系统数据存储规范标准

❶ 数据标准

为确保系统各数据库与各功能模块之间的数据分类、编码及数据文件命名的系统性和唯一性，满足系统正常高效运行以及与其他相关系统协同运作的要求，实现系统之间相互兼容、信息共享，数据库建设时必须遵循有关的标准规范。需参照的标准规范如下：

GB/T2260—98 中华人民共和国行政区划代码

GB/T2808—81 全数字式日期表示法

GB/T9649—88 地质矿产术语分类代码

GB/T13923—92 国土基础信息数据分类代码

DZ/T0001—91 区域地质调查总则（1：50000）

DZ/T0157—95 1：50000地质图地理底图编绘规范

DZ/T0160—95 1：200000地质图地理底图编绘规范及图式

DDB9702 GIS图层描述数据内容标准

地质图空间数据库建设工作指南 中国地质调查局

DDZ9701 资源评价工作中地理信息系统工作细则

DZ/T 0179—1997 地质图用色标准及用色原则

DD2005—01 多目标区域地球化学调查规范（1：25万）中国地质调查局

DD2005—02 区域生态地球化学评价技术要求 中国地质调查局

DD2005—03 生态地球化学评价样品分析技术要求 中国地质调查局

GB/T17296—2000 中国土壤分类与代码

GB/T13989—92 国家基本比例尺地形图分幅编号

DZ/T0167—1995 区域地球化学勘查规范（1：200000）

GB/T18507—2001 城镇土地分等定级规程

GB/T17296—2000 中国土壤分类代码

❷ 数据库系统处理数据时,数据存储需要建立

设计方案。
设计方案通过采用成熟的数据库技术、元数据技术和数据存储技术，建立数据资源管理服务平台，满足海量数据的存储管理要求。
数据是系统的核心和灵魂，按照数据组织结构的不同可分为结构化数据和非结构化数据。

❸ 计算机中数据存储的基本单位有哪些

常用的单位还有KB,MB,GB,TB

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

❹ 数据体系的搭建

数据体系的搭建

1数据及体系的基本构成

2数据基础搭建

2.1数据存储

2.2数据搜集

2.2.1内部搜集

2.2.2外部采集

3数据的应用

3.1数据标准化

3.2数据报表

3.3数据应用系统

3.4专项数据分析

3.5数据自动化

分析师是对人和实物基本规律的诠释。

数据化运营是趋势。

分析问题千万不要从分析大数据开始，而是要对人、世界、产品或者商业行为最基本的认识着手。

实体与制度是所有组织的两大基础。

探索数据推动产品迭代的路。

1 数据及体系的基本构成

搜集数据、清理与存储数据→数据应用（报表、数据分析、数据应用系统、数据自动化）

2 数据基础搭建

搜集数据与存储数据，这是数据的基础设施。

2.1数据存储

2.1.1 存储（ 内容实体）

统一的数据底层（保证数据的唯一性），所有的最细粒度的数据均存储在这里。

当然，当数据底层过于庞大，也可以考虑将底层数据分为公共层与专用层进行管理。

2.1.2 存储的方式（规范化、标准化）

存储数据的方式要标准化。

Eg：指标名称（英文）、指标名称（中文）、格式类型（如int）、数据计算逻辑、数据来源。

2.2数据搜集

内部搜集、外部采集。

2.2.1 内部搜集

系统埋点采集。

2.2.2 外部采集

爬取数据、购买数据、交换数据。

3 数据的应用

数据的使命是解释世界，目的是指导决策。

数据应用很容易陷入一种误区，即数据指标越多越好，对象的维度越多越好。我们需要回到分析本身。因此，在数据产品设计之初，需要对数据的使用背景、实际需求做好全面调查。

数据的应用主要包括：数据报表、数据应用系统、专项数据分析、数据自动化。

3.1数据标准化

在数据应用层面，同样需要数据的标准化。数据标准化是为了应对在数据变化、人员流动的情况下对数据的有效管理，确保数据对外口径的统一。但归根结底是为了数据的准确度。

这里的标准化包含两个层面。

一个是数据指标的标准化。比如：统一的数据解释（指标名称（英文）、指标名称（中文）、格式类型（如int）、数据计算逻辑、数据来源）。

二是数据分析体系的标准化。一个数据部门，不能永远在处理眼前的问题。为了促使分析部门功能的迭代进化，需要将常规的分析内容实现模块化、自动化，例如报表、应用系统。这样做，是为了释放分析师我的双手。但，分析师在面向未来工作，需要给定一个框架。这便是分析体系的标准化。

具体来说，分析体系标准化要解决的问题包括：

1、分析部门最完整的分析工作；

2、分析部门各种工作执行、交接与维护（比如开发报表完成后，将日常维护工作移交给其它同事，本人则继续进行其它的开发工作。专项分析报告完成后，后续的数据更新也没有必要完全由原分析师继续跟进，后期只需要做审核工作。）

专业分工是现代生产制度的标志。这样的标准化，便是为了释放分析师的双手，让分析师做好探索性的工作，而不是陷在常规工作里。

3.2数据报表

开发常用的数据报表。

前期开发完毕后，保存开发过程文件（使用场景、开发目的），后期使用与维护难度小。

3.3数据应用系统

数据应用系统是数据部门面向企业内部用户的数据产品。时效性与便利性是它最大的优点。

数据应用系统仅仅只是报表的线上化，在分析深度上并没有贡献。

但系统提供的让用户自助进行数据组合分析却为用户提供了更加开放的可能性。当无法提供确定的分析报表时，将数据组合的权利交给用户进行也是一种不错的选择。这更像是集体智慧的产品设计之道。

3.3.1 系统的开发、使用与维护

从需求分析，到数据产品方案设计，再到产品指标定义，之后进行开发，开发上线后进行调研优化，最后系统成型。

系统开发完毕后，为便于后期维护，数据产品的开发的过程文件需要整理、保存、归档。将过程中的资料归档整理，移交给维护人员，必要的用户资料上线至系统，以便用户查阅。

这里的过程文件，需要包括：

1、数据产品的落地场景（为什么要上线）

2、数据产品的系统构成（宏观层面，上线了什么，比如系统-表-字段的组成框架）

3、数据产品的指标解释（微观层面，上线指标的详细解释，比如：逻辑计算规则、底层表的来源）

4、数据产品的操作手册（新人上手怎么使用）

应用系统的使用与维护，涉及到使用过程中的用户疑问与系统修改。解决这两大问题的关键，在于前期的过程资料。

具体来说，操作手册指导新人入手，数据产品的系统构成、数据产品的指标解释分别从宏观、微观两个层面指导用户深入了解系统的内容，减少系统的专业模糊感，从而减少用户疑问，统一用户的使用口径。数据产品的落地场景，则解释系统存在的意义，以便后期修改系统能找到修改的理由。

3.3.2 技法

数据应用系统生态中，存在很多计算字段的数据是多端口（PC、APP）、多系统展现的，是否能在计算字段上赋予API接口的功能，以便将数据直接迁移，而不是重新调用底层表进行计算。这种API的实现的前提，一是让人随时能够查到有这个字段的存在，这需要完整的字段手册、统一的字段命名规则。二是当原始的字段被删除，这种计算规则可以被字段迁移到其它表上去，而其它表的引用也需要自动随之迁移引用的位置。为避免重新计算造成的逻辑不同、难以避免的操作误差。可以考虑将所有的计算字段存放于一个单独的地方，然后再由表来引用，当没有任何表引用的时候，则删除该计算字段。类似于程序语言里的变量。

3.4专项数据分析

专项数据分析存在的意义：是分析复杂的现实问题。包括业务分析与决策分析。

现实环境的多变性与复杂性是分析师存在的最大背景。挖掘现实的客观规律与提出有效的解决措施是分析师存在的最大价值。但往往客观规律存在很强的隐秘性，因此，传统上打破这种隐秘性往往依靠分析师的经验，但这对分析师的成长带来了严重的时间成本与经验成本。即使是资深的分析师，依然很难从数据与业务逻辑中挖掘出有效的价值。

归根结底，人的思考本身是有局限性的。但，这并不能掩盖他们的高价值。

由此，带来了一个新的问题。专项数据分析的成本很高，而且这个成本是多维度的。

3.5数据自动化

数据人做数据，最高水准就是数据不再需要数据人。

数据自动化，是面向未来的数据应用方法。在当前，采用机器学习与深度学习可以解决某种“模式”的事情。即可以解决某些“模式”的自动化的事情。

3.5.1 模式识别——价值挖掘

我们把环境与客体统称为“模式”。这种“模式”是无法具体描述的，亦或者是无法人为的穷举的，为了识别这种“模式”，我们采用机器学习的方式去处理。

因此，在“专项数据分析”中，存在的“难以挖掘出有效的价值”的问题，理论上利用机器学习是可以解决的。

3.5.2 模块的自动化

在功能自动化的早期，我们可以考虑将某种模块实现自动化。例如产品定价的自动化（千人千价）、销售业绩的自动化调整与考核、人力资源上的人员流失分析的自动化等等。

❺ 数据库系统建设需要依据哪些行业和国家标准或规范

你要是数据中心机房建设请参照一下标准：

1<<电子信息系统机房设计规范>>GB 50174-2008
2<<电子信息系统机房施工及验收规范>>GB 50462-2008
3<<电子计算机场地通用规范>>GB/T 2887-2000
4<<防静电活动地板通用规范>>SJ/T10796-2001
5<<通风与空调工程质量验收规范>>GB 50243-2002
6<<火灾自动报警系统设计规范>>GB 50116-2008
7<<火灾自动报警系统施工及验收规范>>GB 50166-2007
8<<供配电系统设计规范>>GB 50052-2009
9<<建筑电气工程施工质量验收规范>>GB 50303-2002
10<<建筑物电子信息系统防雷技术规范>>GB 50343-2004
11<<建筑物防雷设计规范>>GB 50057-2010
12<<综合布线系统工程设计规范>>GB/T50311-2007
13<<综合布线系统工程验收规范>>GB/T50312-2007
注： 数据中心建设不牵扯民用标准。。DXJS 标准是电信标准，看你是什么行业，金融数据中心有自己的标准， 电力数据中心有自己的标准。

❻ 信息系统中数据规范化的原则

易用性原则

方便上网客户浏览和操作，最大限度地减轻后台管理人员的负担，做到部分业务的自动化处理。

安全性原则

系统采取全面的安全保护措施，具有防病毒感染、防黑客攻击措施，同时在防雷击、过载、断电和人为破坏方面进行加强，具有高度的安全性和保密性。对接入系统的设备和用户，进行严格的接入认证，以保证接入的安全性。系统支持对关键设备、关键数据、关键程序模块采取备份、冗余措施，有较强的容错和系统恢复能力，确保系统长期正常运行。

业务完整性原则

对于业务进行中的特殊情况能够做出及时、正确的响应，保证业务数据的完整性。

业务规范化原则

在系统设计的同时，也为将来的业务流程制定了较为完善的规范，具有较强的实际操作性。

可扩展性原则

系统设计要考虑到业务未来发展的需要，要尽可能设计得简明，各个功能模块间的耦合度小，便于系统的扩展。如果存在旧有的数据库系统，则需要充分考虑兼容性。

开放性原则

系统设计遵循开放性原则，能够支持多种硬件设备和网络系统，软硬件支持二次开发。各系统采用标准数据接口，具有与其他信息系统进行数据交换和数据共享的能力。

❼ 浙江aeo信息系统数据管理该怎样做aeo系统数据保存年限是多久

对于信息系统控制方面，新aeo认证标准要求企业具有管理企业生产经营活动的信息化系统。建立信息系统的数据管理制度，数据存储3年以上。
在信息安全上，要求企业做到：
（1）建立并执行信息安全管理制度；
（2）对员工进行信息安全相关的培训；
（3）对违反信息安全管理制度造成损害的行为应当予以责任追究。
具体要求：
1.信息系统
建立真实、准确、完整并有效控制企业生产经营、进出口活动、财务数据等的信息系统，在客户管理、合同管理、财务管理、关务管理、物流管理等方面具备可记录、可追溯、可查询、可分析、可预警等功能并有效运行。
2.数据管理
（1）生产经营数据以及与进出口活动有关的数据及时、准确、完整、规范录入系统。系统数据自进出口货物办结海关手续之日起保存3年以上。
（2）进出口活动主要环节在系统中能够实现流程检索、跟踪。
高级认证企业是5年重新认证一次，所以要注重数据的规范管理及保存。要对aeo信息系统数据进行规范管理，那就要借助系统来管理了。云关通的关务系统不错。
关务系统好不好用其实也有点看个人的感受，不过可以对比多几个，选择适合自己的关系系统很重要。从需求、功能、预算、是否符合AEO认证标准等方面入手去了解选择，这样可以减少很多麻烦。一般贸易企业就用一般贸易系统，如果是加贸企业的话，目前用金关二期关务系统，分账册和手册两种，看你的需求。
其实，市面上挺多的，关键是你要结合公司的关务通关业务情况，进行调研评估，是加工贸易还是一般贸易？如果是加工贸易，那么应该已经上新金关二期了，那就要结合是金关二期手册还是金关二期账册类型，以及是否有内销、深加工结转、外发、税务等额外版块需求，来综合考量自己公司的关务软件需求情况。同时，建议问问身边的关务朋友，或者有在用关务系统的朋友，也可以去网络等网络搜搜看看，这样综合对比选型，再约合适的报关软件公司过来面谈，沟通情况需求和看看关务系统的演示介绍，眼见为实，会对最后的选择有帮助一些。
例如，我们在深圳，是电子厂，料号很多，几万件都很正常，做归并很麻烦繁琐。现在金关二期上线，我们用这云关通金二关务管理系统的，从资料准备到备案、进出口通关、核销、归并关系，合同平衡、关务管控等都比较快，有客服辅导。我用着还不错。不知是否对你有帮助，你自己可以去了解一下。

❽ 设计系统时，到底需要多大数据存储能力和实时处理能力 segmentfault

2013年，北大人民医院CDR上有281万患者的6000多万医嘱和1.9亿条医疗文书，另有30多个T的影像数据，这些都是结构化好的有质量的数据，能否称为大数据？近日，一位以前在方正任职的业内专家认为，医院内目前的数据并不能称之大数据。 那么到底医院的数据能否称为大数据？还是人们习惯性的使用了“大数据”这个词，于是问题的答案就不同了。下面是大数据以及医院内大数据的一些思考! 首先，我不同意北京人民医院xx关于“医院内没有大数据”的论断(虽然我不确定这是刘帆的观点)，为什么没有?小到一只蚂蚁、一个病毒的信息，都可以是一个大数据(例如：蚂蚁的DNA信息、群体社会信息，个体识别信息等。病毒感染信息、传播信息、变异信息等)，而每天人山人海拥挤得水泄不通的人民医院却没有大数据，这显然不对。所以，这句话可以也许理解为“人民医院内目前没有大数据应用”或者“人民医院目前收集的信息不能称为大数据”。文字上的歧义反映出的得是行业本身对大数据理解的混乱。 其次，“北大人民医院CDR上的数据称不上大数据”!导致这个结论的依据也许是来自“这些都是结构化好的有质量的数据”这个判断，言外之意就是说，大数据代表的是结构混乱、质量低下的数据，人民医院CDR中的有质量的数据不是大数据。 那么，什么才是结构化好的有质量的数据呢?比如我做一个LIS系统，我在内部显然要考虑我存储的数据结构清晰有效，同时也会考虑数据存储的质量(长期存储和再利用等)。如果我这个LIS接入到人民医院CDR中，LIS中的数和存储在CDR中的LIS数据是相同的结构吗?是相同的质量吗?由于结构变化等因素必然导致CDR中数据质量(至少在完整性上)低于原始数据。因此，CDR数据相对于原始数据有质量只能体现在它与其他数据的关系上，例如LIS与电子病历、与住院病案或RIS等的相互参照引用上。按照这个观点，实现CDR时，如果我们将进入的数据进行必要的处理，按照精心设计的数据结构存储、维护好数据间的逻辑关系，我们管理的数据无论多大，也是传统数据处理的范畴，与大数据无关。 对于以上问题的以及推演出的结论，与我个人对医疗大数据的思考存在一些差异，借着对这些问题的探讨，将个人观点表述出来，共大家参考。 首先，我认为数据质量和格式并不是区分是否大数据的标准。面对一组数据，数据质量的好坏相对于应用、工具以及分析方法是有不同评判标准的。例如，假设我们存储在CDR中的数据是XML格式，不管我们将该格式定义得多完美、存储的数据多万善，采用传统BI工具的开发人员都会认为这些数据是垃圾(真实场景)，所谓吾之蜜糖、汝之毒药也。 其次，为什么要区分大数据或者非大数据呢?我们保存数据是因为这些数据存在对今后有再利用的价值。传统上，我们设计的信息系统时，在考虑存储信息的同时也会将利用信息的方式考虑进来，作为信息系统的一部分，这样实现的系统会对存储的内容提出各种要求，让存储符合应用需要。而符合某一系统需要的数据却很难符合其他应用的需要，这就导致所谓数据质量的低下。于是有人提出用CDR将各个系统数据抽取到CDR中，经过清洗、标准化等方式处理后，统一存储并加以利用，人民医院CDR也许就是这种思想的产物。如果对于这种CDR中存储的数据，我们不再有任何其他利用的需求，那么，我可以接受它不是大数据这个观点。然而，只要数据在这里，会不再利用吗?会没有新的、颠覆性的应用需要吗?今天我们习以为常的东西在昨天还不曾出现，明天的数据分析方式会受制于你今天设计的所谓优秀的数据结构吗?是不是大数据，与数据无关、与系统无关、与数据的生成方式无关。区分大数据和非大数据其实反映的是利用数据能力与方法。 大数据作为一个名词代表的内容及其丰富广泛，它既包含宏观层面的趋势、政策等内容，同时也包含具体的技术、方法以及观念的创新。行业内的讨论多集中在趋势、政策和对未来应用模式的憧憬上，很少就具体技术、实现、方法进行有深度的探讨，对业内有影响的案例缺乏又深度的分析，例如，围绕人民医院数据中心实现，在技术上有哪些成功的创造性方法?有哪些不足可以改进?甚至具体技术细节、遇到的问题等等。

❾ 理解什么是数据库规范化

规范化是对数据库数据进行有效组织的过程。规范化过程的两个主要目的是：消除冗余数据(如把相同的数据存储在超过一个表里)和确保数据的依赖性处于有效状态(相关数据只存储在一个表里)。这两个目标的实现很有意义，因为能够减少数据库和表的空间消耗，并确保数据存储的一致性和逻辑性。
范式
国际数据库界制定了一系列构建数据库必须遵循的特殊规则，以确保数据库的规范化。在关系数据库里，这种规则就是范式，在数据库的世界里用数字来定义不同级别的范式，从低到高共分为五种：第一范式(简称1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。第一范式需要满足的要求最低，第二范式在第一范式的基础上增加了更多的要求，以此类推。在实际应用当中，最常见的是第一范式、第二范式和第三范式