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数据管理之元数据管理

如果在建立数据集市的过程中,注意了元数据管理,在集成到数据仓库中时就会比较顺利;相反,如果在建设数据集市的过程中忽视了元数据管理,那么最后的集成过程就会很困难,甚至不可能实现。 2. ; 06 元数据管理系统的设计原则 数据仓库环境下的元数据管理系统的建设是十分困难的。 具体的建设步骤如下: (1)如果是在建设数据仓库系统的初期,那么首先要确定系统的边界范围,系统范围确定的原则是首先保障重点,不求,只求精。 08 元数据管理产品设计 元数据管理的应用通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能。 数据管理平台提供各类元数据管理,包括:业务元数据、技术元数据和管理元数据,支持元数据的基本信息、属性、依赖关系、组合关系的增删改查操作。

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DAMA数据管理数据管理概述

本章重点介绍数据管理的总体流程、人员和技术。undefined 核心要点 引言 数据管理是一个职能或是高层级的业务流程。 (十职能),数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理数据质量管理。 主要交付物,十职能协同交付成果(8项:数据战略、数据架构、数据服务、数据库、数据、信息、知识、智慧); 消费者,交付成果的受益者; 测量指标,各职能的工作绩效(指标:数据价值、数据质量、数据管理方案 "数据小兵"整体看了各个章节的关联图,认为十领域中的相关关联图部分独立成章,缺乏一个总图对于相关交叉、联系、关联的部分进行说明。 等,需要企业的CEO对于数据的深入理解和CDO的培养; 其次,数据的管理的职能活动缺乏整体构建,较多的企业在十职能领域内容中均设立了相关的业务流程,但缺乏统一的协同,这样也就很难实现数据战略的交付;

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    云计算数据管理的五支柱

    企业的真正区别取决于其数据。 企业的大部分内在价值在于其数据,但人们不只是谈论客户和产品数据,还有供应链数据,竞争对手数据,以及可能属于大数据保护伞的许多其他类型的信息。 企业要在不关闭数据的情况下有效管理数据,并阻止非法访问请求,企业需要一个可靠的云计算数据管理策略,并需要考虑五个重要因素。 1. 数据存储加密 大多数时候数据都存储在存储设备中。 通过制定涵盖数据存储、数据访问、传输数据数据到达和可靠数据备份/恢复的计划,企业已经建立了五个支柱,这些支柱将足以承受企业数据的负载,并能抵御外部的攻击。 但仍有许多云计算数据管理的陷阱需要避免,确保企业可以快速恢复在云环境中运行时出现的最常见问题。 企业可以拥有世界上最好的产品和员工,但没有数据就会无能为力,因此请采取措施确保其自由安全地流动。 智能数据管理将使企业的员工能够利用最新的云计算技术、创新新产品和服务,并使企业在竞争中脱颖而出。 (来源:企业网D1Net)

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    Docker 数据管理

    mount type=tmpfs,destination=/app --mount type=tmpfs,destination=/app,tmpfs-mode=1770 注意事项 当挂载一个 空的数据卷 时,若挂载的容器目标目录存在文件时,Docker 会把容器中的文件复制到数据卷中。 若 监听主机目录 或 挂载非空数据卷 时,不会复制容器中原有文件,而是由原路径文件直接覆盖容器中的目标路径。下面通过具体的命令来进行说明。 # 在数据卷写入数据 $ docker run -it --rm \ --mount src=new_vol,target=/etc/nginx/conf.d \ nginx:alpine new_vol 非空,下面测试挂载一个非空数据卷,看会不会复制容器中的文件到数据卷。

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    ArcGIS数据管理

    ArcGIS矢量数据和储存   矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据,主要是点、线、面,在ArcGIS中也成要素类。 (2)个人地理数据库:所有数据都储存于MSAccess中,该数据文件最大为2GB,但若超过250MB,性能下降严重 ,只使用小于250MB的文件。    (3)企业级数据库:使用Oracle、MS SQL Server…关系数据库中,在大小 和用户数量中没有限制。 建议使用文件地理数据数据建库   在数据建库之前,应先制定数据库标准。 一个数据库可以有多个数据集,数据集下可以存放多个要素类。同一数据集下,多个数据的坐标系,XY容差一致。 数据库中关于命名的规定 名称可以以字母或汉字开头,但不能以数字开头。 数据库维护和版本的升降级 数据库的维护 数据库备份 数据库碎片整理 新建备份数据库 版本的升降级 创建一个新的数据库,进行导入导出操作即可实现数据库版本的升降级

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    Docker 数据管理

    Rex-Ray作为跨机房的数据驱动 安装 ? image.png ? image.png ? image.png 创建磁盘卷 ? image.png ? image.png ? image.png

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    ES数据管理

    8.ES数据管理 8.1 ES数据管理概述 ES是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。 在ES中,你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。 ES使用JSON作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持,而且已经成为NoSQL领域的标准格式。 =更新/创建,而==POST==是可以针对整个资源集合进行操作的,如果不写id就由ES生成一个唯一id进行==创建==新文档,如果填了id那就针对这个id的文档进行创建/更新 2、PUT只会将json数据都进行替换 基于Restful API ES和所有客户端的交互都是使用JSON格式的数据,其他所有程序语言都可以使用RESTful API,通过9200端口的与ES进行通信 用户做crud Get http://localhost

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    Docker数据管理

    容器中的管理数据主要有两种方式 : 数据卷(Data Volumes): 容器内数据直接映射到本地主机环境; 数据卷容器(Data Volume Containers): 使用特定容器维护数据卷。 数据卷可以提供很多有用的特性 : 1.数据卷可以在容器之间共事和重用,容器间传递数据将变得高效与方便; 2.对数据卷内数据的修改会立马生效,无论是容器内操作还是本地操作; 3.对数据卷的更新不会影响镜像 2 绑定数据卷 除了使用 volume 子命令来管理数据卷外,还可以在创建容器时将主机本地的任意路径挂载到容器内作为数据卷,这种形式创建的数据卷称为绑定数据卷。 数据卷容器 如果用户需要在多个容器之间共享一些持续更新的数据,最简单的方式是使用数据卷容器 。 数据卷容器也是一个容器,但是它的目的是专门提供数据卷给其他容器挂载。 使用数据卷容器可以让用户在容器之间自由地升级和移动数据卷,具体的操作将在下一节进行讲解 。 利用数据卷容器迁移数据 可以利用数据卷容器对其中的数据卷进行备份、恢复,以实现数据的迁移 。 1.

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    docker 数据管理

    为什么使用数据卷? 当删除容器时,容器产生的数据将丢失 为了解决这些问题,docker引入了volume数据卷。 管理数据主要有两种方式: 数据卷(Volumes) 挂载主机目录(Bind mounts) 数据数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过UFS,可以提供很多有用的特性: 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新,不会影响镜像 数据卷默认会一直存在,即使容器被删除 创建数据卷 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 正在使用的数据卷不能删除,绑定挂载的数据卷不能删除 ddocker volume rm my-vol 因为数据卷是独立于容器的,docker不会在容器被删除之后自动删除数据卷,如果在删除容器的同时移除数据

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    docker数据管理

    用户在使用Docker的过程中,往往需要能查看容器内应用产生的数据,或者需要把容器内的数据进行备份,甚至多个容器之间进行数据共享,这必然涉及到容器的数据管理操作。 Docker提供三种方式将数据从宿主机挂载到容器中: •volumes:Docker管理宿主机文件系统的一部分(/var/lib/docker/volumes)。保存数据的最佳方式。 删除容器后数据卷里数据还在,这样的话再创建容器的时候指定数据卷路径还是可以访问 [root@localhost ~]# docker ps CONTAINER ID IMAGE •当Docker主机的文件或目录结构保证与容器所需的绑定挂载一致时 数据卷容器 如果用户需要在容器之间共享一些持续更新的数据,最简单的方式是用数据卷容器。 数据卷容器其实就是一个普通的容器,专门用它来提供数据卷供其他容器挂载使用。

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    ​Docker数据管理

    Docker数据管理 写在前面 在前面我们详细学习了docker的三核心概念:镜像、容器和仓库,接下来开始学习如何管理数据。 在实际工作中使用docker,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行数据共享,此时必然会使用到容器数据管理的各种操作。 容器中的数据管理主要有两种方式:(1)数据卷(Data Volumes),表示容器内数据直接映射到本地主机环境;(2)数据卷容器(Data Volume Containers),表示使用特定容器维护数据卷 本篇就来学习docker数据管理相关的知识,首先会介绍如何在容器内创建数据卷,并且把本地目录或者文件挂载到容器内的数据卷中,接着介绍如何使用数据卷容器在容器和宿主机、容器和容器之间共享数据,并实现数据的备份和恢复 docker run --volumes-from dbdata2 -v ${pwd}:/backup worldenvy tar xvf /backup/backup.tar 小结 Docker采用数据卷机制为数据管理提供了方便的操作

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    ES数据管理

    8.ES数据管理 8.1 ES数据管理概述 ES是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。 在ES中,你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。 ES使用JSON作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持,而且已经成为NoSQL领域的标准格式。 =更新/创建,而==POST==是可以针对整个资源集合进行操作的,如果不写id就由ES生成一个唯一id进行==创建==新文档,如果填了id那就针对这个id的文档进行创建/更新 2、PUT只会将json数据都进行替换 基于Restful API ES和所有客户端的交互都是使用JSON格式的数据,其他所有程序语言都可以使用RESTful API,通过9200端口的与ES进行通信 用户做crud Get http://localhost

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    “晓”说数据管理-电信行业的数据管理变革

    在经营分析系统时代移动的标杆一直是广东,进入大数据时代浙江移动就成了移动集团内的标杆省份,当然标杆取决于三点,首先是敢想敢为,制约国企的最关键因素也是如此;其次是人才,浙江移动业务支撑部号称有十几个博士 ,即使放到互联网公司也是罕有,想想海南移动大数据仅有的几杆抢,不禁潸然泪下;最后是财,人才也要靠财来维系的,而不仅仅是情怀,能够提供不低于互联网公司的薪资标准,要靠领导的魄力和灵活的机制,系统建设也是要靠财的

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    Docker 数据管理介绍

    默认容器的数据是保存在容器的可读写层,当容器被删除时其上的数据也会丢失,所以为了实现数据的持久性则需要选择一种数据持久技术来保存数据。 前面还介绍了:Docker 服务终端 UI 管理工具 数据存储方式 从现在开始,我们学习 Docker 容器的数据存储方式,你也可以先了解一下Docker 数据持久化的三种方案。 数据卷(Volumes) 由docker创建和管理,且与主机的核心功能隔离 无论是命名还是匿名数据卷,都存储在/var/lib/docker/volumes/下面 定义的数据卷可以在多个容器中同时使用, 数据卷是存储在 Docker 容器的特定目录下面 优势说明 Docker Volumes 机制通常用来给 Docker 容器保存持久化数据,使用 Volumes 有很多优势: 更容易进行备份和数据迁移 # 创建一个数据卷 $ docker volume create my-vol # 查看所有的数据卷 $ docker volume ls # 查看指定数据卷的信息 $ docker volume

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    ELK-数据管理

    shard(分片): 数据存储的方式 replicas(副本):副本 数据备份 为了便于理解,我们和mysql这种关系型数据库做一个对比: 关系型数据库(如mysql,oracle等) elasticsearch database index table type row document column field ES是分布式搜索引擎,每个索引有一个或多个分片(shard),索引的数据被分配到各个分片上。 你可以看作是一份数据分成了多份给不同的节点。 red:表示索引中有些shard是不可用状态,导致数据丢失。

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    ScrumMaster 与数据管理

    ScrumMaster 若只是从单一或表面的度量数据,评定团队敏捷执行的现况, 往往会将团队导入更没效率, 更没质量的道路上。 “数据管理”,这听起来高大上的名词, 然而只要执行上稍一不慎, 却往往会打击团队的士气与产品开发的效率与质量。 更不顾从开发效率数据中所透露的, 工作量过载的信息。其结果往往是单元测试代码都是事后补上的。而流于形式的单元测试, 最终还得背上没效率, 没有用的恶名。 ScrumMaster 的 “数据管理”一定要和团队的现况与行为相结合。依团队的现况与行为制定出多面向,多纬度的度量模型。 如此, 不管度量数据是来自于系统, 或是来自于人工,不管是真实数据, 还是美化数据, Scrum Master 都能从多面向, 多纬度的度量数据中,挖掘出数据背后, 团队执行敏捷的真正故事……

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    DAMA数据管理数据治理

    undefined 核心要点 **数据治理**是对数据资产行驶权利和控制的活动集合,它处于数据管理的核心地位、指导其他相关数据管理职能的执行。 运用持续的(PDCA)对10个职能开展,每个有效的、独特的的数据管理方法。 * **数据管理制度**,确保对数据资产进行有效的控制和使用的业务职责问责制度。 数据治理组织定期规则和裁决问题。主要的角色:数据治理委员会(DGC)、数据管理制度指导委员会(DSPSC)、数据管理制度团队(DST)、数据治理办公室(DGO)等。 * **数据管理服务组织**,包括:数据管理服务(DMS)、数据管理卓越中心(COE)、数据管理利益共同体(COD)。 * **数据管理执行官**(CDO),包括:职能、组织、汇报、职责、决策等。 观点解读 通过对以上内容的学习,"数据小兵"对于要点补充解读如下: 概念和活动 书中重点介绍了(数据治理、数据管理制度、管理制度组织、数据管理服务组织、数据管理执行官、数据治理办公室),强调"数据治理"

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    DAMA数据管理—引论

    本篇介绍"DAMA数据管理知识体系指南—引论"。 本章重点从数据资产的重要性、数据管理职能、数据管理专业及DAMA-DMBOK指南进行概述。 数据管理的范围,强调数据管理工作应立足于整个企业范围; 数据管理职能包括,数据库管理(IT)和数据管理(DATA)。 不同企业的组织、规模、理念、经验都有差异,但是数据管理的本质仍然是一样的; 共同责任,数据管理是企业各部门的共同责任,代表的群体利益,且在数据管理中赋予各方责任的问责; 数据管理专业人士,定位在经营企业数据资产的技术专家角色 数据的认识已经不仅仅是IT角度,更多的是数据资产的开发、利用角度的数据管理服务组织 数据管理专业 数据管理职能:数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、数据质量管理、参考数据和主数据管理 数据管理是新兴的职业定位,也是新兴的行业。 DAMA-DMBOK指南 DAMA—数据管理协会,数据管理专业组织。提供标准的(CDMP)数据管理专业人士认证。

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    数据管理概论

    数据管理概论 1 大数据隐私 1.1 引言 如今的数据主要大数据的类型 隐私特征与类别 大数据的隐私风险 1.2 隐私保护技术 匿名化技术 数据加密技术 差分隐私技术 隐私信息检索技术 参考文献 1 大数据隐私 1.1 引言 21世纪网络技术的发展使得个人的隐私无处可藏 如今的数据主要大数据的类型 1)原生数字化数据 这类数据自然产生出来就适合计算机存储的和处理的数据。 例如:电子邮件与文本信息,GPS位置数据,关联电话呼叫的元数据等等,这类数字化的数字信息可以被计算直接利用 2)原生模拟话数据 这类诗句一般为非结构话的数据,例如呼叫的音频与视频,个人健康数据,环境监测数据 该类隐私通常利用匿名化,差分隐私,加密和访问空指技术来保护 3)歧视带来的隐私:大数据处理技术不透明,普通人无法感知和应用,会在无意有意中产生歧视结果 大数据的隐私风险 大数据处理框架 泄露 数据收集 差分隐私技术 参考差分隐私技术 隐私信息检索技术 参考文献 [1]孟小峰.大数据管理概论[M].机械工业出版社,2017 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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