普开数据马延辉：大数据在培训领域的应用

大数据在培训领域的应用

随着信息技术的普及,人类社会进入到了大数据时代,数据已经

渗入到我们生活的每一个角落,衣食住行都离不开数据。所谓的大数据在百度百科上的解释是:在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有数据容量巨大，数据种类繁多，数据获取速度快速，数据来源真实，数据具有价值性等特点。从大数据的应用来看，大数据包括横向和纵向两方面的大，可以从时间空间来说，可以从数量与质量来说，也可以主观客观来说，一切我们可视可闻可想的都包含在大数据里。正是有这一种大，才可以在精确定位的“小”行业中提现出大的价值。大数据使市场行业更加细分，人们的行为更佳细分，可以使企业更清晰的明白自己的定位，从时间的跨度上来讲，大数据这是由于这种资源的大量整合，可以使得市场具有前瞻性，而大数据的最终效果是使消费者得到最合理最高效价值最大化实现的

满足。

20世纪90年代开始，培训行业在中国发展壮大，尽管现在已经到了一个全面发展的时期，但是培训行业依旧存在大量的问题。培训供求错位，培训没有建立在科学的需求分析上，培训没有针对性，培训项目设置不合理，导致培训效果事倍功半。培训定位模糊，对培训定位不清，致使培训与企业长期发展脱节，培训并没有真正为企业

的经营战略做出贡献。培训主体错位，培训只是培训部的事，高层不重视，中层不支持，基层不理解，培训部角色尴尬。培训对象错位，许多企业尽管重视员工培训，却只是关注中基层员工的培训，忽视对高管层的培训。只对中基层员工培训，忽视对高层培训，或者笼统培训管理层，员工的素质愈来愈高，而管理者却没有得到应有的提升。培训方法不当，在培训方法上，企业大多运用传统的模式授课，培训师讲，学员听，从而产生枯燥、效果不好的弊病，使员工失去对培训的兴趣。许多培训师根本没分清培训与教育的界限，培训应是以学习和掌握知识和技能为中心，而关键在于改变学员的技能。

培训定义是一种有组织的知识传递、技能传递、标准传递、信息传递、信念传递、管理训诫行为，培训的目的也是使得这些传递能够实现。在大数据的发展应用之下，无疑为培训发展提供不少有效途径。在大数据时代，最常做的便是将数据产品化，通过对私家车数据的整合，出现了Uber，通过对英语教员的整合，有了现在VIPABC的发展模式，有数据走向产品的案例不胜枚举。在培训领域也可以通过数据实现产品化，比如开发一款可以使用的app，使参与培训的人可以随时随地的利用时间来培训，培训者也可以随时互动。然而这个的实现，必须要依靠大数据，需要前期非常庞大的数据支持，以数据来确定培训的主题，培训的内容，培训的风格，培训的人员，培训的课程等等，而这里大数据可以是通过对很多的学员的调查，对以往培训资料的整，对同行业的调查，总而言之，离不开大量的数据支持。

在全球化的快速发展下，人才发展已经成为关键，培训的外延拓展到关键人才的界定，能力标准设定，人才评测以及系统性的发展领域，实现这一点必须要对人系统，有差别的培训。运用大数据增强培训针对性显然是不可或缺的，针对性是培训的基本要求，运用大数据，一方面，可以分析培训人员知识储备结构，了解到培训人员哪些方面的专业培训还欠缺，从而有针对性地开展重点专项培训，弥补其专业知识的缺陷;另一方面，可针对性地调训配置学员，改变以往“一锅煮”的方式，做到按需培训、有的放矢，实现组织需求与个体需求的有机统一。同时，通过运用大数据，使人员培训与培训者使用有机结合。通过建立起人员培训的电子档案，使培训管理数字化，通过查看培训档案和分析培训结果，可以动态了解培训人员在若干年内的培训知识储备。除了对被培训者的合理调控以及数据建档，达到学员最大化培训效果之外，通过对培训人员的数据整合，归纳培训人员的知识强项，性格特征，从而帮培训者挑选适合的学员，以及做好自身规划。

大数据的整合使得企业更加清楚自己的定位，明确自己在整个市场中的角色扮演，企业的明确定位又是企业培训的一个重要保证。市场何其之大，人才何其之多，知识何其之广，摆正自己的位置，培训才能有的放矢。运用大数据对公司现状的分析，公司的发展历程的回顾，公司在市场上的定位，才能预估公司未来的发展。公司的发展方向又决定了培训开展的方向，一切又要从自身的定位说起，所以大数据的整合可以使得培训的方向更加明确，企业未来大发展更加明确。

将来的培训的方式由被动向主动转变，培训的内容由普遍竞争向核心竞争转变。这既是对培训人员的要求，也是对企业的要求，而大数据就是这个转换工程中的一个一个媒介，传统的数据诠释宏观、整体的培训情况，用于影响培训的宏观政策与决策;大数据除分析宏观外，可以分析学员个体的课堂教学、实践调研等微观状况，对于调整学员培训行为，实现个体化培训、需求培训等具有重要现实意义，就是从原来的宏观到现在的微观，才实现了培训之间的可交流性，从而使一味的灌输与接收，到培训过程中改变与创新。以前的培训是哪里不会补哪里，但是面对知识经济的挑战和日益激烈的市场竞争，培训仅为补缺是远远不够的，应把挖掘潜力作为培训的重点，把思维变革、观念更新、潜能开发纳入培训的内容，而潜能的开发则是企业发展核心技术的关键，核心技术也是成为企业的核心竞争力，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

运用大数据科学规范培训管理，将大数据技术运用到学员培训管理中，可以建立起立体化的员工培训管理系统，从而实现集中培训、专题培训、网络培训、涉外培训、高端培训等网络化管理目标，实现学员培训管理规范化和科学化。

针对培训缺少技术支持，缺乏针对性，资源分配不合理等问题，大数据利用其数量大，范围广，处理速度快的特点，有效的对培训市场的资源进行精确分类，使得培训行业的一些看是杂乱的问题有规律

的呈现，使行业再度细分，从而有效的分配资源，达到资源的最大化使用，整合无数微观数据形成的大数据来使得培训工作井井有条。

大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。

数据库的发展与应用

数据库的发展与应用 数据库是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。 数据库技术的发展，已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。数据库技术最初产生于20世纪60年代中期，根据数据模型的发展，可以划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。 第一代数据库的代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS和70年代美国数据库系统语言协商CODASYL下属数据库任务组DBTG提议的网状模型。层次数据库的数据模型是有根的定向有序树，网状模型对应的是有向图。这两种数据库奠定了现代数据库发展的基础。这两种数据库具有如下共同点：都支持三级模式，如外模式、模式、内模式。保证数据库系统具有数据与程序的物理独立性和一定的逻辑独立性；都用存取路径来表示数据之间的联系；都有独立的数据定义语言；都是导航式的数据操纵语言。 第二代数据库的主要特征是支持关系数据模型，包括数据结构、关系操作、数据完整性。他们具有以下特点：关系模型的概念单一，实体和实体之间的连系用关系来表示；以关系数学为基础；数据的物理存储和存取路径对用户不透明；关系数据库语言是非过程化的。 第三代数据库产生于80年代，随着科学技术的不断进步，各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求，关系型数据库已经不能完全满足需求，于是产生了第三代数据库。主要有以下特征：1.支持数据管理、对象管理和知识管理；2.保持和继承了第二代数据库系统的技术；3.对其它系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。第三代数据库支持多种数据模型（比如关系模型和面向对象的模型），并和诸多新技术相结合（比如分布处理技术、并行计算技术、人工智能技术、多媒体技术、模糊技术），广泛应用于多个领域（商业管理、GIS、计划统计等），由此也衍生出多种新的数据库技术。 分布式数据库允许用户开发的应用程序把多个物理分开的、通过网络互联的数据库当作一个完整的数据库看待。并行数据库通过cluster技术把一个大的事务分散到cluster中的多个节点去执行，提高了数据库的吞吐和容错性。多媒体数据库提供了一系列用来存储图像、音频和视频对象类型，更好地对多媒体数据进行存储、管理、查询。模糊数据库是存储、组织、管理和操纵模糊数据库的数据库，可以用于模糊知识处理。 在现在的社会经济发展形势下，数据库的应用更为广泛，作用也更为重要。可以说数据、计算机硬件和数据库应用，这三者推动着数据库技术与系统的发展。数据库要管理的数据的复杂度和数据量都在迅速增长；计算机硬件平台的发展仍然实践着摩尔定律；数据库应用迅速向深度、广度扩展。尤其是互联网的出现，极大地改变了数据库的应用环境，向数据库领域提出了前所未有的技术挑战。这些因素的变化推动着数据库技术的进步,出现了一批新的数据库技术，如Web数据库技术、并行数据库技术、数据仓库与联机分析技术、数据挖掘与商务智能技术、内容管理技术、海量数据管理技术等。限于篇幅，本文不可能逐一去展开来阐述这些方面的变化，只是从这些变化中归纳出数据库技术发展呈现出的突出特点。

大数据给中国带来的十大商业应用场景

大数据给中国带来的十大商业应用场景 2012年纽约时报的一篇文章标志着人类社会进入大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产

规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。 2、金融行业 大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 （2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客

大数据分析应用的九大领域

大数据分析应用的九大领域 2014/6/26 11:13 随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域： 1.理解客户、满足客户服务需求 大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的着名零售商Target就是通过大数据的分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。 2.业务流程优化 大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。 3.大数据正在改善我们的生活 大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

5G+教育应用场景

5G+教育应用场景介绍 一、5G应用场景 （一）5G+数字校园 考勤管理：对学生、教师、实验室管理员等进行考勤/打卡管理；对巡逻值班人员进行路线考勤管理。 闭环教学评价和教务管理：实时收集教学过程数据（比如课堂出勤率、教学内容与效果等），分析教学效果和教学目标达成度，为教学计划后续改进、探索 新的教学模式、专业的人才培养方案修订等支撑材料，简化教务管理，提高管理效率。 资源预约：图书馆、自习室、会议室座位预约；羽毛球场地、操场比赛场地 预约。 安防监控：基于5G的大带宽特性可利用实现360度移动视频安防监控，保卫校园安全。根据视频监控分析图书馆实验室等场所在关闭时是否有盗窃等异常 情况出现；一键紧急呼救定位；在保密区域、或有天井等有危险的区域进行提示。在保密区域、或有天井等有危险的区域进行提示。 服务类应用主要包括以下几个方面： 资讯服务：在园区内推送学校新闻和通告，学术讲座等信息；基于位置与个人喜好推荐学术/生活/娱乐信息。 生活服务类：在移动终端上为学生提供订餐、购物、学杂费缴纳、跳蚤市场、物品共享等多种校内生活和课外活动服务。在特定区域内设置免费游戏、音乐、 电影区；晚会直播；热点区域人流密度提示；新生入学园区导航、大型晚会座位 指引。 学习服务类：上传下载分享文件（包括电子课件、考试重点、学习笔记、教 学视频等）；课堂/公开课直播；ARVR教育；基于人流密度推荐热门课程；选课、学分查询、设备报修、教室选座等学习服务。

（二）5G+数字教学 场景一：5G教育云平台 搭建5G教育平台，提供设备连接管理、服务定制、大数据分析等功能。智 能终端（手机或ARVR设备）通过5G通信模块接入到5G网络中，并通过5G网络连接到Internet。智能终端通过5G网络连接到教育云、学校各类管理平台， 实现数据的对接、分析与处理。 场景二：高清视频教学直播 基于5G大带宽和边缘计算能力，可以实现高清教学视频在线直播、远程课 堂直播、师生在线互动、教学效果实时评价，为用户提供高清无卡顿的极致体验。 高清视频教学直播主要分为老师端和学生端，学生通过远程教学无卡顿的高 清视频直播与老师进行实时沟通互动，老师端利用高清视频进行公开课直播教学，或者对在线实验进行远程指导。 场景三：在线实验资源共享 在线实验共享：学生能够在在线实验平台上进行实验仿真、数据获取、数据编辑、报告整理等功能，老师需要进行实验项目管理、实验课程资源、设备资源 管理等，实现全校教学大数据的实时多地采集，随时随地能够进行实验，没有学习边界，同时基于业务本地化实现学院间&学校间的实验资源共享。 电子课件共享：支持学生和教师在学校园区内利用本地分流等技术对常用文 件、教学视频等进行分享。 场景四：AR远程教学 基于5G的低延迟特性可利用AR实现沉浸式互动式创新远程教学指导，利 用AI技术为学生提供助教机器人系统，实现个性化教学。 利用AR技术进行辅助教学，100%还原三维立体形象，提供更直观的教学内容，比如历史课穿越体验、生物解剖课放大观看、设计建筑类三维设计等。老师 在教师办公室场景内进行专业课可视化原理制作专业课可视化原理展示制作，老师可快速将知识点转化为AR等可视化教学内容，

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景 来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者： 数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。 的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠 明确发力点 在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现

大数据培训学校哪个靠谱

大数据培训学校哪个靠谱 大数据技术人人都想据为己有，但若要习得真正的大数据技术，想在一个公司站稳脚跟，还要选择一家靠谱的大数据培训学校进修。对于大数据培训学校的选择，一定要擦亮眼睛，找到适合自己的那个，才能真正发挥自己的实力，激发自己的潜力。 学习大数据开发，课程很重要，它决定着你学到的技术是不是能跟上时代的发展；老师很重要，他决定着你能不能将知识全部消化吸收，掌握核心技术关键点；就业率很重要，它是一个培训学校实力很直白的表达。 千锋大数据的课程设置： 千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。 千锋大数据的师资力量： 千锋教育大数据拥有众多实战派讲师，金牌讲师齐聚，主流巨擘带你引领大数据时代。讲师全部遴选自有多年一线实际项目经验背景的资深行业人员，开发

理念超前，把握时代潮流技术，融入前沿开发技能，带领学员深入学习大数据，娴熟驾驭各种技法，给学员不一样的学习体验！ 千锋采用的是100%全程面授的授课方式，讲师会结合学员的学习曲线，设计合理的项目进阶课程，让学员逐渐掌握做项目的方法方式，培训真正的项目经验。数据库集群、缓存集群等集群技术让服务器更稳定，处理速度更快，让学员掌握架构的演变过程。 千锋大数据学生的就业情况： 千锋教育只培养中高级大数据人才，学员就业平均年薪18万。使用具有商业价值数据做开发的培训机构，学员项目实操使用真实的具有商业价值的数据，开发效果及时可见，实战过程等于企业实际开发，奠定中高级工程师基础。集数据库开发、数据收集、数据分析、可视化预测、精准评估（淘宝、京东等电商推送）于一体，多方向求职无压力。 想学习大数据的小伙伴们，看了这篇文章，相信你已经对自己怎么选择一个培训机构有了大致的方向，但这只能是一个参考，更简单真实的办法便是到培训学校看一看，免费试听一下，做一个全面的了解。千锋有长达两周的免费试听课程在等着你哦！快来免费领取吧！

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

数据库技术与应用-复习题答案

一、填空题 1.在关系模型中，实体及实体之间的联系都用二维表来表示。在数据库的物理组织中，它 以文件形式存储。 2.数据库中的选择、投影、连接等操作均可由数据库管理系统实现。 3.在关系数据库模型中，二维表的列称为字段，行称为记录。 4.在Access中，查询可作为窗体、报表和数据访问页的数据源。 5.子查询“包含于”对应的谓词是In。 6.参数查询中的参数要用[]中括号括起来，并且设置条件提示。 7.绑定文本框可以从表、查询或SQL语言中获取所需的内容。 8.在创建主/子窗体之前，必须设置主窗体和子窗体（主表和子表）之间的关系。 9.表A中的一条记录可以与表B中的多条记录匹配，但是表B中的一条记录至多只能与表 A中的一条记录匹配，这样的关系是“一对多”。 10.两个实体之间的联系有3种，分别是一对一、一对多和多对多。 11.在关系数据库中，唯一标识一条记录的一个或多个字段称为主键。 12.参照完整性是一个准则系统，Access使用这个系统用来确保相关表中记录之间的关系 有效性，并且不会因意外删除或更改相关数据。 13.在数据表中，记录是由一个或多个字段组成的。 14.在关系数据库的基本操作中，把由一个关系中相同属性值的元组连接到一起形成新的二 维表的操作称为连接。 15.关系规范化是指关系模型中的每一个关系模式都必须满足一定的要求。 16.数据表之间的联系常通过不同表的共同字段名来体现。 17.表是Access数据库的基础，是存储数据的地方，是查询、窗体、报表等其他数据库对 象的基础。 18.在Access中数据表结构的设计是在设计器中完成的。 19.在查询中，写在“条件”行同一行的条件之间是并的逻辑关系，写在“条件”行不同行 的条件之间是或的逻辑关系。 20.窗体的数据来源主要包括表和查询。 21.计算型控件一般来说用表达式/公式作为数据源。 22.主窗体和子窗体通常用多个表或查询的数据，这些表或查询中的数据具有一对一/一对 多的关系。 23.在报表中可以根据字段、表达式对记录进行排序或分组。 24.DBMS/数据库管理系统软件具有数据的安全性控制、数据的完整性控制、并发控制和故 障恢复功能。 25.数据库系统体系结构中三级模式是模式、外模式、内模式。 26.实体完整性是对关系中元组的唯一性约束，也就是对关系的主码的约束。 27.若想设计一个性能良好的数据库，就要尽量满足关系规范化原则。

大数据三大应用领域

大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。 今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语： “当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。 类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。 其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 商业智能过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。 数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题： “某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。

（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。 将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。 可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。 这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。 因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。 传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。 如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。 今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。 这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。 以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。

大数据分析软件包含哪些技术

大数据分析软件包含哪些技术 如今是大数据时代相信大家已经深有体会了，所以现在不论是参加大数据培训学习还是想要自学大数据开发的人都不在少数，本篇文章小编和读者们分享一下大数据分析软件包含哪些技术，希望对小伙伴们能有帮助。 所谓大数据不仅体现在数量上的庞大，还有涉及到的方面比较广泛，以及计算过程比较的庞大而高效等，大数据分析能够从海量的数据中提取出最有效的信息，在企业的营销中发挥关键性的作用，可以说谁能够更好的利用大数据分析就能够在竞争中处于更加有利的位置，那么大数据分析都包含了哪些技术呢? 第一、数据采集 对于任何的数据分析来说，首要的就是数据采集，因此大数据分析软件的第一个技术就是数据采集的技术，该工具能够将分布在互联网上的数据，一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的搜集，同时它还能够迅速的将一些其他的平台中的数据源中的数据导入到该工具中，对数据进行清洗、转换、集成等，从而形成在该工具的数据库中或者是数据集市当中，为联系分析处理和数据挖掘提供了基础。 第二、数据处理 数据处理可以说是该软件具有的最核心的技术之一，面对庞大而又复杂的数据，该工具能够运用一些计算方法或者是统计的方法等对数据进行处理，包括对它的统计、归纳、分类等，从而能够让用户深度的了解到数据所具有的深度价值。 第三、数据存取 数据在采集之后，大数据分析的另一个技术数据存取将会继续发挥作用，能够关系数据库，方便用户在使用中储存原始性的数据，并且快速的采集和使用，再有就是基础性的架构，比如说运储存和分布式的文件储存等，都是比较常见的一种。 第四、相关性分析 某一种数据现象和另外一种数据现象之间存在怎样的关系，大数据分析通过数据的增长减少变化等都可以分析出二者之间的关系，此外，聚类分析以及主成分分析和对应分析等都是常用的技术，这些技术的运用会让数据开发更接近人们的应用目标。 第五、统计分析

新时期数据库技术的应用价值及发展趋势

新时期数据库技术的应用价值及发展趋势 摘要随着社会的发展与大数据时代的到来，数据库技术及其应用环境不断发生变化，就目前来看，数据种类越来越多，数据量急剧增加，应用领域越来越广泛，促使着数据库技术的不断发展?c更新。本文主要就新时期数据库技术的应用价值进行分析，探讨了新时期数据库技术的发展趋势。 【关键词】新时期数据库技术应用价值发展趋势 1 引言 随着大数据时代的到来，数据已经成为社会发展中一项重要的资源，在政府、企业、教育等领域都发挥着不可替代的作用。海量的数据不断涌现，也推进着数据库技术的不断发展与更新，当前数据库技术被应用到人们生活的各个方面，成为数据储存、管理、处理的核心技术，在各行业信息化建设中一个不可忽视的基础设施。 数据库技术主要应用于储存数据、组织数据、查询数据、获取数据以及处理数据等，对各种繁杂的数据信息进行快速的分类整理、筛选利用，帮助人们更好的发掘数据的利用价值。除此之外，数据库技术还能有效的保障数据安全，准确、快速的完成繁杂的数据处理与核算问题，解决人们手工无法完成的诸多难题。

2 新时期数据库技术的应用价值 2.1 保障信息数据安全 数据库技术是一种针对数据进行操作管理的软件技术，其主要功能就是利用软件系统对数据信息进行快捷方便的 存储、操作、筛选、查询，同时保障数据信息的安全性、完整性、实用性。数据库技术可设置不同的访问权限，数据管理员可以针对不同的用户分配访问或操作权限，满足不同用户数据获取、使用需要的同时，还能保障数据不被泄露、篡改等。此外，数据库技术的数据备份与恢复功能也能保证数据在遭到破坏时快速找回，从而维护数据库的完整性，确保数据库安全运行。 2.2 提供准确可靠的决策依据 当前，数据库技术的最常用的两个重要功能有两个：一个是完成数据信息的采集、分析、存储，另一个是利用数据库技术完成对数据信息的分析整合，为实际决策提供可靠的数据支持。如在企业中，使用数据库技术可以对每年或每季度内商品数据、业务数据以及销售数据等进行对比分析，分析商品销售的趋势并深层挖掘趋势变化的主要因素，为下一步的经营决策调整提供可靠依据。同时，企业还可以将与交易数据相关的各类数据进行整合分析，寻找其中的相关性，帮助企业调整生产经营战略，实现长远可持续的发展目标。 2.3 挖掘数据潜在价值

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

大数据核心技术培训

大数据核心技术培训 你学或者不学，大数据依旧在发展；你从事或者不从事，大数据的前景你都应该了解。时代的前进方向，未来的领先技术，作为时代的年轻人，你不知道就真的会被社会所淘汰的。大数据的发展前景怎么样？未来大数据的发展趋势如何? 近年来，科技的快速发展推动了企业在数据生成、储存等多方面的需求增长。所以在企业爆炸式的大数据时代下，剧增了原有数据存的储存压力，所以大数据人才需求量将会与日俱增。所以大数据在未来就业前景一定非常广阔，在此千锋教育带大家了解大数据的发展趋势。 数据分析成为大数据技术的核心 大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。 云数据分析平台将更加完善 近几年来，云计算技术发展迅猛，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大

数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。 开源软件的发展成为推动大数据发展的新动力 开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。 由于大数据行业快速发展，人才需求急剧增加。目前，据某招聘网站平台数据，目前大数据人才的供给量远远低于行业人才需求。所以大数据培训应运而生，作为连接人才与企业的窗口，千锋大数据培训成为了为企业提供大数据人才强而有力的保障。 千锋大数据培训讲师经过多年的培训经验，结合学员的学习曲线，设计合理的项目进阶课程，让学员逐渐掌握做项目的方法方式，培训真正的项目经验。不

当前数据库应用领域的调查

当前数据库应用领域的调查 学号：姓名：冯冠玺 数据库的应用领域非常广泛，不管是家庭、公司或大型企业，还是政府部门，都需要使用数据库来存储数据信息。传统数据库中的很大一部分用于商务领域，如证券行业、银行、销售部门、医院、公司或企业单位，以及国家政府部门、国防军工领域、科技发展领域等。 随着信息时代的发展，数据库也相应产生了一些新的应用领域。主要表现在下面6个方面。 1．多媒体数据库 这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。 2．移动数据库 该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的，如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据，为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。 3．空间数据库 这类数据库目前发展比较迅速。它主要包括地理信息数据库（又称为地理信息系统，即GIS）和计算机辅助设计（CAD）数据库。其中地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据；计算机辅助设计数据库一般存储设计信息的空间数据库，如机械、集成电路以及电子设备设计图等。 4．信息检索系统 信息检索就是根据用户输入的信息，从数据库中查找相关的文档或信息，并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的，它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。 5．分布式信息检索 ； 这类数据库是随着Internet的发展而产生的数据库。它一般用于因特网及远距离计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展，这类数据库发展更加迅猛。许多网络用户（如个人、公司或企业等）在自己的计算机中存储信息，同时希望通过网络使用发送电子邮件、文件传输、远程登录方式和别人共享这些信息。分布式信息检索满足了这一要求。

大数据技术及其在教育研究领域应用.doc

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止，学术界对于“大数据”一词还没有准 确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大数据》一书中指出：“大数据（BigData）是指那 些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数 据，一般以‘以太节’为单位。大数据之大，并不仅仅在于容量之大，更大的意义在于通 过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、 ‘大科技’、‘大利润’和‘大发展’。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全 面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时代的数据正在迅速膨胀，它决定着组 织的未来发展，随着时间的推移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企 业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分 析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是通过大数据创造出新产品和 服务。例如，Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创 造出一种新的广告模式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和 决策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的挑战和机遇。 大数据在教育领域中的主要应用 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据 可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重 要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用 于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域 中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革 新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学 校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被 我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为 改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的 出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维 随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代， 教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为 数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发

数据库技术的发展现状及趋势

第24卷第1期长春师范学院学报(自然科学版)2005年3月V o l.24　N o.1Journal of Chang Chun T eachers Co llege(N atural Science)M ar　2005 数据库技术的发展现状及趋势 赵玉萍,廖运文 (西华师范大学计算机学院,四川南充　637002) [摘　要]数据库技术已发展成为信息科学里一项十分重要的技术,其应用领域之宽引人瞩目。本文介 绍了数据库技术发展的现状及最新研究动态。 [关键词]数据库技术;数据仓库;实时数据库;W eb数据库 [中图分类号]T P311.13 [文献标识码]A [文章编号]1008-178X(2005)01-0107-03 1.引言 数据库技术从20世纪70年代流行的层次、网状数据库系统到80年代的关系数据库,在很多领域都取得了巨大的成功;随着应用领域的不断扩展,关系数据库的限制和不足日益显现出来,随着面向对象技术的出现,面向对象数据库系统成为数据库系统领域研究和发展的新方向。数据库技术与网络技术、人工智能技术、面向对象技术、并行计算技术、多媒体技术等的相互融合,为数据库技术的应用开拓了更广阔的空间。 2.数据库技术发展现状 数据库技术与多学科技术的有机结合是当前数据库技术发展的重要特征。计算机领域中,其它新兴技术的发展对数据库技术产生了重大的影响。传统的数据库技术和其他计算机技术的相互结合、相互渗透,使数据库中新的技术内容层出不穷。数据库的许多概念、技术内容、应用领域,甚至某些原理都有了重大的发展和变化。建立和实现了一系列新型数据库系统,如分布式数据库系统、面向对象数据库系统、演绎数据库系统、知识库系统、多媒体数据库系统等,它们共同构成了数据库系统的大家族。传统的数据库系统仅是数据库大家族的一员,当然,它也是最成熟的和应用最广泛的一员。它的核心理论、应用经验、设计方法等仍然是整个数据库技术发展和应用开发的先导和基础。 2.1　面向对象方法和技术正逐步融入数据库 传统数据库主要适于商务或事务型这类传统应用,而对于CAD、CAM、C I M S、CA SE、过程控制与实时应用、地理信息管理及各种工程应用等,传统数据库系统已不能适应其要求。在这些领域,不仅数据本身的结构和存储形式各异,而且不同领域对数据的处理技术的要求也比一般事务管理环境复杂得多,而这些并不是传统数据库技术所能解决的,因而人们将面向对象的方法引入数据库领域,形成了面向对象数据库管理系统(OODBM S)。它实际上是数据库技术(DB)和面向对象技术(OO)结合的产物。OODBM S首先是一个数据库系统,即系统具备数据库系统的处理能力,其次又是一个面向对象的系统,即包含对象的概念、方法和技术。与传统的数据库相比,OODBM S在复杂系统的模拟、表达和处理能力等方面具有优势,不足之处是理论技术还相当不成熟、不够完善。但随着数据库技术和面向对象技术的不断发展和完善,OODBM S必将得到广泛应用。 2.2　网络技术与数据库技术的融合 分布式数据库系统是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物。传统的集中式数据库将数据存储于单个计算机上,但随着数据库应用的不断发展,规模的不断扩大,逐渐感觉到集中式数据库系统 [收稿日期]2004—10—23 [作者简介]赵玉萍(1975-　),女,湖北荆门人,西华师范大学计算机学院讲师,从事数据库理论与应用的研究。 ? ? 1 7

数据库技术的最新发展

数据库技术的最新发展 数据库技术经过短短三十年，已从第一代的网状、层次数据库系统， 第一代的关系数据库系统，发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数 据库系统。并且数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程 序设计技术、并行计算技术等等互相渗透，互相结合，也成为当前数据库 技术发展的主要特征。 数据库技术的发展体现 在三个方面：数据模型、新技术内容、 应用领域。通过右图，立体的阐述了 新一代数据库系统及其相互关系。 数据模型是数据库系统的核心和基础。 1、第一代数据库系统（层次数据库系统和网状数据库系统） - 格式化模型，层次模型是网状模型的特例 2、第二代数据库系统（关系数据库系统） -关系模型简单、清晰，关系代数作为语言模型，关系数据理论作为理论基础。关系数据库系统具有形式基础好、数据独立性强、数据库语言非过程化等特色。 3、第三代数据库系统 -更加丰富的数据模型、更强大的数据管理功能、满足新应用要求。 新一代数据库技术的研究与发展。 一、新应用领域的需求 新的数据库应用领域，如CAD/CAM、CIM、CASE、OIS(办公信息系统)、

GIS(地理信息系统)、知识库系统、实时系统等，需要数据库的支持，而其所需的数据管理功能有相当一部分是传统的数据库系统所不能支持的。例如它们通常需要数据库系统支持以下功能： –存储和处理复杂对象。这些对象不仅内部结构复杂，很难用普通的关系结构来表示，而且相互之间的联系也有复杂多样的语义。 –支持复杂的数据类型。包括抽象数据类型、半结构或无结构的超长数据、时间和版本数据等。还要具备支持用户自定义类型的可扩展能力。 –需要常驻内存的对象管理以及支持对大量对象的存取和计算。 –实现程序设计语言和数据库语言无缝地集成。 –支持长事务和嵌套事务的处理。 二、传统数据库系统的局限性 传统数据库系统的局限性主要表现在以下几个方面： 1. 面向机器的语法数据模型 2. 数据类型简单、固定 3. 结构与行为分离 4. 阻抗失配（编程模式不同、类型系统不匹配） 5. 被动响应 6. 存储、管理的对象有限 7. 事务处理能力较差（只能支持非嵌套事务） 三、新一代数据库技术的特点 ?一方面立足于数据库已有的成果和技术，加以发展进化，有人称之为“进化论”的观点和方法。另一方面的努力是立足于新的应用需求和计算机