数据管理范文

数据管理范文第1篇

IDC的数据显示，2017年，80%以上的企业IT部门将采用混合云架构。混合云模式不仅能够提供超强的敏捷性，而且能够保持对本地敏感数据的控制，因此成了企业的理想选择。未来，混合基础设施将成为企业主流的架构模式。

如今，越来越多的企业尝试从传统架构迁移到云平台，这对数据管理和安全提出了新的挑战。Commvault 提醒用户，要想更好地管理数据，就必须确保数据能够在云和企业本地系统之间实现无缝、有序、安全的迁移。

虽然混合云模式具有非常明显的优势，但是如何部署还是一个难题。企业正在积极尝试各种方法，引入一个深度整合的、具有云端自动化和编排功能的混合模式，从而确保云端解决方案和本地基础设施的兼容性。

成功部署一个混合云模式，应注意两方面的问题：第一，了解哪些工作负载和应用最适合哪种托管方式；第二，利用一个综合的控制台，实时查看企业中各个系统中的数据。

为了更好地管理混合云中的数据，IT主管应制定一套完整的数据和信息管理策略，以便在数据创建时能够捕获工作负载，同时增强数据管理服务能力。为了支持混合云模式，企业应该监测在本地、私有云、混合云和公有云之间迁移的工作负载。借助Commvault的数据管理平台，企业可以将工作载迁移到任何地方，从本地到云平台，从云平台到云平台，或者从云平台回到本地。有了Commvault的帮助，企业可以自由选择最合适其工作负载、容量要求和预算的环境，并根据业务需求的转变自由改变云策略。

Commvault提出了数据管理策略的七大要素：第一，基于标准的数据访问，打破数据孤岛和供应商锁定；第二，内置数据安全，确保数据在传输、存放和访问时的安全性，除了加密和密钥管理之外，还应当通过内置审核控制和合规性报告对所有数据位置进行监控；第三，原生格式直接访问，按应用程序所需的原生格式提供近实时的交互访问，降低风险；第四，可扩展的搜索和查询，通过索引、分析、可视化和优化数据，跨不同数据集、应用程序和存储位置提供无缝的、强大的搜索查询功能，激活数据；第五，通用访问和协作，即使操作环境受到限制，人员和设备之间也可以安全地同步和共享数据，无论数据是何时何地创建的，用户都能以无缝和通用的方式访问所有数据备份，并安全地分享数据，提高效率和协作能力；第六，数据生命周期管理让企业能够以可视和安全的方式有效地管理数据，从而降低数据泄露、损失、被盗和不合规的风险；第七，增量变更捕获，通过更加频繁的恢复点设置提高存储和网络的效率。

需要重点强调的是，数据是企业重要的战略资产，企业应充分发掘和发挥数据的价值，为制定更好的商业决策提供支撑。在预算减少、资源有限的情况下，企业渴望采用更加有效的整体解决方案，而不是单点解决方案，因此拥有开放、标准的数据管理平台的提供商更受青睐。

数据管理范文第2篇

一次与交通行业某大客户CIO的技术交流中，客户的回答让惠普的产品经理很惊讶。

那位CIO表示，厂商所说的系统性能、存储备份恢复等内容尽管非常重要，但是还不是他日常最为关心的问题。让他感到担心的是不知道系统什么时候会出问题。因此，坐在CIO位置上，就仿佛是坐到了火药桶上。

今年年初，惠普对中国160多家大型企业的关键业务数据管理进行了一次调研，他们发现，类似那位CIO的忧虑还是比较普遍的。

根据调研的结果，惠普高层决定引入一套“方法论”帮助用户解决实际问题。今年6月，惠普正式推出了“适应性数据高可用管理”解决方案(Adaptive Data Availability Management, ADAM)。方案立足于客户现有的数据环境，通过对企业数据管理环境的监控，惠普咨询专家们可以对现状进行调查评估，定位问题所在，量化问题严重程度，并分析问题背后的成因，进而提供对症下药的解决方案。

据记者了解，与企业定期的员工体检相类似，ADAM将企业关键业务数据管理分为了IT治理、流程自动化、架构优化和平台标准化等四个维度，总共有44个KPI(Key Performance Indicator，关键绩效指标)，350个衡量点，其中包括数据和业务连续性规范和标准、责任人员的专业性和掌握的技能、运维管理流程、客户数据恢复目标、客户数据丢失程度等多项内容。

通过对这些指标的全面考量，有经验的技术热源就可以及时发现问题，并建立IT发展的参照计划。

据了解，该解决方案建立在惠普IT成熟度模型(IT Maturity Model，ITMM)之上，它是一套全面衡量企业IT建设现状与业务协同状况的方法论。

惠普公司中国区副总裁兼企业计算及专业服务集团(TSG)全球IT科技服务部总经理潘家驰在接受记者采访时表示，针对ADAM服务，惠普已经组建了一支涵盖服务器、存储、网络、安全、数据中心基础设施、系统管理等多个领域的专家咨询团队。

咨询团队将采用“请进来”和“走出去”想结合的策略，既要“坐堂听诊”，也要“巡回问诊”，帮助中国行业企业用户了解ADAM，及时发现关键业务系统所存在的各种隐患，全面评估数据管理IT环境中的各种因素，提升应用系统整体的高可用水平。

潘家驰表示，方案改变了以往头疼医头，脚疼医脚的思路。通过一次全面深入的“体检”，提供对症下药的解决方案，改变企业信息系统的“亚健康”状态。

他表示，如果数据管理长期处于“亚健康”状态，问题被忽略或处理不当，必将成为影响运营的“定时炸弹”，对此，企业应该引起足够的重视。惠普ADAM解决方案可以帮助客户通过主动化的手段，发现和识别数据管理中存在的潜在风险和隐患，提高关键数据的可用性水平和应用系统的连续运行能力，改善应用系统性能，适应不断变换的业务环境，遵从国际标准和行业法规，满足IT对业务部门的服务级别承诺。

链 接

ADAM解决方案

数据管理范文第3篇

摘 要 随着中医药事业的蓬勃发展，国家政策的不断扶持，研发水平的不断进步，中医药科研的方法也在悄然发生着巨大的改变。当前，数据已经渗透到了各个领域之中，各个行业也越来越重视数据的挖掘、整理和分析。在临床研究中，临床数据的管理是其中重要的内容之一，数据的质量直接关系到临床治疗的安全性和有效性的正确评价。在临床科研中，研究项目的合理性、可行性、科学性和质量可控性起到越来越重要的作用，决定了科研能否顺利完成。项目的设计水平决定了研究项目的合理性、可行性和科学性，而研究过程的数据管理则与质量可控性密不可分。

关键词 临床科研 数据 管理

Abstract With the rapid development of Chinese medicine，continuous support of national policies，continuous progress of research and development level，methods of traditional Chinese medicine research is also quietly dramatical changing.At present，the data has penetrated into every field，every industry has gained more and more attention to the excavation，collation and analysis of data.In clinical study，the clinical data management is one of the important content，data quality is directly related to the safety and efficacy of clinical treatment to make the correct evaluation.In clinical research，rationality，feasibility，science and quality control of the research project play a more and more important role，decide the research whether completed successfully.The design level of the project decide rationality，feasibility and science，while the research process data management and the quality control are inseparable.

Key words Clinical research；Data；Management

概 念

数据管理是对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。收集真实可靠的研究资料，安全有序地保存研究资料，能够及时、准确、完整地在研究报告表或数据库（表）中记录研究资料或数据，然后进行统计分析，最后得到真实可靠的研究结论，所以控制研究质量的主要途径是完善数据管理。

内 容

数据管理的过程可分为3个阶段，这3个阶段的数据管理有着不同的侧重点和不同的操作方法，但它们的最终目标都是为了使得研究数据的质量得到充分的保证。①临床资料收集过程中的数据管理；②纸张文字资料转为数字进人计算机的过程；③数据库中数据的安全存储、分类管理、应用。在数据管理中，每个管理人员都有着自己的职责，承担着不同的管理内容，为了提高临床研究质量，必须完善对人力物力资源进行合理地分配，明确不同人员的职责，建立评价数据管理质量的方法。

临床资料收集过程中的数据管理：⑴数据管理内容：在临床资料收集过程中，包括纸质病例报告表（CRF）和电子病例报告表（eCRF）。目前因技术和设备条件等因素，eCRF的推广还存在着一定的困难。大多数的临床资料收集仍采用纸质CRF。当患者准备加入某项课题，负责筛查工作的医生或研究者从患者那采集到的信息记录在纸质CRF上面，然后这些CRF被统一收集管理，等待交给数据的录入人员人工录入到数据管理系统。而这个过程中，人为的影响因素会严重的干扰最后数据统计结果的真实性和可靠性。这就要求我们对于这些原始资料进行科学的、人为因素可控的规范化管理。其内容大致可以分为以下几点。对相关人员的培训在科研项目进入临床资料收集的阶段，应加强对于有关数据采集人员的培训，使其尽快掌握数据采集的方法。排除对临床资料产生影响的外界因素。以下因素都是在记录临床数据时容易产生的不良因素，因尽量纠正和避免其发生。①不规则填写：泛指没有按照研究者手册的要求填写的，例如小数点、单位等信息胡乱的填写，字迹潦草模糊不清，勾抹涂改痕迹较多等等，会给数据录入人员的工作带来极大的不便；②回忆填写：病例信息采集时未能及时的记录下来，靠回忆填写，可能会造成数据的错误和遗漏，最终导致出现误差；③主观臆断：记录人员凭自己的主观判断任意修改观察过程中出现的不良事件或者随意让数据朝有利于研究结果的方向做出修改，忽视数据的真实性和准确性；④病例脱落：出现不良事件或者患者失访后，未严格遵照方案的要求，随意脱落病例，给研究结论带来影响；⑤资料管理不当：在盲法试验的过程中由于资料管理人员的管理不当造成破盲，例如把试验组和对照组的资料区分摆放，最终会影响到实验的结果。⑵质量控制评价内容：①对于入组患者的审查：是否严格遵循研究方案中的纳入排查标准，对于已入组的患者进行抽查。②资料内容一致性：在进行数据的质量控制过程中，应首先对已填写好的资料进行核对校验，以检查资料是否一致。例如：检查病例报告表和患者日志卡的内容是否一致，抽查正在访视期的患者，询问其症状体征等，检验和病例报告表上内容是否一致等。③填写质量调查表：针对检查出来的问题和想要提的意见，填写质量调查表，把存在的问题总结汇总，最后填写完毕的调查表一式两份，其中一份留给出现问题的研究中心。调查表内容包括：数据的填写是否完整，是否符合逻辑，有没有简单的计算错误，是否存在虚假信息和记录等等。④数据采集的进度：要通过目前的数据采集的数量预估出整个项目数据采集的时间，并对其中每个环节的及时性做出评价，与整体科研项目的完成时间作对比判断是否符合实验设计时对数据采集环节的时间要求，并相应做出调整。⑤人员合理分配：应合理地分配对研究资料的监察、稽查等人员的工作内容，相关人员可由研究中心的内部人员或者聘请第三方机构承担，并且需要对他们进行相关的培训。

纸质资料转入计算机过程的数据管理：⑴数据管理内容：①数据库的选择：目前比较流行的应用于临床科研的数据库管理系统主要有Excel、EpiData、Epi Info、Microsoft Access、Oracle等，由于笔者学习所在的中国中医科学院采用的是自己研发的ClinResearch（CR）系统，故下面介绍的数据管理内容以此系统为例。②数据库的建立与变量：参照CRF里访视内容的项目，通过应用CR系统里的建库工具，建立数据库的基本框架，外观尽量保持与原方案一致，并对其进行测试，经反复修改确定数据库的外观设计完成后，应参考国际标准中有关变量命名的规则，把相对应项目和变量名联系起来，连好变量后需建立该数据库的变量词典。通过测试人员进行相应的内部测试，并填写好内部测试的反馈意见表。③数据库外测：内测反馈的问题修改之后，应把建好的数据库下放到各个研究中心进行外部测试。通过各个研究中心得5～10份试录入观察数据库的设计是否合理。最终把相关问题汇总反馈给数据库的设计人员并生成1份外测的报告。④病例报告表录入前的核查及录入人员的培训：在进行数据录入之前应对采集上来的病理报告表进行核查，看是否存在完整性和逻辑性等错误，如发现问题需及时与资料收集者进行沟通解决。并制定好录入规则，制定好录入数据的人员手册，对数据录入人员进行系统培训，内容主要针对相应课题或项目的业务培训和计算机的操作培训。录入规则需明确哪些信息是缺失状态，哪些信息是不必录入等。⑤进行数据双录：临床病例观察表的数据录入方式主要有2次录入、校对录入和自动扫描录入。目前临床研究多采用的是双次独立录入方法，基于CR系统中可对于两次数据的录入进行一致性检查，并可以中心管理员的身份进行第三次的数据录入勘误，直至与原始资料的数据完全相同。这种方式录入数据时容错率较高，最后完成的数据整体上错误率更低。⑥数据校对：整体的数据录入完成后，需对数据进行校对分析，抽查部分数据，检查是否出现逻辑错误和异常值，并把相应问题进行反馈。⑦数据库锁库：经过上述过程后，确定数据无误，可对数据库进行锁定，锁定后的数据库用于统计分析，不能擅自修改。⑧对数据库数据进行统计分析：此阶段需把数据库中的数据交予统计人员进行最后的统计分析，撰写统计报告，完成试验项目的要求和目的。⑵质量控制评价内容：①数据库的测试报告：其中包括数据库自测、内测、外测的相应问题，归纳总结之后形成报告。②变量词典：需经过测试反复修改后存档，在对数据进行统计分析时交给统计人员。③录入人员手册和培训记录。④数据校对过程中抽查部分数据，检查是否出现错误。

数据库中数据的安全存储、分类管理、应用可参考照国家中医药管理局印发的《中医医院信息化建设基本规范（试行）》中有关信息安全保密规定和《世界卫生组织药品临床试验管理规范指南》中相关内容进行。

总结与展望

数据管理范文第4篇

11月5日，Informatica公司在北京举办了“数据引领未来――2015数据管理高峰论坛”。这是Informatica宣布私有化后在中国举办的第一个大规模的市场活动。来自国内各行业的用户、合作伙伴和新闻媒体都想见识一下，私有化后的Informatica会哪些新作为。

创新的融合时代

从IT基础架构的融合到数据的融合，再到管理的融合，这是一个崭新的融合时代。“在这样一个融合的时代，数据的范畴早已超越了数据库应用和云服务产生的交易数据，覆盖了社交媒体、移动应用和物联网中的互动数据。同时，数据使用目的和传输数据的技术也在不断变化。数据不再是被动的记录，而是驱动企业业务发展的推动力。”Informatica亚太和日本区资深副总裁Murray Sargant谈到数据管理遇到的挑战时这样说。

在今天这个数据驱动的时代，企业也要因需而动，转型为一个数据驱动型企业。在企业转型的过程中，Informatica始终如一，关注数据的变革和创新，致力于通过清洁、安全、互联互通等手段，帮助企业更好地认清数据价值，更迅速地做出明智决策，同时优化企业运作。

Informatica全球主数据管理研发副总裁Steve Qian介绍说：“Informatica智能数据平台（IDP）是能满足融合时代客户需要的数据管理解决方案之一。它重新定义了传输大数据业务的数据架构，涵盖了数据智能、数据基础设施、Informatica Vibe虚拟数据机等核心技术和功能，通过铺设一条虚拟数据高速通道，将人员、位置与事物以更加智能的方式紧密相连，为企业的应用程序、设备和人员提供支持。”

现代数据管理新标杆

现在，许多提供基础架构管理和数据管理软件的厂商都倾向于为客户提供软件套件，其中包含丰富的功能模块，VMware如此，Informatica也如此。软件套件不仅软件功能齐全，而且便于购买、部署和使用，还可以为用户节省成本。

在本次数据管理高峰论坛上，Informatica正式推出数据管理平台的最新版本Informatica v10。Steve Qian介绍说：“Informatica v10可以帮助行业客户打造简便易用的现代化企业数据架构。它的突出优势表现在，将数据生成速度提高了50倍，将数据注入和清洗速度提高了5倍，同时全面提升了混合数据架构的灵活性和敏捷性。”

Steve Qian反复强调，Informatica v10是特别为现代数据架构打造的行业领先的数据管理平台。那么，何为现代数据架构？这要从应用和数据管理的变化谈起。

第一，未来，企业的IT基础架构会是一种混合型的融合架构。本地数据中心与云数据中心相互呼应，私有云与公有云直接联通，数据和应用可以自由地跨越不同的数据中心、不同的云实现安全的迁移。

第二，数据的类型越来越复杂，数据量持续增加，这给企业的数据处理、分析和管理带来了极大的压力。企业需要一个高效、统一的管理平台对不同来源、类型的数据进行处理和调度。

第三，面对一些新兴的应用，包括云计算、大数据、移动应用，以及现代数据仓库等，企业需要新的具有更强数据监管能力、更灵活、更全面的数据管理工具，利用它端到端的数据集成能力和敏捷性，打造一个现代化的IT环境。

一直专注于数据治理与集成的Informatica公司对用户数据管理需求的变化了如指掌。Informatica v10的推出就是为了更好地管理混合IT环境中的数据，既支持企业内部IT环境，也支持云环境。

Informatica v10包含三个核心组件：Informatica PowerCenter、Informatica Data Quality、Informatica Data Integration Hub，不仅在性能、可用性和灵活性等方面能够满足企业级用户的需求，而且大幅提升了数据的监管能力和工作效率。

具体来看，Informatica PowerCenter加速了端到端敏捷数据的集成。Informatica PowerCenter可将Oracle Exadata、Oracle SuperCluster、SAP Hana和HP Vertica的数据注入速度提升5倍；与Informatica Metadata Manager 9.6相比，Informatica PowerCenter的数据生成速度提升了50倍，可以洞察复杂数据环境中的数据流动情况，进一步提高数据的监管能力。

Informatica Data Quality提升了数据监管的水平。它可以通过独特的服务、方法和工具，将IT架构与业务战略联系起来。其中，Informatica Vibe可以一次性定义数据质量规则，并根据业务需要在企业内部或云中的任意位置进行部署。Informatica Data Quality还进一步增强了数据配置文件的变更可见性。

Informatica Data Integration Hub可以为大数据、云和传统系统提供混合式的、订阅模型。比如，它能利用Hadoop为“数据湖”提供自动化的PB级数据存储，通过向导和基于Web的管理控制台管理大数据、云和部署在企业内部的PowerCenter工作流，还可以充分利用Informatica Cloud和PowerCenter中的数据管道、工作流和可见性。

市场分析机构Bloor Research的研究数据显示，与传统人工编码相比，Informatica的产品可以让数据集成开发人员的工作效率提升40%。Informatica v10进一步提升了企业端到端数据管理的效率，为数据集成和治理树立了新的标杆。

专注数据处理

近两年，企业私有化成了一股潮流。戴尔私有化为众多IT企业的私有化开了个“好头”。之后，一批在美国上市的中概股纷纷私有化，而一些有技术特色、在细分市场上占据领先地位的国际厂商，如Riverbed、Informatica等也加入了私有化的大军。

随着大数据的兴起，Informatica专注的数据集成和治理成了大数据前处理必不可少的一个环节。处于大数据“前哨”的Informatica的私有化自然引起了业界的广泛关注。微软、与私募股权投资公司一起参与了Informatica的私有化。

企业私有化后，可以不再围着华尔街的金融分析师打转，也从关注公司的短期收益转变为关注公司的长远、持久发展。企业在研发、客户拓展等方面也拥有更高的自由度。Murray Sargant表示：“私有化后，公司在战略投资方面拥有更高的灵活性，新产品上市的速度也会加快。另外，公司私有化也有利于本地化发展。比如，我们可以更方便地在中国成立合资公司或进行并购，制定灵活的产品OEM策略。”

“公司私有化的最大好处是可以摆脱上市公司的一些束缚。”Informatica大中国区总经理王晨杰补充说，“大数据是一个非常庞大的市场，而且市场变化速度非常快。我们需要更加灵活的策略来应对大数据市场的挑战。”

私有化揭开了Informatica发展的新篇章。毫无疑问，未来，Informatica投资的一个重点将是大数据。大数据价值的展现要经历5个阶段：数据准备阶段、数据存储阶段、数据管理和分析阶段、数据展现阶段和业务创新阶段。Informatica的职责是帮助客户做好大数据的准备工作，比如数据的集成、清洗和整理等，为大数据的处理和分析提供精确、完整的数据。

在今年举行的Informatica用户大会上，Informatica了四大技术方向和五大创新解决方案，目的是为用户提供一套非常简便的方法，以实现数据的整合、管理，展现数据的价值。“通过这些创新的解决方案，我们可以帮助客户更好地理解其现有的业务数据，进一步挖掘数据的价值。”Murray Sargant介绍说，“我们有几项核心支撑技术，比如提取转换加载（ETL）、Hadoop大数据平台、主数据管理和产品信息管理、云技术等。这些技术可以更好地保证数据的质量。”

与竞争对手相比，Informatica的优势在于专注。“我们的许多竞争对手除了做数据，还做很多其他方面的事情，比如数据库或者应用软件。但是，Informatica只专注于数据。数据是我们管理和运营的最重要的资产。我们要成为数据处理领域的第一。”

数据管理范文第5篇

关键词：GIS；WebService；房产测绘数据管理

0前言

房产测绘的主要任务是利用测量技术测算房产面积，随着计算机制图技术在测绘领域应用的飞速发展，目前的房

产测绘成图基本依赖于计算机制图技术完成。厦门市很早就采用计算机制图来生产房产平面图，时至今日积累了数量相当巨大的房产测绘电子版数据，这些数据是在不同的历史阶段形成的，缺乏统一的规范，数据格式也较混乱，大部分图形数据和测算表数据分别以独立的文件存放，二次利用不易，同时由于缺乏必要的管理系统，在房产转移登记的产权配图工作中这些既存的数据利用率很低。目前的配图工作主要还是依赖于纸介质档案，采用复印图纸、手工填写产籍调查表、手工画红线方式。这种方式工作效率低，而且容易出错。为减轻配图工作的压力，减少配图工作量，减少配图差错率，迫切需要构建一套有效的房产测绘数据管理系统，并将现有的数据整理进系统，以充分发挥房产测绘数据应有的功能。

1现有解决思路

经过多年的发展，计算机技术在房产测绘领域应用已经相当成熟，从早期的仅用于制图到利用计算机技术实现面积分摊计算的自动化，再到房产测绘综合管理都有成功案例，市场上有很多仅实现单一计算功能的软件，也有不少实现结合计算功能的综合管理功能的软件。目前实现房产测绘管理类的思路主要有如下几种：

（1）扩展原有以实现面积计算功能为主的软件，实现测绘数据管理功能。因为早期计算机技术在房产测绘领域的应用主要是为了解决房产测绘面积分摊计算自动化问题，发展到现在这类实现计算功能的软件发展已经很成熟了，随着数据的积累，管理功能的缺失带来的数据利用的问题越来越突出，所以很多软件都针对数据管理方面做了相应扩充。但这类软件大多是基于AutoCAD基础上二次开发，而AutoCAD软件自身对数据管理的支持就比较弱；其次这类软件对操作人员的水平要求也比较高，平面图打印功能也不够友好，所以在产权配图工作中的应用就显得比较不容易。

（2）基于原有的MIS系统，结合已有的管理系统的功能，扩充房产测绘数据管理功能，主要是扩充房产面积计算功能。但原有的很多MIS系统都是基于数据库下的文本系统，与图形结合不易，扩充后的系统房产制图方面功能显得稍弱，系统开发难度也比较大。

上述思路基本都着眼于优先解决面积计算功能，基本是以房屋具有共同分摊的栋为基本单元，而不是以户室即产权单元为基本单元。同时扩充的管理系统与原有的系统都是紧耦合的，独立性差，数据的互操作性较差，再有就是这些系统因为基本没有采用GIS与地籍系统进行结合，无法较好的实现基于GIS的各种查询和管理功能。为此，笔者在此提出一种基于GIS结合WebService技术的房产测绘管理系统解决思路。以期能充分利用已有的和正在生产的房产测绘数据，同时又对现有系统的影响最小。

2基于GIS结合WebService技术的解决思路

该思路的主要内容是：根据各个系统侧重点不同，将各个系统作为独立的子系统，将房产测绘管理相关的系统分为面积测算子系统、房产测绘流程管理子系统、房产测绘数据管理子系统，各子系统之间也以松散耦合方式联系，房产测绘管理系统与地籍系统，产权交易登记系统等MIS系统也以松散耦合方式联系，各系统以webservice方式对外提供自己的数据服务。以宗地－楼盘（栋）－户室（产权单元）为各个系统之间的联系，利用GIS数据实现房产测绘数据与地籍宗地数据和交易登记数据的挂接，实现图形数据与属性数据的图属互查，为整个房地产权籍管理提供完善可靠的地籍和房产测绘基础数据。在测绘管理系统中，目前面积测算已经有很多成熟软件，大多基于AutoCAD二次开发，成果一般以文件形式存储。采用子系统方式，可以将面积测算部分当作独立的一个子系统，而将成果文件作为数据管理系统中的一个属性字段直接存储，当需要打开测算数据的时候，直接从系统中取出读入到测算软件中。采用这种方式可以在不改变现有的测算软件实现数据的集中式存储，作业人员不需熟悉新的软件操作；同时又可以避免将测绘管理系统绑定在一个平台上，使系统开发的选择具有极大的灵活性，测算软件的选择也具有极大的灵活性。

流程管理主要涉及面积测算和配图的业务流程管理，包括测算软件数据上载、下载、变更等的流程管理，与一般的业务审批型OA没有什么大的区别，既可以独立开发，也可以与测绘数据管理结合在一起开发，技术也很成熟，这里不再赘述。

数据管理是房产测绘管理的核心，为实现测绘数据的充分利用，这里要关注的是如何管理各户室单元的平面图。现有的很多系统是直接用测算软件的图形格式管理，但由于测算软件是以栋或整个项目作为一个文件对象存储，这样在需要打开一个户室单元平面图的时候需要打开整各项目或整栋楼的图形数据，找到需要的单元，采用这种方式带来的弊端是数据传输量大，在需要查阅户室平面图的时候需要依赖测算软件来打开，不容易避免误操作或者其他原因导致对整个图形文件的破坏。考虑到数据管理关注的是户室单元的信息，而且在面积测算经过审核提交后，变化的机率很小，因此笔者提出通过测算软件直接生成每个户室单元的既定内容和比例尺的户室平面图文件，在数据管理系统中直接存储平面图文件虽然带来一定程度的数据冗余，但带来的好处是显而易见的，首先数据利用更加容易，只打开需要的户室平面图而不打开其他的图形信息，其次在需要查阅平面图的时候也无需依赖测算软件来打开，最后是原有的数据整理也容易，只需利用原有的测算软件生成每个户室平面图即可，而无需改变原有的图形格式。平面图文件格式可以采用Adobe的PDF和微软的MDI格式，采用这两种格式是因为PDF和MDI格式都是以矢量形式存储图形，图形打印效果好，打开也容易。采用JPG或BMP的打印效果都比较差。另外PDF和MDI格式在指定了比例尺和纸张大小之后，打印的时候可以按照真实的比例打印。

测绘数据管理系统通过宗地代码与地籍宗地系统联系，通过楼盘代码与交易登记系统联系，这两个方面的联系都需要基于GIS技术才能实现图属互查功能。主要实现思路是：通过在测绘系统中存放宗地代码，即可查询到地籍宗地系统的相关宗地信息。在交易登记系统中存放宗地代码和楼盘代码，在交易登记系统中就可以查询到相关的宗地信息和测绘数据。测绘数据管理系统中其他方面文字属性的内容都是采用数据库管理方式实现，与普通的MIS系统没什么差别，这里不再赘述。

3结束语

采用上述方式搭建的系统具有极大的灵活性，能简化系统的部署，而且相互之间能有机联系。在未来，可以在测绘数据管理系统中增加三维图形等内容，就能实现对真实楼盘的三维模拟，使管理更加直观。

参考文献

［1］杨平,裴亚波,伦小伟.基于GIS技术的房产测绘系统设计与实现［J］.测绘通报,2005,(5).

数据管理范文第6篇

1．1缺少集中管理

没有权威的管理机构负责管理地下管线数据。目前国内虽有个别城市成立了地下管线的管理机构，但对数据的管理依然是规划、国土等部门。缺乏权威机构来管理是造成后续地下管线管理问题的一个重要原因。二是财政体制原因，部分城市的地下管线没有实现统一管理，经常是谁出钱，谁管理［5］。数据管理不仅存在地域之分，而且在统一数据标准、数据更新范围和模式上也存在不同的工作方法，影响了数据的统一。三是在地下管线规划、设计、建设和使用的全过程中，会产生各过程的地下管线数据，这些数据会因需求不同而产生不同的应用。通常城市只注重竣工现状数据，忽视了设计、施工、规划等数据，这些数据没有实现集中管理，在查询和应用时会造成各种各样的困难。

1．2数据更新存在盲点

地下管线数据的动态更新有以下几种模式:1)定期开展地下管线普查工作，按年度或更长时间对一定范围的地下管线进行调查和测量。这种方式工作量大，涉及面广，工作难度大，探测精度不高，遗漏在所难免。2)对一定区域的管线进行即时的巡逻补测，发现有管线开挖，即时进行管线测量。这一方式工作量较大，即使组织得当，责任心强能起到一定的作用，但仍然会有遗漏。3)与管线管理单位合作进行管线的跟踪测量。这一工作针对性强，对于报批的管线可以达到有效管理，未覆土前测量，精度相对较高。但对未报批的管线，却无法获取信息。4)通过管线权属单位申报，补充地下管线数据。这样做虽然针对性较强，权属单位的管线遗漏较少，但对于未通知到的权属单位仍是个盲点［6］。总之，在管线报批管理有遗漏的情况下，目前还难以确保管线数据的齐全。

1．3各阶段的地下管线数据信息脱节

城市地下管线建设相对较复杂，流程多，涉及单位和责任人多，过程资料和信息也十分庞杂。研究城市地下管线数据现状，发现目前管线数据管理的各个阶段衔接不好。原因在于过程部门多，管线权属单位、设计施工监理单位、规划城管等审批单位、测绘单位、管线数据管理单位间缺乏沟通交流机制，信息传达不畅，尤其一些重要信息没有在各单位之间流转;没有统一的平台管线设计、开工、监理、审批等信息，而这些信息是确保地下管线数据获取和应用的重要保障。

1．4数据不全

通常城市比较重视采集地下管线的现状竣工数据，但由于种种原因，会造成地下管线数据不齐全，影响了管线数据的使用。一是城市市区地下管线数据相对较全，但县、镇和城乡结合部的地下管线数据不全;二是除了现状地下管线数据，数据种类还应包括规划数据、历史数据、废弃地下管线数据、施工管线数据、设计审批数据等，在应用中只有地下管线现状数据有时会显得数据内容不全;三是部分单位内部的重要地下管线数据经常出现错漏，如一些工厂内的危化管线，由于在厂区内部，未纳入数据管理。

1．5数据提供使用存在障碍

地下管线数据因其重要性被列为保密数据，造成数据信息传递不畅。在管理部门和其他权属单位、施工设计单位之间，又分属于不同的网络，一般单位使用互联网，国家机关使用政务网或内部网，网络的不同，造成了许多信息孤岛。地下管线数据若无权威部门管理，在提供使用时，有可能会产生费用，影响管线数据的使用。

2地下管线数据管理策略的建议

2．1建立统一的地下管线数据管理制度

确定地下管线数据的管理责任;建立城市地下管线数据沟通机制，定期数据更新情况;统一各项工作标准。数据更新的责任应由权属单位承担，地下管线数据应经权威部门的检测后才能入库。与地下管线数据有关的部门应各司其职，合理分工和履行责任。

2．2强化地下管线竣工测量制度

建立地下管线数据的信息获取和反馈机制。遗漏的地下管线数据能很快发现，新建改建地下管线工程能很快申报，打通审批、设计、测量、入库和应用的各个环节，消灭每个环节存在的漏洞，真正实现地下管线竣工测量的全覆盖。

2．3建设地下管线数据专用网络

地下管线数据属于保密资料，不能在互联网上传输。但从现实情况看，管理部门、权属部门之间信息沟通不畅是造成管线数据难以管理的重要原因。目前城市的电信网络都比较发达，建设相对保密的地下管线数据专用网络的成本并不高。

2．4扩大地下管线数据管理的种类

现状竣工管线数据依然是数据管理的重点，但与此同时，应考虑将规划管线数据、设计和审批管线数据、历史和废弃管线数据都纳入管理范围。地下管线数据应考虑与地面管线数据同时采集，以利于管线数据的提供使用。

2．5建设与地下管线有关部门的信息系统

信息系统不能局限于某个部门，管理部门应包含规划、城管、发改和安监等部门。权属单位应通过专网联通，并赋予一定的责任。设计和测绘单位也应一并纳入，便于管线数据的采集和入库。多方协作，方能做到城市地下管线数据的齐全和准确。

3结语

与城市基础地理信息一样，宁波市地下管线信息同样具有公共性和基础性的特点。为了减少发生各种地下管线爆裂事故，增强应对各种突发事件和恐怖袭击的能力，应建立城市地下管线安全管理体系与应急管理体系［7］，这对保证地下管线安全、预防和减少事故发生、保障广大人民生命财产安全具有重要的意义。

数据管理范文第7篇

关键词：政府数据管理 大数据 信息化建设

1.大数据的概念

目前，国内外没有统一的大数据概念，一般是指大小已经超出了传统意义，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。“大数据”之“大”并不仅仅在于其“容量之大”，而是指在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。大数据通过对海量数据进行整理、分析，获得有巨大价值的产品，或深刻的洞见，最终形成变革之力。

大数据拥有四大特征：

第一，大量（Volume）。2012年、2013年产生数据量总和是人类有历史以来到2011年产生数据量的总和，两年的数据量等于一万年的总和，这个数据规模为1.8ZB。这表明互联网时代的社交网络、电子商务与移动通信把人类带入了一个以“PB”乃至“EB”为单位的新时代。

第二，多样（Variety）。大数据有网络数据、企事业单位数据、政府数据，有网络数据自媒体数据（比如社交网络、博客、微博等），有日志数据（比如搜索引擎，大家上网等等都会留下很多足迹），还有富媒体数据（视频、音频等等），相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

第三，价值（Value）。被称为“大数据时代预言家”的牛津大学网络学院互联网研究所治理与管理专业教授维克托・迈尔-舍恩伯格说：“大数据的核心就是预测，不是要教机器像人一样思考，而是要把数学计算运用到海量数据上，来预测事情发生的可能性”。预测，作为大数据的核心力量，早已被多次证明。2009年，Google曾用大数据分析5000万条美国人频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003-2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，准确预测当年的流感趋势，甚至可以具体到特定的地区和州。

第四，高速（Velocity）。1秒定律，这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

简单地说，大量化、多样化、快速化以及价值密度低就是“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。

2.政府数据管理三部曲

党的十报告首次提出“四化同步”战略，将信息化提升到国家战略高度，如果地方政府、各部门采取“鸵鸟政策 ”，不去了解虚拟世界，不会运用移动互联网信息技术，不懂得大数据概念。这样既不符合中央要求，也不符合时代的要求，只能让我们在时展中步步落伍。

哈佛大学商学院达文波特说：大数据及其分析，将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。任何一个组织，如果早一点着手大数据的工作，就可以获得明显的竞争优势。数据被视为科学的度量，知识的来源；没有数据，无论是学术研究，还是政策的制定，都将寸步难行。那么作为政府部门该如何进行数据管理呢？

2.1数据收集

我国是一个人口大国，也是互联网大国、手机大国，但很可惜，却是一个大数据小国。《“大数据”》的作者徐子沛认为，这是因为我们收集数据的意识比较差。在技术层面，我们与美国等国家差距并不大。但由于缺乏“大数据”意识，很多数据得不到收集和存储，也就无法有效利用。政府部门在运用大数据时首要任务就是建立收集网络，收集大数据。根据麦肯锡的数据，我国2010年新增的数据量约为250拍，不及日本的400拍、欧洲的2000拍，与美国的3500拍更是相去甚远。

我国才刚刚开始试水大数据战略，可借鉴国外收集、管理、利用数据的先进经验，改进政府的决策，提高工作效率。而美国在这方面已经形成了一套完整的规范，值得学习。

比如美国的交通安全管理局作为美国联邦政府最早大规模收集数据部门之一，在1966年起就开始在全国范围内收集交通事故记录虽然一起交通事故的数据可能是无序的，一年的数据、一个地区的数据也无章可循，但随着跨年度、跨地区的数据的累积和增多，群体的行为规律就会浮出水面，可以通过挖掘这些数据，制定合理政策，避免交通事故的发生率。

数据源主要是收集三种类型的数据：

业务管理数据：以基层上报、被动接收下级部门和各类社会组织数据。我国卫生部在2006年制定了第一套最小标准数据集。而美国现在的很多行业都有着这样的统一“最小数据集”，2011年美国已拥有1万多个这样的系统。

民意社情数据：投入人力、财力主动收集单个公民或组织数据。我国国家统计局于2006年正式成立了社情民意调查中心，并于2013年11月，与百度、阿里巴巴、卓创资讯等11家企业签订了大数据战略合作框架协议。2014年初，与卓创资讯联合流通领域重要生产资料价格，这被视为拥抱大数据的重要举措。

物理环境数据：以传感器自动采集自然环境、动植物、物体数据。对此数据的采集，我国更是落后，直到2010年物联网的技术开始在铁道部、交通部得到应用。

2.2 数据分析

进入大数据时代之后，个人的社会行为很多都被数字化，如个人网上浏览记录、消费记录，通话记录等等，这些数据足以勾画出一个人的主要社会活动图像，并由这些活动图像对个人的行为特征进行分析。大数据的意义不在于庞大的数据信息，而在于对其中有意义的数据进行专业化处理，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。例如，生活在美国明尼苏达州的一位父亲与15岁的女儿购物后。回家发现商品中被加入了很多针对婴儿孕妇商品的广告，怒气冲冲地跑到超市投诉。两周后，父亲向经理道歉，这时他才知道自己女儿已经怀孕近两个月。而超市就是通过数据分析公司根据她女儿近期所有购物数据预测出该顾客怀孕，这就是大数据洞察人的方式。

分析的首要前提是让看起来不相关的数据真正地关联起来。其次，让这些不会说话的“盲数据”活起来。只有这样才可以及时掌握社会经济发展、公共服务职能运行状况，才能为政府科学决策和提升执政能力提供很好的支撑保障。比如城市化的进展给我们带来了现代化生活的同时，也带来了诸如环境的污染、交通的堵塞、能耗的增加等等很多问题。在过去因为城市的设置过于复杂，要解决这些问题很难。但是今天，传感器技术的发展和云计算的成熟，产生了大量的大数据，社交媒体数据、气象数据、交通数据、地图数据等等，如果我们使用得当的话，这些大数据就能引导我们发现问题，并进一步解决问题。比如空气质量问题，我们就可以通过收集空气质量监测站的关于气象条件的数据加上交通数据、人口、餐厅、公园等等数据，建立一个地方的数据库和这个地方空气质量的模型，这样我们就可以算出这个地方任何一个角落的空气质量。我们就知道我们什么时候可以出来散步，什么时候小孩子可以出来玩，同时这也是进一步解决空气污染的前奏。

我国经过20多年的电子政务建设，政府的管理信息系统及数据的采集处理几乎覆盖各业务部门和主要公共服务，政府掌握着大量的、关键的数据，那些沉睡在档案袋、文件夹中的数据，有着无比巨大的价值，能产生惊人的效用。比如，某导航公司将上海公开的2万多条地理位置信息用于地图编制与更新，服务了上亿用户。

但是，这些数据应用是极少一部分，政府掌握的绝大多数数据处于休眠状态，如何让这些“盲数据”发挥出活力，是“大数据”时代我国政府面临的关键问题。而我国现有的政府部门的数据犹如一个个信息孤岛，数据缺乏统一的格式，数据交换缺乏统一的标准和平台。不用说跨部门之间的信息交换，即便是同一部委，不同业务部门的数据交换也存在障碍。尽管我国为了提升电子政务发展水平，实施了“十二金”工程，但数据孤岛在我国当前政府部门的信息化系统之间是一种普遍现象，这从国际上公认衡量各国信息化发展水平的全球电子政务发展指数（EGDI）上面也能体现。近十年，我国EGDI排名先升后降，从2003年第74位升至2005年第57位，2012年跌至第78位。

不过互联网和移动互联的普及，已经在形成一种态势倒逼政府的科学决策，更是对政府执政能力的考验。我们不能确定这股数据浪潮究竟何时会给政府的数据应用带来根本性的改变，但我们已经看见这种趋势已经在渐渐形成。对于政府部门而言，为了迎接以数据分析为支撑的科学决策的到来，我国先后制定了多项政策，《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中，“智能海量数据处理相关软件研发和产业化”（大数据技术）被列为重点发展技术方向之一。此外，我国发展大数据的产业环境也日渐成熟。2013年8月14日，国务院《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》（以下简称意见），赋予信息消费拉动经济增长的重要使命。随后紧接着推出的“宽带中国”战略，更是为大数据发展提供了良好的基础网络环境。当然在管理上，在人才上，在法律上，在产业支撑环境方面等等，我国政府还有太多的课要补，从认识到“大数据能产生价值”，到实现了“从大数据中找到价值”，再到“有效使用大数据产生的价值”，这是一条漫长的道路。

2.3数据

2007年4月耶鲁大学法学院教授丹尼尔・埃斯蒂，曾分析过信息开放对美国政府改革的重要性：

“尽管信息时代的技术进步已经彻底改变了商业领域和体育运动领域的决策过程，但联邦政府对这些技术的应用还仅仅处在一个开始的阶段。要实施‘数据驱动的决策方法’，不仅要使用新的技术、还要改变目前的决策过程。一旦打破这些障碍，将从中获益：政府将更有效率、更加开放、更加负责，引导政府前进的将是‘基于实证的事实’，而不是‘意识形态’，也不是利益集团在决策过程中施加的影响。”

2.3.1政府部门通过对数据的接受社会监督。美国著名的大法官路易斯.布兰代斯有一句名言：“阳光是最好的防腐剂。” 面对公共信息，奥巴马在签署第二份总统备忘录《信息自由法》时强调，“当我们有所怀疑的时候，公开是第一选择。我们不能因为公开可能导致我们的官员陷于难堪的境地，或者会暴露我们的错误和失败，或者因为莫名的担心和害怕，而把信息打上‘保密’的标签”。可以说这份备忘录的签署，不仅在美国联邦政府的各部门刮起了“透明和开放”的旋风，而且波及全世界很多国家。政府数据的在一定程度上可以制约权力滥用，如果把政府公权力的行使由个别人、少数人知情变为多数人知情，就能规范行政行为，消除暗箱操作，把腐败的发生率降到最低。唯有此才能做到“权为民所用、情为民所系、利为民所谋”。近年来，我国教育部实现网上招生录取，录取信息网上查阅。政府部门“三公”经费的公开等等，都有效防止了腐败现象的发生。

2.3.2鼓励民间介入。在网上数据，将会吸引一大批对这个问题感兴趣的各界人士参与到政策制定的过程中来，将会使所有的问题都无所遁形，更多的问题将被发现，更多的细节将被讨论，更好的方案将会被激发。据介绍，美国联邦政府建立了“Data.Gov”网站，开放一些公共数据并鼓励挖掘。截至2011年12月，该网站共有3721项原始数据、386429项地理数据、1570个数据可视化应用。人们可以从这些数据中找出空气质量与工厂数量、胖子数量与快餐店多寡等关联。这对经济、环保等领域的研究有着非凡的意义。

2.3.3推动政策复制。通过这些数据，一项具体政策的执行效果能够被量化，各省之间很方便进行“事实对比”，新的政策如果有效，很容易在全国范围内被接受、复制并推广，形成一种良性的“政策竞争”氛围。《“大数据”》有一个这样的案例，1980年开始，美国个别州开始实施驾驶人员必须佩戴安全带的规定，但随后收集到的数据却表明，实施同样规定的州，死亡率的下降幅度却各不相同。这个数据之差引发了联邦政府对全国的执行情况进行检查和对比。后来发现，效果明显的州，警察有权力随时截停车辆、检查司乘人员是否佩戴了安全带，而效果不明显的州，仅仅规定警察只能在以其他理由截停车辆时顺便检查车上的人员是否佩戴了安全带。这个发现，后来引发了多个州执法方式的改变。

2.3.4提高管理能力。通过数据整合和运用提高管理能力，是目前世界各国的通用做法。在西班牙首都马德里，整合警察、消防、医疗系统，使救援时间大同度缩短；在新加坡，智能交通综合信息管理平台在预测交通流速和流量方面有高达85%的准确率。在美国，加州大学的人类学和数学家共同建立了犯罪活动预测平台。在不增加警力的情况下，洛杉矶的财产犯案率和盗窃案件分别下降了12%和16%。

中国工程院信息与电子学部主任、中国计算机学会理事长李国杰院士的课题组，提出我国政府开放数据的六项原则：

开放原则：政府信息资源以共享为原则，不共享为例外。注意开放与保护隐私的平衡。

保障安全原则：根据安全等级确定数据共享的范围。

价值导向原则：开放的政务数据资源应具有经济价值和社会价值，共享的目的是促进数据资源的利用。

质量保障原则：内容完整可信，数据格式方便使用，内容及时更新。

责权利统一原则：政务数据拥有部门承担数据开放的责任，依法明确可开放数据的范围。用户对下载后数据的使用行为负责。

数字连续性原则：被开放的政务数据资源应维护其数字连续性，可检索、可呈现、可理解、可被发现，保证可持续再用。

在某市《政府信息资源共享管理办法》中，写到“行政机关未经提供信息的行政机关同意，不得擅自向社会和公开所获取的共享信息”。如果是无条件开放的数据，为什么不能再公开。对于“无附加条件共享”的政府数据，应实行“非限制即共享的原则”。尽管有识之士已经意识到大数据的竞争力和战略性，但数据财富尚未形成全民意识，我国应迎头赶上“大数据”这一时代潮流。

参考文献：

[1]麦肯锡全球研究所.大数据：创新、竞争和提高生产率的下一个新领域[R].美国：麦肯锡咨询公司，2011

[2]李国杰.大数据时代的国家治理体系和治理能力[J]， 大数据文摘2014（2）28

数据管理范文第8篇

据IDC统计，2010年，全球共生成了超过1泽字节（ZB）或100万拍字节（PB）的数据。2014年，预计该数字将增长至每年72ZB，其中一部分来自机器生成的数据。随着程序化贸易与金融交易系统以及智能电表和其它智能仪表的使用量不断增加，加之智能手机和平板电脑生成的大量呼叫详细记录（CDR），机器生成的数据正呈大幅增长态势。

与此同时，非结构化数据（如图像、音视频文件等）和半结构化数据（如电子邮件、日志等）的日益增长进一步增加了管理的复杂性，尤其是在确定最高效和最可靠的采集、保护、组织、访问、保管和防御性删除所有这些重要信息的方法之时。随着越来越多的企业被要求保管来自电子邮件、文档、富媒体文件等各种来源的数据，保管和保留数据的需求正变得日益复杂。

跨越大数据备份与归档断层

对于很多企业而言，备份和归档功能是在一个信息管理总战略中分别加以部署和管理的“孤岛”。鉴于很多原因，这样做并不明智。多个互不相干的硬件和软件产品通常负责管理这些数据孤岛，从而产生了必须加以保护和保管的重复的信息副本。除此之外，要求搜索和保管数据的法规压力通常也会催生更多的孤岛。最糟糕的情况是：无限延长信息资产的保留期，因为人们不能充分了解企业正在保存什么。

因此，大数据对话中的这两个要素之间产生了一个断层。Gartner指出，备份可以补充归档，反之亦然；但传统上，备份管理员和信息架构师没有共同语言，而且大多数工具和技术也只是为了满足这两种需求之一。

虽然备份和归档的目的不同，但它们的功能却类似：它们都创建原始数据的副本，用于恢复或保管等目的。鉴于此，Gartner等公司预测，能够整体地看待备份和归档功能将有助于大幅降低成本和提升风险管理水平。随着企业开始寻求可减少备份和归档副本并协调两者数据访问策略的解决方案，备份与归档融合这一概念正在兴起。

结成数据融合统一战线

考虑到预算和资源的短缺，虽然这并非因为管理层对信息管理或数据管制缺乏兴趣，秘诀似乎应该是“事半功倍”。实现这一目标的一个方法是统一备份和归档功能，但这需要组建跨职能团队，以确保满足所有利益相关方的业务需求。

首先，我们应该更好地了解应用、用户和关键业务流程访问数据的需求以及如何在数据的生命周期内使用它们。这需要负责数据恢复和发现的业务和IT利益相关方开展合作和协作。该团队应该审视用于移动、复制、分类和访问的数据，从而达到以备份、保留、恢复、发现和处理为目的的所有策略和做法。

初期审查的另一个结果通常是，突然意识到多个数据复本无处不在：在物理和虚拟服务器上，在公司各处的员工的计算机和移动设备上。我们不仅可以利用重复数据删除功能有效和高效地消减冗余数据复本的数量，而且可以获得一大好处：利用一个硬件和/或软件备份与归档通用基础设施。

将数据整合到单一数据存储单元中、可消除冗余副本和孤岛的单一数据存储库理念在很多方面都极具吸引力。一种能够采集数据、然后将其用于数据保护和保管目的的整体方法是将正确的数据交到正确的人手中的关键，后者可将这些数据转变为对于企业更加有意义和更能付诸实施的信息。

部署一个综合信息管理战略可对企业的各个层面产生深刻影响，其中也包括IT以外的领域。尤其是，企业团队将能通过点击“依法保留”的搜索结果，对内容进行保管。另一个好处是：通过消除冗余数据复本、及早获得对于证据的新的认识，降低诉讼风险和成本，同时确保捕获所有重要的案例数据，并运用一种具有针对性的方法减少所要审阅的数据量。

运用融合数据管理控制成本和风险

数据增长、有限的预算和资源正使得备份与归档融合成为当今最流行的发展趋势之一。CommVault的Simpana OnePass功能是业内首个基于一个一体化数据采集和通用基础设施的备份、归档和报告融合解决方案。它能够让您利用零足迹归档功能应对文件和电子邮件大幅增长的问题，并且不会增加任何管理费用。有了Simpana OnePass技术，您将能更好地管理您的信息，从而获得情报、降低成本和运营复杂性。

三种传统数据管理工作流与 Simpana OnePass 功能的比较

Simpana OnePass功能将数据管理整合到单一操作之中，让企业能够：通过单一操作扫锚、采集、备份和归档数据。将备份、归档和报告所需的总时间减少50%。减少对业务环境的影响，并提升服务器性能，将源端冗余数据最多减少90%。

CommVault Simpana管理的所有数据保存在ContentStore中，它是一个可扩展、与硬件无关的虚拟存储库，提供一个智能索引，可帮助用户找到他们所需的信息。IT企业可以使用ContentStore Mail减少技术支持部门的工作量。ContentStore Mail是一个微软插件，提供针对ContentStore中归档邮件的自助预览和检索功能。借助Simpana OnePass和ContentStore，企业可以优化归档和备份数据的采集、保管、处理和发现，从而满足各项合规要求。

利用一体化能力增强数据可见性、改进数据管理和减少存储足迹，优化文件和邮件的法律取证和审查，管理成本和容量，同时实现性能目标。

-EMILY WOJCIK

Emulex高性能NetFlow生成器

Emulex公司日前宣布推出新EndaceFlow3040 NetFlow 生成器。它是专门为高密度万兆以太网（10GbE）设计制造的，可以100%准确地生成最多4条以太网链路的NetFlow，链路速度最高可达每秒10Gb（10Gbps） 。这种高性能可以加快关键安全和网络问题的检测、识别和故障排除速度，提升企业数据中心的网络无故障正常运行时间，降低运营支出（OPEX）。

Doyle Research实验室首席分析师Lee Doyle表示：“随着越来越多地采用最新的数据中心技术，如10GbE、服务器虚拟化和软件定义网络，企业发现在自己网络中实施虚拟化变得越来越困难了。更严重的是许多原先在1Gbps速度下工作良好的工具，根本无法扩展到10Gbps环境。这种情况预示企业对于新环境下的安全监控、取证和网络性能管理等任务只能使用专门设计用于10Gbps或更高速度网络虚拟化的工具来完成。”

随着企业应用环境变得越来越复杂，NetOps和SecOps人员正在寻找新的方式来提高自己网络的可视性，从而确保网络安全、保证以网络为中心的应用高性能运行，以及检查网络是否符合服务水平协议（SLA）。现有的10GbE NetFlow生成器只能提供10GbE链路的取样数据，具备生成NetFlow功能的交换机和路由器也是如此。而且，用交换机和路由器生成NetFlow会影响它们的性能，特别是在发生拒绝服务攻击的时候。这种取样NetFlow无法提供解决重要网络问题所需的可视性。通过提供非取样NetFlow，EndaceFlowTM 3040可以在10GbE的网络环境中提供全面的可视性。

惠普 “IT新型态”基础设施管理平台

10月28日，惠普宣布推出业界首个面向惠普融合基础设施、以消费级IT产品为设计灵感的基础设施管理平台——惠普OneView。该平台可简化支撑数据中心所有流程的最基本步骤，让IT部门显著改善运营，同时降低成本并减少导致宕机的人为错误。

服务技术的发展，专业技术人员的大量涌入以及业务复杂性的增长，导致业务需求与传统IT供应间的差距日益加大。当前，许多企业不得不以过时的管理工具来交付并管理IT。

惠普OneView专为惠普BladeSystem、惠普ProLiant Generation 8（Gen8）和惠普ProLiant Generation 7而设计，采用领先的服务器和软件技术，可提供单一管理平台，加强整个数据中心IT部门的协作和沟通。

惠普OneView拥有直观的用户界面和简化日常任务的自动化智能特性，能够提高IT管理员的工作效率。将最常见的数据中心流程（包括如部署、升级、迁移和排除故障）从几小时或几天缩至几分钟。

例如，在16个服务器上配置管理程序，传统工具需要2小时50分钟的管理时间，惠普OneView只需要14分钟。回收虚拟局域网络，传统工具需要480个步骤，2小时以上，而使用惠普OneView只需4个步骤，30秒的管理时间。

惠普亚太及日本地区工业标准服务器与软件副总裁兼总经理Stephen Bovis表示：“社交媒体、IT消费化和不断变化的人口结构正在改变我们的工作方式，促使企业不得不应对其需求与传统IT供应之间越来越大的差距带来的挑战。当前基础设施的管理模式依然停留在旧时代，惠普OneView是从根本上变革数据中心内基础设施管理整体方案所迈出的第一步。”

LSI闪存解决方案

LSI公司日前宣布推出集成VMware虚拟化软件支持的LSI Nytro XD应用加速存储解决方案。该款带VMware支持的Nytro XD解决方案可将PCIe闪存卡与专门针对虚拟化环境而设计的智能主机缓存软件相结合。

虚拟化在企业中普遍存在，但可供IT部门部署的虚拟机（VM）数量却经常受到限制，其原因在于硬盘存取缓慢会引起存储I/O瓶颈问题。LSI Nytro XD解决方案可显著提高IOPS性能和虚拟机密度，有助于消除虚拟化环境中的存储瓶颈，而且对现有基础架构的影响也是最小的。

LSI Nytro XD解决方案可将访问最频繁的“热”数据智能地缓存到低延迟PCIe闪存存储器中，从而加速虚拟机中运行的应用的性能。LSI Nytro XD解决方案能够快速简便地与VMware vSphere、vCenter 和vMotion实现集成，并可通过本地VMware管理实现对系统管理的透明化。

LSI NytroXD解决方案为客户带来的优势包括：

·智能地将热数据自动缓存到PCIe 闪存存储器上，以更低成本加速现有SAN、DAS和NAS（仅VMware）存储设备的性能。

·虚拟机密度提高3倍，可实现服务器整合，减少机架空间需求，并降低功耗、制冷及许可成本。

·提高CPU利用率，使闲置的CPU支持更多的业务应用。

·将频繁的读取I/O操作从网路存储器中移除，可降低网络存储负载，从而留出存储空间以便让更多的IOPS性能用于完成写入操作。

数据管理范文第9篇

通过研究传统的关系数据库得知，以往的数据管理过程存在一定的局限性，往往受制于较弱的扩展性方面。相对而言，云数据管理系统中的技术形态较为高级，因其已经具备了利用云计算平台来处理海量数据以及数据信息检索的能力。从技术应用的角度来看，云数据管理系统的运作模式较以往有了较大的改进，不仅有效降低了维护系统的资金与人力的成本，而且，能够凭借较为先进的技术来增强系统本身的可扩展行以及容错能力，正是由于云数据管理系统的职能作用较为突显，该系统备受大型网站运营管理的青睐，其应用极为广泛[4]。事实上，云计算是一种基于互联网平台的多元化管理模式，为诸多领域提供信息传递、储存等服务。在当今大数据时代背景下，云计算服务项目得到了更为广阔的发展空间，为现代社会生产建设助力，云数据管理系统中的技术形态，云计算服务的实践价值较为突出，在诸多领域都有所涉及。

2阐述有关云数据管理系统中的查询技术研究内容

2.1有关云数据查询处理的目标及其运作特征的研究内容

由于信息时代的到来，大多数人们在生活和工作中都离不开各类电子产品的应用。从现实环境来看，在资源的利用与存储方面，云数据中心及其服务能够满足互联网平台上的用户服务需求。从具体的实践领域来看，现代企业或其它社会组织机构通过各种途径来获取大量的数据信息资源，并利用这些所能查询得到的信息资源来强化系统管理。在信息技术快速发展的当今社会，在很多领域所构建的数据库的规模以及范围都在不断地扩容，但即便是相关技术在不断更新当中，却也无法运用传统技术来满足极快速增长的数据信息量，这便是大型数据集过程的特点所致。从具体来看，云数据查询处理技术具有可扩展行、可用性等目标特点，而且，查询处理技术在异构环境中的运行能力较强，具有较为丰富灵活的用户接口，以便于满足用户的差别化数据查询以及存储的需求。

2.2云数据管理系统中的查询技术的种类及其操作模式

在以往，大多数人会利用移动硬盘、U盘等设备来进行数据存储，将海量数据进行归档处理，但在有了云数据管理系统以后，便可以凭借云计算及其相关技术来实现数据的储存及查询调用等目标。通过研究云数据管理系统中关键技术的特征及系统的基本框架可知，云数据信息在接受到用户指令进行数据查询的过程中，需要通过诸多关键技术的集合作用来解决实际问题，尤其是需要索引管理、查询处理及优化的过程来辅以操作，才能达到精准查询云数据的目标。从总体情况来看，技术的应用不仅要考虑其可行性和有效性，还要考虑技术应用的经济性，如若技术应用的成本过高，则要考虑该方案的优化管理。对于商用海量数据存储要求来讲，信息记录及存储要进行合理的规划，以便于提升调用系统数据的效率。通常情况下，云数据管理系统中的查询技术主要有两种常见的模式，即BigTable技术与Dynamo技术。二者各具优势，前者BigTable技术；后者Dynamo技术采用了DHT（内网用分布式哈希表）作为技术的基本存储架构，其优势在于它的自我管理能力较强，从而避免了很多数据处理过程中可能发生的单点故障[5]。

3结束语

从当前互联网平台的实际应用状况来看，云数据管理系统的功能较为强大，该系统中的查询技术不可或缺。鉴于在互联网平台中的云数据较为繁杂，为了能够从系统平台中快速检索到有效信息，为用户所用，则应从索引管理、查询处理以及在线检索等方面对云数据管理系统中的查询技术进行升级，使其符合用户对信息查询精准度的要求。从研究及实践来看，云数据管理系统中的查询技术的实际应用仍在不断地探索当中。

数据管理范文第10篇

绿色数据管理不容忽视

数据增长快和数据管理效率低是企业当前数据管理遭遇的两大难题。

据企业战略集团(ESG)估计，数据库信息在以每年大约25％的幅度增长，而非结构化数据(包括文件和电子邮件)的增长速度则是这一增长速度的两至三倍。

为了满足这些增长的需求，大多数企业不得不购买越来越多的存储硬件，使得数据中心占用了越来越大的空间。虽然虚拟化和整合等技术也在一定程度上减少了数据中心的占用空间，但原有数据管理工具的局限性，使得企业难以对分散在多个地方的数据进行高效的数据管理。 　数据的急剧增长导致了数据存储和数据管理方面的需求也在急剧增长，其结果是需要消耗更多的实物资本和人力资本。另一方面，不少企业机构把数据分散保存在各个地方，导致了冗余数据的多个拷贝分散在众多的硬件平台上。

有分析机构估计，一家机构中多达80％至90％的备份数据和归档数据是冗余数据，即使冗余数据只有20％，其造成的企业资源浪费也是惊人的。如果把数据保存到磁盘上，不断增加的存储设备会耗费数据中心中更多的场地和电源。

此外，单点分立的数据管理软件需要额外的服务器资源、额外的磁盘及或磁带存储硬件、更多的电源和额外的IT人力要求，进一步加剧了企业数据管理的低效。

数据是数据中心的核心。数据中心的两大根本任务就是确保业务的连续运行及保障数据安全。绿色的数据管理能减少数据的冗余量，减少对数据管理的量，能极大地提升数据中心的效率、资源利用率、降低成本。在当前经济环境恶化、企业面临严重的成本危机背景下，企业实施绿色数据管理战略更加具有现实意义。

CommVauIt打造一流方案

要实现绿色高效的数据管理，CommVault认为首先要减少备份数据量。数据备份量减少了，无疑将减少对设备的需求量，从而减少了在硬件设备的投入，并有效地达到节能减排的效果。

其次，提高备份／恢复成功率和效率。第三，采用分层存储架构。第四，简化管理。

在减少备份数据量方面，CommVault提供了业界领先的内嵌式全局重复数据删除技术。这一端对端的重复数据删除技术创新性地在业界首次把重复数据删除功能的好处扩大到磁带介质，适用于任何磁盘类型，不需要特殊硬件或虚拟磁带库接口，具有高效率、分布式、可扩展、与硬件无关等特点，适用于所有备份和归档数据，不管是什么数据类型、数据源或平台。能够帮助用户把磁带上的备份与归档数据锐减90％。

美国最大的独立家具公司Rooms To Go利用CommVa~t重复数据删除技术，把需要转移以便于数据保护和数据管理任务的数据量锐减了60％，有效地降低主存储成本，更重要的是，能够确保高效率地访问到关键业务数据，提高了运营效率。

此外，通过CommVault一流的数据迁移和归档技术，可以在降低存储成本的同时，减少主存储上需要备份的数据量。

在提高备份／恢复效率和成功率方面，CommVa~t提供的数据恢复功能，不只是针对某一个数据库或者不只是针对数据中心里的数据，而是包括所有的数据――从数据中心一直到所谓的边缘数据一都进行有效的管理。 　在恢复管理方面，能够把快照、复制、传统的备份真正统一起来。当客户需要恢复的时候，不需要考虑当初的保护到底是通过快照、复制还是传统的备份方式来做的，以及这个应用需要恢复多长时间，会自动地在不同界面里面恢复。有数据显示，CommVaultSimpana8可以把数据恢复的可靠性提升约20％，恢复速度加快77％。 　此外，CommVault独有的全方位内容搜索引擎技术，通过对在线、离线数据建立统一的索引，能够快速定位任何数据副本所在的物理位置，不管该文件是在磁盘或磁带上，从而能实现全方位的快速的数据检索和恢复。

在分层存储方面，CommVault倡导分层存储架构，合理利用存储介质。一项调查显示，在数据中心海量的数据中，60％到80％的数据在一年之内是“呆着不动”或“静止”的，活跃的数据(需要经常调用的数据)不足20％，如果将所有的数据都存放在在线存储设备，如磁盘阵列上，不仅设备投入成本巨大，而且会耗费数据中心相当多的场地和电源。 　利用CommVault绿色高效数据管理解决方案，客户可以将长时间不用的数据迁移到二级存储设备上，不仅能节约存储空间，节省能耗，还能提高存储设备的访问速度。

在简化管理方面，CommVaultSimpana采用了独特的一体化信息管理架构，把备份与恢复、复制、归档、资源管理与搜索等功能模块利用一套源代码无缝地结合在一起，从而克服了单点分立数据管理软件产品扩展能力不足、数据管理低效问题，并大大地减少了在硬件、耗材、存储还是人力上的投资。事实上，一体化的数据管理方案，在提高存储利用率、提高数据中心的效率的同时，不仅在近期能为企业节省费用，从长远来看，也能最大限度地降低额外开支和风险。

作为全球领先的数据管理应用软件供应商，CommVault一贯倡导绿色数据管理理念，其最新的一体化信息管理解决方案CommVault Simpana为业界提供了实现绿色数据管理的更好方法，可以帮助企业管理日益增长的数据，减小数据中心对电源，冷却系统和场地的要求，为数据中心实现绿色的数据管理提供了保障。