大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势

大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势

大数据挑战和机遇并存，大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段，大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战，但前景依然非常乐观。 

大数据发展的挑战

目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露;大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展;大数据越开放越有价值，但缺乏大数据相关的政策法规，导致数据开放和隐私之间难以平衡，也难以更好的开放。

挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求

很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担心投入比较多的成本，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的发展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。

挑战二：企业内部数据孤岛严重

企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据，大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通，并且实现技术和工具共享，才能更好的发挥企业大数据的价值。

挑战三：数据可用性低，数据质量差

很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等 *** 作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息，还有对收集到的数据进行很好的预处理处理，才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明，高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现，数据可用性提高10%，企业的业绩至少提升在10%以上。

挑战四：数据相关管理技术和架构

技术架构的挑战包含以下几方面：(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库，并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战;(2)很多企业采用传统的数据库技术，在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性，尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容;(3)传统企业的数据库，对数据处理时间要求不高，这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据，进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力;(4)海量的数据需要很好的网络架构，需要强大的数据中心来支撑，数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时，减少服务器的低负载情况，成为海量数据中心运维的一个重点工作。

挑战五：数据安全

网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多，黑客犯罪的动机比以往都来的强烈，一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们，要加强大数据网络安全的建设。另外，大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。

挑战六：大数据人才缺乏

大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，大数据将会出现约100万的人才缺口，在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。

挑战七：数据开放与隐私的权衡

在大数据应用日益重要的今天，数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用，不仅能促进相关产业的发展，也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行政垄断和商业利益所限，数据开放程度较低，这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善，大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此，建立一个良性发展的数据共享生态系统，是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时，开放与隐私如何平衡，也是大数据开放过程中面临的最大难题。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私，逐步加强隐私立法，将是大数据时代的一个重大挑战。

大数据发展趋势

虽然大数据仍在起步阶段，存在诸多挑战，但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势：数据资源化，将成为最有价值的资产;大数据在更多的传统行业的企业管理落地;大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现;数据将越来越开放，数据共享联盟将出现;大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要;大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎;大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业;大数据在多方位改善我们的生活。

趋势一：数据资源化，将成为最有价值的资产

随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产，成为提升机构和企业竞争力的有力武器。

趋势二：大数据在更多的传统行业的企业管理落地

一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果，对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用，其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此，我们有理由相信，大数据作为一种从数据中创造新价值的工具，将会在许多行业的企业得到应用，带来广泛的社会价值。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求，更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。企业管理既有艺术也有科学，相信大数据在科学管理企业方面有更显著的促进，让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。

趋势三：大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现

来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源，而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案，即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据，还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外，还希望能结合移动设备的位置信息，这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。毕竟，无论是大数据还是商业智能，目的都是为分析服务的，数据全面整合起来，更有利于发现新的商业机会，这就是大数据商业智能。同时，由于行业的差异性，很难研发出一套适用于各行业的大数据商业智能分析系统，因此，在一些规模较大的行业市场，大数据服务提供商将会以更加定制化的商业智能解决方案提供大数据服务。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。

趋势四：数据将越来越开放，数据共享联盟将出现

大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。我们看到，美国、英国、澳大利亚等国家的政府都在政府和公共事业上的数据做出努力。而国内的一些城市和部门也在逐渐开展数据开放的工作。比如北京市在2012年就开始试运行政务数据资源网，在2013年年底正式开放;上海在2012年启动了政府数据资源开放试点工作，数据涉及地理位置、交通、经济统计和资格资质等数据;2014年，贵州省也加入数据开放之列，10月份云上贵州正式上线。对于不同的行业，数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息，那么就需要全国，甚至全世界的医疗信息共享，从而可以通过平台进行分析，获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势，不同领域的数据联盟将出现。

趋势五：大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要

随着数据的价值的越来越重要，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息，也有更多的骗术和犯罪手段出现，所以，在大数据时代，无论对于数据本身的保护，还是对于由数据而演变的一些信息的安全，对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。大数据安全是跟大数据业务相对应的，与传统安全相比，大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析，并且找出针对大数据的业务的威胁，然后提出有针对性的解决方案。比如，对于数据存储这个场景，目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题，由于其开源性，但是其安全问题也是突出的。因此，市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。

趋势六：大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎

随着大数据的发展，大数据在智慧城市将发挥着越来越重要的作用。由于人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力，需要城市能够更合理地进行资源布局和调配，而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案。智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。大数据是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等，都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。

趋势七：大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业

一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。而由于有强烈的市场需求，高校也将逐步开设大数据相关的专业，以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作，协助高校联合培养大数据人才。如2014年，IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作，引入强大的研发团队和业务伙伴，推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养，建设符合中国教学特色及人才需求的大数据相关学分课程，为未来建设特色专业方向做准备。

趋势八：大数据在多方位改善我们的生活

大数据不仅用于企业和政府，也应用于我们的生活。在健康方面：我们可以利用智能手环监测，对我们的睡眠模式来进行追踪，了解睡眠质量;我们可以利用智能血压计、智能心率仪远程的监控身在异地的家里老人的健康情况，让远在他方的外出工作者更加放心;在出行方面：我们可以利用智能导航出行GPS数据了解交通状况，并根据拥堵情况进行路线实时调优。在居家生活方面：大数据将成为智能家居的核心，智能家电实现了拟人智能，产品通过传感器和控制芯片来捕捉和处理信息，可以根据住宅空间环境和用户需求自动设置控制，甚至提出优化生活质量的建议，如我们的冰箱可能会在每天一大早建议我们当天的菜谱。

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主要分为 7 个阶段：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。

阶段一：学习入门知识

这一部分主要针对的是新手，在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。MySQL 是一个 DBMS（数据库管理系统），是最流行的关系型数据库管理系统（关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。

MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSQL），其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。

而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。

1、Linux 基础入门（新版）

2、Vim编辑器

3、Git 实战教程

4、MySQL 基础课程

5、MongoDB 基础教程

6、Redis基础教程

阶段二：Java基础

Java 是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。

Java 语言具有功能强大和简单易用两个特征，跨平台应用能力比 C、C++ 更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。最重要的一点是 Hadoop 是用 Java 编写的。

1、Java编程语言（新版）

2、Java进阶之设计模式

3、J2SE核心开发实战

4、JDK 核心 API

5、JDBC 入门教程

6、Java 8 新特性指南

阶段三：Scala基础

Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

1、Scala 开发教程

2、Scala 专题教程 - Case Class和模式匹配

3、Scala 专题教程 - 隐式变换和隐式参数

4、Scala 专题教程 - 抽象成员

5、Scala 专题教程 - Extractor

6、Scala 开发二十四点游戏

阶段四：Hadoop技术模块

Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 20 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选，但 Hadoop 一定是大数据必学内容。

1、Hadoop入门进阶课程

2、Hadoop部署及管理

3、HBASE 教程

4、Hadoop 分布式文件系统--导入和导出数据

5、使用 Flume 收集数据

阶段五：Hadoop项目实战

当然，学完理论就要进行动手实战了，Hadoop 项目实战可以帮助加深对内容的理解，并锻炼动手能力。

1、Hadoop 图处理--《hadoop应用框架》

阶段六：Spark技术模块

Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

1、Spark

2、x 快速入门教程

2、Spark 大数据动手实验

3、Spark 基础之 GraphX 图计算框架学习

4、Spark 基础之 DataFrame 基本概念学习

5、Spark 基础之 DataFrame 高阶应用技巧

6、Spark 基础之 Streaming 快速上手

7、Spark 基础之 SQL 快速上手

8、Spark 基础之使用机器学习库 MLlib

9、Spark 基础之 SparkR 快速上手

10、流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

11、使用 Spark 和 D3js 分析航班大数据

阶段七：大数据项目实战

最后阶段提供了大数据实战项目，这是对常用技能的系统运用，例如使用常用的机器学习进行建模、分析和运算，这是成为大数据工程师过程中的重要一步。

1、Ebay 在线拍卖数据分析

2、流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

3、大数据带你挖掘打车的秘籍

4、Twitter数据情感分析

5、使用 Spark 进行流量日志分析

6、Spark流式计算电商商品关注度

7、Spark的模式挖掘-FPGrowth算法

扩展资料：

大数据技术的具体内容：

分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）

分布式程序设计（包含：Apache Pig或者Hive）

分布式文件系统（比如：Google GFS）

多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo， DynamoDB等）

数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）

集成开发环境（比如：R-Studio）

程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）

调度协调架构工具（比如：Apache Aurora）

机器学习（常用的有Apache Mahout 或 H2O）

托管管理（比如：Apache Hadoop Benchmarking）

安全管理（常用的有Gateway）

大数据系统部署（可以看下Apache Ambari）

搜索引擎架构（ 学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）

多种数据库的演变（MySQL/Memcached）

商业智能（大力推荐：Jaspersoft ）

数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）

大数据处理算法（10大经典算法）

OceanBase 40重新审视数据库与分布式系统两个领域最基础的设计，全新推出业内首个单机分布式一体化架构。在单机部署时，自适应日志流技术将只触发一个日志流，用户 *** 作不需要分布式事务，不损失性能。需要分布式部署时，自适应日志流技术将会为每台机器触发专属的日志流。实现多机性能自动扩展。可以说OceanBase 40打破了分布式技术的不可能，实现了首个单机分布式体化架构，真正做到可以像单机数据库一样使用。

针对这一现状，有这么一群人从开始放弃了在互联网大厂的高薪工作，历经十余年在分布式数据库的深耕取得了一个又一个突破。从0到1开创原生分布式数据库，坚持自主研发，坚持长期主义，坚持开放，从根本上去解决海量数据管理的问题。历经12年时间，OceanBase40通过海量的业务场景打磨，产品不断选代，使用成本得到极大降低，部署更加便捷。OceanBase40开启了国产数据库新的里程碑。可单机可分布，可大可小，跟火影忍者一样，可合体可分散。

一、十年积累，厚积薄发：OceanBase发展回顾

在科技互联网时代，芯片和 *** 作系统是大家熟知的技术高峰，而数据库由于概念难懂，大众对其认知并不深刻。实际上数据库在我们的生产和生活中发挥着重要的作用，大到银行要存放所有客户的信息，小到我们身边的一个小超市要存储每件商品的信息，这些都离不开数据库在背后作为支撑。然而，国内企业的数据库大多数都是采用国外的Oracle和IBM的传统关系型数据库，仅Oracle一家在全球市场占据了超过50%的份额。根据科技日报发布的制约我国工业发展的35项技术中，数据库管理系统名列其中，由此可见数据库也是我国亟待解决得“卡脖子”技术之一。

二、曾经的分布式。是为了处理海量业务场景应运而生

面对当今数据爆炸的时代，数据库是实现海量数据管理最核心的底座。以OceanBase为代表的分布式数据库的应运而生有着其强大的时代背景。首先是数据需求鼓励升级，移动支付和大数据带来的数据体量增长和数据形态变化，要求数据库底层能够处理选代升级的新技术。随着国内信息终端规模的扩大和网上购物的高覆盖率给数据库发展提供了沃土，反过来要求数据库具备处理海量业务的能力。还有一点值得一提的是各监管机构、政策制定方均重点布局针对数据库分布式转型、应用创新战略重点行业用户逐步增强数据库应用创新意识，防范潜在安全风险，这进一步标志着分布式数据库的产业持续壮大。

三、而现如今的单机分布式一体化架构，引领行业发展

一个产品雄厚的技术实力是必不可少的支撑，但是最终还是要面向客户需求的。Oceanbase40真正实现在单机性能、灵活性，成本和故障恢复等方面全面的突破。可以说OceanBase40开启了国产数据库新的里程碑。可单机部署，可分布，可大可小，可扩容可缩容

一个产品雄厚的技术实力是必不可少的支撑，但是最终还是要面向客户需求的。我们国家的一大特点就是中小企业特比多。那么针对这种情况，可单机可分布，可大可小，可合体可分散的特性就非常便于中小企业的灵活部署。在以往使用传统分布式数据库为实现分布式特性，往往付出很多额外的代价，使得业务在仅需要单机部署时，功能和性能大打折扣。典型场景如在业务修改的数据仅涉及到单机时，仍需要付出分布式事务的开销，导致整体性能低下。或无法支持大事务，业务使用场景受限等。

与oracle等国外数据库相比，没有大的技术创新，也不会出现弯道技术上的超车。 最大的贡献：越来越普遍。 不要小看“一般”这个词，它代表了一个公司的技术能力、质量体系、服务能力都达到了很高的水平。 也可以逐步服务于各行业的一些核心业务。 综上所述，这个领域的中国人在路上。 从技术上讲，这并不意味着国产数据库一定落后很多。 国内数据库的重点是先服务国内重要客户，先蚕食国外数据库的市场，从而拥有主动权和话语权。 现在是什么阶段，就像过去一样，国产手机正在逐渐赶超国外手机厂商。 现在，你可以先用小米一代。 来日本久一点吧。

在成本上比传统数据库低50-70%大大降低中小企业的替换成本近年来数字经济迅猛发展，中小企业更加迫切的需要进行数字化转型。如何降低数字化进程中的成本，不仅是中小企业考虑的重要问题，也是OceanBase力求达到的目的。基于LSM-Tree的高压缩引擎，OceanBase 40实现存储成本降低70%-90%；以支付宝为例，用OceanBase原生分布式数据库替代Oracle数据库之后，单副本数据可以做到Oracle的1/7，其计算资源投入也降低为原来的1/12，相比Oracle，仅存储一项，相比Oracle节省存储成本约20亿元，相当于每账户成本节省了90%。

首次将故障恢复时间从30秒降低到8秒现在的数据中心对业务的连续性有苛刻要求，但是故障往往是不可避免的。一旦发生了故障就需要启动备份机制，确保业务的连续性。OceanBase40首次实现了RTO<8s，真正将故障恢复时间从分钟级（30s）降低到秒级（8s），帮助业务系统更快恢复，最大程度减少业务影响，给业务带来持续可用的能力。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等 *** 作。

所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

在计算机编程之中，数据库的定义和生活中有一定的区别。同样是数据的集合这没有变，但是多了一些条件限定，每一种类型数据集合里面的数据都有固定的内容结构。

扩展资料

计算机数据库的应用如下：

1、将面向对象方法及其技术同数据库技术逐步进行融入的主要目的是为了满足相关用户应用过程中的特定需求，确保用户在数据传输以及应用过程中的安全性。

2、在多媒体技术中融入计算机数据库技术，对于此类数据库技术的应用而言，不仅具有多媒体技术的特点，还综合了计算机数据库技术的优势。

参考资料来源：百度百科-数据库

问题一：什么是企业的信息化系统？ 企业信息化是指企业以业务流程的优化和重构为基础，在一定的深度和广度上利用计算机技术、网络技术和数据库技术，控制和集成化管理企业生产经营活动中的各种信息，实现企业内外部信息的共享和有效利用，以提高企业的经济效益和市场竞争力，这将涉及到对企业管理理念的创新，管理流程的优化，管理团队的重组和管理手段的创新。

如果从动态的角度来看，企业信息化就是企业应用信息技术及产品的过程，或者更确切地说，企业信息化是信息技术由局部到全局，由战术层次到战略层次向企业全面渗透，运用于流程管理、支持企业经营管理的过程。这个过程表明，信息技术在企业的应用，在空间上是一个由无到有、由点到面的过程；在时间上具有阶段性和渐进性；信息化的核心和本质是企业运用信息技术，进行隐含知识的挖掘和编码化，进行业务流程的管理。

1．企业信息化的基础是企业的管理和运行模式，而不是计算机网络技术本身，其中的计算机网络技术仅仅是企业信息化的实现手段。2、企业信息化建设的概念是发展的，它随着管理理念、实现手段

企业信息化

等因素的发展而发展。3、企业信息化是一项集成技术：企业建设信息化的关键点在于信息的集成和共享，即实现将关键的准确的数据及时的传输的相应的决策人的手中，为企业的运作决策提供数据。

4．企业信息化是一个系统工程：企业的信息化建设是一个人机合一的有层次的系统工程，包括企业领导和员工理念的信息化；企业决策、组织管理信息化；企业经营手段信息化；设计、加工应用信息化。

企业间的竞争应当包括产品竞争、价格竞争、品种竞争、服务竞争、市场竞争和信誉竞争等诸多方面。随着人们一边完成工业化进程，一边步入信息时代，这种种竞争的方面也都不可避免地被打上了信息化的烙印。企业要在日新月异的科技时代里求得生存和发展，就必须参与企业间的科技竞争，把生产和经营牢牢植根于科学技术的沃土之上，使企业在优胜劣汰的竞争中永远充满活力。一般说来，技术进步会从以下几个方面对企业产生直接的影响：

1． 技术的进步有助于产品和服务质量的提高；

2． 技术的进步使产品的生命周期普遍缩短，由于更新换代的加快，企业也不得不重视产品的再开发；

3． 技术的进步可以改进生产工艺和生产流程，可以研制出更有

企业信息化整体架构图

效的生产工具应用于生产，从而可以大大提高生产效率。

企业只有不断地进行技术开发、技术引进、技术改造，才能在市场竞争中保持强劲有力的态势，使企业永远立于不败之地。

4．实现企业信息化全程管理，保障触业可持续健康发展。例如：航信软件融合“税务会计处理系统“的”懂税的ERP“产品系列，可同时针对企业涉及的个性化需求，以及行业化发展目标的特殊要求，全面支持企业在特殊业务环节上的深度应用，可扩展功能构建了企业信息化全程管理模型

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问题二：请问 什么是信息化系统集成？？ 通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术，将各个分离的设备（如个人电脑）、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效、便利的管理。采用功能集成、网络集成、软件界面集成等多种集成技术。实现的关键在于解决系统之间的互连和互 *** 作性问题，它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构。需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织管理和人员配备相关的一切面向集成的问题。

问题三：企业管理信息化系统包括哪些主要的模块 这要看你所说的企业是什么行业的了。

一般来讲，企业常规的管理信息化包括：办公管理（OA）、人力资源管理（H锭）、客户关系管理（CRM）、财务管理（FM）等。

还有一些例如：ERP（生产企业）、供应链管理（商易或生产企业）、生产管理（生产企业）、项目管理（工程企业等）等，这些系统要看企业的需要来选择。

问题四：信息化建设 是什么 机关信息化是指主要为了迎接盯息时代的到来，利用信息技术，通过网络技术、办公自动化技术，对传统 机关管理和公共服务进行改革。这个主要相对于商务信息化来说的。

机关信息化建设包括三个方面的基本任务：统一的网络平台建设、统一的数据环境建设、建设重点业务系统，其中最艰巨最复杂的是统一的数据环境建设。

机关信息化建设，从理论上说就是工业时代的 机关向信息时代的机关演变的过程。具体说，机关信息化就是应用现代信息通信技术，将管理和服务通过网络技术进行集成，以及对 需要的和拥有的信息资源的开发和管理，来提高机关的工作效率、决策质量、调控能力、廉洁程度、介于 开支，改进 组织结构、业务流程和工作方式，全方位的向社会民众提供超越时间空间与部门分隔限制的优质、规范、透明、符合国际水准的管理和服务。

机关信息化建设包含三个组成部分：机关部门内部的信息化和网络化办公；

机关部门之间通过计算机网络而进行的信息共享和实时通信；

部门通过网络与企业和大众之间进行的双向信息互动。

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问题五：什么是企业信息化的管理系统 大家知道，企业管理主要围绕人、财、物核心三要素来进行。如果把企业管理比喻成柱状体的话，那么它的纵截面是围绕财和物，以优化资源的组合模式、优化商业模式和业务创新为手段，以提升企业外在驱动力和业务效率为目标的管理，这就是业务管理。如：生产管理、销售管理、库存管理、客户管理、财务管理、资本管理、产品管理……；而柱状体的横截面则是围绕团队和团队行为，以优化决策、文化、结构、制度、项目、流程、授权、规范、激励、沟通、知识、控制、时间管理为手段，以提升企业内在驱动力和运营效率为目标的管理，这就是基础管理。而企业的核心竞争力取决于内在驱动力，也就是基础管理能力。

业务管理+基础管理＝兑现战略。企业战略管理解决的是方向问题，战略要落地，二者缺一不可。越来越多的企业管理者认识到，信息化管理是最终实现企业战略目标的必经之路。然而，目前许多中小企业在信息化过程中往往面临两种情况：

一是上马了ERP或CRM后，发现只有财务，库存，销售等几个部门实现了部分信息化，完全没有全面覆盖企业管理的各个环节，而且软件互不兼容,信息共享性差，出现许多断层，也就是管理漏洞，一些公司在花巨资购买软件并花数月进行实施后仍不得不停用或效果远不如预期理想；

二是公司刚开始实现信息化，由于公司规模较小，而ERP虽对物和财管理比较细，但相对刚性的管理模式不太适合公司情况，无法迅速实现对管理公司各种业务流程和信息资源进行全面整合和管理。

深圳市捷为科技---企业信息门户EIP（Enterprise Information Portal）就是为了解决上述问题应运而生的。EIP是指在Internet的环境下,把各种应用系统（诸如ERP、CRM、OA等）、数据资源和互联网资源统一集到企业信息门户之下,根据每个用户使用特点和角色的不同,形成个性化的应用界面，并通过对事件和消息的处理、传输把用户有机地联系在一起。EIP是“一站式”全面解决企业信息化问题的最佳选择叮是企业信息化的核心。

问题六：企业信息化是什么意思？ 企业信息化: 企业以企业流程(优化)重组为基础，在一定的深度和广度上利用计算机技术、网络技术和数据库技术，控制和集成化管理企业生产经营活动中的所有信息，实现企业内外部信息的共享和有效利用，以提高企业的经济效益和市场竞争能力。（一解）“企业信息化”是指“通过对信息技术的应用，开发和使用企业的信息资源，提高管理水平、开发能力、经营水平的过程”。企业信息化从发展程度看，分为三个层面和发展水平的不同阶段。第一是利用计算机实现对产品生产制造过程的自动控制。第二是利用计算机系统实现企业内部管理的系统化。第三是利用互联网开展的电子商务。（二解）企业信息化，就是企业利用现代信息技术，通过信息资源的深入开发和广泛利用，不断提高生产、经营、管理、决策的效率和水平，进而提高企业经济效益和企业竞争力的过程。企业要在利用信息技术改造传统产业和企业经营管理信息化两个方面加紧推进。

问题七：什么是企业信息化 一、企业信息化的概念和主要内容 (一)企业信息化的定义与内涵 关于企业信息化的定义有数十种之多， 目前国内引用较多的定义有以下几种：

(1)企业信息化是“企业应用现代信息技术、开发应用信息资源、实现企业现代化的过程。”

(2)企业信息化是指利用信息技术获取、处理、传输、应用知识和信息资源、使企业的竞争力更强和收益更多的一个动态过程。”

(3)“企业信息化是企业利用现代信息技术，通过对信息资源的深化开发和广泛利用，不断提高生产、经营、管理、决策的效率和水平，进而提高企业经济效益和企业竞争力的过程。”

(4)企业信息化是“将信息技术应用于企业生产、管理经营活动，实质上是将企业的生产过程、物料移动、事务处理、现金流动、客户交户等业务过程数字化，通过各种信息系统网络加工生成新的信息资源、提供给各层次的人们洞悉、观察各类动态业务中的一切信息，以做出有利于生产要素组合优化、企业资源合理配置的决策。”

(5)企业信息化是指“企业将传统方式进行的经营活动转变为电子事务和电子商务的过程。”

视角不同、关注重点不同，是造成人们对企业信息化内涵的理解、描述出现差异的主要原因。尽管如此，如果仔细地对各种流行的定义加以考察，就会发现各种定义的差异并不是本质性的。本报告认为，企业信息化是指企业以现代信息技术为手段，以开发和利用信息资源为对象，以改造企业的生产、管理和营销等业务流程为主要内容、以提升企业的经济效益和竞争力为目标的动态发展过程。这一定义主要包括以下几个方面的内涵：

(1)从技术手段看，企业信息化是企业对现代信息技术的广泛应用。现代信息技术的核心是微电子技术、计算机技术和网络通信技术，正是信息技术的发展和在企业中的广泛应用构成了企业信息化的―个显著特征。

(2)从作用对象看，企业信息化是企业对信息资源的组织、开发和利用。信息与资本、劳动和土地一样，是经济活动中一项重要的战略资源。有效开发、利用信息资源已经成为企业信息化的中心内容，而且这一开发和利用是以现代信息技术为手段和工具，从而有别于传统的信息资源开发和利用方式。

(3)从驱动机制看，企业信息化是以提高企业的生产、管理和决策的效率和水平为目的的。正像企业对任何新技术的采用一样，企业对信息技术的采用也是市场竞争和利润驱动的结果。

(4)从演化过程看，企业信息化是一个不断提高和改善企业竞争力、效率和效益的动态发展过程。企业信息化不是一朝一夕所能完成的，而是随着技术的进步、企业的成长和组织管理的变化而不断演进和深化的过程，这一过程只有起点、没有终点。

(5)从系统角度看，企业信息化是一项复杂的系统工程。它既涉及到各种信息技术的应用，巨大的人力、物力和财力的投入，同时也涉及到企业组织管理和企业业务流程的重组和再造。上述各方面构成了一个有机的整体，缺一不可。

(二)企业信息化的主要内容 企业信息化的主体内容会因信息技术的演变以及企业的性质、规模、类型的不同而有所改变。在信息技术发展的早期阶段，企业信息化局限于生产过程的自动化管理以及企业内部日常办公事务的处理等方面。

从20世纪80年代开始、随着计算机硬件和软件技术的发展，特别是计算机和通信网络技术的日趋融合，企业信息化内容发生了巨大的变化，信息技术在企业中的应用不再局限于企业活动的某些环节，而是逐步地渗透到企业活动的各个领域、各个环节，极大地改变了企业的生产、流通和组织管理方式，推动了企业物资流、资金流和信息流的相互融合。除了技术因素外，企业信息化的范围和内容还因企业规模、类型和性质的不同而呈现出巨大的差异。例如，大型企业和中小型企业的信>>

问题八：企业信息化管理会用到什么系统 企业信息化管理会用到比如客户管理系统、采购管理系统、OA系统、财务软件、人力资源管理系统等。

高亚科技提供全面信息化管理软件，主要解决方案：

8Manage CRM：移动互联网 CRM

8Manage SPM：供应商与采购管理

8Manage Simple PM：易启与扩展 PM

8Manage PM：项目的高级计划和执行工具

8Manage PMO：高效能 PMO

8Manage Agile：快速迭代产品的敏捷开发管理

8Manage Finance：与业务及运营紧密关联

8Manage HCM：人力资源管理

8Manage OA：新一代办公室自动化

8Manage BI：点击式商业智能

8Manage O2O：B2C、B2B、eExchange、eSettlemen t与 eERP

8Manage FAS： 知识型企业全自动化套装软件

8Manage eERP2：生产商 eERP2

8Manage eExpense：网络及智能手机费用报表系统

8Manage eLeave：eLeave 与 Leave 管理

8Manage eTimesheet：网络及智能手机工时表系统

8Manage eLearning：高级 eLearning 系统

8Manage eSurvey：易于使用的 eSurvey 系统

8Manage eDMS & KM：eDocument 及知识管理

问题九：信息化建设应该包括哪些方面 5分 信息化建设的内容，主要应该包括：

1、信息化基础设施建设

计算机机房(包括场地、空调、透风、供电、供水、通信线路、安保等)

信息化设备(网络设备、服务器设备、终端设备等)

2、信息化软件系统建设

支撑各种业务的业务信鸡系统

加强组织(企业、 、机构、单位)管理的管理信息系统

支持组织决策的决策信息系统

服务于信息系统管理的运维管理系统

3、信息化的组织体系建设

为了组织信息化的持续有序而需建立信息化组织架构，并经常进行优化调整

4、信息化系统安全体系、灾难备份与恢复体系建设

为了应对各种人为或自然的灾难、攻击等，需要对组织的信息化体系建立安全管理体系，并为了业务连续性而需建立灾难备份与恢复体系

5、组织的信息化与业务连续性管理意识的培养和强化

信息化建设过程只是信息化的基础，还需要长效的运行维护、升级，使得信息化是持续有效的，这就需要经常地强化组织的信息化与业务连续性管理意识，形成一个持续的信息化管理机制，支撑组织战略目标和业务的持续发展

从 Shard 到 Sharding

Shard 这个词英文的意思是 碎片 而作为数据库相关的技术用语 似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)中的 Sharding 姑且称之为 分片

Sharding 不是一门新技术 而是一个相对简朴的软件理念 如您所知 MySQL 之后才有了数据表分区功能 那么在此之前 很多 MySQL 的潜在用户都对 MySQL 的扩展性有所顾虑 而是否具备分区功能就成了衡量一个数据库可扩展性与否的一个关键指标(当然不是唯一指标) 数据库扩展性是一个永恒的话题 MySQL 的推广者经常会被问到 如在单一数据库上处理应用数据捉襟见肘而需要进行分区化之类的处理 是如何办到的呢 答案是 Sharding

Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能 而是在具体技术细节之上的抽象处理 是水平扩展(Scale Out 亦或横向扩展 向外扩展)的解决方案 其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制 解决数据库扩展性问题

事关数据库扩展性

说起数据库扩展性 这是个非常大的话题 目前的商业数据都有自己的扩展性解决方案 在过去相对来说比较成熟 但是随着互联网的高速发展 不可避免的会带来一些计算模式上的演变 这样很多主流商业系统也难免暴露出一些不足之处 比如 Oracle 的 RAC 是采用共享存储机制 对于 I/O 密集型的应用 瓶颈很容易落在存储上 这样的机制决定后续扩容只能是 Scale Up（向上扩展） 类型 对于硬件成本 开发人员的要求 维护成本都相对比较高

Sharding 基本上是针对开源数据库的扩展性解决方案 很少有听说商业数据库进行 Sharding 的 目前业界的趋势基本上是拥抱 Scale Out 逐渐从 Scale Up 中解放出来

Sharding 的应用场景

任何技术都是在合适的场合下能发挥应有的作用 Sharding 也一样 联机游戏 IM BSP 都是比较适合 Sharding 的应用场景 其共性是抽象出来的数据对象之间的关联数据很小 比如IM 每个用户如果抽象成一个数据对象 完全可以独立存储在任何一个地方 数据对象是 Share Nothing 的 再比如 Blog 服务提供商的站点内容 基本为用户生成内容(UGC) 完全可以把不同的用户隔离到不同的存储集合 而对用户来说是透明的

这个 Share Nothing 是从数据库集群中借用的概念 举例来说 有些类型的数据粒度之间就不是 Share Nothing 的 比如类似交易记录的历史表信息 如果一条记录中既包含卖家信息与买家信息 如果随着时间推移 买 卖家会分别与其他用户继续进行交易 这样不可避免的两个买卖家的信息会分布到不同的 Sharding DB 上 而这时如果针对买卖家查询 就会跨越更多的 Sharding 开销就会比较大

Sharding 并不是数据库扩展方案的银d 也有其不适合的场景 比如处理事务型的应用就会非常复杂 对于跨不同DB的事务 很难保证完整性 得不偿失 所以 采用什么样的 Sharding 形式 不是生搬硬套的

Sharding与数据库分区(Partition)的区别

有的时候 Sharding 也被近似等同于水平分区(Horizontal Partitioning) 网上很多地方也用 水平分区来指代 Sharding 但我个人认为二者之间实际上还是有区别的 的确 Sharding 的思想是从分区的思想而来 但数据库分区基本上是数据对象级别的处理 比如表和索引的分区 每个子数据集上能够有不同的物理存储属性 还是单个数据库范围内的 *** 作 而 Sharding 是能够跨数据库 甚至跨越物理机器的

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16326

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