主数据管理系统和ODS的关系
精心整理
主数据管理介绍
前言
企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。
主数据和主数据管理的概念
企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。
数据管理的范畴和主数据管理的概念
图 1. 数据管理的范畴
如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。
?交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。
?主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。
?元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。
主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性 ( “ The set of disciplines, technologies, and solutions used to create and maintain consistent, complete, contextual and accurate business data for all
stakeholders (users, applications, data warehouses, processes, companies, trading partners, customers, etc.) across and beyond the enterprise ” ) 。主数据管理的典型应用有 Customer Data Integration —客户数据管理和 Product Information Integraiton —产品数据管理。
图 2. 主数据管理的信息流
一般来说，主数据管理系统从 IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库 / 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到 ETL、EAI、EII 等多个方面，如图 2 所示，一个典型的主数据管理的信息流为：
1.某个业务系统触发对企业主数据的改动；
2.主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据分发给所有有关的应用系统；
3.主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。
因此对于主数据管理系统的建设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。
以客户主数据为例，常见的主数据域包括：
?Party：参与方。参与方包含的范围是所有与企业发生了或者发生过正式业务关系的任何合法的实体，比如填写了投保单的参与方。 Party 是分类别的，可以是个人、机构和团体。
对于 Party 来说，因为开展业务的需要，可能要对他们进行分级、分类，比如 VIP，黑名单等。个人包括个人基本属性、个人名称、职业、性别、教育等自然属性；机构是指在法律上有登记的组织实体，可以分为政府机构、商业机构、非盈利机构等类别；团体可以有多种形态，比如他们可以是家庭、兴趣小组、某个大机构中的一部分，或者通过某种数据分析技术得出的客户细分群体。
?Party Role：参与方在业务中扮演的角色。例如，对于保险行业而言，可以有：投保人，被保人，受益人，担保人，报案人，核保人，查勘员，核赔人等。
?Relationship：Party 与 Party 之间的关系 , 例如可以是：夫妻关系、父子关系、母女关系、兄弟姐妹关系、总 ( 母 ) 公司分 ( 子 ) 公司关系、企业事业单位隶属、上下级关系等。
?Account：帐户是客户使用企业服务的付费实体。
?Location：Location 记录的是每个 Party 可能拥有的所有联系地址，地址的类别包括邮寄地址、email 地址、电信联络地址等。
?Contract：Party 与企业之间的契约。
主数据有几个鲜明的特点，其中包括：它是准确的、集成的，其次它是跨业务部门的，再有就是它是在各个业务部门被重复使用的。
主数据管理的意义
图 3. 主数据管理的要素
如图 3 所示：集成、共享、数据质量、数据治理是主数据管理的四大要素，主数据管理要做的就是从企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的操作型应用和分析型应用，包括各个业务系统、业务流程和决策支持系统等。
主数据管理使得企业能够集中化管理数据，在分散的系统间保证主数据的一致性，改进数据合规性、快速部署新应用、充分了解客户、加速推出新产品的速度。从 IT 建设的角度，主数据管理可以增强 IT 结构的灵活性，构建覆盖整个企业范围内的数据管理基础和相应规范，并且更灵活地适应企业业务需求的变化。
以客户主数据为例，客户主数据是目前企业级客户普遍面临的一个问题，在大多数企业中，客户信息通常分散于 CRM 等各个业务系统中，而每个业务系统中都只有客户信息的片断，即不完整的客户信息，但却缺乏企业级的完整、统一的单一客户视图，结果导致企业不能完全了解客户，无法协调统一的市场行为，导致客户满意度下降，市场份额减少。因此，建立客户主数据系统的目的在于：
?整合并存储所有业务系统和渠道的客户及潜在客户的信息：一方面从相关系统中抽取客户信息，并完成客户信息的清洗和整合工作，建立企业级的客户统一视图；另一方面，客户主数据管理系统将形成的统一客户信息以广播的形式同步到其他各个系统，从而确保客户信息的一致；
?为相关的应用系统提供联机交易支持，提供客户信息的唯一访问入口点，为所有应用系统提供及时和全面的客户信息；服务于 OCRM 系统，充分利用数据的价值，在所有客户接触点上提供更多具有附加价值的服务；
?实现 SOA 的体系结构：建立客户主数据系统之前，数据被锁定在每一个应用系统和流程中，建立主数据管理系统之后，数据从应用系统中被释放出来，并且被处理成为一组可重用的服务，被各个应用系统调用。
主数据管理系统与数据仓库系统的关系
主数据管理系统与数据仓库系统是相辅相成的两个系统，但二者绝不是重复的，也不是互斥的。它们有很多共同之处：
?客户基本信息：
o个人及公司信息
o消费者市场状况
o常旅客会员卡号，状态，及累计里程等
o客户间关系 ( 个体 - 个体，个体 - 公司 )
o联系地址，包括电话，电子邮件等
?客户偏好信息：
o餐食偏好
o是否吸烟
o座位偏好
o机型偏好
o公务舱位偏好
o旅行舱位偏好
o休息室服务偏好
除了这两部分之外，我们还可以从数据仓库系统中提取相关的信息，作为客户主数据的衍生信息部分，从而更好地、全方位地描述客户特征，这些可以包括：
企业主数据管理系统逻辑架构
一个完整的主数据管理解决方案的逻辑架构应如下图所示：
图 4. 主数据管理系统逻辑架构
在一个完整的主数据管理解决方案中，除了主数据管理的核心服务组件之外通常还会涉及到企业元数据管理、企业信息集成、ETL、数据分析和数据仓库以及 EAI/ESB 等其他各种技术和服务组件。
其中主数据管理服务又包括如下一些主要的服务组件：
?Interface Services：为企业中需要主数据的所有业务系统提供各种服务接口，通过实时的、批量的接口可以读取或者修改主数据，这些接口包括 Batch, Web Services, XML
Interface, Messaging Interface, Publish/Subscribe, Import/Export Services, Data Standardization Interface, Directory Integration 等。除了这些标准的技术接口之外 , 对于某些专有系统还提供适配器 (Adapter) 接口 , 通过适配器接口可以和一些特有的系统做接口，例如企业中的传统 (Legacy) 应用系统或者 SAP 等打包应用。
?Lifecycle Management Services: 履行针对主数据的 CRUD 操作，执行对主数据存储库中的数据进行更新、存取和管理时的业务逻辑，除此之外，它还负责维护主数据的衍生信息，例如客户之间的关系、客户的偏好、客户在各种客户服务渠道上的行为轨迹等。 Lifecycle Management Services 贯穿整个主数据管理的生命周期，它利用 Data Quality Management Services 来确保数据质量、利用 Master Data Event Management Services 来捕获各种主数据变化等相关的事件，以及利用 Hierarchy and Relationship Management Services 用来维护数据实体之间的关系和层次。
?Data Quality Management Services：确保主数据的质量和标准化，这在主数据管理解决方案中一个非常重要的组件，在我们从各个业务系统获取数据之后，要对数据进行清洗和验证，例如对于地址而言，要弥补地址的缺失、地市的缺失、邮编的缺失、进行地址的标准化等。对于其他数据要进行非空检查、外键检查、数据过滤等。然后要对数据进行匹配 / 重复识别、自动进行基于规则的合并 / 去重、交叉验证等，并且还要遵从企业的数据管控规范和流程。它可以是 Master Data Management Services 的一个内部组件，也可以调用整个企业的 Information Integrity Services 来实现。
?Authoring Services：依据数据管控流程，定义和扩展企业的主数据模型。
?Hierarchy Relationship and Management Services：定义数据实体的层次 (Hierarchy), 分组 (Grouping), 关系 (Relationship), 版本 (Version) 等。
?Master Data Event Management Services：捕获事件并且触发相应的操作，包括事件发现、事件管理和通知功能，它在主数据管理系统和业务系统之间进行数据同步时起到至关重要的作用。
?Base Services：提供通用服务，包括安全控制、错误处理、交易日志、事件日志等功能。
?Master Data Repository:主数据存储库，包括 Metadata, Master Data, History Data, Reference Data 等。
下面我们介绍两个这些逻辑组件之间的协作场景：
图 5. 场景 1-- 初始数据加载
场景 1：初始数据加载：
1.源数据从外部业务系统及 EDW 系统中通过批处理方式拷贝到磁带；
2.数据被加载到 Staging DB，进行数据质量分析；
3.Data Quality Management Services 对数据进行清洗、匹配、标准化等；
4.ETL Transform and Load services 对合格数据进行转换并准备好加载数据；
5.Master Data Interface Services 接收批处理更新请求，调用 Lifecycle Management
Update Service 进行数据的批量更新；
6.Lifecycle Management Update Service 调用 Hierarchy & Relationship Management
Services 和 Base Services 更新主数据库。
图 6. 场景 2-- 主数据库更新，然后同步到各业务系统
场景2：主数据库更新，然后同步到各业务系统
1.某业务系统发起一个创建主数据的交易，该业务系统将交易数据以消息的形式发送到消息队
列；
2.MDM Interface Services 捕获该消息，进行消息解析，并调用 Security and Privacy
Services 进行权限验证；
3.MDM Interface Services 调用 Lifecycle Mgmt. Update Service ；
4.Lifecycle Mgmt. Update Service 再调用 Data Quality Management Services 进行数据
的清洗和标准化；
5.Update Service 调用 Search Services 发现该主数据已经存在，确认这是对已有主数据的
更新操作；
6.Update Service 通过调用外部系统对数据进行扩充；
7.Update Service 在更新主数据库之前调用 Event Management Services ；
8.Event Management Services 确认是否需要涉及数据管控方面的处理；
9.Update Service 调用 Hierarchy & Relationship Management Services 并且更新主数据
库；
10.Audit Logging Services 纪录相应交易日志和历史数据；
11.MDM Lifecycle Management Service 调用 MDM Interface Services 返回更新处理请求；
12.源业务系统接收到处理请求之后，利用 MDM 系统发回来的数据对本地的应用系统数据库进
行更新操作；
13.其他所有需要主动被更新的相关的业务系统都会接收到更新后的最新数据。
IBM 主数据管理解决方案
IBM 的主数据管理解决方案 InfoSphere Master Data Management 是 IBM 信息管理大家族的一员。
图 7. IBM InfoSphere MDM Server 产品构成
如上图所示，IBM MDM Server 包含：
?Knowledge(知识层)：知识层包括当事方 ( 人员和组织 )、角色、地址位置、当事人属性（统计学信息）、关系、财务简档、多渠道集成、协议和产品、事件等。
?Action（交互层）：MDM Server 本身就是按照 SOA 的体系结构设计的，它提供 700 多个开箱既有的服务接口，这些服务可划分为多个主题范围，如下图所示：?
?图 8. MDM Server Business Services
?
其中主要包括：
o当事方人口统计学服务：
o角色：一个当事方可以扮演一个或多个角色，如帐户方角色服务用于管理当事方在一个或多个帐户中扮演的多个角色，折扣或索赔方角色服务用于维护当事方在一个或多
个折扣或索赔中扮演的角色的信息。
o关系服务：维护当事方对当事方关系，当事方对当事方关系不仅可以存在于两个独立的当事方之间 ( 例如甲方和乙方是配偶 )，也可以存在于双方在某个帐户中扮演的
角色范围之内 ( 例如甲方是乙方遗嘱的执行人 ) 。
o位置服务：维护关于位置的数据，如地址和联系方式。
o客户服务和销售服务：包含管理多渠道集成所需要的客户服务与销售信息的综合业务服务。例如：隐私服务用于维护数据管理与请求的默认隐私偏好以及客户声明的隐私
偏好；偏好服务用于管理复杂的客户服务偏好 ( 比如，特定联系方法和特定产品的
联系偏好 ) 。
o协议和产品服务：帐户或合同服务用于维护某个帐户或合同的详细信息，这里合同定义为一个或多个当事方与公司的合法协议。
o数据维护服务：MDM Server 提供重复嫌疑管理服务 , 进行当事方记录的合并等。
o当事方财务简档：比如收入来源信息、财务帐户信息等。
o当事方识别服务：为每个客户记录创建一个唯一客户 ID，并且维护对其它系统的交叉引用。
o历史纪录和审核服务：包含检索对象的历史审核数据的服务。
?Integrity(完整性层)：完整性服务用于管理数据质量和维护客户数据的单一版本，包括疑似处理、重复处理、数据检查、标准化等。
?Intellegence(智能层)：包括事件管理、业务处理规则、数据安全性。
?Data Governance(数据管控层)：管理数据实体间的关系 (Relationship), 分组 (Group), 层次 (Hierarchy)，以及数据生命周期等。
?Service Inteface(接口层)： MDM Server 支持多个实时和批处理接口，其中实时接口包括 XML 接口、Web Services 接口、消息接口、Java 对象接口、COBOL 和 CICS 接口等。
此外，还支持用户自定义接口。
使用 IBM 全套解决方案的主数据管理案例
以下是一个使用全套 IBM 软件解决方案的案例，这是一个典型的客户主数据管理的应用场景，其中使用的产品包括：WebSphere Portal Server，WebSphere MDM Server，WebSphere Enterprise Services Bus, WebSphere QualityStage, DB2 等。
图 9. 主数据管理应用案例
图 9 描述了一个主数据管理应用的端到端流程：
1.业务系统通过自己的用户界面创建一个新的用户，并且把数据写入了其应用系统数据库中；
2.该业务系统向 MQ 发送一条 XML 消息；消息中包含了客户基本信息和策略信息；
3.MDM Server 接收到该 MQ 消息，对此消息进行处理；
4.MDM Server 通过与 QualityStage 的接口调用 WebSphere QualityStage 的服务，进行客
户姓名和联系方式的清洗和标准化；
5.WebSphere QualityStage 对客户姓名和联系方式的清洗和标准化；
6.WebSphere QualityStage 返回标准化了的客户数据；
7.MDM Server 接收到标准化了的客户姓名和地址，查询主数据库获取候选姓名，调用
QualityStage 的疑似匹配服务；
8.QualityStage 进行疑似处理；
9.QualityStage 将打分结果返回给 MDM Server，结果表明这是一个新客户；
10.MDM Server 向某外部系统发出 Web Services 请求，进行数据扩充；
11.外部系统将结果返回 MDM Server ；
12.MDM Server 分配一个唯一的 PartyID，并且将客户主数据写入 MDM Server DB ；
13.根据客户 Profile，MDM Server 发现该客户是新推出的一项新业务的目标客户；
14.MDM Server 向 MQ 产生一条 XML/JMS 消息；
15.WebSphere ESB 接收到 XML 消息并且将其转换为市场促销系统所需要的消息格式；
16.市场促销系统接收到该消息，进行相应的业务处理；
17.MDM Server 产生 XML 交易响应信息给源业务系统；
18.源业务系统接收到响应信息，对其应用系统数据库进行更新；
19.MDM Server 又产生一个关于该新增客户的完整信息，并且发送到 MQ，利用 MQ 的 Pub/Sub
机制将数据通知到各个相关的业务系统；
20.各个业务系统接收到新增的客户信息，并且更新自身的应用系统数据库。
客户主数据系统实施方法论
客户主数据项目的本质是一个系统间针对客户信息的整合项目，根据以往的经验，大致分成基础实施、双向同步、多渠道访问、全企业采用等 4 个阶段，如下图所示：
图 10. 主数据系统实施步骤
基础实施阶段:
?安装 MDM，实现 ECIF 的基础架构
?完成主数据建模
?MDM 初始数据加载：根据期望的实施方法和策略，将数据从各个业务系统中抽取出来，经过清洗、转换、标准化之后加载到主数据存储库中，在这个阶段主要用到的是 ETL 的相关技术和工具。
?使 MDM 的 700 多个业务服务能被其他系统实时连接和使用。
基础实施阶段为客户数据集成搭建了基础框架，为企业提供了转向以客户为中心的能力和价值。后续的阶段主要是在此基础上推动全企业更多的应用和系统来使用这些价值，带来更多的业务增长。所以第一阶段的基础实施对企业来说是至关重要的，也是客户主数据管理项目能否带来业务价值的关键。
双向同步阶段:
?通过实时或批处理方式，帮助逐步实现业务系统和 MDM 系统的双向数据更新和同步。这个阶段阶段主要用到的是 EAI/SOA 的相关技术和工具
?多渠道访问阶段
?整合 WCC 与已有的渠道或新的前台系统，实现多渠道访问。
?添加新的客户数据属性和客户为中心的业务流程。
全企业采用阶段:
?MDM 成为企业唯一的记录客户信息的来源，促进对客户的洞察力和了解。
?促进全企业整合，支持端到端的业务流程。
数据库信息管理系统简介外文翻译
附录A Introduction to database information management system The database is stored together a collection of the relevant data, the data is structured, non-harmful or unnecessary redundancy, and for a variety of application services, data storage independent of the use of its procedures, insert new data on the database, revised, and the original data can be retrieved by a common and can be controlled manner. When a system in the structure of a number of entirely separate from the database, the system includes a "database collection". Database management system is a manipulation and large-scale database management software is being used to set up, use and maintenance of the database. Its unified database management and control so as to ensure database security and integrity. Database management system users access data in the database, the database administrator through Database management system database maintenance work. It provides a variety of functions, allows multiple applications and users use different methods at the same time or different time to build, modify, and asked whether the database. It allows users to easily manipulate data definition and maintenance of data security and integrity, as well as the multi-user concurrency control and the restoration of the database. Using the database can bring many benefits: such as reducing data redundancy, thus saving the data storage space; to achieve full sharing of data resources, and so on. In addition, the database technology also provides users with a very simple means to enable users to easily use the preparation of the database applications. Especially in recent years introduced micro-computer relational database management system , intuitive operation, the use of flexible, convenient programming environment to extensive (generally 16 machine, such as IBM / PC / XT, China Great Wall 0520, and other species can run software), data-processing capacity strong. Database in our country are being more and more widely used, will be a powerful tool of economic management. The database is through the database management system (DBMS-DATA BASE
数据管理系统之数据可视化设计
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标
准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企业进行精准管理，从而更好地把握市场在竞争中胜出。德昂BI商务智能解决方案基于业务的数据分析正是帮助企业实现科学化管理的关键，因而获得客户的高度重视与高频度使用。 激烈的市场竞争下，通过对金融机构业务数据的汇总与整理实现
ORACLE数据库管理系统介绍精编
O R A C L E数据库管理系 统介绍精编 Lele was written in 2021
ORACLE 数据库管理系统介绍 的特点: 可移植性 ORACLE采用C语言开发而成，故产品与硬件和操作系统具有很强的独立性。从大型机到微机上都可运行ORACLE的产品。可在UNIX、DOS、Windows等操作系统上运行。可兼容性由于采用了国际标准的数据查询语言SQL，与IBM的SQL/DS、DB2等均兼容。并提供读取其它数据库文件的间接方法。 可联结性对于不同通信协议，不同机型及不同操作系统组成的网络也可以运行ORAˉCLE数据库产品。 的总体结构 （1）ORACLE的文件结构一个ORACLE数据库系统包括以下5类文件:ORACLE RDBMS的代码文件。 数据文件一个数据库可有一个或多个数据文件，每个数据文件可以存有一个或多个表、视图、索引等信息。 日志文件须有两个或两个以上，用来记录所有数据库的变化，用于数据库的恢复。控制文件可以有备份，采用多个备份控制文件是为了防止控制文件的损坏。参数文件含有数据库例程起时所需的配置参数。 （2）ORACLE的内存结构一个ORACLE例程拥有一个系统全程区（SGA）和一组程序全程区（PGA）。
SGA（System Global Area）包括数据库缓冲区、日志缓冲区及共享区域。 PGA（Program Global Area）是每一个Server进程有一个。一个Server进程起动时，就为其分配一个PGA区，以存放数据及控制信息。 （3）ORACLE的进程结构ORACLE包括三类进程: ①用户进程用来执行用户应用程序的。 ②服务进程处理与之相连的一组用户进程的请求。 ③后台进程 ORACLE为每一个数据库例程创建一组后台进程，它为所有的用户进程服务，其中包括: DBWR（Database Writer）进程，负责把已修改的数据块从数据库缓冲区写到数据库中。LGWR（Log Writer）进程，负责把日志从SGA中的缓冲区中写到日志文件中。 SMON（System Moniter）进程，该进程有规律地扫描SAG进程信息，注销失败的数据库例程，回收不再使用的内存空间。PMON（Process Moniter）进程，当一用户进程异常结束时，该进程负责恢复未完成的事务，注销失败的用户进程，释放用户进程占用的资源。 ARCH（ARCHIVER）进程。每当联机日志文件写满时，该进程将其拷贝到归档存储设备上。另外还包括分布式DB 中事务恢复进程RECO和对服务进程与用户进程进行匹配的Dnnn进程等。
数据挖掘常用资源及工具
资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)
numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作
主数据管理和实施
主数据管理和实施 企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于教育部门而言，学生、课程教学的各种信息可以形成主数据；对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。 数据管理的范畴和主数据管理的概念 图 1. 数据管理的范畴 如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。 交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。 主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性；主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。 元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。 主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性。主数据管理的典型应用有客户数据管理和产品数据管理。 一般来说，主数据管理系统从IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库/ 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到ETL、EAI、EII 等多个方面。一个典型的主数据管理的信息流为：
MDM 介绍二 主大数据管理系统(MDM)的成熟度
主数据管理(MDM)的成熟度 根据主数据管理实施的复杂程度，参照Jill Dyche， Evan Levy 的观点大体可以把主数据管理可以分为五个层次，从低到高反映了主数据管理(MDM)的不同成熟度。下面我们简单介绍一下这五个层次： Level 0 ：没有实施任何主数据管理(MDM) 在Level 0的情况下，意味着企业的各个应用之间没有任何的数据共享，整个企业没有数据定义元素存在。比如，一个公司销售很多产品，对这些产品的生产和销售由多个独立的系统来处理，各个系统独立处理产品数据并拥有自己独立的产品列表，各个系统之间不共享产品数据。在Level 0，每个独立的应用负责管理和维护自己的关键数据(比如产品列表、客户信息等)，各个系统间不共享这些信息，这些数据是不连通的。 Level 1 ：提供列表 不管公司大还是小，列表管理是我们常用的一种方式。在公司内部，会通过手工的方式维护一个逻辑或物理的列表。当各个异构的系统和用户需要某些数据的时候，就可以索取该列表了。对于这个列表的维护，包括数据添加、删除、更新以及冲突处理，都是由各个部门的工作人员通过一系列的讨论和会议进行处理的。业务规则(Business Rules)是用来反映价值的一致性，当业务规则发生改变或者出现类似的情况时，这样高度手工管理的流程容易发生错误。由于
列表管理是通过手工管理的，其列表维护的质量取决于谁参加了变更管理流程，一旦某人缺席，将会影响列表的维护。 MDM Level 1比MDM Level 0的不同就是，各个部门虽然还是独立维护各自的关键数据，但会通过列表管理维护一个松散的主数据列表，能够向其他各个部门提供其需要的数据。在MDM Level 1中，数据变更决定以及数据变更操作都是由人来决定的，因此，只有人完成数据变更决定后才会变更数据。在实际情况中，虽然数据变更流程有严格的规定，但是由于缺乏集中的、基于规则的数据管理，当数据量比较大时，数据维护的成本会变的很高，效率也会很低。当主数据，比如客户信息、产品目录信息等数量比较少时，列表管理的方式是可行的，但是当产品目录或客户列表出现爆炸式增长以后，列表管理的变更流程将变得困难起来。MDM Level 1 依赖于人的协作。如果产品经理需要更新过后的产品价格列表，那需要联系ERP系统所有者，让其发送邮件给她。在企业范围内实现客户或产品列表就如同维护不同部门之间人们的关系一样。如果客户或产品存在层次或分组，列表将很难提供，并且通常在Level 1因为过于复杂难以被管理。 Level 2 ：同等访问(通过接口的方式，各个系统与主数据主机之间直接互联) MDM Level 2与MDM Level 1相比，引入了对主数据的(自动)管理。通过建立数据标准，定义对存储在中央知识库(Central Repository)中详细数据的访问和共享，为各个系统间共享使用数据提供了严密的支持。中央知识库(Central Repository)通常会被称为
主数据管理介绍
主数据管理 随着用户IT系统的建设，信息孤岛现象越来越严重，为了实现信息的共享，软 件厂商提供了各种解决方案，主数据管理即是其中之一，在2008年的Oracle Openworld大会上，Oracle就有很多关于主数据管理的讨论。 那么什么是主数据？什么是主数据管理？ 根据IDC的定义，主数据（Master Data）主要指系统间共享数据（例如，客户、供应商、账户和组织部门相关数据）。DMReview专栏作家Jane Griffin将主数据定义为“...用于为核心业务实体创建和维护全企业‘记录系统’，以记录业 务交易并评定这些实体的业绩所需的信息。” 由于当时IT系统的建设水平限制，当前的主数据跨越几乎所有的组织业务部门，分布在多个不同的系统中，如企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、商业智能(BI)系统；遗留系统和大型机系统；合作伙伴和供应商系统；以及单个电子数据表、文档、.pdf文件和桌面数据库。 主数据管理简称MDM(Master Data Management)的官方定义一般采用： A set of disciplines, applications, and technologies for harmonizing and managing the system of record and system of entry for the data and metadata associated with the key business entities of an organization. 主数据管理是一系列的规则、应用和技术，目的是为了协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录和系统登录中的数据和元数据。 主数据管理一般需要支持以下六大功能： 1.指定每个特定主数据域的业务职责，例如，产品、客户、供应商和组织结 构。严格履行职责可保证接入共享资源的系统始终保持高质量主数据。 2.提取分散在各个应用系统中的主数据集中到主数据存储库,主数据存储库一般采用二维数据库存储主数据。。
01数据库管理系统的介绍
数据库管理系统的介绍 一、教学目标 认知目标： 1：了解数据库的基本概念 2：了解数据库管理系统的基本功能 情感目标： 1：认识数据库对当今社会自动化管理的重要作用，培养学生用数据库管理技术管理大量数据的意识，树立学好数据库的自信心。 2：了解实际生活中数据库管理技术的应用领域，激发学习数据库初步知识的兴趣和探索欲望。 二、教学重点 数据库在现实中的功能和实际应用 三、教学难点 理解、分析现实中的数据库。 四、教学过程 1：教学引入 对于学生来说，数据库的概念较抽象，我通过学生经常进入超市买东西时，超市中如果 没有那台电脑会出现什么情况来提问学生，从而提出管理那台电脑就是运用到数据库，并及时提出数据库的各种好处。 2：提出数据库的好处： 提出数据库就是要求对数据进行处理，是从大量的、繁杂的、不易理解的数据中 抽取、获得对某些方面有价值、有意义的数据，为进一步的生产与社会活动提供决策的依据。
3：提出定义、具体说明（从例子说明）： a:数据库：存储在计算机里的按一定的规格相互关联的数据的集合。 b: （例子说明） 在超市中不同对象需要不同的需求，从而引入归纳数据库的作用。 （1）：提：客户（学生）在买东西需要结帐的时候，需要那些数据。而且我在买完东西时候是不是超市的服务员会给我们一个购买清单。 提示：所买的产品中每个商品多少钱，并要求快速知道总共要付多少钱给服务员。 （商品名称，单价，数量，金额） 总结：数据库的两个功能：快速查询、统计和输出功能 （2）：提：超市的老板最需要的是什么？ 提示：每种商品这个月卖出多少？挣多少钱？ （月份，商品名称，数量，买出价钱，买进价钱，实赚金额） 总结：每个月卖出多少,就是用的了数据库按照月份进行分类和统计的一种形式。4：课堂总结： 数据库可以用来对数据进行分类、查找、统计、输出等处理功能。 5：补充说明: 通过上面的介绍，叫学生据例在我们现实还有那些用到数据库。 补充：银行存取钱，学校的成绩管理系统等等。 6：作业： 设计一个我们班的通讯录。在WPS2000中设计。
五大免费开源的数据挖掘软件
Orange Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。 RapidMiner RapidMiner,以前叫YALE (Yet Another Learning Environment)，其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境，同时用于研究了真实世界数据挖掘。它提供的实验由大量的算子组成，而这些算子由详细的XML 文件记录，并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子，并且，其结合了学习方案和Weka 学习环境的属性评估器。它是一个独立的工具可以用来做数据分析，同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。 Weka 由Java开发的Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个知名机器学机软件，其支持几种经典的数据挖掘任务，显著的数据预处理，集群，分类，回归，虚拟化，以及功能选择。其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的，在那里，每个数据点都被许多属性标注。Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库，并可以处理一个数据库的查询结果。它主要的用户接品是Explorer，也同样支持相同功能的命令行，或是一种基于组件的知识流接口。 JHepWork 为科学家，工程师和学生所设计的jHepWork 是一个免费的开源数据分析框架，其主要是用开源库来创建一个数据分析环境，并提供了丰富的用户接口，以此来和那些收费的的软件竞争。它主要是为了科学计算用的二维和三维的制图，并包含了用Java实现的数学科学库，随机数，和其它的数据挖掘算法。jHepWork 是基于一个高级的编程语言Jython，当然，Java代码同样可以用来调用jHepWork 的数学和图形库。 KNIME
最新三大数据挖掘工具的比较用于软件选型1
三大数据挖掘工具的比较用于软件选型1
数据挖掘工具的评判 刘世平姚玉辉博士/文 要做数据挖掘，当然需要工具。但若靠传统的自我编程来实现，未免有些费时费力，而且其性能也不一定比商业工具来得强和稳定。目前，世界上已经有很多商业公司和研究机构开发出了各自的数据挖掘产品，而且功能和使用简易性也在日益提高。例如：SAS 公司的Enterprise Miner以及IBM公司的 Intelligent Miner，等等。 直接采用商业数据挖掘工具来帮助项目实施，是一个很好的选择。它既节省了大量的开发费用，又可以节约维护和升级的开销。本文是目前国内第一份对主流数据挖掘工具的评估报告，该报告综合了国内一流业务专家和数据挖掘专家的意见，为帮助企业进行类似评估提供了很高的参考价值。 工具种类 数据挖掘工具包括两种： ● 数据挖掘(Mining for Data)工具：其所用的数据都存储在已经有了明确字段定义的数据库或文本文件里，我们称之为结构化的数据挖掘工具。它主要是用来进行预测、聚类分析、关联分析、时间序列分析以及统计分析等。 ● 文本挖掘(Text Mining)工具：它是用来从非结构化的文档中提取有价值的信息，这些信息都隐藏在文档里并且没有清晰的字段定义。文本挖掘主要是应用在市场调研报告中或呼叫中心(Call Center)
的客户报怨定级、专利的分类、网页的分类以及电子邮件分类等。根据著名数据挖掘网站KDnuggets统计，目前已有50多种数据挖掘工具问世。 ● 一般而言，目前市场上这些数据挖掘工具又可分成两类——企业型工具以及小型工具。 企业型数据挖掘工具：应用在需要高处理能力、高网络容量和大数据量的场合下。这些工具通常支持多种平台，并基于客户机/服务器结构。它通常可以直接连接一些复杂的数据管理系统(不像普通文本文件)，并能处理大量的数据。这类数据挖掘工具的另一个特点是它通常提供了多种数据挖掘算法，并有能力解决多种应用问题。企业数据挖掘工具的实例有IBM的Intelligent Miner和SAS Enterprise Miner等。 ● 小型数据挖掘工具：它与企业型的工具着眼点不同。小型数据挖掘工具或者是针对低端、低消费的用户，或者是为解决特定的应用问题提供特定的解决方案。比如Oracle公司的 Darwin，Insightful 公司的Insightful Miner，等等。 工具选择 如何在众多工具中挑选出最适合本公司的呢？这的确是一个非常具有挑战性的工作。由于各个公司的背景、财务、挖掘水平各不相同，对数据挖掘工具的需求也就各不一样。到目前为止，可供参考的权威评估报告非常少。最近的一份完整而权威的数据挖掘工具评
主数据管理系统建设的必要性
主数据管理系统建设的必要性 1数据管理与应用现状 所内信息化建设工作的不断推进，信息化系统不断增加，应用与推广程度不断加深，大量重要数据以多种形式分布于不同的信息系统之中，主要现象如下： ?数据各自表述、管理口径、统计口径不一致，数据标准缺失 形成信息应用孤岛，影响企业管理者经营决策。 ?数据定义不正确、编码各异、大量冗余，给信息化系统的建 设与应用带来及大挑战，制约IT辅助经营决策的目标。 ?管理需求与信息系统的不断变化，使数据生产内容缺失、信 息失真，影响数据的价值、无法为企业精细化管理提供支撑。 ?数据责任不明，数据的产生、使用、管理缺乏信息化工具与 手段，出现问题不明原因、不知道找谁、不清楚如何处理、 不知如何改善，影响IT提升企业经济运行与管理效率的诉求。 各信息系统间信息互通共享需求日益迫切，数据标准的建立、主数据管理需求已经迫在眉睫。 2系统建设必要性 2.1推动标准化进程 主数据管理系统是企业内部各类公用业务数据信息的载体,是企业信息系统间实现信息互通、功能联动的重要数据根基，并为业务管理标准化工作提供规范性信息支持服务。 主数据管理系统在企业信息化体系中占据非常重要的地位，一方
面能够保证企业内各单位系统信息编码标准的高度唯一性，另一方面为企业未来数据仓库建设奠定基础保障，为各系统数据标准化导入、多维统计分析工作创造先决条件。 2.2消除信息孤岛 随着所内信息系统建设步伐的不断加快，公司及部门信息系统应用数量正在不断增多，系统间数据横向共享、纵向交互需求也在逐渐增加，迫切需要加强主数据及标准化建设工作，通过数据集成接口，对各系统间公用数据进行统一、集中管理，实现标准化应用，达到“数据同源、规范共享、应用统一、服务集中”的目的。 我所业务规模和范围亦在不断扩充，及时准确的反映企业发展的各种指标是促进企业健康发展的重要保障。由于缺乏公司统一的数据标准及收集途径，导致数据重复提交、重复计算、偏差漏报等现象时有发生。迫切需要建立一套标准的数据标准体系来规范集团下属各单位的操作，从而提升效率，同时提高数据分析的及时性和准确性。2.3助力数据应用与管理革新 （1）数据管理模式变革 实现数据“源头”集中管理，改变原有基础数据分散管理现状，为主营业务系统集中化部署与集约化运营管理奠定数据基础，为未来信息代码管理系统建设提供蓝图指引。 （2）数据共享模式变革 建立基础数据共享“桥梁”，打破各系统信息交互壁垒，使得物资、项目、人员、组织等重要基础信息能够在多个系统内充分共享、
常用数据库管理系统介绍
常用数据库管理系 统介绍 1
常见数据库管理系统简介 当前市场上比较流行的数据库管理系统产品主要是Oracle、IBM、Microsoft和Sybase、mysql等公司的产品,下面对常见的几种系统做简要的介绍: 11.4.1 Oracle Oracle数据库被认为是业界当前比较成功的关系型数据库管理系统。Oracle公司是世界第二大软件供应商,是数据库软件领域第一大厂商(大型机市场除外)。Oracle的数据库产品被认为是运行稳定、功能齐全、性能超群的贵族产品。这一方面反映了它在技术方面的领先,另一方面也反映了它在价格定位上更着重于大型的企业数据库领域。对于数据量大、事务处理繁忙、安全性要求高的企业,Oracle无疑是比较理想的选择(当然用户必须在费用方面做出充分的考虑,因为Oracle数据库在同类产品中是比较贵的)。随着Internet的普及,带动了网络经济的发展,Oracle适时的将自己的产品紧密的和网络计算结合起来,成为在Internet应用领域数据库厂商的佼佼者。Oracle数据库能够运行在UNIX、Windows等主流操作系统平台,完全支持所有的工业标准,并获得最高级别的ISO标准安全性认证。Oracle采用完全开放策略,能够使客户选择最适合的解决方案, 2
同时对开发商提供全力支持。Oracle数据库系统的特点有: ?无范式要求,可根据实际系统需求构造数据库。 ?采用标准的SQL结构化查询语言。 ?具有丰富的开发工具,覆盖开发周期的各阶段。 ?数据类型支持数字、字符、大至2GB的二进制数据,为数据库的面向对象存储提供数据支持。 ?具有第四代语言的开发工具(SQL*FORMSSQL*REPORTS、SQL*MENU等)。 ?具有字符界面和图形界面,易于开发。Oracle7以后得版本具有面向对象的开发环境CDE2。 ?经过SQL*DBA控制用户权限,提供数据保护功能,监控数据库的运行状态,调整数据缓冲区的大小。 ?分布优化查询功能。 ?具有数据透明、网络透明,支持异种网络、异构数据库系统。并行处理采用动态数据分片技术。 ?支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构(集中式、分布式、客户机/服务器)。 ?实现了两阶段提交、多线索查询手段。 ?支持多种系统平台(Linux、HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 Windows、OS/2)。 3
图书管理系统数据流程图
图书管理系统数据流程图 2009-04-14 17:20 1.1 系统分析 1.1.1 图书馆管理信息系统的基本任务 该“图书馆管理信息系统”是一个具有万人以上的员工，并地理位置分布在大型企的图 书馆理系统，图书馆藏书 100 多万册，每天的借阅量近万册。在手工操作方式下，图书的编目和借阅等的工作量大，准确性低且不易修改维护，读者借书只能到图书馆手工方式查找书目，不能满足借阅需求。需要建立一套网络化的电子图书馆信息系统。 该图书馆管理信息系统服务对象有两部分人：注册用户和一般读者。一般读者经注册后成为注册用户，注册用户可以在图书馆借阅图书，其他人员只可查阅图书目录，但不能借阅图书。系统同时考虑提供电子读物服务，目前只提供电子读物的目录查询服务，不久的将来将提供电子读物全文服务。用户可通过网络方式访问读图书馆管理信息系统。 1.1.2 系统内部人员结构、组织及用户情况分析 为了对系统有一个全貌性的了解，首先要对系统内部人员结构、组织及用户情况有所了 解。图书馆系统的组织结构如图 1 － 1 所示。 图 1 － 1 图书馆管理信息系统的组织结构 图书馆由馆长负责全面工作，下设办公室、财务室、采编室、学术论文室、图书借阅室、电子阅览室、期刊阅览室和技术支持室。各部门的业务职责如下。
办公室：办公室协助馆长负责日常工作，了解客户需求，制定采购计划。 财务室：财务室负责财务方面的工作。 采编室：采编室负责图书的采购，入库和图书编目，编目后的图书粘贴标签，并送图书借阅室上架。 学术论文室：负责学术论文的收集整理。 图书借阅室：提供对读者的书目查询服务和图书借阅服务。 电子阅览室：收集整理电子读物，准备提供电子读物的借阅服务，目前可以提供目录查询和借阅。 期刊阅览室：负责情况的收集整理和借阅。 技术支持室：负责对图书馆的网络和计算机系统提供技术支持。 1.1.3 系统业务流程分析 系统的业务室系统要达到的业务目标，业务流程分析是系统分析的基础环节。图书馆管 理信息系统的业务流程如图 1 － 2 所示。
主数据管理和实施
主数据管理和实施 娄丽军(loulj@https://www.sodocs.net/doc/df1700222.html,), 软件架构师, EMC 简介：企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 发布日期：2009 年4 月02 日 级别：初级 访问情况2596 次浏览 建议: 3 (查看或添加评论) 平均分（共4 个评分） 前言 企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。本文将针对主数据管理的概念以及主数据管理解决方案的实施等方面跟大家作一个探讨。 主数据和主数据管理的概念 企业主数据可以包括很多方面，除了常见的客户主数据之外，不同行业的客户还可能拥有其他各种类型的主数据，例如：对于电信行业客户而言，电信运营商提供的各种服务可以形成其产品主数据；对于航空业客户而言，航线、航班是其企业主数据的一种。对于某一个企业的不同业务部门，其主数据也不同，例如市场销售部门关心客户信息，产品研发部门关心产品编号、产品分类等产品信息，人事部门关心员工机构，部门层次关系等信息。 数据管理的范畴和主数据管理的概念 图 1. 数据管理的范畴
如图所示，企业数据管理的内容及范畴通常包括交易数据、主数据以及元数据。 ?交易数据：用于纪录业务事件，如客户的订单，投诉记录，客服申请等，它往往用于描述在某一个时间点上业务系统发生的行为。 ?主数据：主数据则定义企业核心业务对象，如客户、产品、地址等，与交易流水信息不同，主数据一旦被记录到数据库中，需要经常对其进行维护，从而确保其时效性和准确性； 主数据还包括关系数据，用以描述主数据之间的关系，如客户与产品的关系、产品与地域的关系、客户与客户的关系、产品与产品的关系等。 ?元数据：即关于数据的数据，用以描述数据类型、数据定义、约束、数据关系、数据所处的系统等信息。 主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性( “ The set of disciplines, technologies, and solutions used to create and maintain consistent, complete, contextual and accurate business data for all stakeholders (users, applications, data warehouses, processes, companies, trading partners, customers, etc.) across and beyond the enterprise ”) 。主数据管理的典型应用有Customer Data Integration —客户数据管理和Product Information Integraiton —产品数据管理。 图 2. 主数据管理的信息流 一般来说，主数据管理系统从IT 建设的角度而言都会是一个相对复杂的系统，它往往会和企业数据仓库/ 决策支持系统以及企业内的各个业务系统发生关系，技术实现上也会涉及到ETL、EAI、EII 等多个方面，如图2 所示，一个典型的主数据管理的信息流为： 1某个业务系统触发对企业主数据的改动； 1主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据分发给所有有关的应用系统； 1主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。 因此对于主数据管理系统的建设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。 以客户主数据为例，常见的主数据域包括： ?Party：参与方。参与方包含的范围是所有与企业发生了或者发生过正式业务关系的任何合法的实体，比如填写了投保单的参与方。Party 是分类别的，可以是个人、机构和团体。对于Party 来说，因为开展业务的需要，可能要对他们进行分级、分类，比如VIP，
数据挖掘主要工具软件简介
数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。 市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分： a、通用型工具； b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具； c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。 面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工
具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。 下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具： 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点： (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点： （1）MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map
数据库管理系统介绍 外文翻译
外文资料 Database Management Systems A database (sometimes spelled data base) is also called an electronic database , referring to any collection of data, or information, that is specially organized for rapid search and retrieval by a computer. Databases are structured to facilitate the storage, retrieval , modification, and deletion of data in conjunction with various data-processing operations .Databases can be stored on magnetic disk or tape, optical disk, or some other secondary storage device. A database consists of a file or a set of files. The information in these files may be broken down into records, each of which consists of one or more fields. Fields are the basic units of data storage , and each field typically contains information pertaining to one aspect or attribute of the entity described by the database . Using keywords and various sorting commands, users can rapidly search , rearrange, group, and select the fields in many records to retrieve or create reports on particular aggregate of data. Complex data relationships and linkages may be found in all but the simplest databases .The system software package that handles the difficult tasks associated with creating ,accessing, and maintaining database records is called a database management system(DBMS).The programs in a DBMS package establish an interface between the database itself and the users of