京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08