系統數據存儲規范標准

❶ 數據標准

為確保系統各資料庫與各功能模塊之間的數據分類、編碼及數據文件命名的系統性和唯一性，滿足系統正常高效運行以及與其他相關系統協同運作的要求，實現系統之間相互兼容、信息共享，資料庫建設時必須遵循有關的標准規范。需參照的標准規范如下：

GB/T2260—98 中華人民共和國行政區劃代碼

GB/T2808—81 全數字式日期表示法

GB/T9649—88 地質礦產術語分類代碼

GB/T13923—92 國土基礎信息數據分類代碼

DZ/T0001—91 區域地質調查總則（1：50000）

DZ/T0157—95 1：50000地質圖地理底圖編繪規范

DZ/T0160—95 1：200000地質圖地理底圖編繪規范及圖式

DDB9702 GIS圖層描述數據內容標准

地質圖空間資料庫建設工作指南 中國地質調查局

DDZ9701 資源評價工作中地理信息系統工作細則

DZ/T 0179—1997 地質圖用色標准及用色原則

DD2005—01 多目標區域地球化學調查規范（1：25萬）中國地質調查局

DD2005—02 區域生態地球化學評價技術要求 中國地質調查局

DD2005—03 生態地球化學評價樣品分析技術要求 中國地質調查局

GB/T17296—2000 中國土壤分類與代碼

GB/T13989—92 國家基本比例尺地形圖分幅編號

DZ/T0167—1995 區域地球化學勘查規范（1：200000）

GB/T18507—2001 城鎮土地分等定級規程

GB/T17296—2000 中國土壤分類代碼

❷ 資料庫系統處理數據時,數據存儲需要建立

設計方案。
設計方案通過採用成熟的資料庫技術、元數據技術和數據存儲技術，建立數據資源管理服務平台，滿足海量數據的存儲管理要求。
數據是系統的核心和靈魂，按照數據組織結構的不同可分為結構化數據和非結構化數據。

❸ 計算機中數據存儲的基本單位有哪些

常用的單位還有KB,MB,GB,TB

1TB=1024GB, 1GB=1024MB, 1MB=1024KB, 1KB=1024B

❹ 數據體系的搭建

數據體系的搭建

1數據及體系的基本構成

2數據基礎搭建

2.1數據存儲

2.2數據搜集

2.2.1內部搜集

2.2.2外部採集

3數據的應用

3.1數據標准化

3.2數據報表

3.3數據應用系統

3.4專項數據分析

3.5數據自動化

分析師是對人和實物基本規律的詮釋。

數據化運營是趨勢。

分析問題千萬不要從分析大數據開始，而是要對人、世界、產品或者商業行為最基本的認識著手。

實體與制度是所有組織的兩大基礎。

探索數據推動產品迭代的路。

1 數據及體系的基本構成

搜集數據、清理與存儲數據→數據應用（報表、數據分析、數據應用系統、數據自動化）

2 數據基礎搭建

搜集數據與存儲數據，這是數據的基礎設施。

2.1數據存儲

2.1.1 存儲（ 內容實體）

統一的數據底層（保證數據的唯一性），所有的最細粒度的數據均存儲在這里。

當然，當數據底層過於龐大，也可以考慮將底層數據分為公共層與專用層進行管理。

2.1.2 存儲的方式（規范化、標准化）

存儲數據的方式要標准化。

Eg：指標名稱（英文）、指標名稱（中文）、格式類型（如int）、數據計算邏輯、數據來源。

2.2數據搜集

內部搜集、外部採集。

2.2.1 內部搜集

系統埋點採集。

2.2.2 外部採集

爬取數據、購買數據、交換數據。

3 數據的應用

數據的使命是解釋世界，目的是指導決策。

數據應用很容易陷入一種誤區，即數據指標越多越好，對象的維度越多越好。我們需要回到分析本身。因此，在數據產品設計之初，需要對數據的使用背景、實際需求做好全面調查。

數據的應用主要包括：數據報表、數據應用系統、專項數據分析、數據自動化。

3.1數據標准化

在數據應用層面，同樣需要數據的標准化。數據標准化是為了應對在數據變化、人員流動的情況下對數據的有效管理，確保數據對外口徑的統一。但歸根結底是為了數據的准確度。

這里的標准化包含兩個層面。

一個是數據指標的標准化。比如：統一的數據解釋（指標名稱（英文）、指標名稱（中文）、格式類型（如int）、數據計算邏輯、數據來源）。

二是數據分析體系的標准化。一個數據部門，不能永遠在處理眼前的問題。為了促使分析部門功能的迭代進化，需要將常規的分析內容實現模塊化、自動化，例如報表、應用系統。這樣做，是為了釋放分析師我的雙手。但，分析師在面向未來工作，需要給定一個框架。這便是分析體系的標准化。

具體來說，分析體系標准化要解決的問題包括：

1、分析部門最完整的分析工作；

2、分析部門各種工作執行、交接與維護（比如開發報表完成後，將日常維護工作移交給其它同事，本人則繼續進行其它的開發工作。專項分析報告完成後，後續的數據更新也沒有必要完全由原分析師繼續跟進，後期只需要做審核工作。）

專業分工是現代生產制度的標志。這樣的標准化，便是為了釋放分析師的雙手，讓分析師做好探索性的工作，而不是陷在常規工作里。

3.2數據報表

開發常用的數據報表。

前期開發完畢後，保存開發過程文件（使用場景、開發目的），後期使用與維護難度小。

3.3數據應用系統

數據應用系統是數據部門面向企業內部用戶的數據產品。時效性與便利性是它最大的優點。

數據應用系統僅僅只是報表的線上化，在分析深度上並沒有貢獻。

但系統提供的讓用戶自助進行數據組合分析卻為用戶提供了更加開放的可能性。當無法提供確定的分析報表時，將數據組合的權利交給用戶進行也是一種不錯的選擇。這更像是集體智慧的產品設計之道。

3.3.1 系統的開發、使用與維護

從需求分析，到數據產品方案設計，再到產品指標定義，之後進行開發，開發上線後進行調研優化，最後系統成型。

系統開發完畢後，為便於後期維護，數據產品的開發的過程文件需要整理、保存、歸檔。將過程中的資料歸檔整理，移交給維護人員，必要的用戶資料上線至系統，以便用戶查閱。

這里的過程文件，需要包括：

1、數據產品的落地場景（為什麼要上線）

2、數據產品的系統構成（宏觀層面，上線了什麼，比如系統-表-欄位的組成框架）

3、數據產品的指標解釋（微觀層面，上線指標的詳細解釋，比如：邏輯計算規則、底層表的來源）

4、數據產品的操作手冊（新人上手怎麼使用）

應用系統的使用與維護，涉及到使用過程中的用戶疑問與系統修改。解決這兩大問題的關鍵，在於前期的過程資料。

具體來說，操作手冊指導新人入手，數據產品的系統構成、數據產品的指標解釋分別從宏觀、微觀兩個層面指導用戶深入了解系統的內容，減少系統的專業模糊感，從而減少用戶疑問，統一用戶的使用口徑。數據產品的落地場景，則解釋系統存在的意義，以便後期修改系統能找到修改的理由。

3.3.2 技法

數據應用系統生態中，存在很多計算欄位的數據是多埠（PC、APP）、多系統展現的，是否能在計算欄位上賦予API介面的功能，以便將數據直接遷移，而不是重新調用底層表進行計算。這種API的實現的前提，一是讓人隨時能夠查到有這個欄位的存在，這需要完整的欄位手冊、統一的欄位命名規則。二是當原始的欄位被刪除，這種計算規則可以被欄位遷移到其它表上去，而其它表的引用也需要自動隨之遷移引用的位置。為避免重新計算造成的邏輯不同、難以避免的操作誤差。可以考慮將所有的計算欄位存放於一個單獨的地方，然後再由表來引用，當沒有任何錶引用的時候，則刪除該計算欄位。類似於程序語言里的變數。

3.4專項數據分析

專項數據分析存在的意義：是分析復雜的現實問題。包括業務分析與決策分析。

現實環境的多變性與復雜性是分析師存在的最大背景。挖掘現實的客觀規律與提出有效的解決措施是分析師存在的最大價值。但往往客觀規律存在很強的隱秘性，因此，傳統上打破這種隱秘性往往依靠分析師的經驗，但這對分析師的成長帶來了嚴重的時間成本與經驗成本。即使是資深的分析師，依然很難從數據與業務邏輯中挖掘出有效的價值。

歸根結底，人的思考本身是有局限性的。但，這並不能掩蓋他們的高價值。

由此，帶來了一個新的問題。專項數據分析的成本很高，而且這個成本是多維度的。

3.5數據自動化

數據人做數據，最高水準就是數據不再需要數據人。

數據自動化，是面向未來的數據應用方法。在當前，採用機器學習與深度學習可以解決某種「模式」的事情。即可以解決某些「模式」的自動化的事情。

3.5.1 模式識別——價值挖掘

我們把環境與客體統稱為「模式」。這種「模式」是無法具體描述的，亦或者是無法人為的窮舉的，為了識別這種「模式」，我們採用機器學習的方式去處理。

因此，在「專項數據分析」中，存在的「難以挖掘出有效的價值」的問題，理論上利用機器學習是可以解決的。

3.5.2 模塊的自動化

在功能自動化的早期，我們可以考慮將某種模塊實現自動化。例如產品定價的自動化（千人千價）、銷售業績的自動化調整與考核、人力資源上的人員流失分析的自動化等等。

❺ 資料庫系統建設需要依據哪些行業和國家標准或規范

你要是數據中心機房建設請參照一下標准：

1<<電子信息系統機房設計規范>>GB 50174-2008
2<<電子信息系統機房施工及驗收規范>>GB 50462-2008
3<<電子計算機場地通用規范>>GB/T 2887-2000
4<<防靜電活動地板通用規范>>SJ/T10796-2001
5<<通風與空調工程質量驗收規范>>GB 50243-2002
6<<火災自動報警系統設計規范>>GB 50116-2008
7<<火災自動報警系統施工及驗收規范>>GB 50166-2007
8<<供配電系統設計規范>>GB 50052-2009
9<<建築電氣工程施工質量驗收規范>>GB 50303-2002
10<<建築物電子信息系統防雷技術規范>>GB 50343-2004
11<<建築物防雷設計規范>>GB 50057-2010
12<<綜合布線系統工程設計規范>>GB/T50311-2007
13<<綜合布線系統工程驗收規范>>GB/T50312-2007
註： 數據中心建設不牽扯民用標准。。DXJS 標準是電信標准，看你是什麼行業，金融數據中心有自己的標准， 電力數據中心有自己的標准。

❻ 信息系統中數據規范化的原則

易用性原則

方便上網客戶瀏覽和操作，最大限度地減輕後台管理人員的負擔，做到部分業務的自動化處理。

安全性原則

系統採取全面的安全保護措施，具有防病毒感染、防黑客攻擊措施，同時在防雷擊、過載、斷電和人為破壞方面進行加強，具有高度的安全性和保密性。對接入系統的設備和用戶，進行嚴格的接入認證，以保證接入的安全性。系統支持對關鍵設備、關鍵數據、關鍵程序模塊採取備份、冗餘措施，有較強的容錯和系統恢復能力，確保系統長期正常運行。

業務完整性原則

對於業務進行中的特殊情況能夠做出及時、正確的響應，保證業務數據的完整性。

業務規范化原則

在系統設計的同時，也為將來的業務流程制定了較為完善的規范，具有較強的實際操作性。

可擴展性原則

系統設計要考慮到業務未來發展的需要，要盡可能設計得簡明，各個功能模塊間的耦合度小，便於系統的擴展。如果存在舊有的資料庫系統，則需要充分考慮兼容性。

開放性原則

系統設計遵循開放性原則，能夠支持多種硬體設備和網路系統，軟硬體支持二次開發。各系統採用標准數據介面，具有與其他信息系統進行數據交換和數據共享的能力。

❼ 浙江aeo信息系統數據管理該怎樣做aeo系統數據保存年限是多久

對於信息系統控制方面，新aeo認證標准要求企業具有管理企業生產經營活動的信息化系統。建立信息系統的數據管理制度，數據存儲3年以上。
在信息安全上，要求企業做到：
（1）建立並執行信息安全管理制度；
（2）對員工進行信息安全相關的培訓；
（3）對違反信息安全管理制度造成損害的行為應當予以責任追究。
具體要求：
1.信息系統
建立真實、准確、完整並有效控制企業生產經營、進出口活動、財務數據等的信息系統，在客戶管理、合同管理、財務管理、關務管理、物流管理等方面具備可記錄、可追溯、可查詢、可分析、可預警等功能並有效運行。
2.數據管理
（1）生產經營數據以及與進出口活動有關的數據及時、准確、完整、規范錄入系統。系統數據自進出口貨物辦結海關手續之日起保存3年以上。
（2）進出口活動主要環節在系統中能夠實現流程檢索、跟蹤。
高級認證企業是5年重新認證一次，所以要注重數據的規范管理及保存。要對aeo信息系統數據進行規范管理，那就要藉助系統來管理了。雲關通的關務系統不錯。
關務系統好不好用其實也有點看個人的感受，不過可以對比多幾個，選擇適合自己的關系系統很重要。從需求、功能、預算、是否符合AEO認證標准等方面入手去了解選擇，這樣可以減少很多麻煩。一般貿易企業就用一般貿易系統，如果是加貿企業的話，目前用金關二期關務系統，分賬冊和手冊兩種，看你的需求。
其實，市面上挺多的，關鍵是你要結合公司的關務通關業務情況，進行調研評估，是加工貿易還是一般貿易？如果是加工貿易，那麼應該已經上新金關二期了，那就要結合是金關二期手冊還是金關二期賬冊類型，以及是否有內銷、深加工結轉、外發、稅務等額外版塊需求，來綜合考量自己公司的關務軟體需求情況。同時，建議問問身邊的關務朋友，或者有在用關務系統的朋友，也可以去網路等網路搜搜看看，這樣綜合對比選型，再約合適的報關軟體公司過來面談，溝通情況需求和看看關務系統的演示介紹，眼見為實，會對最後的選擇有幫助一些。
例如，我們在深圳，是電子廠，料號很多，幾萬件都很正常，做歸並很麻煩繁瑣。現在金關二期上線，我們用這雲關通金二關務管理系統的，從資料准備到備案、進出口通關、核銷、歸並關系，合同平衡、關務管控等都比較快，有客服輔導。我用著還不錯。不知是否對你有幫助，你自己可以去了解一下。

❽ 設計系統時，到底需要多大數據存儲能力和實時處理能力 segmentfault

2013年，北大人民醫院CDR上有281萬患者的6000多萬醫囑和1.9億條醫療文書，另有30多個T的影像數據，這些都是結構化好的有質量的數據，能否稱為大數據？近日，一位以前在方正任職的業內專家認為，醫院內目前的數據並不能稱之大數據。 那麼到底醫院的數據能否稱為大數據？還是人們習慣性的使用了「大數據」這個詞，於是問題的答案就不同了。下面是大數據以及醫院內大數據的一些思考! 首先，我不同意北京人民醫院xx關於「醫院內沒有大數據」的論斷(雖然我不確定這是劉帆的觀點)，為什麼沒有?小到一隻螞蟻、一個病毒的信息，都可以是一個大數據(例如：螞蟻的DNA信息、群體社會信息，個體識別信息等。病毒感染信息、傳播信息、變異信息等)，而每天人山人海擁擠得水泄不通的人民醫院卻沒有大數據，這顯然不對。所以，這句話可以也許理解為「人民醫院內目前沒有大數據應用」或者「人民醫院目前收集的信息不能稱為大數據」。文字上的歧義反映出的得是行業本身對大數據理解的混亂。 其次，「北大人民醫院CDR上的數據稱不上大數據」!導致這個結論的依據也許是來自「這些都是結構化好的有質量的數據」這個判斷，言外之意就是說，大數據代表的是結構混亂、質量低下的數據，人民醫院CDR中的有質量的數據不是大數據。 那麼，什麼才是結構化好的有質量的數據呢?比如我做一個LIS系統，我在內部顯然要考慮我存儲的數據結構清晰有效，同時也會考慮數據存儲的質量(長期存儲和再利用等)。如果我這個LIS接入到人民醫院CDR中，LIS中的數和存儲在CDR中的LIS數據是相同的結構嗎?是相同的質量嗎?由於結構變化等因素必然導致CDR中數據質量(至少在完整性上)低於原始數據。因此，CDR數據相對於原始數據有質量只能體現在它與其他數據的關繫上，例如LIS與電子病歷、與住院病案或RIS等的相互參照引用上。按照這個觀點，實現CDR時，如果我們將進入的數據進行必要的處理，按照精心設計的數據結構存儲、維護好數據間的邏輯關系，我們管理的數據無論多大，也是傳統數據處理的范疇，與大數據無關。 對於以上問題的以及推演出的結論，與我個人對醫療大數據的思考存在一些差異，借著對這些問題的探討，將個人觀點表述出來，共大家參考。 首先，我認為數據質量和格式並不是區分是否大數據的標准。面對一組數據，數據質量的好壞相對於應用、工具以及分析方法是有不同評判標準的。例如，假設我們存儲在CDR中的數據是XML格式，不管我們將該格式定義得多完美、存儲的數據多萬善，採用傳統BI工具的開發人員都會認為這些數據是垃圾(真實場景)，所謂吾之蜜糖、汝之毒葯也。 其次，為什麼要區分大數據或者非大數據呢?我們保存數據是因為這些數據存在對今後有再利用的價值。傳統上，我們設計的信息系統時，在考慮存儲信息的同時也會將利用信息的方式考慮進來，作為信息系統的一部分，這樣實現的系統會對存儲的內容提出各種要求，讓存儲符合應用需要。而符合某一系統需要的數據卻很難符合其他應用的需要，這就導致所謂數據質量的低下。於是有人提出用CDR將各個系統數據抽取到CDR中，經過清洗、標准化等方式處理後，統一存儲並加以利用，人民醫院CDR也許就是這種思想的產物。如果對於這種CDR中存儲的數據，我們不再有任何其他利用的需求，那麼，我可以接受它不是大數據這個觀點。然而，只要數據在這里，會不再利用嗎?會沒有新的、顛覆性的應用需要嗎?今天我們習以為常的東西在昨天還不曾出現，明天的數據分析方式會受制於你今天設計的所謂優秀的數據結構嗎?是不是大數據，與數據無關、與系統無關、與數據的生成方式無關。區分大數據和非大數據其實反映的是利用數據能力與方法。 大數據作為一個名詞代表的內容及其豐富廣泛，它既包含宏觀層面的趨勢、政策等內容，同時也包含具體的技術、方法以及觀念的創新。行業內的討論多集中在趨勢、政策和對未來應用模式的憧憬上，很少就具體技術、實現、方法進行有深度的探討，對業內有影響的案例缺乏又深度的分析，例如，圍繞人民醫院數據中心實現，在技術上有哪些成功的創造性方法?有哪些不足可以改進?甚至具體技術細節、遇到的問題等等。

❾ 理解什麼是資料庫規范化

規范化是對資料庫數據進行有效組織的過程。規范化過程的兩個主要目的是：消除冗餘數據(如把相同的數據存儲在超過一個表裡)和確保數據的依賴性處於有效狀態(相關數據只存儲在一個表裡)。這兩個目標的實現很有意義，因為能夠減少資料庫和表的空間消耗，並確保數據存儲的一致性和邏輯性。
範式
國際資料庫界制定了一系列構建資料庫必須遵循的特殊規則，以確保資料庫的規范化。在關系資料庫里，這種規則就是範式，在資料庫的世界裡用數字來定義不同級別的範式，從低到高共分為五種：第一範式(簡稱1NF)、第二範式(2NF)、第三範式(3NF)、第四範式(4NF)和第五範式(5NF)。第一範式需要滿足的要求最低，第二範式在第一範式的基礎上增加了更多的要求，以此類推。在實際應用當中，最常見的是第一範式、第二範式和第三範式