它的应用。一些国家甚至不惜花费巨额资金用于数据可视化研究建设。
这些都是云计算在电子政务大数据管理中应用所带来的好处，能够有效优化大数据管理能力。为充分发挥云计算应有作用，还要加大相关人才的培养，构建完善的管理框架，加强与国际科技的联系。总而言之，云计算在电子政务大数据管理中的应用具有不可替代的作用。
4 结束语
通过以上研究得知，现代社会已经进入信息化时代，电子政务所涉及的信息也逐渐增多，为做好电子政府大数据管理，就要注意云计算的应用，利用该技术做好信息提取，强化信息管理模式，这样不仅可以帮助政府工作人员顺利完成既有工作，还能做好数据挖掘，找出隐藏在数据内部之间的内容。因此，应重视云计算在电子政务大数据管理中的应用。
参考文献
[1]张宏霞，张文雍.基于云计算平台的电子政务绩效评估体系研究[J].辽宁师范大学学报（自然科学版），2015（01）：59-65.
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[4]王兴国，王庆福.基于云计算的电子政务服务平台系统研究[J].电脑知识与技术，2016（14）：249-250.
作者单位
科技数据管理范文第10篇
关键词 云计算；云数据；管理技术
中图分类号：TP315 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）032-007-01
在过去，为了实现更大的范围的资源共享和高效率的低成本计算，在充分利用网络计算与存储资源的基础上，提出许多类似云计算的模式如软件即服务（SAAS）、平台即服务（PAAS）、按需计算、互联网计算等的新理念，在这些理念研究和发展的基础上，“云计算”概念才被正式提出，因其清晰的商业概念和模式引起广泛的关注和了解，受到学术界和工业的普遍称许，成为近几年最具影响的信息技术之一。继亚马逊提出简单存储服务S3和弹性计算云EC2，“云计算”发展的新阶段正在来临，本文在这样的背景下对当前的云计算发展提出自己的理解和思考，目前网络的数据数据管理正在向云数据管理技术发展，一个全新的管理研究领域正在形成。本文介绍了云计算技术和数据管理技术的基本原理，分析云数据管理领域的主要研究方向。
1 云计算技术
现代社会每天的信息如海量般涌入，用户对技术及的存储能力提出越来越多的要求，云计算作为一项正在兴起的信息技术，因其改变传统用户使用计算机的模式，根据客户的要求提出不同的存储能力、应用服务能力和按需分配的能力，用户在体现计算资源时很便捷和自由，同时降低使用硬件和软件采买费用，云计算在面对极大的分布式模块提出了分布式系统和网格计算的新概念，应用的重点在于以巨大的数据存储功能来提高计算的效率，通过以上种种还延展出其他的应用形式。当前的云计算不在仅限于计算这个问题的本身，现在仍需配合其他的成果和技术来提升云技术的基础功能。
云计算以互联网为载体提供平台、软件和基础架构的服务，以虚拟技术为基础，整合可扩展的海量数据、应用、计算、存储等分布式计算资源协同超级计算模式的运行。目前云计算的概念和分类初步区分，云计算究竟反映怎样的价值更为重要。云计算最核心的是使得计算资源可以实现动态的分配，消费者在无需困扰复杂的技术前提下最大限度实现使用功能。云计算机构分为公有云和私有云两种，实现改善业务，降低成本好精简数据等核心价值。云计算的一个重要价值是软硬件需求的按需扩展能力，完全脱离“本地”计算、数据资源的云计算只是一种比较理想的状态，考虑到私有云、遗留系统、可靠性、安全性等因素，云计算具有整合资源按需扩展方面的特殊意义。云计算在传统电信增值服务的基础上进行一些开拓和延伸，给互联网用户提供信息技术基础资源，在很大程度上减低互联网用户的使用成本，用户可以投入更多的时间和精力关注自身业务的发展。云计算将大量计算分布在分布式计算机之上，数据中心运行更接近互联网的运行模式，企业根据自身的需求转换相关资源，并有效实现和促进企业的管理。云计算因宽带接入、按需服务、虚拟化资源池等特点，对当前的信息技术系统带来巨大的有挑战和风险，对未来云计算技术的发展提出了更高层面的要求。
2 云数据管理技术
云数据管理系统基础理论建设日渐成熟和完善，但也存在一些无法解决的问题和困境，云计算搭建平台用户数据的分隔问题，在数据因为意外丢失时怎样高效修复和恢复的技术，在应对完全认证和外部审计时云数据体现出的一致性和安全性，云计算支持传统网路数据管理系统和数据库管理系统，在云数据管理方式的变换方面研究，将原有的数据库查询功能增强，目前在研究领域运用S3、HDFS、GFS等文件系统可以很好的解决云计算中大量的数据集合问题，对于云端出现的大量数据进行有效解读，结构化数据管理在依靠专门数据管理的同时，两者之间的关系也很微妙，相类似于一方负责文件组织一方负责数据管理，云数据管理应该着眼于云计算中大量数据精准定位和数据集合的高效管理，只有高效的管理模式才能适应不断海量的信息冲击。
谷歌目前运用BigTable作为有效管理大规模结构化数据的分布式存储系统，在继网络数据管理系统和数据库管理系统之后，云数据管理系统成为一个重要发展阶段，云数据管理技术大规模、结构化、分布式等特点出发，把BigTable等分布式数据管理系统演化系统界定为云数据管理系统，它在应用上为客户提供方便快捷的数据模型，提供高效的数据读取率，但是不完全支持关系数据结构。为了实现原有数据系统的逐渐丰富化和多元化，不断提高查询的功能和索引功能，云数据服务智能和数据挖掘等方面亟待提高。我们相信在技术的创新与变革过程中，厚重的沉淀一定会提供更多的支撑力，随着人们的认知的提升和普遍接受认知性的提高，社会的大量信息化的冲击下，云数据的管理技术也越来越赢得普遍的关注，我们传统的数据处理方式在应对海量信息的冲击下，会出现一定的困难，云数据管理系统从全新的视角阐释了数据处理的问题，从更深的层面对数据额的处理问题给与一定的关注和理解。随着应用领域的不断发展和演变，现在出现越来越多新的数据管理技术，导致数据存储和管理方式不断在变换。
总之，目前云计算出现并得到了迅速发展的结果，同时也是数据密集型技术发展的必然结果，目前云计算技术还未形成一定的系统和标准，云计算的平台搭建成功后承载了很多用户，但云计算技术仍面临数据安全、服务质量和行业标准等等一系列亟待解决的问题，而云数据管理技术出现了一些管理平台和应用实例，随着目前科技的发展和学界的普遍关注，在逐渐推进云数据管理技术日渐成熟和完善，在应对大量信息的冲击下感到一定的困难，依靠云数据管理技术增加对问题的探讨和解决。
参考文献
[1]刘正伟，文中领，张海涛.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展，2012（1）.
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