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Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,数据读取是连接原始数据与后续分析的关键桥梁。如果说数据采集是“获 ...
2026-01-04尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具,能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中,我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域,量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势,成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨 ...
2025-12-29在数据分析领域,周期性是时间序列数据的重要特征之一——它指数据在一定时间间隔内重复出现的规律,广泛存在于经济、金融、气象 ...
2025-12-29数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察,而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理, ...
2025-12-29在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA(Certified Data Analys ...
2025-12-29CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-26在数字化转型浪潮下,审计行业正经历从“传统手工审计”向“大数据智能审计”的深刻变革。教育部发布的《大数据与审计专业教学标 ...
2025-12-26统计学作为数学的重要分支,是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现,传统统计方法已难以应对高维、 ...
2025-12-26