目前資料庫激

『壹』 激活工具怎麼激活access2010資料庫

1、打開破解文件中的「office 2010 正版驗證激活工具.exe」.（運行軟體的過程中關閉防火牆）如下圖：

『貳』 計算機資料庫是什麼

資料庫到底是什麼東西？一般的電腦中有嗎？它在那裡呀？
目前的資料庫一般認為，有文件資料庫，和資料庫管理系統，像access屬於文件資料庫，sql2000,oracle屬於資料庫管理系統，文件資料庫就像記事本(.txt)文件差不多，由於實際需要的數據非常巨大，用文本格式顯示是沒辦法查找而且佔用空間很大，所以產生了專門存放數據的工具資料庫分類存放並格式化，可以使用二進制也可以是位元組，文本，圖片格式等等，便於存放查找，更高級一點就是資料庫管理系統，功能更強大，使用更方便
什麼是資料庫 電腦上用的是什麼資料庫
資料庫是以某種文件結構存儲的一系列信息表，這種文件結構使您能夠訪問這些表、選擇表中的列、對表進行排序以及根據各種標准選擇行。資料庫通常有多個 索引與這些表中的許多列相關聯，所以我們能盡可能快地訪問這些表。

以員工記錄為例，您可以設想一個含有員工姓名、地址、工資、扣稅以及津貼等內容的表。讓我們考慮一下這些內容可能如何組織在一起。您可以設想一個表包含員工姓名、地址和電話號碼。您希望保存的其它信息可能包括工資、工資范圍、上次加薪時間、下次加薪時間、員工業績評定等內容。

這些內容是否應保存在一個表格中？幾乎可以肯定不應該如此。不同類別的員工的工資范圍可能沒有區別；這樣，您可以僅將員工類型儲存在員工記錄表中，而將工資范圍儲存在另一個表中，通過類型編號與這個表關聯。考慮以下情況：

Key Lastname SalaryType SalaryType Min Max

1 Adams 2 1 30000 45000

2 Johnson 1 2 45000 60000

3 Smyth 3 3 60000 75000

4 Tully 1

5 Wolff 2

SalaryType 列中的數據引用第二個表。我們可以想像出許多種這樣的表，如用於存儲居住城市和每個城市的稅值、健康計劃扣除金額等的表。每個表都有一個主鍵列（如上面兩個表中最左邊的列）和若干數據列。在資料庫中建立表格既是一門藝術，也是一門科學。這些表的結構由它們的範式指出。我們通常說表屬於1NF、2NF 或 3NF。

第一範式：表中的每個表元應該只有一個值（永遠不可能是一個數組）。(1NF)

第二範式：滿足 1NF，並且每一個非主鍵列完全依賴於主鍵列。這表示主鍵和該行中的剩餘表元之間是 1 對 1 的關系。(2NF)

第三範式：滿足 2NF，並且所有非主鍵列是互相獨立的。任何一個數據列中包含的值都不能從其他列的數據計算得到。(3NF)

現在，幾乎所有的資料庫都是基於「第三範式 (3NF)」創建的。這意味著通常都有相當多的表，每個表中的信息列都相對較少。

從資料庫中獲取數據

假設我們希望生成一個包含員工及其工資范圍的表，在我們設計的一個練習中將使用這個表。這個表格不是直接存在在資料庫中，但可以通過向資料庫發出一個查詢來構建它。我們希望得到如下所示的一個表：

Name Min Max

Tully $30,000.00 $45,000.00

Johnson $30,000.00 $45,000.00

Wolff $45,000.00 $60,000.00

Adams $45,000.00 $60,000.00

Smyth $60,000.00 $75,000.00

我們發現，獲得這些表的查詢形式如下所示

SELECT DISTINCTROW Employees.Name, SalaryRanges.Min,

SalaryRanges.Max FROM Employees INNER JOIN SalaryRanges ON Employees.SalaryKey = SalaryRanges.SalaryKey

ORDER BY SalaryRanges.Min;

這種語言稱為結構化查詢語言，即 SQL，而且它是幾乎目前所有資料庫都可以使用的一種語言。SQL-92 標准被認為是一種基礎標准，而且已更新多次。

資料庫的種類

PC 上的資料庫，如 dBase、Borland Paradox、Microsoft......>>
計算機資料庫中「常量」是什麼意思？
常量是用來代替一個數或字元串的名稱。一些隨 ASP 提供的基本組件，例如 ActiveX Data Objects (ADO)，定義了您在腳本中可以使用的常量。組件可在一個組件類型庫中聲明常量，組件類型庫是一個包含 ActiveX 組件所支持的對象和類型的信息的文件。一旦在 Global.asa 文件中聲明了一個類型庫，您就可以在該應用程序的任意頁中使用已定義的常量。
電腦中的資料庫文件是什麼？
Thumbs.db保存在每一個包含圖片或照片的目錄中。Thumbs.db文件可緩存圖像文件的格式包括：jpeg，bmp，gif，tif，pdf和htm。Thumbs.db文件是一個資料庫，裡面保存了這個目錄下所有圖像文件的縮略圖(格式為jpeg)。當以縮略圖查看時(展示一幅圖片或電影膠片) ，將會生成一個Thumbs.db文件。
計算機網路資料庫系統是什麼?
網路資料庫(Network Database)其含義有三個：①在網路上運行的資料庫。②網路上包含其他用戶地址的資料庫。③信息管理中，數據記錄可以以多種方式相互關聯的一種資料庫。網路資料庫和分層資料庫相似，因為其包含從一個記錄到另一個記錄的前進。與後者的區別在於其更不嚴格的結構：任何一個記錄可指向多個記錄，而多個記錄也可以指向一個記錄。實際上，網路資料庫允許兩個節點間的多個路徑，而分層資料庫只能有一個從父記錄（高級記錄）到子記錄（低級目錄）的路徑。

因此，網路資料庫是跨越電腦在網路上創建、運行的資料庫。網路資料庫中的數據之間的關系不是一一對應的，可能存在著一對多的關系，這種關系也不是只有一種路徑的涵蓋關系，而可能會有多種路徑或從屬的關系。
計算機資料庫是什麼 ？說簡單點 本人沒什麼電腦知識
資料庫字面意思就是數據的 *** ，將所有數字聚集在一起。比激做個網上書店吧，書記信息查詢都是從資料庫當中提取出來的信息。資料庫可是一個很有用的工具。
SQL是什麼 全國計算機等級考試有哪些選擇 資料庫的
SQL結構化查詢語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。考試設四個等級一級簡單，二級主要是一些基礎編程，其中也有一些簡單的資料庫，三四級則為高層次資料庫技術
計算機3級考試（資料庫）考什麼？
三級（資料庫技術）考試大綱

基本要求

1、掌握計算機系統和計算機軟體的基本概念、計算機網路的基本知識和應用知識、信息安全的基本概念。

2、掌握數據結構與演算法的基本知識並能熟練應用。

3、掌握並能熟練運用操作系統的基本知識。

4、掌握資料庫的基本概念，深入理解關系數據模型、關系數據理論和關系資料庫系統，掌握關系數據語言。

5、掌握資料庫設計方法，具有資料庫設計能力。了解資料庫技術發展。

6、掌握計算機操作，並具有用c語言編程，開發資料庫應用（含上機調試）的能力。

考試內容

一、基礎知識

1、計算機系統的組成和應用領域。

2、計算機軟體的基礎知識。

3、計算機網路的基礎知識和應用知識。

4、信息安全的基本概念。

二、數據結構與演算法

1、數據結構、演算法的基本概念。

2、線性表的定義、存儲和運算。

3、樹形結構的定義、存儲和運算。

3、排序的基本概念和排序演算法。

4、檢索的基本概念和檢索演算法。

三、操作系統

1、操作系統的基本概念、主要功能和分類。

2、進程、線程、進程間通信的基本概念。

3、存儲管理、文件管理、設備管理的主要技術。

4、典型操作系統的使用。

四、資料庫系統基本原理

1、資料庫的基本概念，資料庫系統的構成。

2、數據模型概念和主要的數據模型。

3、關系數據模型的基本概念，關系操作和關系代數。

4、結構化查詢語言SQL。

5、事務管理、並發控制、故障恢復的基本概念。

五、資料庫設計和資料庫應用

1、關系資料庫的規范化理論。

2、資料庫設計的目標、內容和方法。

3、資料庫應用開發工具。

4、資料庫技術發展。

六、上機操作

1、掌握計算機基本操作。

2、掌握C語言程序設計基本技術、編程和調試。

3、掌握與考試內容相關的知識的上機應用。

考試方式

一、筆試：120分鍾，滿分100分。

二、上機考試：60分鍾，滿分100分。

2005年全國計算機等級考試三級網路技術考試大綱

cer 中國教育在線

基本要求

1、具有計算機軟體及 應用的基本知識

2、掌握操作系統的基 本知識

3、掌握計算機網路的基本概念與基 本工作原理

4、掌握Internet的基本應用知識

5、掌握組網，網路管 理與網路安全等計算機網路應用 的基礎知識

6、了解網路技術的發展

7、掌握計算機操作並 具有c語言編程（含上機調試）的能力

考試內容

一、基本知識

1、計算機系統組成

2、計算機軟體的基礎知識

3、多媒體的基本概念

4、計算機應用領域

二、操作系統

1、操作系統的基本概 念，主要功能和分類

2、進程、線程、進程 間通信的基本概念

3、存儲管理、文件管理、設備管理 的主要技術

4、典型操作系統的使 用

三、計算機網路的基本概念

1、數據通訊技術的定 義與分類

2、數據通訊技術基礎

3、網路體系結構與協議的基本概念

4、廣域網、區域網與 城域網的分類、特點與典型系統

5、網路互連技術與互連設備

四、局域應用技術

1、區域網分類與基本 工作原理

2、高速區域網

3、區域網組網方法

4、網路操作系統

5、結構化布線技術

五、Internet基礎

1、Internet的基本結 構與主......>>
資料庫在計算機系統的地位是什麼
資料庫發展階段大致劃分為如下幾個階段：

人工管理階段；

文件系統階段；

資料庫系統階段；

高級資料庫階段。

資料庫是通過資料庫管理系統(DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM)軟體來實現數據的存儲、管理與使用的dBASELL就是一種資料庫管理系統軟體。
全國計算機等級考試三級資料庫考什麼
筆試：都是選擇和填空。完全屬於理解、記憶型。我考的時候看的是教材。我個人覺得教材內容太多，太零散，我們不容易抓到重點。我這次報考四級資料庫，看的是一本知識點總結那種參考書，覺得比看教材效果好得多。書店賣的這類參考書有很多種，我覺得都差不太多，買答案講解詳細的就可以了。真題是一定要仔細做的。這幾年的真題對比一下，我發現相似的地方特別多，甚至還有重復的題，所以一定要好好總結。重復出現的題不理解的就背下來吧，肯定是重點啦。

上機：買一本上機題庫，100道題。總結一下，只有那麼幾類題型，特別有規律。我最後把100道濃縮成大概20道吧，足夠了。我比較喜歡未來教育的書，帶小海豚的。你考過二級C，上機肯定不是問題。我覺得三級上機比二級簡單多了，因為沒有鏈表那種題啦！很幸運的是，我上機時，抽到原題了。

祝你順利通過考試！

『叄』 急！！！當前流行資料庫比較！要全！

目前，商品化的資料庫管理系統以關系型資料庫為主導產品，技術比較成熟。面向對象的資料庫管理系統雖然技術先進，資料庫易於開發、維護，但尚未有成熟的產品。國際國內的主導關系型資料庫管理系統有Oracle、Sybase、INFORMIX和INGRES。這些產品都支持多平台，如UNIX、 VMS、Windows，但支持的程度不一樣。IBM的DB2也是成熟的關系型資料庫。但是，DB2是內嵌於IBM的AS/400系列機中，只支持 OS/400操作系統。

1.MySQL

MySQL是最受歡迎的開源SQL資料庫管理系統，它由MySQL AB開發、發布和支持。MySQL AB是一家基於MySQL開發人員的商業公司，它是一家使用了一種成功的商業模式來結合開源價值和方法論的第二代開源公司。MySQL是MySQL AB的注冊商標。

MySQL是一個快速的、多線程、多用戶和健壯的SQL資料庫伺服器。MySQL伺服器支持關鍵任務、重負載生產系統的使用，也可以將它嵌入到一個大配置(mass- deployed)的軟體中去。

與其他資料庫管理系統相比，MySQL具有以下優勢：
(1)MySQL是一個關系資料庫管理系統。
(2)MySQL是開源的。
(3)MySQL伺服器是一個快速的、可靠的和易於使用的資料庫伺服器。
(4)MySQL伺服器工作在客戶/伺服器或嵌入系統中。
(5)有大量的MySQL軟體可以使用。

2.SQL Server

SQL Server是由微軟開發的資料庫管理系統，是Web上最流行的用於存儲數據的資料庫，它已廣泛用於電子商務、銀行、保險、電力等與資料庫有關的行業。

目前最新版本是SQL Server 2005，它只能在Windows上運行，操作系統的系統穩定性對資料庫十分重要。並行實施和共存模型並不成熟，很難處理日益增多的用戶數和數據卷，伸縮性有限。

SQL Server 提供了眾多的Web和電子商務功能，如對XML和Internet標準的豐富支持，通過Web對數據進行輕松安全的訪問，具有強大的、靈活的、基於Web的和安全的應用程序管理等。而且，由於其易操作性及其友好的操作界面，深受廣大用戶的喜愛。

3.Oracle

提起資料庫，第一個想到的公司，一般都會是Oracle(甲骨文)。該公司成立於1977年，最初是一家專門開發資料庫的公司。Oracle在資料庫領域一直處於領先地位。 1984年，首先將關系資料庫轉到了桌面計算機上。然後，Oracle5率先推出了分布式資料庫、客戶/伺服器結構等嶄新的概念。Oracle 6首創行鎖定模式以及對稱多處理計算機的支持……最新的Oracle 8主要增加了對象技術，成為關系—對象資料庫系統。目前，Oracle產品覆蓋了大、中、小型機等幾十種機型，Oracle資料庫成為世界上使用最廣泛的關系數據系統之一。

Oracle資料庫產品具有以下優良特性。

(1)兼容性

Oracle產品採用標准SQL，並經過美國國家標准技術所(NIST)測試。與IBM SQL/DS、DB2、INGRES、IDMS/R等兼容。

(2)可移植性

Oracle的產品可運行於很寬范圍的硬體與操作系統平台上。可以安裝在70種以上不同的大、中、小型機上;可在VMS、DOS、UNIX、Windows等多種操作系統下工作。

(3)可聯結性

Oracle能與多種通訊網路相連，支持各種協議(TCP/IP、DECnet、LU6.2等)。

(4)高生產率

Oracle產品提供了多種開發工具，能極大地方便用戶進行進一步的開發。

(5)開放性

Oracle良好的兼容性、可移植性、可連接性和高生產率使Oracle RDBMS具有良好的開放性。

4.Sybase

1984年，Mark B. Hiffman和Robert Epstern創建了Sybase公司，並在1987年推出了Sybase資料庫產品。Sybase主要有三種版本：一是UNIX操作系統下運行的版本; 二是Novell Netware環境下運行的版本;三是Windows NT環境下運行的版本。對UNIX操作系統，目前應用最廣泛的是SYBASE 10及SYABSE 11 for SCO UNIX。

Sybase資料庫的特點：
(1)它是基於客戶/伺服器體系結構的資料庫。
(2)它是真正開放的資料庫。
(3)它是一種高性能的資料庫。

5.DB2

DB2是內嵌於IBM的AS/400系統上的資料庫管理系統，直接由硬體支持。它支持標準的SQL語言，具有與異種資料庫相連的GATEWAY。因此它具有速度快、可靠性好的優點。但是，只有硬體平台選擇了IBM的AS/400，才能選擇使用DB2資料庫管理系統。

DB2能在所有主流平台上運行(包括Windows)，最適於海量數據。

DB2在企業級的應用最為廣泛，在全球的500家最大的企業中，幾乎85%以上都用DB2資料庫伺服器，而國內到1997年約佔5%。

除此之外，還有微軟的 Access資料庫、FoxPro資料庫等。既然現在有這么多的資料庫系統，那麼在游戲編程時應該選擇什麼樣的資料庫呢?首要的原則就是根據實際需要，另一方面還要考慮游戲開發預算。現在常用的資料庫有：SQL Server、My SQL、Oracle、FoxPro。其中MySQL是一個完全免費的資料庫系統，其功能也具備了標准資料庫的功能，因此，在獨立製作時，建議使用。 Oracle雖然功能強勁，但它畢竟是為商業用途而存在的，目前很少在游戲中使用到。

『肆』 MySQL資料庫如何激活

控制面板→ 管理工具→服務→ 找到MySQL右鍵點擊啟動 就行了

『伍』 常見的資料庫管理系統有哪些

1. IBM 的DB2作為關系資料庫領域的開拓者和領航人，IBM在1977年完成了System R系統的原型，1980年開始提供集成的資料庫伺服器—— System/38，隨後是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本與SystemR研究原型密切相關。DB2 forMVSV1 在1983年推出。該版本的目標是提供這一新方案所承諾的簡單性，數據不相關性和用戶生產率。1988年DB2 for MVS 提供了強大的在線事務處理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分別以遠程工作單元和分布式工作單元實現了分布式資料庫支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1則是通用資料庫的典範，是第一個具備網上功能的多媒體關系資料庫管理系統，支持包括Linux在內的一系列平台。

   2. OracleOracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另兩個編程人員在1977創辦，他們開發了自己的拳頭產品，在市場上大量銷售，1979 年，Oracle公司引入了第一個商用SQL 關系資料庫管理系統。Oracle公司是最早開發關系資料庫的廠商之一，其產品支持最廣泛的操作系統平台。目前Oracle關系資料庫產品的市場佔有率名列前茅。

   3. InformixInformix在1980年成立，目的是為Unix等開放操作系統提供專業的關系型資料庫產品。公司的名稱Informix便是取自Information 和Unix的結合。Informix第一個真正支持SQL語言的關系資料庫產品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在當時的微機Unix環境下主要的資料庫產品。它也是第一個被移植到Linux上的商業資料庫產品。

   4. SybaseSybase公司的創始人之一Bob Epstein 是Ingres 大學版的主要設計人員。公司的第一個關系資料庫產品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 資料庫體系結構的思想，並率先在Sybase SQLServer 中實現。

   5. SQL Server1987 年，微軟和IBM合作開發完成OS/2，IBM 在其銷售的OS/2 ExtendedEdition 系統中綁定了OS/2Database Manager，而微軟產品線中尚缺少資料庫產品。為此，微軟將目光投向Sybase，同Sybase 簽訂了合作協議，使用Sybase的技術開發基於OS/2平台的關系型資料庫。1989年，微軟發布了SQL Server 1.0 版。

『陸』 exchange資料庫無法激活，是為什麼

一般激活不了有兩種情況，第一是因為網路不流暢第二是因為程序方的問題，如果網路不流暢你可以重啟程序，如果是程序問題那你就重新下載

『柒』 目前市場佔有率最高的資料庫模型是

是關系模型數據。
目前應用最多的資料庫是關系模型資料庫，這類針對關系數據模型開發的資料庫管理系統產品占據了市場和應用的主導地位。
資料庫模型包括概念模型和數據模型兩類。前者按用戶的觀點來對數據和信息建模，後者按照計算機系統的觀點對數據建模。

『捌』 激活資料庫時報已達到激活次數的上限怎麼辦

1、首次管理員身份運行"卸載服務.bat"清除服務；2、系統管理員身份運行KMSpico_setup.exe安裝；3、耐心等待（安裝完即可自動激活！）office2010+、win7+全自...大小：3.05M|所需財富值：5 已經過網路安全檢測,放心下載點擊下載下載量:3

『玖』 目前資料庫已具備智能思考能力故在檢索時無需人工擴展概念對嗎

1.到底什麼是數字經濟？
作為經濟學概念的數字經濟是人類通過大數據（數字化的知識與信息）的識別—選擇—過濾—存儲—使用，引導、實現資源的快速優化配置與再生、實現經濟高質量發展的經濟形態。

數字經濟的三要素包括數據、信息、產業：

一、數據成為新的關鍵生產要素。在數字經濟時代下，萬物互聯，各行各業的一切活動和行為都將數據化。

二、信息通信技術為創新提供動力。以信息技術為基礎的數字經濟，正在打破傳統的供需模式和已有的經濟學定論，催生出更加普惠性、共享性和開源性的經濟生態，並推動高質量的發展，例如基於物聯網技術誕生出諸如智慧路燈、智慧電梯、智慧物流、智能家居等豐富多彩的應用，為經濟生活注入了極大的創新動力。

三、數字經濟推動產業融合。數字經濟並不是獨立於傳統產業而存在，它更加強調的是融合與共贏，與傳統產業的融合中實現價值增量。數字經濟對傳統產業融合主要體現在生產方式融合、產品融合、服務融合、競爭規則融合以及產業融合。數字經濟與各行各業的融合滲透發展將帶動新型經濟範式加速構建，改變實體經濟結構和提升生產效率。

數字經濟受梅特卡夫法則、摩爾定律、達維多定律三大定律支配，具有快捷性、高滲透性、自我膨脹性、邊際效益遞增性、外部經濟性、可持續性、直接性等產業特徵。

2.數字化轉型和數字化創新有什麼不一樣？
（1） 數字化轉型

主要指企業在經營發展過程中，重視數據的價值和影響，以數據作為重要的生產要素進行資源整合與業務優化。數字化轉型是一個中長期的概念，涉及到企業多個維度的業務環節；

（2）數字化創新

數字化創新就是指用數據作為業務資源，進行新的業務場景、服務場景、技術產品的設計和開發。數字化創新是一個中短期的概念，企業在數字化轉型的成果，是以許許多多優秀、成功的數字化創新的案例所體現出來的。

（3）二者的相互關系

很多企業在數字化轉型工作中，先要進行業務現狀梳理、 數據綜合治理、 數據平台系統建設、 企業級信息架構設計等很多重要的基礎准備工作，在這些充分的准備工作基礎之上，企業可以更有效地數字化創新的過程。

3.數字化、信息化、智能化有什麼不一樣？
數字化、信息化、智能化，三者概念相似，廣義的數字化包括信息化和智能化的含義。從技術特點來說，企業使用現代信息技術提升業務能力的有從信息化，到數字化，最後再到智能化的總體發展趨勢。三者主要特點如下：

信息化：

關注連接，支持業務實體進行更高效的信息交互和事務處理。

數字化：

關注分析，支持從數據中分析挖掘出有價值的業務知識和商業洞察，指導業務決策。

智能化：

關注自動，支持使用數據模型代替人的工作，降低人工負擔，讓人關注更加重要的創新性工作。

4.數字化轉型一定要自建系統嗎？
數字化轉型經常會被和系統建設聯系起來，但是系統建設並非數字化轉型的必選項，甚至對於大多數企業來說，重要的是搞清楚怎麼用系統，而不是怎麼建系統。

企業的數字化創新依賴於信息系統能力，需要把業務和系統相結合，對業務改造、升級、賦能。當企業的數字化對信息技術的個性需求不強時（往往是淺層的數字化轉型），僅僅採用購買整套的ERP系統或者租用/訂閱SaaS服務的方式就能解決問題，也就是不用自建，直接用就好了。

而當數字化越來越深入，隨著企業的個性化業務需求越來越多，就要進行系統的定製開發。很多企業有自己的專業開發團隊，但是對於沒有專業開發團隊的企業，則需要找第三方的ISV廠商。ISV廠商有多重的外包服務模式，比如負責開發、負責咨詢方案、負責方案+開發，負責方案+開發+培訓等。

由於數字化轉型的本質是系統加業務的組合，因此除代碼落地以外，ISV廠商如果還能主動挖掘企業數字化業務的需求，並提出基於系統的全套解決方案，才能構成真正的核心競爭力。

5.數據科學家的工作職責到底是什麼？
商業邏輯與思考
將實際應用中的業務問題轉化為數據需求，進行數字化場景的設計，生成數據建模或數據分析問題。

2. 數據檢查與清洗

為數據問題尋找合適的、高質量、可靠的數據源，對數據源進行篩選和預處理，統一數據格式。

3. 特徵工程

選擇用於建模或分析的數據特徵，特徵工程的工作體現數據科學家對業務的深刻、准確理解。

4. 數據建模

盡管在技術維度，數據建模看起來有一定門檻，實際上在一些成熟的演算法框架、大數據框架下，但是該環節很可能是花費時間最少的。

5. 溝通和優化

數據科學家構建數據模型的最終目的是為了對業務進行有效支撐，因此數據模型在正式上線應用之前，需要進行多方驗證，數據科學家需要與業務人員以及管理人員進行模型的效果確認，汲取業務端的反饋，並對模型進行及時的調整和優化。

6. 撰寫文檔

將數據模型成果進行文檔撰寫，說明模型的使用場景、規范、以及調用方式等，匯報技術工作成果。

6.不同規模企業對SaaS系統的使用情況如何？
（1）小型企業：

多為首次接觸，嘗試使用SaaS。

大多使用規模小、功能簡單的產品。

SaaS的靈活性可以滿足企業快速擴張帶來的變化，同時減輕資金方面的壓力。

（2）中型企業：

企業信息化轉型增加了SaaS的需求。

SaaS能縮小中型企業於大型企業的技術差距，緩解IT用人壓力。

（3）大型企業：

對SaaS的需求在於核心業務衍生的、方便跨部門協作、決策輔助型產品。如數據分析、視頻會議等。

多為傳統軟體轉SaaS，對產品定製和私有部署需求高。

7.數字化系統應該「定製」還是「訂閱」？
數字化系統在開發實施的階段，按照數字化系統的定製化要求不斷增加的順序，有幾種具體的情況：一是直接買現成的SaaS系統或服務，二是基於已有的模板進行微調適配，三是完全定製開發。

對數字化系統的定製化要求越高，系統的研發成本也就越高，系統研發的周期也更久，系統實施的風險也越大。不同業務活動對數字化系統的定製化要求不一樣，一般來說：

與日常生產運營相關的業務活動（在線環境）對系統的定製化要求更高，通常涉及到針對企業的現有系統集群進行信息系統的增值改造和功能集成的需求，需要與在線業務系統和硬體設備進行數據同步；

與企業管理決策相關的業務活動（離線環境）對系統的定製化要求較低，如財務系統、 人力系統、 供應鏈系統、 庫存系統、 OA辦公系統、 項目管理系統、 文件管理系統等，這些功能通常可以直接采購現成的ERP或訂閱SaaS服務快速實現數字能力的升級賦能。

8.數字化在智能製造有哪些典型應用？
智能在線檢測：
應用融合數字感測、AI的智能檢測裝備；接觸或非接觸式在線採集生產數據；自主判斷、識別和定位相關缺陷問題。

2. 離散型工藝數字化設計：

將先進製造、知識圖譜等技術與CAD、CAE等系統結合；

應用三維模型結構化表達工序流程、製造信息和資源要素；

開展加工、裝配、生產等環節設計與虛擬驗證。

3. 智能倉儲

AI、射頻識別、智能感測與倉儲設備、倉儲管控系統融合；

物料自動出入庫和信息自動記錄；

倉儲過程可視化管理和自適應優化。

4. 車間智能排產

依託調度排程系統，應用融合智能演算法的調度模型；

實時預測車間產能，響應動態擾動；

進行交期、產能和庫存等多約束條件下的車間排程優化。

5. 精益生產管理

建立車間管控系統，進行人、機、料等全要素實時感知；

應用六希格瑪、6s和TPM等先進精益管理方法，實現基於數據擾動的全流程精益生產管理。

6. 生產計劃優化

打通ERP系統與采購、庫存、生產、銷售等過程；

應用約束理論、尋優演算法和大數據分析等技術，結合需求預測和產能評估制定生產計劃。

9.數字化在智慧城市有哪些典型應用？
智能移動和交通

隨著城市過度擁擠，交通將在緩解未來智能城市的擁堵方面發揮關鍵作用。智能交通大數據技術對大量攝像頭、感測器、GPS等設備採集的大量圖像信息、車輛運動信息、道路信息、GIS信息、氣象環境信息進行綜合處理和挖掘，對交通流量、出行規律等統計和預測數據進行分析和預測，並通過可視化手段展示，可以提高交通主管部門的管理效率和突發事件的相應速度，緩解城市擁堵程度，降低事故率。提供行駛方向、車輛數量、交通擁堵、停車位信息、出行計劃等。將有效提高市民的出行效率，快速緩解城市普遍存在的「開車難、停車難」問題。

智慧能源

如今，將大數據技術與智慧能源相結合的大數據智慧能源管理系統，為社會發展提供了新的模式。通過大數據智慧能源管理系統的部署，可以保證智慧能源在配送過程中降低消耗成本，突破傳統單一能源的控制，實現各種能源之間的最優生產，從而提高生產效率。

以大數據為核心的智能能源管理系統能夠更好地把握用戶需求，根據用戶需求進行能源分配和整合，實現用戶間的優勢互補，並通過客戶反饋智能調節能源分配機制，以適應市場的發展。

智慧醫療

醫療的發展需要大量的技術和實施成本，主要體現在精準醫療和大數據的結合，可以實現個性化醫療。這將大大減少過度醫療造成的醫療資源浪費，同時降低醫療成本。是面向未來的創新醫療資源，將打破傳統醫療模式。

醫療儀器在臨床輔助診療和健康管理中非常重要，所以推動醫療大數據的應用是一個特別重要的技術點，這也是醫療大數據價值的體現。精準醫療和大數據的結合，可以利用人類對疾病的感受和醫生的治療經驗，形成一個非常龐大的資料庫，讓醫生通過大數據信息系統對患者進行診療，再也不用排隊等一個專家號了。

智慧也會需要一個非常強大的數據服務平台來承載醫療大數據，包括影像數據、電子病歷數據等。有了這些載體，它的價值就可以通過各種信息處理和人工智慧技術得到更好的體現。

智慧政務

電子政務搭建電子政務雲平台，提供對政務信息、互聯網信息、輿情等綜合信息的篩選和挖掘能力。快速直觀地展示科學分析和預測的結果，提高政府決策的科學性和准確性，提高政府在社會管理、宏觀調控和社會服務中的預測/預警能力、應對能力和服務水平，降低決策成本。在電子政務中運用大數據技術，逐步實現立體化、多層次、全方位的電子政務公共服務平台和數據交換中心，推進信息公開，推進一站式、全天候、部門協同辦理、網上統一查詢反饋等網上服務功能，降低企業和公眾的服務成本。

安全方面

在信息安全方面，智慧城市中的政府信息、城市運行數據、企業數據、客戶數據及其資料都是寶貴的數據財富，需要加以保護。由於大量數據的集中，很容易引起非法用戶的注意。另一方面，用戶信息的意外泄露也是導致安全風險的重要因素。大數據貫穿智慧城市的不同層面，其安全需要從技術、管理、法律等方面入手。

公共安全方面，公共安全大數據不僅僅是遍布城市的攝像頭和監控設備，還有網路、媒體、簡訊等多媒體的全方位輿情監控。更重要的是，通過對海量數據的分析和挖掘，及時發現安全隱患、人為事件或自然災害，提供跨部門、跨區域、高效的綜合應急能力、安全防範能力、打擊犯罪能力。

10.大數據分析與傳統數據分析究竟有何差別？
（1）傳統數據分析

數據規模不大，但是數據質量比較高，數據分析的目的是，從典型樣本數據中，發現數據背後的知識或規律，解決實際問題。

（2）大數據分析

不強調數據的質量，只要數據規模足夠大，哪怕數據看起來雜、亂，也能從中挖掘出非常有價值的信息。大數據分析沒有「數據樣本」的概念，做的是全數據、全維度分析的事情，因此通常可以挖掘到更多、更全面的知識規律。大數據分析有一套特殊的技術框架，專門用來解決數據量大（分布式技術）、數據格式不統一（非結構化存儲）等技術問題。

11.數據治理和數據管理是一回事嗎？
（1）數據治理

是企業的戰略層活動，是定目標、定方向的總體性工作，對數據管理工作進行監督和管控，數據治理的基本職能是指導具體的數據管理工作，聚焦於如何對數據管理活動進行有效的決策。數據治理是抽象程度更高的數據業務活動，強調建立成熟的數據獲取、管理、與應用的綜合能力體系。數據治理工作是項目制的，企業中啟動數據治理工作一般有具體的業務變革契機來驅動。

（2）數據管理

數據管理是制度層的數據活動活動，是指對數據對象在具體層面實施管理職能，包括對數據的全類型、全生命周期的業務活動進行管理，並制定相應的標准、方法，以及規范。典型的數據管理工作包括資料庫管理、數據類目管理、主數據管理、數據安全管理，以及數據質量管理等諸多方面內容。

12.到底什麼是元數據？
數據是用來描述企業中各種業務對象的，由於數據本身也是企業中業務對象的一種關鍵類型，因此也需要對數據進行描述。而元數據，就是描述數據的數據。

對於企業的數字化轉型來說，數據將貫穿在越來越多的業務活動中，因此就務必要對數據進行系統管理，元數據在數據管理工作中具有十分重要的意義。如果沒有元數據，就沒有辦法理解數據，也沒有辦法使用數據以及對數據內容進行管理。

13.元數據有哪些信息來源？
（1）應用程序中的元數據存儲庫

存儲元數據的物理表

（2）業務術語表

業務概念、術語、定義、以及術語之間的關系

（3）商務智能工具

（4）配置管理工具

（5）數據字典

（6）數據集成工具

（7）資料庫管理和系統目錄

（8）數據映射管理工具

映射管理工具用於項目的分析和設計階段，它將需求轉換為映射規范，然後由數據集成工具直接使用或由開發人員用來生成數據集成代碼

（9）數據質量工具

（10）字典和目錄

（11）事件消息工具

（12）建模工具和存儲庫

（13）參考資料庫

（14）服務注冊（定義、介面、操作、輸入、輸出參數、制度、版本和示例使用場景）

（15）事件注冊表、源列表或介面、代碼集、詞典、時空模式、空間參考、業務規則等

14.如何區分參考數據和主數據？
參考數據和主數據都為交易數據的創建和使用提供重要的上下文信息，以便用戶理解數據的含義，兩者在數據管理工作中，都需要盡可能地保證一致和統一，以實現數據的集中管理和維護。

從所描述的對象來說，主數據通常指業務中重要的概念實體，如供應商、客戶、產品等，參考數據通常指描述業務屬性的重要業務標簽，即規定某些分類屬性的值域范圍。

與主數據相比，參考數據不易變化，它的數據集通常比交易數據集或主數據集小，復雜程度低，參考數據不用考慮主數據中的實體解析、實體對齊的業務挑戰。

參考數據和主數據的管理側重點不同：

對於參考數據管理（Reference Data Management，RDM），需要對定義的閾值進行控制規范，保證業務系統訪問的參考數據標準是最新的。

對於主數據管理（Master Data Management，MDM），需要對主數據的值和標識符進行控制，以便能夠跨系統一致地使用核心業務實體中最准確的數據清單。

15.數據中台應當具備哪些技術能力？
一、面向數據生產過程的能力：

（1）對企業中不同系統渠道、不同業務線條、不同管理部門、不同內容格式的數據資源進行整合，提供實時接入、離線同步、異構數據源、可視化配置等功能。

（2）對數據進行清洗和標准化，持續優化數據資源質量，提供數據格式轉化、 數據去重、 刪除異常值 、數據一致性檢驗、 數據屬性自動補全等功能；

（3）提供數據資產開發相關的技術功能模塊，提供數據（標簽）自動標注、 數據建模分析、 數據特徵挖掘、 數據主題聯接等功能；

二、面向數據消費過程的能力：

（1）以元數據為中心，提供數據資產的管理能力，包括元數據管理、 數據血緣分析、 數據生命周期管理、 數據資產目錄維護等功能。

（2）將數據資產封裝成數據服務進行維護和數字化能力輸出，對外提供數據應用所調用的API或具有豐富可視化組件的OLAP分析功能。

16.數據可視化究竟解決了什麼問題？
數據可視化的本質意義就是增強了信息的表現能力，其作用主要有兩方面：

一、發現問題：

通過數據可視化可以更加直觀地呈現數據的分布、規律、變化規律，以及數據「點」彼此之間的復雜聯系，從而更容易地挖掘出有趣的分析結論，畢竟人們對圖形的觀察能力相比對「抽象」的數字來說，更加擅長。

二、說服別人：

通過數據可視化，可以更好地傳達「我」的分析觀點，在很多數據分析報告中，通過有效的畫圖，能夠很好地「講故事」，說服領導、投資人、以及客戶；即便是同樣的數據，如果選擇不同的圖形方式來展示，甚至可以傳達出完全不同的信息和觀點。

17.數據架構和數據模型有什麼不一樣？
數據架構是企業級的數據框架，包括：企業級數據模型和企業級數據流程圖。

一般場合下所講的數據模型是指項目級的數據模型，項目級的數據模型的作用是定義數字化解決方案中的數據需求，成為業務人員和技術人員之間進行數據邏輯溝通的重要載體。在定義項目級數據模型時，需要與企業級的數據模型保持一致，是企業級數據模型在某種具體業務場景的具體實現。

18.中小企業的轉型困難是什麼？
（1）新技術引入業務復雜性，企業運營能力跟不上

（2）業務人員對新技術接受能力滯後，適應期和效果期過長

（3）對於技術 的追求「形式大於內容」，不解決實際問題

（4）核心業務仍掙扎在邊緣線，沒有足夠的精力和資金顧及當下對數字化轉型工作的投入。

19.大型企業的轉型困難是什麼？
（1）沒有構建起統一可量化的業務標准；

（2）很難清晰看到數字化帶來經濟效益的明確發展路徑；

（3）企業業務邏輯復雜，缺少有效的行業參照物；

（4）缺少數據積累以及必要的能夠自動積累數據的信息化系統；

（5）缺少能夠熟練操作數據、管理數據、分析數據的必要人才；

（6）業務慣性較大，轉型工作牽扯業務線條和利益關系復雜；

（7）組織架構復雜，依賴於強大的組織資源推動力；

（10）企業存量積累的數據問題多，前期數據治理工作阻力更大；

（11）企業壯大的歷史成功經驗容易讓管理者「忽視」數字化的意義和價值；

（12）容易追求「短、平、快」的表面工程，缺少長期規劃。

20.數字化時代的組織管理有什麼特點？
1）扁平化

組織結構更加扁平，信息在組織內部傳播速度更快，管理者能夠更加准確地了解具體業務情況，能夠及時發現業務問題並糾偏，扁平化的組織更加靈活、柔性，同時也減少了不必要的「過度管理」。

2）平台化

打造平台型組織，在提供必要的技術支持、組織支持、供應鏈支持、數據支持、渠道支持的基礎之上，最大化地連接組織外部的人力資源，一方面可以彌補組織內部人力不足的問題，同時為人才提供足夠的「創新空間」和「創新動能」。

3）價值驅動

數字化技術為組織提供強大的管理工具，可以極大降低組織管理活動的復雜性，企業的經營理念從管理驅動逐漸轉化為價值驅動，企業中的人員以價值創造為目標開展業務活動。

4）協作共創

組織中的管理層級關系不斷弱化，管理決策方案並非以「自上而下」的方式產生並下達執行，不在強調某個管理者個體的觀點偏好。組織中更多的活動將以「松耦合」的方式展開，在明確任務和產出的基礎之上，項目全員共同參與、共同創新、共同創造，協作推進。

5）持續成長

組織與人的關系應該是共同成長的關系，只有人與組織的成長結構互相匹配，才能長久協作，從而保持組織結構的穩定。因此在數字化時代，組織更加關注基於數字化的平台能力，為個體的持續學習、持續成長進行長期賦能。

從總體的轉型長遠效果來看：

大型企業在數字化轉型之後，掌握數據的一方將成為組織中新的「權利中心」，從而更好地協調組織資源，推動組織戰略規劃的執行落地。

原先對於非數字化企業，業務碎片化明顯，組織資源難以統一協調，各業務部門（分公司）之間彼此斗爭激烈，部門牆的現象比較嚴重。

而隨著企業數字化程度的提高，企業中集團層的管理部門能夠更好地掌握組織運營的全局發展情況，以數據作為抓手，更有效地進行資源的整合與組織的集中管理。

需要注意的是，這里的集中管理並不是指集中化的大家長式管理方法，而是強調提升了決策者對企業整體的組織協調能力；數字化能力可有效地打破業務部門之間以及職能部門之間的障礙，實現組織內部不同人員、 團隊的廣泛連接與合作，實現資源的優化配置。

數字化的本質是提供了一套流程化、 標准化的數據價值發現與應用的流程，讓組織內部更加開放，實現產業價值的共創。

『拾』 資料庫管理系統目前採用的數據模型中最常用的是什麼模型

關系模型。資料庫管理系統簡介得知採用的數據模型中常用的是關系模型，數據模型是對現實世界數據的模擬。