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西南地區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)策略咨詢

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-09-19

    禁用默認(rèn)超級(jí)管理員賬戶或者為超級(jí)管理員賬戶設(shè)置復(fù)雜密碼;為應(yīng)用程序分別分配賬戶進(jìn)行訪問(wèn);設(shè)置用戶登錄時(shí)間及登錄失敗次數(shù)限制,防止用戶密碼。分配用戶訪問(wèn)權(quán)限時(shí),堅(jiān)持小權(quán)限分配原則,并限制用戶只能訪問(wèn)特定數(shù)據(jù)庫(kù),不能同時(shí)訪問(wèn)其他數(shù)據(jù)庫(kù)。修改數(shù)據(jù)庫(kù)默認(rèn)訪問(wèn)端口,使用防火墻屏蔽掉對(duì)外開(kāi)放的其他端口,禁止一切外部的端口探測(cè)行為。對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)存儲(chǔ)的重要數(shù)據(jù)、敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ),防止數(shù)據(jù)庫(kù)備份或數(shù)據(jù)文件被盜而造成數(shù)據(jù)泄露。設(shè)置好數(shù)據(jù)庫(kù)的備份策略,保證數(shù)據(jù)庫(kù)被破壞后能迅速恢復(fù)。[]()對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的系統(tǒng)存儲(chǔ)過(guò)程進(jìn)行合理管理,禁用掉不必要的存儲(chǔ)過(guò)程,防止利用存儲(chǔ)過(guò)程進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)探測(cè)與攻擊。[]()啟用數(shù)據(jù)庫(kù)審核功能,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行的事件跟蹤和日志記錄。[]數(shù)據(jù)庫(kù)類型編輯數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),存儲(chǔ)的格式可以直觀地反映實(shí)體間的關(guān)系。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和常見(jiàn)的表格比較相似,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中表與表之間是有很多復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系的。常見(jiàn)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有Mysql,SqlServer等。在輕量或者小型的應(yīng)用中。使用不同的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)系統(tǒng)的性能影響不大,但是在構(gòu)建大型應(yīng)用時(shí),則需要根據(jù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)需求和性能需求。選擇合適的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。地圖、表格、影像、磁帶、紙帶,按數(shù)字化方式分為矢量數(shù)據(jù)、格網(wǎng)數(shù)據(jù)等。西南地區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)策略咨詢

    這類數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有了很大的不同,它們更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫(xiě)和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù),這類數(shù)據(jù)庫(kù)一般被稱為NoSQL(NotonlySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)。而傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在一些傳統(tǒng)領(lǐng)域依然保持了強(qiáng)大的生命力。[]數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)編輯數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)是為管理數(shù)據(jù)庫(kù)而設(shè)計(jì)的電腦軟件系統(tǒng),一般具有存儲(chǔ)、截取、安全保障、備份等基礎(chǔ)功能。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)可以依據(jù)它所支持的數(shù)據(jù)庫(kù)模型來(lái)作分類,例如關(guān)系式、XML;或依據(jù)所支持的計(jì)算機(jī)類型來(lái)作分類,例如服務(wù)器群集、移動(dòng)電話;或依據(jù)所用查詢語(yǔ)言來(lái)作分類,例如SQL、XQuery;或依據(jù)性能沖量重點(diǎn)來(lái)作分類,例如比較大規(guī)模、比較高運(yùn)行速度;亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式,一些DBMS能夠跨類別,例如,同時(shí)支持多種查詢語(yǔ)言。[]數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的組成部分,主要完成對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操縱與管理功能,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的創(chuàng)建、數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的查詢、添加、修改與刪除操作和數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶管理、權(quán)限管理等。它的安全直接關(guān)系到整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的安全,其防護(hù)手段主要有:使用正版數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)并及時(shí)安裝相關(guān)補(bǔ)丁。做好用戶賬戶管理。大邑市場(chǎng)數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)近10年來(lái),大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)快速發(fā)展。

    即工作完成質(zhì)量會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)的變化而產(chǎn)生波動(dòng),當(dāng)節(jié)點(diǎn)過(guò)多時(shí),相關(guān)工作結(jié)果就無(wú)法那么準(zhǔn)確。這一問(wèn)題使整個(gè)系統(tǒng)的工作效率受到影響,導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)亂碼與出錯(cuò)率提高,甚至?xí)霈F(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容遷移,產(chǎn)生錯(cuò)誤的代碼信息。但盡管如此,NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)還是具有非常明顯的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),如數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單,在大數(shù)據(jù)量下的讀寫(xiě)性能好;能滿足隨時(shí)存儲(chǔ)自定義數(shù)據(jù)格式需求,非常適用于大數(shù)據(jù)處理工作。[]NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)適合追求速度和可擴(kuò)展性、業(yè)務(wù)多變的應(yīng)用場(chǎng)景。[]對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適,如文章、評(píng)論,這些數(shù)據(jù)如全文搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)通常只用于模糊處理,并不需要像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣,進(jìn)行精確查詢,而且這類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模往往是海量的,數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)往往也是不可能預(yù)期的,而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展能力幾乎也是無(wú)限的,所以NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可以很好的滿足這一類數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)利用key-value可以大量的獲取大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并且數(shù)據(jù)的獲取效率很高,但用它查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)效果就比較差。[]目前NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)仍然沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),它現(xiàn)在有四種大的分類:()鍵值對(duì)存儲(chǔ)(key-value):軟件Redis,它的優(yōu)點(diǎn)能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)的快速查詢。

    這個(gè)平臺(tái)也是企業(yè)必須要做的平臺(tái),只不過(guò)當(dāng)時(shí)叫數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我稱作為大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)平臺(tái)。這部分是整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的。我們接下來(lái)會(huì)詳細(xì)討論。大數(shù)據(jù)門(mén)戶,是數(shù)據(jù)成果的集成一體化平臺(tái),包含大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。大數(shù)據(jù)門(mén)戶作為整個(gè)數(shù)據(jù)部門(mén)的窗口,所有數(shù)據(jù)研究成果都會(huì)展現(xiàn)在數(shù)據(jù)門(mén)戶中,極大的方便了企業(yè)各層級(jí)、各職能人員使用數(shù)據(jù)。我們接下來(lái)也將會(huì)詳細(xì)討論下這部分內(nèi)容。用戶服務(wù),使用我們數(shù)據(jù)的人主要有公司的各層級(jí)的管理人員、數(shù)據(jù)分析人員、運(yùn)營(yíng)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)研發(fā)工程師、企業(yè)的投資相關(guān)方,還可能有部分的公司提供對(duì)外的數(shù)據(jù)服務(wù)。提供服務(wù)的方式有多種多樣,或通過(guò)大數(shù)據(jù)門(mén)戶、或通過(guò)API接口、或是直接在分析報(bào)告中體現(xiàn)。注:詳細(xì)分享每個(gè)平臺(tái)如何構(gòu)建的內(nèi)容,歡迎大家參加小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”,會(huì)有很多的干貨和獨(dú)門(mén)絕技分享。第三部分:大數(shù)據(jù)的價(jià)值(注:本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”中大數(shù)據(jù)價(jià)值章節(jié)的分享整理而成)大數(shù)據(jù)的價(jià)值,從業(yè)務(wù)角度出發(fā),主要有如下的3點(diǎn):a.數(shù)據(jù)輔助決策:為企業(yè)提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表分析服務(wù)。分析師能夠輕易獲取數(shù)據(jù)產(chǎn)出分析報(bào)告指導(dǎo)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。

    備注涉及的復(fù)雜維度、退化維度等不在這個(gè)討論范圍)。數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)建模階段、領(lǐng)域概念模型階段、邏輯模型階段、物理模型階段是超級(jí)學(xué)術(shù)與復(fù)雜的話題,而且在模型領(lǐng)域根據(jù)特點(diǎn)又分主數(shù)據(jù)(MDM)、CIF(企業(yè)級(jí)統(tǒng)一視圖)、通用模型(IBM的金融、保險(xiǎn)行業(yè)通用模型、Terdata的金融通用模型、電信移動(dòng)通用模型等),鎖涉及到術(shù)語(yǔ)”擴(kuò)展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花繚亂的建模手法,數(shù)據(jù)模型不同層次ODS、DWDDWD、DW、ST的分層目的不同導(dǎo)致模型設(shè)計(jì)方法又不同。相信業(yè)界有很多大牛能講的清楚的,以后有機(jī)會(huì)再交流?;ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)據(jù)源做數(shù)據(jù)的人,從非互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)是面對(duì)的數(shù)據(jù)源類型忽然多了起來(lái),在傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)人員面對(duì)的是結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)數(shù)據(jù),基本來(lái)自excel、表格、DB系統(tǒng)等,在數(shù)據(jù)的處理技術(shù)上與架構(gòu)上是非常容易總結(jié)的,但是在互聯(lián)網(wǎng)因?yàn)闃I(yè)務(wù)獨(dú)特性導(dǎo)致了所接觸到的數(shù)據(jù)源特性多樣化,網(wǎng)站點(diǎn)擊日志、視頻、音頻、圖片數(shù)據(jù)等很多非結(jié)構(gòu)化快速產(chǎn)生與保存,在這樣的數(shù)據(jù)源的多樣化與容量下采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)來(lái)處理當(dāng)然是有些力不從心了(備注:IBM的科學(xué)家分析員道格.萊尼的一份數(shù)據(jù)增長(zhǎng)報(bào)告基礎(chǔ)上提出了大數(shù)據(jù)的4V特性大數(shù)據(jù)4v特性網(wǎng)上概念很多大家可以問(wèn)度娘)。信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系,又有區(qū)別。雙流區(qū)商業(yè)數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)展到如今階段的一種表象或特征。西南地區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)策略咨詢

數(shù)據(jù)采集(DAQ),又稱數(shù)據(jù)獲取,是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集非電量或者電量信號(hào),送到上位機(jī)中進(jìn)行分析,處理。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是結(jié)合基于計(jì)算機(jī)或者其他特用測(cè)試平臺(tái)的測(cè)量軟硬件產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測(cè)量系統(tǒng)。采集一般是采樣方式,即隔一定時(shí)間(稱采樣周期)對(duì)同一點(diǎn)數(shù)據(jù)重復(fù)采集。采集的數(shù)據(jù)大多是瞬時(shí)值,也可是某段時(shí)間內(nèi)的一個(gè)特征值。數(shù)據(jù)采集,又稱數(shù)據(jù)獲取,是利用一種裝置,從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個(gè)接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。比如攝像頭,麥克風(fēng),都是數(shù)據(jù)采集工具。西南地區(qū)商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)策略咨詢

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