数据管理精选(九篇)

第1篇：数据管理范文

美国“次贷危机”给全球金融带来的影响正愈演愈烈，也影响着中国各行业的经济秩序。面对此次的国际金融危机，中国IT产业的发展也面临着巨大挑战。从企业IT市场来看，受经济危机的影响，中国经济发展放缓使得市场需求开始减速，这在IT企业表现尤其明显。IT企业除了面临经济寒冬的窘境外，还有―个迫在眉睫的问题需要解决，就是如何跟上数据增长的速度。

而从数据本身而言，企业需要考虑两个问题，一是数据量的管理，还有就是数据资源的利用。数据量的规模不仅考量着企业自身的IT环境，跟企业的业务运营也是息息相关；而数据资源的利用更多的则反映出企业如何切实实践“花小钱办大事”的原则。尤其是在目前全球经济普遍不景气的态势下，如何以有限的资金来实现数据量的管理和数据资源的充分利用，是决定企业能够度过经济寒冬的重要因素。

数据管理的病根

实际上，从数据量的管理来看，往往企业面临的很多问题都是由数据快速增长而衍生的。未知数据的持续增长，意味着你的一切都会受其影响，包括你的文件系统、磁盘系统、网络、保护计划、进程甚至是你的生活都不例外。对此，我们只有四处购买更多容量以尽量满足这个永无止境的增长，但往往徒劳无功。

数据增长是自然产生的(世界上新数据一直在不断生成)，但大部分数据是由科学研究产生的。如数据扩展、副本、副本的副本、备份副本的副本、备份副本的副本的副本等等，这些不只是容量问题，而是和科学一样复杂的问题。

正如ESG的创始人兼首席分析师所说，数据在处理的过程中，就好像细胞的有机分裂一样，在不停地裂变。如，科学家利用细胞副本进行多种实验来观察会发生什么，而IT人员需要利用副本进行测试、填充数据库、创建备份副本和灾难恢复副本、发送副本给其他用户等等。区别在于，科学家们预先就知道他们需要多少副本。因此，他们是有规划的。他们无需将其迁移到一个新的皮氏培养皿中。而且实验完成后，他们可扔掉副本，不用任其一直复制下去。而在IT行业中，企业很少清空皮氏培养皿。相反，在不断创建新的副本的副本。IT进程很少有科学实验室里的那种预先规划，这种由于副本保留导致的数据增长，很大程度上，很多数据是毫无用处的。而且，企业绝大部分的问题都是由此而造成。而解决此问题的唯一办法，就只是从供应商手中购买新一代更大的皮氏培养皿来应对。

如何掐断数据增长的源头

在这种情况下，采取什么样的方式来进行数据管理，则是企业迫切需要的。如果能够将数据的裂变在数据生成初期就使其得到遏制，将大量的重复数据删除，从而达到高效管理数据的目的，则不失为明智之举。

最初，重复数据删除在次级存储与备份存储中得到了广泛的应用，专门用于在减少需要备份的数据量、最大化存储利用率的同时，使更多的备份数据在线保留更长时间。通常来讲，重复数据删除技术会将最新的备份数据与已有的之前的备份数据进行比对，从而消除冗余数据。这项技术的优势在于数据的减少不仅使存储的效率更高、成本更节约，带宽的利用也降到最低，使更经济、更快速的实现备份数据的远程复制成为可能。

但是随着技术的发展，以二级备份数据删除为主已经开始向主存储数据重复删除演变，而这种发展趋势将从根本上改变存储的经济状况。在这种分级存储的模式下应用重复数据删除，可在数据整个生命周期内创造经济和运营效益。

在主存储下，不仅能够大幅提高系统的容量利用率，还能够降低大多数昂贵存储层的资本支出，更进一步地提升存储性能。而在二级存储中，不仅大大减少数据备份的总量，还能够在线保存更多的活动归档数据，降低通信成本。同时这种数据的分级存储模式，实现了对数据的精简配置，更是大幅提高了主存储空间的利用率，也降低了管理成本的开支，确保了中小企业的良性运营。

数据管理的良方

而从数据资源的利用角度而言，随着数据的飞速增长，企业的存储越来越无法满足需求，采用哪些手段能够提高数据资源的利用率，来满足企业日益增长的业务需求，是企业目前亟待考虑的问题。当前整个IT领域充斥着各种所谓的先进技术，无一例外的都宣称，可给企业用户带来诸多好处等等。这些让人眼花缭乱的各种术语、诠释等，只会让用户感到无所适从。

但是企业面临的存储压力，如降低成本、更高效、少花钱多办事等，却与日俱增，迫使企业必须采取某些措施来捍卫自己的存储，进而保证企业运营的正常有序，并有所增长。而虚拟化恰好能够帮助企业做到这一点。近几年来，虚拟化技术在市场已经得到热捧，客户也都迫切地想了解其到底能够带来哪些好处，包括提高资源利用率、整合、提高业务连续性以及降低运营开支等。而且已经有很多厂商纷纷上马，争先恐后的推出各种虚拟化产品。而目前思科高调推出其虚拟数据中心，更是进一步验证了虚拟化市场的竞争激烈，同时也说明了虚拟化确实是未来数据资源管理的方向所在。

内外兼修方为本

目前存储虚拟化的各种版本如，主机实现虚拟，控制器实现虚拟，服务器实现虚拟，网关实现虚拟，归结为一点，都是为了简化用户的管理，提高存储的利用率。ESG的调查显示，随着数据的无休止增长，如何削减成本成为企业考虑的重点。几乎40％的IT经理称，削减业务总成本的内部压力是影响其IT运营的首要问题，而虚拟化常被视为解决这个问题的灵丹妙药。

在2009年这个困难的经济时期，很显然，精简存储让人眼前一亮。精简技术如精简配置不仅能降低50％的数据总成本，还可以减少预期存储成本，帮助企业削减电能和冷却开支，并能提高其10倍的管理效率。

而另外一个IT发展趋势，则是数据资源管理的外包。随着技术的发展，在未来几年中，用户对数据保护技术的需求越来越大，要求也会越来越苛刻，对单一性能的产品将不甚感兴趣。而对于中小企业，当业务发展速度不可预测时，在IT管理资源有限的情况下，可考虑外包存储服务，或者一部分二级存储使用外包存储服务。如将最基本而成熟的业务，如硬件维护、呼叫中心等外包给专业IT服务公司，将做完需求分析后的软件开发外包给专业的软件公司，IT部门仍保留对内部应用系统的管理与控制、IT规划、IT产品采购等业务。

而IT外包服务也是未来信息化发展的大势所趋，总的说来，IT外包应坚持三条基本原则：一，需求抽象而又总体需求量不大的IT业务，本身也处于企业可控范围内，还是企业自己把握较好，凡是通用技术、产品，如OA系统、财务软件开发、服务器维修等，可考虑外包。二、需求量比较大且稳定的业务，可考虑外包。三、要求响应时间在可允许范围内的业务，尽量外包，而对那些虽然技术含量不高，但要求响应时间极快的业务，尽量不外包。

第2篇：数据管理范文

 

信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。

 

1 大数据时代的大数据管理发展历程

 

近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。

 

1.1 大数据时代的大数据人工管理形式

 

在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。

 

1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式

 

在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。

 

1.3 大数据时代的大数据库管理形式

 

数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果，也是到目前为止最后的一个阶段。在计算机技术不断发展的过程中，计算机内部的容量得到了很大程度的提高，并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。同时，在大数据管理形式不断发展的过程中，对其系统管理内存不足等现象，进行了全面的提高，有效的实现了资源共享，也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。另外，在大数据时代的大数据库管理的过程中，不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系，而是面向整个管理体系，以此在最大程度上提高了大数据共享的性能，使大数据与大数据形成一个独立的个体，对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理，为我国信息技术的发展提供了重要方向。

 

2 大数据时代的大数据管理策略

 

2.1 对大数据时代的大数据管理框架进行创新

 

在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。

 

2.2 开发与内容的管理形式

 

在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。

 

大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。

 

其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。

 

2.3 对大数据架构进行全面的管理

 

在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。

 

与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。

 

3 结语

 

综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。

第3篇：数据管理范文

【关键词】MySQL；缓存；查询

在数据库中，用户可能多次执行相同的查询语句。为了提高查询效率，数据库会在内存在划分一个专门的区域，用来存放用户最近执行的查询，这块区域就是缓存。因为内存的运行速度要比硬盘快的多。为此通过缓存机制，就可以提高查询的效率。当用户下一次再执行相同查询时，就可以直接从缓存中获取数据，而不用到硬盘中的数据文件中去读取数据，也可以省去相关解析的工作。

1.数据管理的应用

并不是在任何情况下数据管理都能够起到应有的效果。如果企业有一个不经常改变的表并且服务器受到这个表的大量的相同查询时，数据管理才能够起到不错的效果。通常情况下，针对Web的应用，效果会比较明显。如现在在数据库中有一张产品信息表。企业的用户需要通过网页来查询产品的信息。如果在系统设计时，默认查询的结果是显示最近一个月交易过的产品信息。那么每次用户按默认情况查询产品信息时，将都会从缓存中获取信息（如果相关的信息没有被更新过）。此时系统查询的速度就会比较快。

如果企业有一个不经常改变的表并且服务器受到这个表的大量的相同查询时，笔者就建议大家启用数据管理机制。在启动之前，可以先使用命名来查询现在系统缓存是否开启。如果查询的结果是YES的话，那么就说明系统中已经开启了数据管理机制。

只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里。

2. 使用数据管理的方式

并不是在任何情况下，数据管理都会起到改善查询的效果。在以下几种情况，数据管理机制的效果并不会很大。

一是查询所涉及到的表会经常更改。如在一个进销存管理系统中，可能会有产品与销售记录两张表格。产品表一般不怎么会更新，而销售记录表就可能每分钟都会发生变化。此时对于销售记录表来说，采用缓存机制就不会起到多大的效果。因为根据缓存的工作原理，当某个表被更改后，其对应的数据管理的相关条目就会被清空。

二是查询缓存不使用与服务器方便些的语句。根据B/S或者C/S架构，可以将相关应用分为服务器断和客户端两类。在使用数据管理时，数据库管理员要考虑到，在MySQL数据库中，查询缓存并不适用于服务器方所编写的查询语句。当数据库管理员正在使用服务器方编写的语句时，要注意到这些语句并不会应用缓存技术。

三是查询时使用缓存的两个基本条件：所采用的查询语句完全一致。不仅包括查询的字段，也包括查询的条件。如果用户查询一个产品信息表，使用了查询条件，只查询最近一个月新建的产品信息。显然此时查询的结果是查询的子集，应该可以使用数据管理。数据库仍然会先重新解析SQL语句，然后从硬盘上的数据文件中去获取数据。

数据类型的大小也会影响到基础表的大小。如对于MEDIUMINT和INT两个数据类型，其都可以用来保存整数型的数据，只是其能够保存的精度不同而已。

用户在查询语句中，使用了自定义函数、自定义变量或者因引用了系统数据库中的表，那么缓存机制可能会失效。

3.提高数据管理的使用效率

通过数据库的合理设计，可以提高缓存的使用效率，扩大缓存的使用领域。具体的说，数据库管理员可以从如下几个方面出发。

⑴根据数据变化的频率来分解表

如现在有产品基本资料与产品最新库存两部分内容。在不考虑缓存的情况下，可以将产品基本资料与产品库存放在同一个表中，然后通过其他作业来更新这个库存数量。如此的话，在前台界面中，就可以直观的反映出产品的库存数量。但是从缓存的设计角度来看，这么操作并不是很合理。因为产品信息相对来说不怎么会变化，而库存数量却经常在发生变化。如果将他们放在同一张表上，由于库存数量的不断更新，数据管理中的内容就会不断被清空（与产品信息表相关的数据管理）。此时如果很多用户要查询产品的描述、规格（他们可能并不关注产品的库存），那么他们就无法使用数据管理。因为缓存中没有相关的数据（由于库存数量不断变化而被清空）。

遇到这种情况时，数据库管理员就可以将库存数量与产品基本信息存放在两张不同的表上，然后通过关键字来进行关联。这么做的好处就是库存数量更新并不会影响到产品基本信息表所对应的数据管理（他们是两张表）。从而提高产品信息查询时的缓存命中率。

⑵采用默认条件的查询

在上面的分析中笔者谈到，要两条完全相同的SQL语句才能够使用缓存。条件不同或者使用的字段不同，数据库系统都不会使用缓存来进行查询优化。

采用默认条件的查询来提高缓存命中率。如在设计产品信息查询这个功能，可以考虑默认查询全部信息或者指定某个固定的条件。如此就可以提高缓存的命中率。而不要在不同的用户界面设置不同的默认值。某些应用系统，为了提高界面的友好性，会给用户提供一些个性化设置的参数，以保存用户的个性化内容。此时虽然可以提高界面的人性化，但是显然会降低数据管理的命中率。遇到这种情况时，数据库管理员就需要在人性化设计与系统的查询性能之间进行均衡。

不同的应用针对同一个表格的相同查询，其查询语句最好相同。如现在对于产品信息，即可以通过产品信息窗口进行查询，也可以根据报表来查询。此时其对应的后台表格是相同的。只要其执行的查询语句相同、并且在这段时间之内数据库表格没有发生变化，那么系统就可以从缓存中获取数据。在实际工作中，窗体与报表往往是有不同的人设计与开发的。不同的用户之间要统一SQL语句的书写规范。项目管理员要根据实际情况来制定相关的规则。

⑶提高缓存空间大小来提高数据库的缓存使用率

当数据管理满时，新的数据会覆盖旧的数据。在这种情况下，即使查询的语句相同、表格也没有发生变化，数据库系统仍然要从硬盘上的数据文件中去获取数据，所以，应该增加服务器上缓存的空间。

总之，MySQL提供了TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径，提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具。利用MySQL技术可以很好地对系统的缓存进行管理，提高了查询的效率，提高缓存的使用率，灵活的缓存可以说不仅大大减轻了服务器的压力，而且因为更快速的用户体验而方便了用户。

参考文献：

[1]《php+mysql完全学习手册》黄桂金，清华大学出版社，2008-6.

[2]《mysql高效编程》王志刚，人民邮电出版社，2012-1.

[3]《php+mysql动态网站开发指南》杨智宇，科学出版社，2008-6.

第4篇：数据管理范文

目前许多如日中天的互联网企业的巨大价值大都和拥有海量客户信息有关，新的商业模式也日益和基于客户洞察基础上的商业行为有关。在客户服务领域，个性化的精准服务在大数据时代也日益成为可能。最近APP商店上的一款新应用Placeme号称能记住使用者的每一条路径和到达过的每个地方，其强大的学习和分析功能可以帮助使用者在合适的时候（比如下班时）启动导航软件分析路况、遭遇车祸时自动呼叫救援、在适当的加油站附近提醒加油。这样的个人助理需要收集存储大量的个人数据，而智能手机今后就是这样的一个个人信息收集器，其背后的云计算服务器义不容辞地永久存储着海量的个人信息。可以想象基于这样的技术基础和逻辑框架，在服务领域的创新仅仅是打开了一个门缝而已。

对个人信息被泄漏的担忧引起的消费者保护性立法在世界各国也成趋势。前不久，荷兰的《网络中立法》获得通过，其确定运营商不得对网络流量采取歧视性限制之后，还规定未经用户许可，不得利用目前流行的DPI（“深口袋检视技术”）提取任何客户个人信息。

在中国，客户信息的不正当使用较之国际上多数国家都更为严峻。一方面企业创新乏力，利用客户信息进行客户关怀和维系的努力除了短信问候生日之外真正能建模分析的不多；另一方面，非法出售、使用个人信息在市面上又屡见不鲜。这几天网上传出某些淘宝商户为了要客户删除差评，居然利用所谓追讨公司用公布个人信息、组织个人攻击来要挟。而大企业中员工偷偷将企业拥有的客户个人资料出售牟利的例子我们也屡闻不鲜。企业面临着两难的选择，像中国移动那样几年前被315晚会批评后一直坚持“五不”政策，在利用短信进行营销创新和新业务拓展方面甚至在客户洞察利用方面几乎无任何作为。

企业面对数据海量爆发的时代，一定需要突破一些固有思维。

首先，数据是企业能够使之不断增值的巨大潜在财富，大量的创新将建立在此基础上，任何企业很难再一味忽视或拒绝。

其次，大数据时代的数据决不仅仅限于客户个人资料，大量的应用、社会环境数据同样是整个数据海洋的重要内容。大量的客户洞察并不需要涉及或者影响用户的个人隐私，完全可以为客户资料进行完整的保护保密。

第5篇：数据管理范文

Gartner的研究报告显示，公共数据管理应被视为实现企业内信息管理战略的一部分，没有广泛的企业信息管理和基础架构的支持，公共数据管理解决方案将不能有效的维持高质量和可重用性的数据。图5为2012年Gartner的关于公共数据管理技术的成熟度曲线。纵观公共数据管理技术成熟度曲线，公共数据管理市场正在逐步走向成熟。虽然在两年之内还没有新的技术出现，但是从整体上看，公共数据管理市场仍具有可开发的潜力。2012年的公共数据管理技术成熟度曲线的特点是，有些技术在高峰期到达前就已过时，这些技术将被更广泛的公共数据管理技术所替代，如多域公共数据管理解决方案。使用低质量的公共数据去改善业务过程只会导致低预期的结果，所以维护单一版本的公共数据是非常有必要的。

2公共数据管理体系

公共数据管理体系主要涵盖了公共数据标准、管理组织、管理流程和质量管理4部分，旨在创建企业级信息视图，建立一个有效的端到端的数据管理体系，在整个数据生命周期内采用一项综合、协调且有计划的方案，从而提升决策过程中所需数据的一致性和可信度，提升数据的安全性及质量水平，将数据对收入的贡献潜力最大化。2.1公共数据标准体系2.1.1公共数据标准识别企业公共数据编码标准体系是基于企业业务运作及管理需求而建立的，首先以各项业务分析作为关键输入，分析出核心业务组件(CBM)模型，而后根据公共数据识别的原则定位各业务相关的公共数据对象，并按照公共数据分类的原则，从公共数据共享的业务领域、信息系统范围等角度出发，筛选出公共数据，最后从现行标准、应用集成情况、数据责任人、管理流程及平台支持维度对每一项公共数据对象进行详细分析，确定管理策略，制定公共数据标准，进而形成公共数据标准体系。2.1.2公共数据标准体系企业公共数据通常包括人、财、物、业务伙伴和基础数据5个方面，代表了企业整个层面公共的业务实体，跨业务领域、跨信息系统。因此公共数据标准是应用于多个信息系统的基础类标准，需在整个企业范围内统一制定，并严格执行。2.1.3公共数据标准管理流程公共数据编码标准管理流程一般包括注册与立项、制修订与、宣贯与执行、检查与复审、使用与维护等5个阶段，实现公共数据的全生命周期管理(图6)。2.2公共数据管理组织和职责在公共数据管理过程中，从标准的制定到标准的执行会涉及标准和数据责任部门、标准部门、标准执行部门3个重要的角色。通常标准和数据责任部门是财务、采购部门，主要负责公共数据编码标准的制修订、解释和监督执行。企业的标准化管理机构负责标准，标准由企业的各级公共数据责任部门分级负责执行。在整个组织体系中，标准和数据责任部门(DataOwner)直接影响公共数据管理的最终效果和管理水平。实践证明，最有效的公共数据责任部门是业务与管理高度统一的部门，但具体企业还需具体分析。2.3公共数据编码管理根据企业业务管理特点和要求的不同，公共数据将采取集中制、审批制和备案制3种管理方式，归口业务管理部门将按不同的方式对公共数据进行编码。公共数据管理从公共数据的业务活动出发，逐个分析各节点的业务需求，为数据标准、数据质量、管理体系及系统功能的提升提供需求指导和应用思路。图7展现了数据从产生到消亡的生命周期管理。2.4公共数据质量管理数据质量管理主要从事前防范、事中监控及事后治理3个方向进行管理。，管控流程一般主要包括数据质量监控、数据质量分析、数据清理及长效保证4个环节(图8)。

3公共数据管理系统建设

企业要实现公共数据管理，需搭建相应的系统用于公共数据的申请、审批和集成管理。公共数据管理系统包含公共数据的查询、申请、审批、、质量管控和集成等功能，通过企业服务总线实现与企业各信息系统的集成，为各集成系统提供公共数据编码服务(图9)。通过公共数据管理系统的建设，不仅可以落实企业公共数据标准的执行、规范公共数据管理流程，还能最大化发挥公共数据管理的实施效益，为企业应用系统集成应用和信息共享奠定坚实的数据基础。

4总结

第6篇：数据管理范文

1.1提升企业的核心竞争力企业在市场竞争中的地理位置优势随着大数据时代的到来与深入在不断淡化，国家或地区在保护企业方面的政策与措施在逐条取消，企业的创新能力也在这快速发展的时代当中逐渐被削弱。高效全面的企业管理模式当中，对数据进行科学合理的分析是必不可少的基础部分，通过优化和对接企业的数据信息，可以让企业的可挖掘潜力在业务与决策过程中得到一定的体现。这种方式不仅为企业节约了运用成本，还可以更加高效地驱动企业数据信息的增长，为企业核心竞争力的提升提供了基础。1.2整合不同的电子信息数据类型企业的电子信息数据存储量越大，其数据信息的类型就越广泛，其中音频、图片等非结构化数据所含的比重更是大。但是，目前企业在处理数据信息的方法中，仅局限在对文本这类结构化数据的整合能力上，因此，企业需要提高对不同数据类型，尤其是在音频、图片等非结构化数据的整合能力，从而实现对企业数据的进一步管理。1.3规划完善同类企业数据之间的联系尽管企业的应用在不断发展和深入，但对企业应用的规划却没有得到对应的加强。各企业之间，尤其是同类型企业之间的数据信息几乎没有联系起来，导致了信息孤岛的形成。实际上，企业之间加强数据信息的联系和规划更能够促进自身与整个社会的共同发展，共享不同业务模块之间的数据信息，才能使信息数据资源得到有效的利用。

2大数据时代中的企业管理的创新

包含着巨大发展潜力的大数据时代，在企业的管理模式中引导的是一种先进的商业模式和科学的管理决策。这些创新要求企业的管理者更新自己的思维，让更加优秀的数据融入到企业的发展中，为企业的改革注入新的活力。2.1创新企业的管理体制传统的企业管理体制是类似碎片一样的体制，不够全面，也不能使大数据时代的特征得到完全体现。因此，企业的管理者要明确社会的需求，在细节中发现挖掘上级和可拓展的市场，从企业资源配置的优化，企业信息技术应用的高效，企业管理风险的保障等方面创新出现代的更加系统的企业管理体制，进一步推动大数据时代管理的整体化、综合化和最优化。2.2创新企业的管理方法移动智能终端的应用与普及，也为大数据时代提供了大量的信息数据资料，是大数据时代主要特征：海量的重要提供者，信息数据的海量也就对企业的管理方法提出了更高的要求，它要求企业不仅要使决策的科学性得到提高，而且还要使企业在管理水平方面变得更加精细，确保企业上下全体员工都在管理范围内。大力培养企业员工的信息数据意识，将企业数据逐渐对外开放、企业决策方式由定性改变为定量等其它途径都是企业管理方法的有效新途径。2.3创新企业的管理模式企业可以通过对信息数据存储库中的已有数据资料进行分析，从而使企业管理者所作出的有关企业发展方向和发展目标的决策更加宏观化、系统化。大数据时代快速与灵活的特征还要求企业要定期及时更新信息数据存储库内的数据信息资料，从而使企业能够及时地评估、修改或补充企业管理的相关决策促使企业在变化发展迅速的大数据时代中，提高自身的环境适应能力。与此同时，企业在管理模式的创新中，还需要在数据信息的处理和评估方面建立相适应的应用系统，以确保企业管理模式实现动态化，提升企业管理模式的灵活性能够更好地在大数据时代中发展下去。2.4企业管理决策的科学化企业创新的管理方式较传统的更加复杂，这也是大数据时代另外一个重要特征，企业存储的电子信息数据的量多，增长速度加快使得企业的数据综合分析体系提出了更高一层的要求，而电子信息数据资料的科学分析是企业管理者进行合理决策的重要前提。企业部门方面也需要进行它的调整和设置，专门精细地完成各项工作，从而确保数据分析的科学性与精确性。

3结语

第7篇：数据管理范文

近年来，科技的迅猛发展使得云计算、移动数据、人工智能、大数据等新兴科技技术伴随着社交网络走入人们的生活，给人们的生活带来了巨大的影响，而数据的增长和科技的进步最直接的体现就是大数据越来越受到关注。管理会计逐渐成为企业最有效的财务工具，将如何在大数据时代迎接挑战，把握机遇，实现与大数据的有效融合，为企业带来更多价值？本文将对此进行探讨。

一、大数据与管理会计概述

管理会计指的是会计人员运用一系列专门方法，对财务会计的资料及其他资料进行确认、加工、整理和报告以便提高企业的效益，使企业各级管理人员根据它应对日常发生的各项经济活动，并做出正确决策的一个会计分支。但随着科技的发展和社会的进步，我们仅仅重视会计最基本功能的信息化这一现象的弊端凸显，由于数据的增加使得整理难度大大提升，时时在提醒我们也要对管理会计的信息化提高重视，这时的社会更加迫切需要科学有效的方法介入，从而让管理会计唤起生机。纵观历史经验发现唯有让管理会计和大数据两者相结合，才能使管理会计走上新台阶。那么，什么是大数据呢？大数据（bigdata），指无法在一定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的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。大量是由于数据的来源很多，导致了数据大量涌现。高速是由于科技的发展，互联网、移动数据、电脑、手机等新兴科技工具的出现，汇集处理数据的效率更高，实现数据的高速处理。多样由于技术支持的进步，数据种类逐渐增多，比如图片、音频、视频、文字等形式，使得数据变得更加多样化。低价值密度是由于数据的大量增多，而有价值的信息有限，就使得数据的价值密度下降。真实是由于数据获得渠道增加，数据量也增加，在其中便能提炼出更真实的数据。由于具备以上特点，有效地利用大数据对数据进行加工收集，必定能为企业创造更多的发展机会和商业价值。进入大数据时代，人类的生产生活以及各个方面，都会产生数据，留下数据。而现在的科技技术，尤其是大数据技术，能将这些大量多变、杂乱无章的信息安全快速有效地储存起来，并且随时能共享、应用、计算，使得每个人每个组织都切切实实参与到数据的生产应用之中。

二、大数据下管理会计面临的机遇

管理会计作为一种工具既可以进行精细管理，同时可以价值创造，是以企业经营过程中的经济活动为主要对象，以创造价值、提高企业经济效益为主要目标。在企业的决策过程中，为管理者提供全面高效的管理信息，使之能够客观预测经济发展情景，切实规划企业目标，有效控制企业经营活动。所以，管理会计作为现代会计一个重要分支，在企业发展中起着重要作用。随着大数据的引入，管理会计势必将迎来新的机遇。1.在大数据环境下，管理会计有更多的机会获得全面的数据，完善经营管理。传统的管理会计对数据的利用方式仍旧止步于对结构化分析上，然而随着科技的发展，结构化分析变得十分有限，俨然无法满足企业日常经营管理的需要，而大数据的出现为企业获取更加全面的数据储备提供了重要的渠道和资源。在这样一个时代，各线性价值链企业之间和各价值网之间的竞争将会从普通竞争演化成为数据量的竞争，所以拥有一个完备的数据仓库，积极储备各种数据资源的搜集、确认、加工与利用的工作，将所有搜集来的有关于结构化、半结构化数据和非结构化数据进行综合利用，才能使大数据更好地为管理会计提供服务，从而为企业经营管理提供全面的依据。2.提升企业预测能力，使企业在市场竞争中优先掌握主动权。大数据提供了极其广泛的信息，而优秀的会计人员可以根据这些信息提前了解市场情况，预测未来企业收益，做出正确的会计决策，从而在市场竞争中掌握主动权。

三、大数据下管理会计面临的挑战

1.提升提炼有价值数据的速度不够，不能有效防止数据贬值。随着企业的发展和信息化速度的加快，对于市场、客户、交易等方面的数据量激增，为了适应市场发展的需要，建立企业自己的大数据库已经是迫在眉睫的问题。由于大数据涉及的范围很广泛，管理者得到的数据往往包含许多信息，管理者需要剔除掉其中不相关的数据和内容来保证决策的效率和正确性。但是由于数据的时效性，今天的报告可能明天因为数据的更新就失去了用处，所以要求企业要拥有一个能大量储存并且智能化管理的数据库，要求管理人员具有能迅速从大数据库中筛选出有价值数据，剔除无关信息的能力。并且要求企业管理人员具有能挖掘、开发、研究大数据的能力，掌握先进的数据管理方法，并且能把它应用到企业生产经营中去，提升企业竞争力。2.保护信息和数据的安全意识和能力不够。为了保持企业的正常运转和安全运营，往往对管理会计做出的决策的正确性有着很高的要求，而影响正确率的，是所收集的数据的准确性和安全性。企业自身的数据和信息来源广泛，而得到的信息和数据也同样来源于方方面面，会计数据的准确性对企业有着极大的影响。因此，保证会计信息和数据的正确性是极其重要和必要的。如果数据被泄露，客户员工和整个企业都会受到不同程度的影响，甚至造成企业倒闭。所以在大数据时代，企业也要提升自己应对数据泄露的能力。3.会计人员能力不足。随着大数据时代的来临，对会计人员的要求也越来越高。以往的传统会计人员对数据和信息的处理难以跟上大数据时代的脚步，即获得的数据和信息需要专业人才运用会计相关知识对其进行整理、归纳和提炼。但目前具备这种能力的会计专业人才少之又少，极大地阻碍了会计发展。所以，企业需加强培养和培训，加快大数据和会计的接轨速度。

四、应对措施

1.强化管理会计在大数据时代中重要性的认识。目前时代的发展趋势就是依靠发展大数据，因此我们需要抓住这一机遇，对管理会计的发展采用加强和推进两条线并进的方式，这样可以为提升企业管理能力和水平奠定一定良好的基础。首先，政府部门应该采取积极的态度为管理会计能够充分利用大数据中的资源信息提供基础性设施与政策等支持。其次，国内相关科研单位需要对相关的管理会计理论进行研究和总结，结合当代现实，将二者合为一体，最终达成与我国的经济相符的管理会计理论和实践基础。最后，对于企业而言，善于把握机遇的命脉，以此提升管理会计在大数据时代的应用实践能力，以便于为企业奠定良好的发展基础。与此同时，企业内高管必须在大数据时代树立起应用管理会计的意识，加大重视力度，为企业赢得市场。2.保护信息，增强大数据库的安全性。随着科技的发展，我们得到信息的途径越发广泛，同时信息泄漏的风险也越来越高。所以在选用大数据计算和整理的服务的机构和人才的时候，要注意筛选，加强监督，制定好保密协议，备份好数据，提前制定好处理方案。同时隔离重要数据，保证客户和员工的信息安全。但信息安全非一人之力所能胜任，国家应逐步完善法律制度，加强对企业的信息保护力度并且付诸于行动。如果有信息泄露的情况发生，能保证企业能拿起法律的武器对泄露信息者进行处罚，维护自己的权益。3.培养高端复合型人才。传统会计人才暂时无法满足大数据时代下管理会计的需要，培养人才显得迫在眉睫，企业应当加强对会计人员的培训、交流和学习，培养出有利于自己公司发展的专业型人才。然而，单凭公司一己之力难以满足当前管理会计的需要。政府应当建立相关政策和培养方案，出台相关制度推动数据和会计复合型人才的培养。同时，学校应当把大数据知识的传授提上日程，使会计人员在学校期间就拥有一定会计处理的基础，在日后工作中能更快地将理论和实践结合起来，适应会计发展的需要。

结语

综上所述，管理会计在大数据时代下发挥着不可或缺的重要作用，但同时其顺利发展也面临着很大挑战，我们必须要正视这些挑战，并且努力克服这些挑战，才能令政府、企业和社会团结一致。同时，企业与高校也要不断培养专业化人才，进而促进管理会计行业的发展，为企业创造出更大的收益。

参考文献：

[1]许亚湖，王婷.大数据时代管理会计的变革[J].财会通讯，2015，(6).

[2]林淑华.面向大数据时代对管理会计的影响及其作用分析[J].中国战略新兴产业，2017，(3).

[3]王凤洲，田敏.大数据下管理会计的创新发展[C]//管理科学与工程学会2016年年会论文集，2016.

第8篇：数据管理范文

关键词：Java2平台企业版；元数据管理；扩展标记语言

随着信息技术的发展，产生了海量的信息。如何有效地管理和组织这些海量信息已经成为一个突出的问题。元数据机制是解决这一问题的有效手段。一些部门已经针对数据在行业内部的应用特点来开发自己的管理系统[1]。目前，在元数据管理系统的建设中存在的主要问题是：基于不同操作系统和数据库的管理平台不可移植、安全性差、难以维护和扩展、缺乏统一的建设模式与内容服务提供方式[2，3]。

以J2EE平台为基础的各项技术的成熟为这些问题提供了良好的解决方案。J2EE是一种利用Java2平台来简化诸多与多级解决方案的开发、部署和管理相关的复杂问题的体系结构。J2EE的核心技术是Java2平台的标准版，具有Java语言的特性，是一个开放的、跨平台的结构，提供了健全的意外事件处理机制，具有良好的可移植性和扩展性。

基于J2EE的元数据管理系统具有高效、稳定、可复用、易维护的特点；独立于平台，可以部署于MicrosoftWindows、Linux、UNIX等操作系统之上；可对Oracle、SQLServer2000、MySQL等多种数据库进行操作。但是J2EE涉及的技术种类繁多，在实际应用中要根据需要准确使用，而且基于J2EE的系统需要具有良好的系统设计结构，才能最大限度地发挥优势。尽管基于J2EE平台的系统具有诸多优点，但目前J2EE还没有被广泛应用在元数据管理中。本文提出的基于J2EE架构的元数据管理系统建设方法和应用实例，是将J2EE引入元数据管理的一个初步尝试。

1关键技术研究

1．1基于XML的多源异构数据融合

各个部门采用了不同的元数据存储方式。由于缺乏统一的标准，很难对这些元数据进行有效的管理和。必须实现多源异构数据的融合。

采用简单文本文件作为中间介质的信息交换方法不能描述数据的结构，不适合用来进行复杂的元数据交换。XML技术实现信息交换与共享已经成为一种发展趋势。孙君明等人[4]对基于XML的数据交换技术进行了研究。XML是采用线性语法描述树状结构的标志语言。作为一种数据交换的中间件，XML具有跨平台、结构化和自描述性强的特点。

用XML实现多源异构数据融合的过程如图1所示。

在图1中，首先各地的数据提供者通过浏览器将数据传送给服务器，由服务器端的XML引擎将这些数据转换成标准的XML文档；再由一些服务组件根据需要对XML文档进行处理，如建立索引等。这样，多源异构数据就被转换成了具有统一标准的XML文档；通过对这样具有固定结构的XML中间件的解析，实现从XML文档到数据库的转换，完成了多源异构数据的统一存储[4，5]。进行信息时，根据客户端的查询条件在数据库中提取相应的结果集，形成XML文档，将该文档发送至客户端；由客户端的格式化工具解析该XML文档，显示在客户端。

1．2遥感数据的分块存储

遥感数据（如DEM、TM、ASTER等）具有数据量庞大的特点，应用数据库中的大数据类型存储，如Oracle9i中的Blob、SQLServer2000中的Image。但是如果将它们直接存入数据库中会造成系统效率低下;可采用一种分块存储的策略，将原始数据分割成大小一致的若干块，一块一块地进行存储。分块大小要根据磁盘的读写性能和网络的传输性能确定，过大或过小都会导致系统运行效率低下[6]。每块数据以一条记录的方式进行存储，包含数据的编号、经纬度、步长、时间等信息，并且建立索引。

1．3数据持久化

为了能使系统部署在任意数据库系统上，加入了一个持久化层，作为连接Java应用和关系数据库的通道。为数据库中的每张表建立一个Java对象，定义好对象与表之间的对应关系，只需对Java对象进行操作，不用关心SQL语句和系统最终使用的数据库。持久层作为一个中间件，封装对数据库的操作，提供接口，隐藏数据访问的细节[7]。

1．4用户访问控制

元数据的使用人员级别复杂，用户管理困难。使用RBAC(Role－BasedAccessControl，基于角色的访问控制)模型，可以提高管理的效率和安全性。RBAC在传统的用户——权限模型中引入了角色的概念。角色是一组用户的集合，也是一个授权的集合，它将一组用户与权限联系起来。一个角色可以与多个用户对应，一个用户可以拥有多个角色，每个角色可以执行多种权限，每个权限可以被多个角色共享。对一个用户授予相应的角色，使用户可以进行相应的操作[8]。引入角色可以使系统的安全机制具有很大的灵活性，减少了权限管理的负担和代价，同时也增强了系统的可维护性。

2元数据管理系统的设计

使用本系统的各部门实际情况不同，系统可能被部署到不同的平台上，而且需要对该系统进行一定的扩展和改进。所以在系统设计上，需要充分考虑到系统的可移植性和可扩展性。

2．1系统设计

本系统基于J2EE平台，是一个浏览器/服务器（B/S）结构的系统，具有J2EE平台可以跨系统使用的特性，采用MVC（Model－View－Controller）应用框架。MVC设计框架的内部原理比较复杂，将MVC运用到应用程序中会带来大量的额外工作，增加应用的复杂性。但是MVC可以轻松地实现程序代码与HTML的分离，而且MVC的三个模块相互独立，可以构造良好的松耦合构件，提高应用系统的可维护性、可扩展性、可移植性和可复用性。从长远的应用考虑，应使用MVC设计框架[9]。

本系统在传统的B/S三层结构上作了一定的改进。

（1）表现层。在该层使用Struts框架。Struts是一个MVC模式的表现层应用框架。浏览器向Web服务器提出请求后，Web服务器会把请求交给控制器处理。ActionServlet控制器根据请求的不同，将它们转发给不同的Action实例。Action实例在这里充当了用户请求与业务处理逻辑之间的适配器，它只负责控制整个程序的流程，不关心具体业务的实现，实现了请求与业务逻辑的分开。本系统使用一个高效的Action类——DispatchAction类。只要继承该类，就可以在一个Action中集成多个业务方法，有利于系统的维护。在视图显示方面，其大量使用了Struts标签，用来控制显示的逻辑和内容。由于不同平台采取的编码方式不同，在进行系统移植时很容易出现中文乱码问题。在这里使用一个可插拔式的过滤器，实现对请求和响应的预处理及后处理，很好地解决了字符编码问题，使系统可以在不同的平台上进行移植。

（2）业务层。它处理用户请求和应用逻辑。在处理之前，将所有涉及到表现层的数据结构替换成更加通用的数据结构类型；使用通用的、与表现层无关的数据结构在这两层之间传递参数。表现层方法提交的参数类型主要是HttpServletRequest和HttpServletResponse；使用这样的参数会增加系统的耦合性，不利于代码的重用，所以要将它们处理成通用的数据类型，如数组。这一过程在Action适配器进行转发之前完成，提供给业务层的参数是通用的数据类型[10]。业务层方法之间的通信也通过通用的参数类型进行，使得每个业务方法均独立存在于系统之中，在很大程度上减少了系统的耦合，提高了可复用性。

（3）数据层。为了实现数据库访问细节与业务层的分离，引入持久化层。

为了使系统具有较好的可维护性、可移植性和可复用性，采用以上的设计思想，以搭建一个逻辑清楚、功能明确、模块化程度高的元数据管理系统。

2．2工作流程

用户通过浏览器（IE/Netscape）向服务器提交请求，请求经过过滤器处理后再提交给控制器ActionServlet；控制器根据请求的类别将它们转发给不同的DispatchAction类。该类中的方法对参数进行处理后调用不同的业务逻辑对请求进行分析处理，处理后得到的信息通过视图显示在用户浏览器上。

3基于J2EE的元数据管理系统的实现

根据本文提出的设计思想，实现了一个元数据管理系统——基于J2EE的小城镇元数据管理平台。本实例以J2EE平台为基础，Tomcat5.0为服务器，可以使用Oracle9i、SQLServer2000、MySQL数据库，使用了ORM（Object－RelationMapping）模式的持久化层中间件Hibernate，以Eclipse3.0为开发平台。在系统实现过程中，使用了以J2EE平台为基础的各项技术，遵循Java2标准平台的编码标准，注重系统的可扩展性和可维护性。系统的XML引擎采用了DOM（DocumentObjectModel）和SAX（SimpleAPIforXML）。DOM负责XML文档的生成和修改；SAX对XML进行解析。

小城镇元数据管理平台的功能主要分为管理与检索两部分，可以实现对矢量数据、栅格数据、文档数据、原始试验数据、报表数据和模型数据的管理与检索；用户管理可以对用户进行权限设置；系统管理功能可以提供系统运行的日志和帮助文件。

4结束语

基于J2EE的元数据管理平台，具有良好的跨平台特性；解决了多源异构数据的融合、遥感数据的存储、数据持久化和用户控制访问问题；在设计和实现过程中遵循J2EE的设计模式，具有良好的扩展性和维护性；功能模块具有低耦合的特点，极大地提高了代码的可复用性；可对元数据进行有效管理，实现信息的共享，广泛地应用在各个领域。在如何提高系统的安全性方面还有待于对其进行进一步的研究。

参考文献：

［1］吴洪桥，何建邦，池天河，等.基于Internet的元数据管理模式研究[J].计算机科学,2003,30(4)：89－91.[2]李广乾.小城镇信息化建设的基本思路[J].信息化建设,2005(Z1)：24－26.

[3]赵春江，杨信廷.加强信息技术研究和开发促进小城镇健康发展[J].小城镇建设,2005(1)：22－23.

[4]孙君明，郭红.基于XML的异构信息交换技术研究[J].计算机应用研究，2003,20(1)：70－72.

[5]李德冠，陈梦东.一种基于XML的数据交换系统的设计和实现[J].微机发展,2005,15(12)：12－14.

[6]朱雷，潘懋，李丽勤，等.GIS中海量栅格数据的处理技术研究[J].计算机应用研究，2006,23(1)：66－68.

[7]孙卫琴.精通Hibernate：Java对象持久化技术详解[M].北京：电子工业出版社,2005.

[8]范会联，李献礼.基于Struts框架的Web信息系统中RBAC的实现[J].计算机时代，2005(12)：33－34.

第9篇：数据管理范文

【关键词】数据库 安全管理 管理策略

1 数据库的安全管理系统

我们对数据库采取各种安全管理措施，是为了防止未授权用户对数据库信息进行窃取、更改和破坏，防止一些合法用户获得权限以外的信息，或者防止用户因为错误操作导致数据库中的数据信息遭到破坏无法恢复等。数据库的安全管理系统主要由物理层、操作系统、数据库管理层和用户层组成。其中物理层是为了防止入侵者强行进入系统进行破坏性操作，存有比较重要数据的数据库系统必须在物理上加以保护；操作系统层则是数据库的门户，算是数据库的门神，要想进行对数据库的操作，首先要经过操作系统，若操作系统存在安全隐患，就容易让不法分子有机可趁，对数据库的安全产生很大的威胁；数据库管理层是为了防止用户的非法操作，从而进一步保证数据库的安全可靠，数据库应该建立完善的用户访问机制，对数据库进行安全性控制；用户层则需要拥有丰富工作经验的人员来对数据库进行管理，要求管理人员在思想上高度重视，不能存在任何侥幸心理。

2 数据库安全现状

虽然近些年来计算机数据库安全管理水平在不断的提高，但是仍然存在着很多的安全问题。根据近几年来的调查统计，去年一年就发生了将近一千万件数据库安全事件，其中最为严重的有以下几件：

2.1 俄罗斯约会网站用户数据泄露

俄罗斯知名约会网站将近2000万用户的用户名与电子邮件地址被盗取，其负责人称，黑客可以使用这些盗取的账号来尝试获取用户的银行、病例或者其他敏感数据。受到此次事件影响的用户有50%位于俄罗斯，虽然泄露的不是用户的信用卡数据，但是也算是一级数据泄露，这些身份信息在网络犯罪行业就像铁矿石一样常见。为了方便记忆，我们习惯于在不同的网站使用相同的账号密码，如果其中一个网站的数据库被盗取，也就意味着与之用户名密码相同的网站会发生连锁反应。应该尽快更改与之账户相同的金融或购物类网站，以免造成更大的经济损失。

2.2 约10万考生信息泄露

去年八月，在高考录取工作结束之际，一些不法分子利用非法获取的高考生信息通过电话进行招生诈骗，武汉警方查获约10万条泄露的高考生信息，涉嫌用于招生诈骗，这些信息涉及约10万明考生，遍布13个省区。教育考试报名系统包含了大量的考生个人隐私信息，需要进行数据库安全防护，以便确保敏感数据不会泄露。

2.3 申通被曝13个安全漏洞

黑客系统利用申通快递公司的管理系统漏洞，侵入到该公司的服务器，非法获取了3万余条个人信息，然后非法出售。在一个名为乌云的平台上，如果我们仔细统计，可以发现从2013年，该平台至少公布了申通公司与信息泄露隐患有关的漏洞报告13篇，涉及系统口令弱、服务器目录、管理后台、快递短信等各个方面，其中有九份报告被批注为危险等级“高”。

黑客之所以会选择申通K8速运系统下手，并且利用其漏洞牟取非法利益，是因为在“乌云网”上看到了公布出来的申通公司的系统漏洞，据不完全统计，“乌云网”公布的系统安全漏洞达到七万多个，如果黑客对于这些漏洞稍微有点兴趣，那么只要知道了企业名字和系统的消息源头，侵入该企业的数据库，并不是很难的事情。

3 数据库安全系统的不足

3.1 数据库系统自身的安全隐患

众所周知，电子产品的更新速度是很快的，计算机数据库系统也是在不断的更新中，由于我国的计算机数据库系统还处于发展阶段，仍有很多技术不成熟的方面。因此在使用的过程中，经常会因为数据库没有得到及时的更新而面对各类安全问题，对计算机的数据库构成比较大的安全威胁。此外，数据库经过一段时间的使用，如果没有对其相应的安全管理技术进行及时的升级，也会造成数据库安全隐患的出现，进而给黑客和网络病毒的入侵营造了良好的环境，严重影响到计算机数据库的安全。

3.2 管理方面的安全隐患

在计算机数据库系统中，管理方面的安全隐患只要包括以下两个方面：企业在日常的业务中，会有大量的邮件往来，但是，很多邮件服务器存在较大的系统漏洞，企业没有专门的计算机数据库安全管理部门，无法对漏洞进行有效的处理，进一步影响到计算机数据库的安全，严重的还会影响到企业的正常运行；另外一个就是用户缺乏安全意识，在使用计算机进行数据信息存储的过程中，对计算机的运行环境缺乏认识了解，进而在计算机安全性比较低的情况下进行数据的存储，影响到计算机数据库的安全，另外，一些用户在设定文件密码的过程中，设置的密码过于简单，进而被很多恶意软件进攻破坏。

3.3 操作系统的安全隐患

所谓操作方面的安全隐患，主要是用户在日常使用计算机的过程中，由于自身操作上的失误使计算机数据库遭受病毒的感染，例如恶意程序，木马病毒等。导致计算机数据库存在一定的安全隐患，影响到计算机的正常运行。

4 提高数据库安全性能的措施

4.1 重要数据加密

为了防止一些重要的数据被篡改或者盗取，需要用一定的数据加密技术对重要的数据信息进行加密。通过信息加密技术可以有效保护用户数据信息的安全，大大提高数据的安全性。

4.2 数据备份与恢复

数据库在运行的过程中难免会发生故障，因此为了确保数据和信息的安全可靠，我们可以定期对数据库中的信息进行备份，并且建立相应的恢复机制，避免数据库因发生故障而无法使用。

5 总结

计算机数据库的安全问题已经成为了当前计算机发展所面临的重大课题之一，数据库既要保证信息的共享性，又要有足够的安全性。因此，为了确保计算机数据库能够更好的为大家服务，应针对数据库目前所存在的不足。积极采取相应的措施，不断进行改进和完善，确保计算机的安全可靠。

参考文献

[1]吴超.计算机数据库安全管理及实现方式[J].信息与电脑，2015（07）：51-52.

[2]孙也.计算机数据库安全管理技术分析[J].信息化建设，2015（09）：257.

[3]刘晓玲，刘征.计算机数据库安全管理分析与探讨[J].齐鲁工业大学学报，2013，27（01）：65-68.