
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29