第一篇：數據管理報告總結

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第二篇：數據管理教案教案

Excel 2000的數據管理、打印

教學內容：Excel 2000的數據管理、打印

教學目標：掌握Excel 2000的數據管理的概念及操作，熟悉工作表的打印操作 教學重點：Excel 2000的數據管理 教學難點：Excel 2000的數據透視表 教學時間：2個課時

一、使用數據清單 1.數據清單

Excel 2003把工作表中的數據當作一個類似于數據庫的數據清單來處理。數據清單中的列標就相當于數據庫中的字段，而數據清單中的行就相當于數據庫中的記錄。2.數據清單的特點

① 每張工作表中最好只有一個數據清單，若同一張工作表中還有其它數據，則至少要有一個空行或空列使它們與數據清單分隔開。

② 數據清單的第一行是列標題，而且其字體格式與其它數據不同。

③ 數據清單中沒有空行或空列。

④ 同一列中所有單元格的格式相同。

⑤ 單元格內數據的開頭和結尾不能有空格。3.建立數據清單

數據清單的建立有兩種方法：一種是直接在工作表上輸入數據記錄作為數據清單；另一種是使用記錄單來創建數據清單。4.使用記錄單管理數據清單（1）添加記錄

① 單擊數據清單中任意一個單元格。

②執行“數據” →“記錄單”命令，打開如圖5.29所示的對話框，其中列出的是第一條記錄。

③ 單擊“新建”按鈕，各字段內容均為空白。

④

輸入新增記錄各字段的內容，每輸入完一個字段可按Tab鍵跳到下一個字段文本框中。一條記錄輸完之后，單擊“新建”按鈕輸入下一條記錄或者單擊“關閉”按鈕結束操作。

（2）查詢記錄

使用記錄單對話框可以查詢記錄，具體操作如下：

①單擊圖5.29中的“條件”按鈕，對話框中各字段的內容變成空白，然后輸入查找條件。例如，要查找總成績在90分以上的記錄，則在“總成績”文本框中輸入：>=90，如圖5.30所示。

②單擊“下一條”按鈕，向下查找匹配的記錄，或單擊“上一條”按鈕，向上查找匹配的記錄，如圖5.31所示查找到一條滿足條件的記錄。

③查找完畢，單擊“關閉”按鈕。（3）刪除記錄

先找到要刪除的記錄，再單擊記錄單對話框中的“刪除”按鈕，在彈出的提示框中單擊“確定”按鈕即可刪除選定的記錄。

圖

在記錄單中輸入查找條件

圖

使用記錄單查找到滿足條件的記錄

二、數據排序

1.使用工具欄按鈕進行簡單排序

如果要對一列數據進行排序，可以使用排序工具按鈕來對數據進行排序。在常用工具欄中提供了“升序”按鈕和“降序”按鈕。操作時只需單擊數據清單中要排序的字段的字段名所在的單元格，然后單擊“升序”或“降序”按鈕，則此列數據就會重新排列。2.使用菜單命令進行復雜排序

使用常用工具欄中的排序按鈕，只能對一個字段進行排序，如果需要同時對多個字段進行排序，或要對數據清單的部分數據區域進行排序，就只能使用菜單命令，即“數據”菜單中的“排序”命令來完成。“排序”對話框如圖5.32所示。

三

數據篩選

篩選是指從大量的數據中篩選出符合某種條件的數據。在Excel中，可以使用“自動篩選”或“高級篩選”將符合條件的記錄顯示在工作表中，而將其他不滿足條件的記錄隱藏起來。

1.自動篩選

單擊數據清單中的任意一個單元格，執行“數據”→“篩選”→“自動篩選”命令，這時，數據清單中每個字段名的右側會出現一個下三角按鈕，單擊這個三角按鈕，打開下拉列表框，從中選擇用于設置篩選條件的選項，如圖5.33所示。

（1）自定義自動篩選

用戶可以使用下拉列表框中的“自定義”選項對數據清單進行更加復雜的篩選。例如，要查找總成績在75～90分之間的記錄，可以按圖5.34所示定義各項。（2）關閉自動篩選

如果要取消數據清單中某一字段的篩選，單擊該字段名右側的下三角按鈕，再選擇“全部”選項即可。

如果要取消數據清單中所有字段的篩選，執行“數據”→“篩選”→“全部顯示”命令。

如果要退出自動篩選狀態，執行“數據”→“篩選”→“自動篩選”命令。此時，字段名右側的下三角按鈕也一起消失。

圖5.34 “自定義自動篩選方式”對話框

2.高級篩選

在實際工作中，往往涉及到更為復雜的篩選條件，利用自動篩選無法完成，這時就要利用高級篩選。高級篩選可以設定比較復雜的篩選條件，并且能夠將滿足條件的記錄復制到另一個工作表或當前工作表的空白區域。

在使用高級篩選之前，必須先設定一個條件區域，該區域應在工作表中與數據清單相分隔的空白單元格區域上。條件區域至少為兩行，第一行為字段命令行，以下各行為相應的條件值。

選定數據清單，執行“數據”→“篩選”→“高級篩選”命令，打開如圖5.35所示的“高級篩選”對話框。

使用高級篩選，用戶可以定義一個條件，也可以定義多個條件。當定義復合條件時，在條件區域的同一行輸入條件，系統將按“與”條件處理；在不同行輸入條件，則按“或”條件處理。例如，圖5.36所示是查找總成績大于等于70分并且姓“王”的記錄，其中在條件區域的同一行輸入兩個條件。圖5.37所示是查找總成績大于等于70分或者姓“王”的記錄，兩個條件是在不同行中輸入的。

圖5.35 “高級篩選”對話框

圖5.36 設置“與”條件的結果

四、分類匯總

分類匯總是指將經過排序后的數據按排序關鍵字段進行分類后，再對數據進行匯總計算。

1.創建分類匯總

在進行分類匯總之前，首先要對數據清單按匯總類型進行排序，使同類型的記錄集中在一起。對“性別”字段進行分類匯總實例如圖5.38和圖5.39所示。2.刪除分類匯總

如果要取消分類匯總的顯示結果，恢復到數據清單的初始狀態，可以單擊數據清單中的任意單元格，然后執行“數據”→“分類匯總”命令，在彈出的“分類匯總”對話框中，單擊“全部刪除”按鈕即可。3.分級顯示

從圖5.39中可以看出，對數據清單進行分類匯總后，在行號的左側出現了分級顯示符號，見表5.2。

圖5.38 “分類匯總”對話框

圖5.39 分類匯總實例

五、數據透視表

數據透視表是一種特殊形式的表，它可以把源數據的行和列進行互換后匯總并顯示匯總結果。特別是用于分析，組織復雜的數據。建立數據透視表（圖）的目的 數據透視表能幫助用戶分析、組織數據。利用它可以很快地從不同角度對數據進行分類匯兌。

首先應該明確的是：不是所有工作表都有建立數據透視表（圖）的必要。

記錄數量眾多、以流水帳形式記錄、結構復雜的工作表，為了，將其中的一些內在規律顯現出來，可將工作表重新組合并添加算法。即，建立數據透視表（圖）。

例如，有一張工作表，是一個大公司員工（姓名、性別、出生年月、所在部門、工作時間、政治面貌、學歷、技術職稱、任職時間、畢業院校、畢業時間等）信息一覽表，不但，字段（列）多，且記錄（行）數眾多。為此，需要建立數據透視表，以便將一些內在規律顯現出來。

2.創建數據透視表

創建數據透視表，可以按下述操作步驟進行：

① 在數據清單中單擊任意一個單元格，然后執行“數據”→“數據透視表和數據透視圖”命令，打開如圖5.40所示的對話框。

圖5.40 “數據透視表和數據透視圖向導-3步驟之1”對話框

② 在此對話框中指定待分析數據的數據源和所創建的報表類型。例如，選擇“Microsoft Office Excel數據列表或數據庫”單選項，然后單擊“下一步”按鈕，打開如圖5.41所示的對話框。

圖5.41 “數據透視表和數據透視圖向導-3步驟之2”對話框

③ 在此對話框的“選定區域”文本框中指定數據源的區域，再單擊“下一步”按鈕，打開如圖5.42所示的對話框。

④ 在此對話框中選擇數據透視表的顯示位置，然后單擊“完成”按鈕。這時，出現數據透視表的設置版式，并在屏幕上顯示一個包含字段名的“數據透視表字段列表”任務窗格和“數據透視表”工具欄，如圖5.43所示。數據透視表由4個區域構成，分別是頁字段區域、行字段區域、列字段區域和數據項區域。“數據透視表字段列表”任務窗格中提供了源數據清單所包含的字段名按鈕，可以根據需要單擊字段名按鈕，并將其拖放到相應的區域中，這樣就可以創建數據透視表。圖5.42 “數據透視表和數據透視圖向導-3步驟之3”對話框

圖5.43 數據透視表的設置版式

2.刪除數據透視表

如果要刪除數據透視表，單擊透視表中的任意一個單元格，在“數據透視表”工具欄上單擊“數據透視表”按鈕，則彈出“數據透視表”下拉菜單，在菜單中選擇“選定”命令下的“整張表格”命令，最后執行“編輯”→“清除”→“全部”命令，即可刪除數據透視表。

六、打印工作表

工作表和圖表設計好之后，可以將其打印出來。Excel提供了頁面設置、打印預覽等功能，利用這些功能，可以使打印出的工作表更準確、美觀。

（一）打印設置 1.設置打印區域

如果要打印工作表中的部分數據區域而不是整個工作表，則可以先設定該區域為打印區域，這樣，單擊常用工具欄上的“打印”按鈕，就可以只打印出該數據區域的內容。2.頁面設置

頁面設置一般包括設置頁邊距、頁眉和頁腳、打印方向及紙張的大小和方向等。

單擊“文件”菜單中的“頁面設置”命令，出現“頁面設置”對話框，如圖5.50所示。

圖5.50 “頁面設置”對話框中的“頁面”選項卡

（二）打印預覽

Excel提供的“打印預覽”功能，能夠查看實際的打印效果。在預覽的過程中，如果發現頁面設置不合適，可以進行調整，直到滿意后再進行打印。

執行“文件”→“打印預覽”命令或者單擊常用工具欄中的“打印預覽”按鈕，出現“打印預覽”窗口。在此窗口的上方有一排按鈕：下一頁、上一頁、縮放、打印、設置、頁邊距、分頁預覽和關閉，有了這些按鈕用戶操作起來就非常的方便。

（三）、打印

在對工作表進行頁面設置并且預覽了設置效果之后，如果沒有問題就可以開始打印了。

執行“文件”→“打印”命令，出現“打印內容”對話框，如圖5.51所示。在設置完畢之后，打開打印機的電源，單擊“確定”按鈕，即可開始打印。

圖5.51 “打印內容”對話框

教學后記：

第三篇：建行數據管理

定義八萬余項數據規范，金融巨頭如何實現“數同軌”| 對話建行數據管理部劉靜芳

摘要：

“要像管理戰略資產一樣管理數據。”在首屆中國數據標準化及治理大會上，中國建設銀行數據管理部總經理劉靜芳以這句感慨總結了她的分享，也總結了建行數據團隊建設心得。

3億4千萬的個人客戶，390多萬對公企業客戶，14900多個內部機構，20多家海外分行，十多家子公司，作為排名全球一級核心資本第二位的巨型金融企業的中國建設銀行（下稱建行），如同其它大型企業一樣也曾面臨復雜的數據問題。

建行近三十年的信息化歷程中，前二十年建成的豎井式、分散化業務處理系統。一方面實現了業務的信息化、提高了業務處理效率，但也不可避免地造成了不完整、不準確、不及時、不一致、不安全、冗余等數據問題。這些問題在信息化后期成為建行管理水平提升的瓶頸。

“分析這些數據問題的成因，我們發現，不管是制度、流程、機構、數據、技術各個環節的缺陷，還是在這些環節中人員的操作不到位，都會導致數據質量的問題。對此，建行進行了十幾年的研究、探索和實踐。”劉靜芳說，從根本上、系統性解決數據問題，是建行從2011年開始新一代核心系統建設重要目標之一。

定義八萬多項數據規范：數據標準化是一切的開始

對于一個分散化的、數據問題廣泛存在的局面來說，如同秦朝統一六國實行“書同文、車同軌”，制定統一的企業級數據標準是最快捷的一種方法，也是最容易達成眾多部門共識，實現“數同軌”的方法。早在2003年，建行總行就成立了負責整個建行信息資源的一級管理部門——信息中心，內部設置了兩個專業處室：一個是數據標準處，另外一個是信息系統管理處。這兩個處室的核心職責就是來推動數據管控的相關工作并且牽頭企業級數據倉庫的建設。

在新一代核心系統建設中，建行采用的方法是業務模型驅動的方法，先把銀行業務進行模型化，再來推動IT的開發。通過業務建模，實現了業務需求的統一規范化定義，消除了業務人員之間對于業務理解的差異，也方便了技術人員準確理解業務，大大減少了開發的阻力。業務建模的結果是業務模型，包括流程模型、數據模型、產品模型和用戶體驗模型四個部分，重點是流程模型和數據模型。流程模型主要規定了業務活動、任務的執行序列，系統控制的時間序列，以及各個業務的功能；數據模型所表達的是更細化的業務需求，它理清了企業級層面對于業務信息細節的要求，把數據實體、數據項及數據之間的關聯關系等都進行了清晰的定義。

當業務模型建立完成后，技術人員就可以遵循這個模型去進行開發。在這個過程中，建行制訂了企業級的業務術語庫、數據標準、企業級數據模型和衍生（指標）數據視圖等八萬多項數據規范，形成了企業級的通用語言，可以把數據和業務的需求非常好地管控起來。

數據的“雙分離”，系統達到最優

提到數據標準化在具體實施過程中的過程和效果，建行數據管理部數據標準處處長車春雷談到，建行的新一代數據架構一方面通過業務建模和組件化，實現了每個業務數據“單點采集、全行共享”的目標，另一方面通過業務運行系統和數據使用系統分離、數據倉庫的計算區和訪問區分離的“雙分離”模式，實現了系統性能的優化。在采集、集成到分析使用過程的每一個環節，數據區都是獨立的，不會產生沖突，不會相互影響。數據挖掘分析，則通過在企業級數據倉庫環境中開辟專門的數據實驗室完成。建行為每個實驗室分配存儲空間和計算資源。小到一個數據業務模型，大到整個企業戰略的數據支持，都可以在各個實驗室中獨立運作，進行數據探索、模型設計和優化。這樣做，既不會影響整個系統的運行效率，也不會互相干擾。而其結果，又可以反饋到數據倉庫中進行共享，實現完整的閉環。另外，“雙分離”模式還能夠根據不同數據區對于硬件設備可靠性、容量等的差異化要求選擇不同的設備，從而節省成本，獲得高回報率。

“目前建行還正在基于企業級數據倉庫中打造一個大數據平臺，目前已經集成語音分析、圖像分析、機器學習、文本分析等部分大數據工具，引入了部分外部數據，探索性地進行了非結構化數據的分析應用。”劉靜芳說，“但是目前來說，傳統數據倉庫的結構化數據仍然是建行的優質礦石，優先提煉挖掘價值，而非結構化等大數據則是砂石，需要進一步的提取與純化后，根據需要與前者結合在一起，實現更大的價值創造”。數據安全管理：安全？便利？還是降低成本？

數據安全的本質是依靠技術實現安全的控制，信息安全的技術經過幾十年的發展，已經相當成熟了。但是對于一個企業來說，安全的控制、應用的便利性和成本是矛盾的，從整個系統的角度去考慮，如何在這三者中間取得一個平衡點，是建行考慮的重點。建設銀行采取的措施是給數據分級，根據安全的級別不同，進行不同級別的管控。對于對象、目標、手段、階段都要進行細分，針對不同的級別采取不同的控制措施，再用技術加以實現，由此來保障數據的安全。根據數據的敏感度，建行將數據分成了四個層級——監管級、高度敏感級、內部使用級、普遍級。這樣，就可以在保證數據使用便利性的條件下，實現數據分等級的控制。

而對于數據應用人員來說，所有的數據都是企業級的，存儲在企業的云平臺中，敏感數據在使用時也會進行脫敏處理，杜絕了泄露客戶信息的隱患。

每個人都是數據團隊的一員：各司其職的數據管理文化 在建行的新一代核心系統中，數據質量是被高度關注的問題。為了建立良性的數據供給和應用循環，需要對數據質量進行實時的監測和控制。但是，數據質量并不僅僅是一個業務部門、技術部門或者是數據部門就能獨立完成的工作，它需要全員參與，全員維護，要讓整個企業的每一個成員意識到自己對于數據管控的責任。

在這樣的背景下，就需要建立全員參與的數據管理文化。這個文化是通過在強大的技術支撐下，構建由六個角色和五個管理領域組成的數據管理職責任責矩陣來完成的。從最基礎的數據需求、數據標準的制訂，到數據質量、數據安全和元數據的管理，都由各個部門一起參與，不但業務、數據和技術部門彼此分工合作、各司其職，執行部門和管理部門也要構成一個從制訂、使用到監督、改進的完整閉環。

在這樣的團隊里，數據的質量定義、流程控制、日常監測、問題分析、問題整改、評估改進等工作環節構成了完整的工作鏈條。鏈條中的每個環節都在各個層面得到了相關部門的充分關注，數據的質量才能得到有效保證。

數據新人：數據分析是打開盒子看數據，培養職業道德

和很多企業的數據團隊建設者一樣，建行也面臨著數據人才招募難的問題。國有銀行在人事管理上未完全實現市場化。建行目前基本上是與外部專家合作方式，通過項目一方面定向實現“借智、引智”，同時培養建行自己的人才。建行數據團隊的成員主要是對校招的員工在工作、項目中進行培養，這需要一個相對較長的周期。

在談到人才培養的問題時，車春雷說：“從2016年開始，我們開始實施“綠樹”計劃，重點培養數據分析和應用人才，從總行和各分行選拔優秀人才到總行數據分析中心學習。我們要求學員們帶著業務實際的數據應用、分析需求過來，在學習的過程中把這個需求落地，邊做邊學”。車春雷還補充道：“目前，建行總行各部門和各分行對于開展數據分析應用和參加“綠樹”計劃的熱情很高。這是因為在我國經濟進入新常態下，金融間競爭更加激烈，傳統營銷的盈利增長空間縮小，而強大的數據分析能力恰恰是支持精細化經營管理的有力工具，能夠顯著提高銀行競爭力和盈利性。”

提到給想要進入數據行業人才的建議，車春雷給出了這樣的建議：培養合作精神，學會問題導向的思維，培養職業道德。

數據行業是現在最熱門的行業之一，在未來一定會有源源不斷的新人加入這個行業。但在企業的具體數據應用中，需要由多個專業的人員組成團隊，一起解決以前沒遇到過的問題，所以對于有意加入這個行業的新人來說，培養自己的合作能力是很重要的。

在數據行業里，中國的數據行業和西方面臨的問題是不一樣的。我們的起步時間比他們差的太多，國內大部分企業現在才解決完業務信息化，正準備做決策（管理）系統。所以在數據治理的過程中，我們還要不斷面對新的問題，這需要從業者具有面向問題的思維方式，去設身處地的站在企業管理的角度，借鑒外部經驗，思考問題，創造性地解決問題。另外，數據分析是打開盒子看數據，在工作中會接觸到許多方方面面的企業數據，因此需要從業者的具備良好的倫理文化和職業道德。這對其整個職業生涯會有相當長遠的影響。” 客戶信息共享，有效分析客戶利潤貢獻度，提升個人客戶服務質量與效率。

（一）客戶主題標準助力客戶信息整合及全面識別，提升客戶體驗，實現差異化的服務與營銷中國光大銀行在建設統一客戶信息管理系統（ECIF）中，以《客戶主題數據標準》為需求藍本，確定了全行統一的零售客戶唯一識別規則，構建了滿足各項業務需要的統一客戶信息模型，加快了ECIF系統建設進程。依據《客戶主題數據標準——約束性規則》制定了客戶信息質量度量標準、客戶信息覆蓋規則和清洗規則，整合了多點存儲的3000多萬個零售客戶信息、清理了700萬無效的客戶信息，完成了25萬對的客戶合并，有效地解決客戶信息多頭創建與維護造成的不一致問題。

在統一、標準化客戶信息的支持下，優化整合了原有多個系統的客服流程，實現了客戶服務團隊的統一調度及在多個接觸渠道得到一致的服務響應。如客戶到網點刷卡排隊可以立刻識別客戶等級，大堂經理及時掌握前來客戶情況并進行針對性地服務；建設企業級客戶信息分析系統（ECIS），實現了客戶分層統計以及客戶產品及渠道關聯性分析等，支持精細化管理決策及差異化營銷，形成了特有的“（ECIF）+（ECIS）+智能排隊機+IPAD+WiFi服務+電子渠道體驗區”物理網點智能化模式，使得傳統物理網點變得“智慧”，逐步實現了面向網點人員的移動綜合服務平臺，使“微笑服務”進一步上升 到“以客戶為中心的全面服務”，從“坐等上門”變為“移動營銷”。

（二）渠道類型標準應用，統一全行渠道標識，奠定渠道貢獻度及成本收益分析的基石

隨著與渠道相關的業務內容和交易規模的迅速發展，渠道差異化銷售、分項考核，統計分析及成本收益核算需求日益增長，對交易渠道的有效識別成了一個重要障礙。鑒于此，光大銀行于2009年制定了渠道主題數據標準，并于2011年年初啟動了渠道標準應用實施工作，對包括柜臺、網銀、手機、客服、短信、電子支付、自助設備等渠道發起的，包括支付、基金及理財、第三方存管、外匯買賣（匯市通）、黃金（貴金屬）等各類交易的渠道類型進行了標準化改造，2011年9月成功上線。渠道主題標準的應用實施保證了原始渠道信息的準確性、完整性、一致性，實現了對電子渠道的統一化與規范化管理，對不同渠道的準確快速識別，為渠道協同中不同渠道的交易優惠及收入劃分、為渠道偏好及渠道與產品關聯分析、為分析渠道對業務的貢獻度、為各渠道收益及成本細化分析，從而精細化渠道相關考核，更有效地體現電子渠道的價值奠定了堅實的數據基礎。

四、持續推動標準體系應用

依托數據管理工作，未來持續推動數據標準體系的應用。數據標準與數據質量、元數據都是數據管理的重要組成部分，三者密不可分，必須共同對外提供一致的數據管理服務，才能不斷地提升數據的完整性、準確性、一致性與及時性，為業務經營決策提供及時的、高質量的數據支持。

2012年，中國光大銀行將沿著 “結合發展戰略和業務需求，充分體現業務價值，由專業團隊統籌，以項目為載體持續推進數據標準化工作”的數據標準體系工作思路，建立以數據質量問題改進為主要業務驅動力、數據標準為數據質量評價基礎、元數據管理為支 撐的三位一體數據管理機制，側重以外部監管數據質量要求為業務驅動力，以企業元數據管理為基礎推動數據標準體系在各應用系統中的執行，逐步形成常態化的、閉環的數據標準體系應用良性機制，從整體上提升中國光大銀行的數據質量及數據管理水平。

第四篇：云數據管理

1）《高級數據庫技術》主要考察考生對數據庫高級技術的掌握（可以參考教材內基本內容，不涉及深入的理論推導等），更重要的是考察對新技術、新概念的跟蹤和了解（例如當前的云數據管理等）；

隨著云計算中大數據集高效管理、海量數據中特定數據的快速定位、云端海量數據精準查詢等迫切需求的日益顯現,Web數據管理正逐步向云數據管理階段發展,一個新的云數據管理研究領域正逐漸形成。

云數據管理在云計算概念上延伸和發展出來的一個新的概念。云數據管理使更大數據量的處理成為可能，被稱為下一代的因特網計算和下一代的數據中心。云計算是是分布式處理(Distributed Computing)、并行處理(Parallel Computing)和網格計算(Grid Computing)的發展，是透過網絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部服務器所組成的龐大系統經計算分析之后將處理結果回傳給用戶。通過云計算技術，網絡服務提供者可以在數秒之內，處理數以千萬計甚至億計的信息，達到和“超級計算機”同樣強大的網絡服務。云數據管理是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網絡中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟件集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。

當前云數據管理領域成熟的產品有：

(1)GFS。

一個可擴展的分布式文件系統，用于大型的、分布式的、對大量數據進行訪問的應用。它運行于廉價的普通硬件上，但可以提供容錯功能。它可以給大量的用戶提供總體性能較高的服務。BigTable是非關系的數據庫,是一個稀疏的、分布式的、持久化存儲的多維度排序Map。Bigtable的設計目的是可靠的處理PB級別的數據，并且能夠部署到上千臺機器上。Bigtable已經實現了下面的幾個目標：適用性廣泛、可擴展、高性能和高可用性

適用于大規模數據密集型應用程序的可擴展分布式文件系統

多個部署GFS的集群已經建成(2)HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，該技術來源于Chang et al所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化數據的分布式存儲系統”。就像Bigtable利用了Google文件系統（File System）所提供的分布式數據存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同于一般的關系數據庫,它是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫.另一個不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

(3)Sector/Sphere

Sector/Sphere是一個分頁式存儲系統與并行處理引擎。與HDFS/Hadoop及Google的GFS/MapReduce類似。

Sector/Sphere由名字中描述的兩部分組成。

Sector是一個高效、高伸縮性并且安全的分頁式文件系統。

Sphere是一個高效的并行數據處理引擎，他處理來自Sector的數據文件，提供非常好用的接口定義處理流程。

(4)Amazon S3

Amazon S3，全名為亞馬遜簡易儲存服務（Amazon Simple Storage Service），由亞馬遜公司，利用他們的亞馬遜網絡服務系統所提供的網絡線上儲存服務。經由Web服務界面，包括REST, SOAP, 與BitTorrent，提供用戶能夠輕易把檔案儲存到網絡服務器上。

(5)OpenStack的Swift

(Swift)是開源的，用來創建可擴展的、冗余的、對象存儲（引擎）。swift 使用標準化的服務器存儲 PB 級可用數據。但它并不是文件系統(file system)，實時的數據存儲系統(real-timedata storage system)。swift 看起來更像是一個長期的存儲系統(long term storage system)，為了獲得、調用、更新一些靜態的永久性的數據。比如說，適合存儲一些類型的數據：虛擬機鏡像，圖片存儲，郵件存儲，文檔的備份。沒有“單點”或者主控結點(master point of control)，swift 看起來具有更強的擴展性、冗余和持久性。

云計算是一項正在興起中的技術。它的出現，有可能完全改變用戶現有的以桌面為核心的使用習慣，而轉移到以Web為核心，使用Web上的存儲與服務。人類有可能因此迎來一個新的信息化時代！云計算絕不僅僅是一個計算的問題，它需要融合許許多多的技術與成果。現有的許多研究問題將來必然是云計算的一部分，例如Web數據集成、個人數據空間管理、數據外包服務、移動路網上的研究以及隱私問題的研究，都會成為未來云計算的重要組成部分。但是現實中云計算也面臨著諸多挑戰。

首先，云計算和云數據管理中一個跨領域問題就是供應商要在功能和開發代價上作權衡。目前，早期的云計算提供的API比傳統的數據庫系統的限制多得多。他們只提供一個極小化的查詢語言和有限的一致性保證。這給開發者帶來更多的編程負擔，同時對于一個功能完備的SQL數據庫允許服務供應商提供更多的預期服務和服務級別協議也是很難達到的。

其次，易管理性在云計算中極其重要，這也帶來新的挑戰。和傳統的系統相比，受工作負載變化幅度大和多種多樣的共享設備的因素影響，云計算中管理任務更加復雜。大多數情況下，由于云系統中機器數量太大，數據庫管理員和系統管理員很難對所有機器進行全面周全的人工干預。所以迫切地需要自動管理的機制。本來混合負載就很難調優，但在云平臺中這種調優是不可避免的。

20世紀90年代末，研究學者們開始研究自我管理技術。云數據管理系統需要自適應的在線技術，反過來系統中新的架構和API（包括區別于傳統SQL語言和事務語義的靈活性）又促進了顛覆性的自適應方法的發展。接著，云計算和云數據管理的龐大規模同樣帶來了新的挑戰。現有的SQL數據庫不能簡單地處理放置在云中的成千上萬的數據。在存儲方面，是用不同的事務實現技術，還是用不同的存儲技術，或者二者都用來解決還不確定。在這個問題上，目前在數據庫領域內有很多提議。就查詢處理和優化而言，如果搜索一個涉及到數千條處理的計劃空間需要花費很長時間，那么這是不可行的，所以需要在計劃空間或搜索上設限。最后如何在云環境中編程還尚不清楚。因此，需要更多的了解云計算和云數據管理的限制問題（包括性能限制和應用需求）來幫助設計。

此外，在云基礎架構中，物理資源共享帶來新的數據安全和隱私危機。它們不能再依靠機器或網絡的物理邊界得到保障。因此云計算為加速這方面現有的工作提供了難得的機遇。要想成功，關鍵在于能否準確瞄準云的應用場景以及能否準確把握服務供應商和顧客的實際動向。

最后，隨著云計算越來越流行，預計有新的應用場景出現，也會帶來新的挑戰。例如，可能會出現一些需要預載大量數據集（像股票價格、天氣歷史數據以及網上檢索等）的特殊服務。從私有和公共環境中獲取有用信息引起人們越來越多的注意。這樣就產生新的問題：需要從結構化、半結構化或非結構的異構數據中提取出有用信息。同時，這也表明跨“云”服務必然會出現。在科學數據網格計算中，這個問題已經很普及。而聯合云架構不會降低，只會增加問題的難度。綜上所述，可以看出云計算和云數據管理平臺服務本身在適當場景下巨大的優勢，同時還有所面臨的技術難題亟待解決。

第五篇：稅務系統數據管理的調研報告

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稅務系統數據管理的調研報告2010-06-29 19:01:29免費文秘網免費公文網稅務系統數據管理的調研報告稅務系統數據管理的調研報告(2)

隨著計算機技術的廣泛應用，依靠計算機進行數據管理，已被愈來愈多地運用到社會各個領域。計算機處理數據的準確快捷，不僅使人們在工作中節省了大量的人力和時間，而且為人們生活、社會經濟和管理帶來了難以估量的巨大效益，信息數據已經成為21世紀第四大資源。計算機數據管理在國稅系統同樣發揮著主要作用。以中國稅務征收管理信息系統的推廣為標志，計算機數據管理已滲透到稅務工作的各個環節。從納稅人進行稅

務登記，到錄入納稅申報信息進行收入匯總統計，到計會部門稅票核銷、金庫對賬，到稅收會計賬，不難看出各項業務工作已越來越離不開計算機系統中的數據信息。稅務系統數據管理工作中對數據信息這一寶貴資源的利用方面還存在不少問題亟待解決。筆者就此類問題結合工作實際談幾點看法。

一、數據管理的概念及當前稅務系統數據管理工作中存在的問題

數據管理是指通過對數據的采集、審核、調整、存儲、傳輸、發布等過程進行合理有效的計劃、組織、協調和監督，以保證數據的質量與時效，提高數據利用效率的一種職能活動。根據稅務部門目前工作的實際情況，數據管理的對象是稅收業務數據及相關數據。數據管理工作與當前稅務系統設置的數據處理中心的工作存在明顯的不同：數據處理中心的工作是解決如何對數據進行加工和整理的問題，強調對具體數據操作行為的規范。它是稅收整體業務流

程的一部分，它的工作目的是滿足各類工作需要；而數據管理工作是對數據操作行為實施的管理，強調對數據操作過程的控制與監督，它的工作目的是保證數據的質量的時效。以某稅務分局為例，該局的計算機系統運行以來，各項基礎工作尚十分薄弱，特別是各級稅務干部對數據信息的重要性認識不足，沒有為計算機系統提供配套的數據管理組織機構和管理措施，導致基礎信息長期不準確、錯誤率較高。各科室的相關統計表長期以來嚴重不準確。通過調查分析，筆者認為造成基礎數據不準確的原因主要有以下兩點：

(一)稅務系統沒有為稅務管理信息系統配備相應的數據管理機構，各科沒有配備相應的數據管理人員。沒有數據管理人員審核錄入質量，各科室又需要計算機部門的技術人員幫助查詢，而計算機部門的技術人員因為有自己的日常工作也不可能經常性地幫助其進行數據查詢。同時計算機管理部門作為一個

技術部門，因為不熟悉各科室業務又不能單獨管理數據，像這樣數據由多個部門管又都管不好的狀況在其他業務部門同樣存在；

(二)，在數據采集、錄入兩個重要環節都存在昔影響數據質量的管理漏洞。

1、在數據采集環節，存在著對納稅人輔導培圳不到位、納稅人填表票差錯率高、稅務人員因業務水平審核數據差錯率高的問題。由于各企業的財務人員文化程度、業務水平參差不齊，有相當一部分人對稅務登記表、納稅申報表、稅收繳款書不能較正確地填寫，因此導致填寫的納稅基礎信息錯誤率較高。另一方面，由于負責初始申報與納稅核定工作部門的同志業務水平有高有低，掌握業務標準不一致，加之責任心的強弱不同，因此在給新納稅人辦理初始申報及納稅核定時，對企業所屬行業、財務會計制度（所得稅行業）、應納稅種、預算科目的核定隨意性很大，造成其中一

部分錯誤信息源源不斷地進入稅務部門計算機系統。

2、在數據錄入環節存在著打字人員技能低、操作責任心不強、數據差錯率高的問題。在稅務系統的日常工作中，數據錄入主要體現在每月征期所受理納稅申報環節，這是一項艱苦而繁重的手工操作，它不僅要求錄入人有熟練的計算機操作技能，而且要求錄入者有較強的責任心。由于稅務系統大多數前臺受理申報人員沒有經過專門的計算機打字技能培訓，不懂計算機打字的指法，只能用一兩個手指錄人數字。在征期錄入量大的時候，這種操作情況不僅錄入速度慢，而且差錯率高。另一方面，確實有部分錄入人員缺乏工作責任心，因為數據量大嫌麻煩而不錄、少錄入某些數據,使統計匯總結果出現嚴重偏差。

通過以上對造成稅務系統基礎信息不準的原因分析，以及這幾年應用稅務管理信息系統的工作實踐表明，稅務部門原有的數據管理方式已不適應稅務

管理信息系統的要求，探索新的數據管理模式已經迫在眉睫。

二、解決稅務系統數據管理工作中存在問題的建議

(一)在稅務系統明確設立數據管理工作職能部門，在全局范圍內建立統一管理與具體工作各負其責、相結合的數據管理工作機制，以解決目前數據信息由各業務科分散管理、管理環節多，各部門都管卻管不好、缺乏協調配合的問題。筆者認為新成立的數據管理職能部門的職責包括以下幾個方面：

1、負責協調、統一、維護全局性的數據口徑。

2、負責建立全局性的數據管理規章制度。

3、負責培訓各科數據管理員。

4、負責日常性的審核、調整、修改數據信息。其中要負責編寫涉