数据库系统和文件系统。
数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。
随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。在数据库系统中所建立的数据结构，更充分地描述了数据间的内在联系，便于数据修改、更新与扩充，同时保证了数据的独立性、可靠、安全性与完整性，减少了数据冗余，故提高了数据共享程度及数据管理效率。
简述数据管理的三种方法？
1、单个云包括存储和应用程序
2、应用程序在云端，存储在本地
3、应用程序在云端，而且数据缓存也在云端，存储在本地
在第一种情况下，通过将所有的内容都放在单个云服务商来节省带宽成本，但是这会产生一些(供应商)锁定，这个通常与 CIO 的云战略或者风险防范计划所冲突。
第二种方案是仅仅保留应用程序在云端所收集的数据，并且以最小的方式传输到本地存储。这就需要仔细的考虑策略，其中只有最少使用数据的应用程序部署在云端。
第三种情况就是将数据缓存在云端，应用程序和存储的数据被存储在本地。这也就意味着分析、人工智能、机器学习可以在内部运行而无需把数据向云服务商上传，然后处理之后再返回。缓存的数据仅仅基于应用程序对云的需求，甚至进行跨多云的部署缓存。
企业应根据数据量以及数据的敏感度去进行衡量，判断是选择哪一种储存方式更适合，这样才能做出对企业发展有益的决策。
数据处理的方法有哪些，有什么优缺点？
数据处理主要有四种分类方式
①根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。
②根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。
③根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。
④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。
数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。如测绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理，技术情报管理、办公室自动化等。在地理数据方面既有大量自然环境数据（土地、水、气候、生物等各类资源数据），也有大量社会经济数据（人口、交通、工农业等），常要求进行综合性数据处理。故需建立地理数据库，系统地整理和存储地理数据减少冗余，发展数据处理软件，充分利用数据库技术进行数据管理和处理。
计算机数据处理主要包括8个方面。
①数据采集:采集所需的信息。
②数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式。
③数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组。
④数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。
⑤数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。
⑥数据存储：将原始数据或计算的结果保存起来,供以后使用。
⑦数据检索:按用户的要求找出有用的信息。
⑧数据排序：把数据按一定要求排成次序。
系统的数据管理方式有哪些
值型和非数值型两类，这些数据在计算机中都必须以二进制形式表示。一串二进制数既可表示数量值，也可表示一个字符、汉字或其他。一串二进制数代表的数据不同，含义也不同。这些数据在计算机的存储设备中是如何进行组织存储的？
数据单位
· 位（bit）
位(bit)，音译为“比特”，是计算机存储设备的最小单位，由数字0或1组成。
· 字节（Byte）
字节(Byte)，简写为“B”，音译为“拜特”，简写为“B”。8个二进制位编为一组称为一个字节，即：1B = 8bit。字节是计算机处理数据的基本单位，即以字节为单位解释信息。通常，一个ASCII码占1个字节；一个汉字国标码占2个字节；整数占2个字节；实数，即带有小数点的数，用4个字节组成浮点形式等。
· 字（word）
计算机一次存取、处理和传输的数据长度称为字，即：一组二进制数码作为一个整体来参加运算或处理的单位。一个字通常由一个或多个字节构成，用来存放一条指令或一个数据。
· 字长
一个字中所包含的二进制数的位数称为字长。不同的计算机，字长是不同的，常用的字长有8位、16位、32位和64位等，也就是经常说的8位机、16位机、32位机或64位机。例如，一台计算机如果用8个二进制位表示一个字，就说该机是八位机，或者说它的字长是8位的；又如，一个字由两个字节组成，即16个二进制位，则字长为16位。字长是衡量计算机性能的一个重要标志。字长越长，一次处理的数字位数越大，速度也就越快。
存储设备
用来存储信息的设备称为计算机的存储设备，如内存、硬盘、软盘及光盘等。不论是哪一种设备，存储设备的最小单位是“位”，存储信息的单位是字节，也就是说按字节组织存放数据。
· 存储单元
表示一个数据的总长度称为计算机的存储单元。在计算机中，当一个数据作为一个整体存入或取出时，这个数据存放在一个或几个字节中组成一个存储单元。存储单元的特点是，只有往存储单元送新数据时，该存储单元的内容用新值代替旧值，否则永远保持原有数据。
· 存储容量
某个存储设备所能容纳的二进制信息量的总和称为存储设备的存储容量。存储容量用字节数来表示，如：4MB、2GB等，其关系为：1KB = 1024 B、1MB = 1024 KB、1GB = 1024 MB。1千字节相当于210 Byte，即1024 Byte， 记为1KB；1兆字节相当于220 Byte，即1024 KB，记为1MB；而1吉字节相当于230 Byte ，即1024 MB，记为1GB。
内存容量是指为计算机系统所配置的主存(RAM)总字节数，度量单位是“KB”“MB”，如32MB、64MB、128MB等。外存多以硬盘、软盘和光盘为主，每个设备所能容纳的信息量的总字节数称为外存容量，度量单位是“MB”“GB”，如800MB、6.5GB。
目前，高档微型计算机的内存容量已从几MB发展到几百MB，外存容量已从几百MB发展到几GB～几十GB。
编址与地址
· 编 址
对计算机存储单元编号的过程称为“编址”，是以字节为单位进行的。
· 地 址
存储单元的编号称为地址。
注意：地址号与存储单元是一一对应的，CPU通过单元地址访问存储单元中的信息，地址所对应的存储单元中的信息是CPU操作的对象，即数据或指令本身。地址也是用二进制编码表示，为便于识别通常采用16进制。
问题2
它所提供的功能有以下几项：
（1）数据定义功能。DBMS提供相应数据语言来定义（DDL）数据库结构，它们是刻画数据库框架，并被保存在数据字典中。
（2）数据存取功能。DBMS提供数据操纵语言（DML），实现对数据库数据的基本存取操作：检索，插入，修改和删除。
（3）数据库运行管理功能。DBMS提供数据控制功能，即是数据的安全性、完整性和并发控制等对数据库运行进行有效地控制和管理，以确保数据正确有效。
（4）数据库的建立和维护功能。包括数据库初始数据的装入，数据库的转储、恢复、重组织，系统性能监视、分析等功能。
（5）数据库的传输。DBMS提供处理数据的传输，实现用户程序与DBMS之间的通信，通常与操作系统协调完成。
问题3
著名数据库管理系统
MS SQL SYBASE DB2 ORACLE MySQL ACCESS VF 常见的数据库管理系统 目前有许多数据库产品，如Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等产品各以自己特有的功能，在数据库市场上占有一席之地。下面简要介绍几种常用的数据库管理系统。
数据库管理系统（DBMS）的主要功能
DBMS的主要目标是使数据作为一种可管理的资源来处理，其主要功能如下： 1.数据定义：DBMS提供数据定义语言，供用户定义数据库的三级模式结构、两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。 2.数据操作：DBMS提供数据操作语言，供用户实现对数据的操作。 3.数据库的运行管理：数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制、管理功能，包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取限制控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复，即保证事务的原子性。这些功能保证了数据库系统的正常运行。 4.数据组织、存储与管理：DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典、用户数据、存取路径等，需确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据，如何实现数据之间的联系。数据组织和存储的基本目标是提高存储空间利用率，选择合适的存取方法提高存取效率。 5.数据库的保护：数据库中的数据是信息社会的战略资源，随数据的保护至关重要。DBMS对数据库的保护通过4个方面来实现：数据库的恢复、数据库的并发控制、数据库的完整性控制、数据库安全性控制。DBMS的其他保护功能还有系统缓冲区的管理以及数据存储的某些自适应调节机制等。 6.数据库的维护：这一部分包括数据库的数据载入、转换、转储、数据库的重组合重构以及性能监控等功能，这些功能分别由各个使用程序来完成。 7.通信：DBMS具有与操作系统的联机处理、分时系统及远程作业输入的相关接口，负责处理数据的传送。对网络环境下的数据库系统，还应该包括DBMS与网络中其他软件系统的通信功能以及数据库之间的互操作功能。
大数据时代数据管理方式研究
大数据时代数据管理方式研究
1数据管理技术的回顾
数据管理技术主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。随着数据应用领域的不断扩展，数据管理所处的环境也越来越复杂，目前广泛流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临着许多新的挑战。
1.1 人工管理阶段
20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。该阶段管理的数据不保存、由应用程序管理数据、数据不共享和数据不具有独立性等特点。
1.2 文件系统阶段
20 世纪 50 年代后期到 60 年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。其数据面向特定的应用程序，因此，数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。
1.3数据库阶段
20 世纪 60 年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，才有可能克服文件系统管理数据时的不足，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。
2大数据时代的数据管理技术
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据有 3 个 V,一是大量化（Volume），数据量是持续快速增加的，从 TB级别，跃升到 PB 级别；二是多样化（Variety），数据类型多样化，结构化数据已被视为小菜一碟，图片、音频、视频等非结构化数据正以传统结构化数据增长的两倍速快速创建；三是快速化 （Velocity），数据生成速度快，也就需要快速的处理能力，因此，产生了“1 秒定律”,就是说一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了，这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。
2.1 关系型数据库（RDBMS）
20 世纪 70 年代初，IBM 工程师 Codd 发表了著名的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,标志着关系数据库时代来临。关系数据库的理论基础是关系模型，是借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的实体以及实体之间的联系非常容易用关系模型来表示。容易理解的模型、容易掌握的查询语言、高效的优化器、成熟的技术和产品，使得关系数据库占据了数据库市场的绝对的统治地位。随着互联网 web2.0 网站的兴起，半结构化和非结构化数据的大量涌现，传统的关系数据库在应付 web2.0 网站特别是超大规模和高并发的 SNS（全称 Social Networking Services,即社会性网络服务） 类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。
2.2 noSQL数据库
顺应时代发展的需要产生了 noSQL数据库技术，其主要特点是采用与关系模型不同的数据模型，当前热门的 noSQL数据库系统可以说是蓬勃发展、异军突起，很多公司都热情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapReduce 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那个公司的 noSQL数据库都围绕着大数据的 3 个 V,目的就是解决大数据的 3个 V 问题。因此，在设计 noSQL 时往往考虑以下几个原则，首先，采用横向扩展的方式，通过并行处理技术对数据进行划分并进行并行处理，以获得高速的读写速度；其次，解决数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合的问题；再次，放松对数据的 ACID 一致性约束，允许数据暂时出现不一致的情况，接受最终一致性；最后，对各个分区数据进行备份（一般是 3 份），应对节点失败的状况等。
对数据的应用可以分为分析型应用和操作型应用，分析型应用主要是指对大量数据进行分类、聚集、汇总，最后获得数据量相对小的分析结果；操作型应用主要是指对数据进行增加、删除、修改和查询以及简单的汇总操作，涉及的数据量一般比较少，事务执行时间一般比较短。目前数据库可分为关系数据库和 noSQL数据库，根据数据应用的要求，再结合目前数据库的种类，所以目前数据库管理方式主要有以下 4 类。
（1）面向操作型的关系数据库技术。
首先，传统数据库厂商提供的基于行存储的关系数据库系统，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精确性、系统可恢复性，在事务处理方面仍然是核心引擎。其次，面向实时计算的内存数据库系统，如 Hana、Timesten、Altibase 等通过把对数据并发控制、查询和恢复等操作控制在内存内部进行，所以获得了非常高的性能，在很多特定领域如电信、证券、网管等得到普遍应用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 为代表的 new SQL 宣称能够在保持 ACDI 特性的同时提高了事务处理性能 50 倍 ~60 倍。
（2）面向分析型的关系数据库技术。
首先，TeraData 是数据仓库领域的领头羊，Teradata 在整体上是按 Shared Nothing 架构体系进行组织的，定位就是大型数据仓库系统，支持较高的扩展性。其次，面向分析型应用，列存储数据库的研究形成了另一个重要的潮流。列存储数据库以其高效的压缩、更高的 I/O 效率等特点，在分析型应用领域获得了比行存储数据库高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一个典型的基于列存储技术的数据库系统。
（3）面向操作型的 noSQL 技术。
有些操作型应用不受 ACID 高度一致性约束，但对大数据处理需要处理的数据量非常大，对速度性能要求也非常高，这样就必须依靠大规模集群的并行处理能力来实现数据处理，弱一致性或最终一致性就可以了。这时，操作型 noSQL数据库的优点就可以发挥的淋漓尽致了。如，Hbase 一天就可以有超过 200 亿个到达硬盘的读写操作，实现对大数据的处理。另外，noSQL数据库是一个数据模型灵活、支持多样数据类型，如对图数据建模、存储和分析，其性能、扩展性是关系数据库无法比拟的。
（4）面向分析型的 noSQL 技术。
面向分析型应用的 noSQL 技术主要依赖于Hadoop 分布式计算平台，Hadoop 是一个分布式计算平台，以 HDFS 和 Map Reduce 为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。《Hadoop 经典实践染技巧》传统的数据库厂商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等纷纷转向 Hadoop 的研究，如微软公司关闭 Dryad 系统，全力投入 Map Reduce 的研发，Oracle 在 2011 年下半年发布 Big Plan 战略计划，全面进军大数据处理领域，IBM 则早已捷足先登“,沃森（Watson）”计算机就是基于 Hadoop 技术开发的产物，同时 IBM 发布了 BigInsights 计划，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（统计分析、数据挖掘软件）等技术和产品构建大数据分析处理的技术框架。同时也涌现出一批新公司来研究Hadoop 技术，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。
3数据管理方式的展望
通过以上分析，可以看出关系数据库的 ACID 强调数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，而对于很多互联网应用来说，对这一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性的要求则更为明显，此时就可以采用 noSQL 的两种弱一致性的理论 BASE 和 CAP.关系数据库和 noSQL数据库并不是想到对立的矛盾体，而是可以相互补充的，根据不同需求使用不同的技术，甚至二者可以共同存在，互不影响。最近几年，以 Spanner 为代表新型数据库的出现，给数据库领域注入新鲜血液，这就是融合了一致性和可用性的 newSQL,这种新型思维方式或许会是未来大数据处理方式的发展方向。
4 结束语
随着云计算、物联网等的发展，数据呈现爆炸式的增长，人们正被数据洪流所包围，大数据的时代已经到来。正确利用大数据给人们的生活带来了极大的便利，但与此同时也给传统的数据管理方式带来了极大的挑战。
数据整理的好方法有哪些
可以用表格或者图形来整理，
对于分类数据：
（1）数据的整理方法有用表格列出所分的类别，计算每一类别的频数、频率、比例、比率等
（2）图示方法有条形图和圆形图
对于顺序数据：
（1）数据的整理方法中包括所有的处理分类数据的方法，同时还可以计算累积频数和累积频率
（2）图示方法包括累积分布图和环形图
大数据分析的基本方法有哪些?
1.可视化分析
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. 数据挖掘算法
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. 预测性分析能力
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. 语义引擎
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. 数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
