目前数据库激

‘壹’ 激活工具怎么激活access2010数据库

1、打开破解文件中的“office 2010 正版验证激活工具.exe”.（运行软件的过程中关闭防火墙）如下图：

‘贰’ 计算机数据库是什么

数据库到底是什么东西？一般的电脑中有吗？它在那里呀？
目前的数据库一般认为，有文件数据库，和数据库管理系统，像access属于文件数据库，sql2000,oracle属于数据库管理系统，文件数据库就像记事本(.txt)文件差不多，由于实际需要的数据非常巨大，用文本格式显示是没办法查找而且占用空间很大，所以产生了专门存放数据的工具数据库分类存放并格式化，可以使用二进制也可以是字节，文本，图片格式等等，便于存放查找，更高级一点就是数据库管理系统，功能更强大，使用更方便
什么是数据库 电脑上用的是什么数据库
数据库是以某种文件结构存储的一系列信息表，这种文件结构使您能够访问这些表、选择表中的列、对表进行排序以及根据各种标准选择行。数据库通常有多个 索引与这些表中的许多列相关联，所以我们能尽可能快地访问这些表。

以员工记录为例，您可以设想一个含有员工姓名、地址、工资、扣税以及津贴等内容的表。让我们考虑一下这些内容可能如何组织在一起。您可以设想一个表包含员工姓名、地址和电话号码。您希望保存的其它信息可能包括工资、工资范围、上次加薪时间、下次加薪时间、员工业绩评定等内容。

这些内容是否应保存在一个表格中？几乎可以肯定不应该如此。不同类别的员工的工资范围可能没有区别；这样，您可以仅将员工类型储存在员工记录表中，而将工资范围储存在另一个表中，通过类型编号与这个表关联。考虑以下情况：

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 列中的数据引用第二个表。我们可以想象出许多种这样的表，如用于存储居住城市和每个城市的税值、健康计划扣除金额等的表。每个表都有一个主键列（如上面两个表中最左边的列）和若干数据列。在数据库中建立表格既是一门艺术，也是一门科学。这些表的结构由它们的范式指出。我们通常说表属于1NF、2NF 或 3NF。

第一范式：表中的每个表元应该只有一个值（永远不可能是一个数组）。(1NF)

第二范式：满足 1NF，并且每一个非主键列完全依赖于主键列。这表示主键和该行中的剩余表元之间是 1 对 1 的关系。(2NF)

第三范式：满足 2NF，并且所有非主键列是互相独立的。任何一个数据列中包含的值都不能从其他列的数据计算得到。(3NF)

现在，几乎所有的数据库都是基于“第三范式 (3NF)”创建的。这意味着通常都有相当多的表，每个表中的信息列都相对较少。

从数据库中获取数据

假设我们希望生成一个包含员工及其工资范围的表，在我们设计的一个练习中将使用这个表。这个表格不是直接存在在数据库中，但可以通过向数据库发出一个查询来构建它。我们希望得到如下所示的一个表：

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

我们发现，获得这些表的查询形式如下所示

SELECT DISTINCTROW Employees.Name, SalaryRanges.Min,

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

ORDER BY SalaryRanges.Min;

这种语言称为结构化查询语言，即 SQL，而且它是几乎目前所有数据库都可以使用的一种语言。SQL-92 标准被认为是一种基础标准，而且已更新多次。

数据库的种类

PC 上的数据库，如 dBase、Borland Paradox、Microsoft......>>
计算机数据库中“常量”是什么意思？
常量是用来代替一个数或字符串的名称。一些随 ASP 提供的基本组件，例如 ActiveX Data Objects (ADO)，定义了您在脚本中可以使用的常量。组件可在一个组件类型库中声明常量，组件类型库是一个包含 ActiveX 组件所支持的对象和类型的信息的文件。一旦在 Global.asa 文件中声明了一个类型库，您就可以在该应用程序的任意页中使用已定义的常量。
电脑中的数据库文件是什么？
Thumbs.db保存在每一个包含图片或照片的目录中。Thumbs.db文件可缓存图像文件的格式包括：jpeg，bmp，gif，tif，pdf和htm。Thumbs.db文件是一个数据库，里面保存了这个目录下所有图像文件的缩略图(格式为jpeg)。当以缩略图查看时(展示一幅图片或电影胶片) ，将会生成一个Thumbs.db文件。
计算机网络数据库系统是什么?
网络数据库(Network Database)其含义有三个：①在网络上运行的数据库。②网络上包含其他用户地址的数据库。③信息管理中，数据记录可以以多种方式相互关联的一种数据库。网络数据库和分层数据库相似，因为其包含从一个记录到另一个记录的前进。与后者的区别在于其更不严格的结构：任何一个记录可指向多个记录，而多个记录也可以指向一个记录。实际上，网络数据库允许两个节点间的多个路径，而分层数据库只能有一个从父记录（高级记录）到子记录（低级目录）的路径。

因此，网络数据库是跨越电脑在网络上创建、运行的数据库。网络数据库中的数据之间的关系不是一一对应的，可能存在着一对多的关系，这种关系也不是只有一种路径的涵盖关系，而可能会有多种路径或从属的关系。
计算机数据库是什么 ？说简单点 本人没什么电脑知识
数据库字面意思就是数据的 *** ，将所有数字聚集在一起。比激做个网上书店吧，书记信息查询都是从数据库当中提取出来的信息。数据库可是一个很有用的工具。
SQL是什么 全国计算机等级考试有哪些选择 数据库的
SQL结构化查询语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。考试设四个等级一级简单，二级主要是一些基础编程，其中也有一些简单的数据库，三四级则为高层次数据库技术
计算机3级考试（数据库）考什么？
三级（数据库技术）考试大纲

基本要求

1、掌握计算机系统和计算机软件的基本概念、计算机网络的基本知识和应用知识、信息安全的基本概念。

2、掌握数据结构与算法的基本知识并能熟练应用。

3、掌握并能熟练运用操作系统的基本知识。

4、掌握数据库的基本概念，深入理解关系数据模型、关系数据理论和关系数据库系统，掌握关系数据语言。

5、掌握数据库设计方法，具有数据库设计能力。了解数据库技术发展。

6、掌握计算机操作，并具有用c语言编程，开发数据库应用（含上机调试）的能力。

考试内容

一、基础知识

1、计算机系统的组成和应用领域。

2、计算机软件的基础知识。

3、计算机网络的基础知识和应用知识。

4、信息安全的基本概念。

二、数据结构与算法

1、数据结构、算法的基本概念。

2、线性表的定义、存储和运算。

3、树形结构的定义、存储和运算。

3、排序的基本概念和排序算法。

4、检索的基本概念和检索算法。

三、操作系统

1、操作系统的基本概念、主要功能和分类。

2、进程、线程、进程间通信的基本概念。

3、存储管理、文件管理、设备管理的主要技术。

4、典型操作系统的使用。

四、数据库系统基本原理

1、数据库的基本概念，数据库系统的构成。

2、数据模型概念和主要的数据模型。

3、关系数据模型的基本概念，关系操作和关系代数。

4、结构化查询语言SQL。

5、事务管理、并发控制、故障恢复的基本概念。

五、数据库设计和数据库应用

1、关系数据库的规范化理论。

2、数据库设计的目标、内容和方法。

3、数据库应用开发工具。

4、数据库技术发展。

六、上机操作

1、掌握计算机基本操作。

2、掌握C语言程序设计基本技术、编程和调试。

3、掌握与考试内容相关的知识的上机应用。

考试方式

一、笔试：120分钟，满分100分。

二、上机考试：60分钟，满分100分。

2005年全国计算机等级考试三级网络技术考试大纲

cer 中国教育在线

基本要求

1、具有计算机软件及 应用的基本知识

2、掌握操作系统的基 本知识

3、掌握计算机网络的基本概念与基 本工作原理

4、掌握Internet的基本应用知识

5、掌握组网，网络管 理与网络安全等计算机网络应用 的基础知识

6、了解网络技术的发展

7、掌握计算机操作并 具有c语言编程（含上机调试）的能力

考试内容

一、基本知识

1、计算机系统组成

2、计算机软件的基础知识

3、多媒体的基本概念

4、计算机应用领域

二、操作系统

1、操作系统的基本概 念，主要功能和分类

2、进程、线程、进程 间通信的基本概念

3、存储管理、文件管理、设备管理 的主要技术

4、典型操作系统的使 用

三、计算机网络的基本概念

1、数据通讯技术的定 义与分类

2、数据通讯技术基础

3、网络体系结构与协议的基本概念

4、广域网、局域网与 城域网的分类、特点与典型系统

5、网络互连技术与互连设备

四、局域应用技术

1、局域网分类与基本 工作原理

2、高速局域网

3、局域网组网方法

4、网络操作系统

5、结构化布线技术

五、Internet基础

1、Internet的基本结 构与主......>>
数据库在计算机系统的地位是什么
数据库发展阶段大致划分为如下几个阶段：

人工管理阶段；

文件系统阶段；

数据库系统阶段；

高级数据库阶段。

数据库是通过数据库管理系统(DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM)软件来实现数据的存储、管理与使用的dBASELL就是一种数据库管理系统软件。
全国计算机等级考试三级数据库考什么
笔试：都是选择和填空。完全属于理解、记忆型。我考的时候看的是教材。我个人觉得教材内容太多，太零散，我们不容易抓到重点。我这次报考四级数据库，看的是一本知识点总结那种参考书，觉得比看教材效果好得多。书店卖的这类参考书有很多种，我觉得都差不太多，买答案讲解详细的就可以了。真题是一定要仔细做的。这几年的真题对比一下，我发现相似的地方特别多，甚至还有重复的题，所以一定要好好总结。重复出现的题不理解的就背下来吧，肯定是重点啦。

上机：买一本上机题库，100道题。总结一下，只有那么几类题型，特别有规律。我最后把100道浓缩成大概20道吧，足够了。我比较喜欢未来教育的书，带小海豚的。你考过二级C，上机肯定不是问题。我觉得三级上机比二级简单多了，因为没有链表那种题啦！很幸运的是，我上机时，抽到原题了。

祝你顺利通过考试！

‘叁’ 急！！！当前流行数据库比较！要全！

目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。国际国内的主导关系型数据库管理系统有Oracle、Sybase、INFORMIX和INGRES。这些产品都支持多平台，如UNIX、 VMS、Windows，但支持的程度不一样。IBM的DB2也是成熟的关系型数据库。但是，DB2是内嵌于IBM的AS/400系列机中，只支持 OS/400操作系统。

1.MySQL

MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由MySQL AB开发、发布和支持。MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL AB的注册商标。

MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。

与其他数据库管理系统相比，MySQL具有以下优势：
(1)MySQL是一个关系数据库管理系统。
(2)MySQL是开源的。
(3)MySQL服务器是一个快速的、可靠的和易于使用的数据库服务器。
(4)MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。
(5)有大量的MySQL软件可以使用。

2.SQL Server

SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。

目前最新版本是SQL Server 2005，它只能在Windows上运行，操作系统的系统稳定性对数据库十分重要。并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。

SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且，由于其易操作性及其友好的操作界面，深受广大用户的喜爱。

3.Oracle

提起数据库，第一个想到的公司，一般都会是Oracle(甲骨文)。该公司成立于1977年，最初是一家专门开发数据库的公司。Oracle在数据库领域一直处于领先地位。 1984年，首先将关系数据库转到了桌面计算机上。然后，Oracle5率先推出了分布式数据库、客户/服务器结构等崭新的概念。Oracle 6首创行锁定模式以及对称多处理计算机的支持……最新的Oracle 8主要增加了对象技术，成为关系—对象数据库系统。目前，Oracle产品覆盖了大、中、小型机等几十种机型，Oracle数据库成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。

Oracle数据库产品具有以下优良特性。

(1)兼容性

Oracle产品采用标准SQL，并经过美国国家标准技术所(NIST)测试。与IBM SQL/DS、DB2、INGRES、IDMS/R等兼容。

(2)可移植性

Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上;可在VMS、DOS、UNIX、Windows等多种操作系统下工作。

(3)可联结性

Oracle能与多种通讯网络相连，支持各种协议(TCP/IP、DECnet、LU6.2等)。

(4)高生产率

Oracle产品提供了多种开发工具，能极大地方便用户进行进一步的开发。

(5)开放性

Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率使Oracle RDBMS具有良好的开放性。

4.Sybase

1984年，Mark B. Hiffman和Robert Epstern创建了Sybase公司，并在1987年推出了Sybase数据库产品。Sybase主要有三种版本：一是UNIX操作系统下运行的版本; 二是Novell Netware环境下运行的版本;三是Windows NT环境下运行的版本。对UNIX操作系统，目前应用最广泛的是SYBASE 10及SYABSE 11 for SCO UNIX。

Sybase数据库的特点：
(1)它是基于客户/服务器体系结构的数据库。
(2)它是真正开放的数据库。
(3)它是一种高性能的数据库。

5.DB2

DB2是内嵌于IBM的AS/400系统上的数据库管理系统，直接由硬件支持。它支持标准的SQL语言，具有与异种数据库相连的GATEWAY。因此它具有速度快、可靠性好的优点。但是，只有硬件平台选择了IBM的AS/400，才能选择使用DB2数据库管理系统。

DB2能在所有主流平台上运行(包括Windows)，最适于海量数据。

DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中，几乎85%以上都用DB2数据库服务器，而国内到1997年约占5%。

除此之外，还有微软的 Access数据库、FoxPro数据库等。既然现在有这么多的数据库系统，那么在游戏编程时应该选择什么样的数据库呢?首要的原则就是根据实际需要，另一方面还要考虑游戏开发预算。现在常用的数据库有：SQL Server、My SQL、Oracle、FoxPro。其中MySQL是一个完全免费的数据库系统，其功能也具备了标准数据库的功能，因此，在独立制作时，建议使用。 Oracle虽然功能强劲，但它毕竟是为商业用途而存在的，目前很少在游戏中使用到。

‘肆’ MySQL数据库如何激活

控制面板→ 管理工具→服务→ 找到MySQL右键点击启动 就行了

‘伍’ 常见的数据库管理系统有哪些

1. IBM 的DB2作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1977年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。

   2. OracleOracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。

   3. InformixInformix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。

   4. SybaseSybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。

   5. SQL Server1987 年，微软和IBM合作开发完成OS/2，IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQL Server 1.0 版。

‘陆’ exchange数据库无法激活，是为什么

一般激活不了有两种情况，第一是因为网络不流畅第二是因为程序方的问题，如果网络不流畅你可以重启程序，如果是程序问题那你就重新下载

‘柒’ 目前市场占有率最高的数据库模型是

是关系模型数据。
目前应用最多的数据库是关系模型数据库，这类针对关系数据模型开发的数据库管理系统产品占据了市场和应用的主导地位。
数据库模型包括概念模型和数据模型两类。前者按用户的观点来对数据和信息建模，后者按照计算机系统的观点对数据建模。

‘捌’ 激活数据库时报已达到激活次数的上限怎么办

1、首次管理员身份运行"卸载服务.bat"清除服务；2、系统管理员身份运行KMSpico_setup.exe安装；3、耐心等待（安装完即可自动激活！）office2010+、win7+全自...大小：3.05M|所需财富值：5 已经过网络安全检测,放心下载点击下载下载量:3

‘玖’ 目前数据库已具备智能思考能力故在检索时无需人工扩展概念对吗

1.到底什么是数字经济？
作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

数字经济的三要素包括数据、信息、产业：

一、数据成为新的关键生产要素。在数字经济时代下，万物互联，各行各业的一切活动和行为都将数据化。

二、信息通信技术为创新提供动力。以信息技术为基础的数字经济，正在打破传统的供需模式和已有的经济学定论，催生出更加普惠性、共享性和开源性的经济生态，并推动高质量的发展，例如基于物联网技术诞生出诸如智慧路灯、智慧电梯、智慧物流、智能家居等丰富多彩的应用，为经济生活注入了极大的创新动力。

三、数字经济推动产业融合。数字经济并不是独立于传统产业而存在，它更加强调的是融合与共赢，与传统产业的融合中实现价值增量。数字经济对传统产业融合主要体现在生产方式融合、产品融合、服务融合、竞争规则融合以及产业融合。数字经济与各行各业的融合渗透发展将带动新型经济范式加速构建，改变实体经济结构和提升生产效率。

数字经济受梅特卡夫法则、摩尔定律、达维多定律三大定律支配，具有快捷性、高渗透性、自我膨胀性、边际效益递增性、外部经济性、可持续性、直接性等产业特征。

2.数字化转型和数字化创新有什么不一样？
（1） 数字化转型

主要指企业在经营发展过程中，重视数据的价值和影响，以数据作为重要的生产要素进行资源整合与业务优化。数字化转型是一个中长期的概念，涉及到企业多个维度的业务环节；

（2）数字化创新

数字化创新就是指用数据作为业务资源，进行新的业务场景、服务场景、技术产品的设计和开发。数字化创新是一个中短期的概念，企业在数字化转型的成果，是以许许多多优秀、成功的数字化创新的案例所体现出来的。

（3）二者的相互关系

很多企业在数字化转型工作中，先要进行业务现状梳理、 数据综合治理、 数据平台系统建设、 企业级信息架构设计等很多重要的基础准备工作，在这些充分的准备工作基础之上，企业可以更有效地数字化创新的过程。

3.数字化、信息化、智能化有什么不一样？
数字化、信息化、智能化，三者概念相似，广义的数字化包括信息化和智能化的含义。从技术特点来说，企业使用现代信息技术提升业务能力的有从信息化，到数字化，最后再到智能化的总体发展趋势。三者主要特点如下：

信息化：

关注连接，支持业务实体进行更高效的信息交互和事务处理。

数字化：

关注分析，支持从数据中分析挖掘出有价值的业务知识和商业洞察，指导业务决策。

智能化：

关注自动，支持使用数据模型代替人的工作，降低人工负担，让人关注更加重要的创新性工作。

4.数字化转型一定要自建系统吗？
数字化转型经常会被和系统建设联系起来，但是系统建设并非数字化转型的必选项，甚至对于大多数企业来说，重要的是搞清楚怎么用系统，而不是怎么建系统。

企业的数字化创新依赖于信息系统能力，需要把业务和系统相结合，对业务改造、升级、赋能。当企业的数字化对信息技术的个性需求不强时（往往是浅层的数字化转型），仅仅采用购买整套的ERP系统或者租用/订阅SaaS服务的方式就能解决问题，也就是不用自建，直接用就好了。

而当数字化越来越深入，随着企业的个性化业务需求越来越多，就要进行系统的定制开发。很多企业有自己的专业开发团队，但是对于没有专业开发团队的企业，则需要找第三方的ISV厂商。ISV厂商有多重的外包服务模式，比如负责开发、负责咨询方案、负责方案+开发，负责方案+开发+培训等。

由于数字化转型的本质是系统加业务的组合，因此除代码落地以外，ISV厂商如果还能主动挖掘企业数字化业务的需求，并提出基于系统的全套解决方案，才能构成真正的核心竞争力。

5.数据科学家的工作职责到底是什么？
商业逻辑与思考
将实际应用中的业务问题转化为数据需求，进行数字化场景的设计，生成数据建模或数据分析问题。

2. 数据检查与清洗

为数据问题寻找合适的、高质量、可靠的数据源，对数据源进行筛选和预处理，统一数据格式。

3. 特征工程

选择用于建模或分析的数据特征，特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。

4. 数据建模

尽管在技术维度，数据建模看起来有一定门槛，实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下，但是该环节很可能是花费时间最少的。

5. 沟通和优化

数据科学家构建数据模型的最终目的是为了对业务进行有效支撑，因此数据模型在正式上线应用之前，需要进行多方验证，数据科学家需要与业务人员以及管理人员进行模型的效果确认，汲取业务端的反馈，并对模型进行及时的调整和优化。

6. 撰写文档

将数据模型成果进行文档撰写，说明模型的使用场景、规范、以及调用方式等，汇报技术工作成果。

6.不同规模企业对SaaS系统的使用情况如何？
（1）小型企业：

多为首次接触，尝试使用SaaS。

大多使用规模小、功能简单的产品。

SaaS的灵活性可以满足企业快速扩张带来的变化，同时减轻资金方面的压力。

（2）中型企业：

企业信息化转型增加了SaaS的需求。

SaaS能缩小中型企业于大型企业的技术差距，缓解IT用人压力。

（3）大型企业：

对SaaS的需求在于核心业务衍生的、方便跨部门协作、决策辅助型产品。如数据分析、视频会议等。

多为传统软件转SaaS，对产品定制和私有部署需求高。

7.数字化系统应该“定制”还是“订阅”？
数字化系统在开发实施的阶段，按照数字化系统的定制化要求不断增加的顺序，有几种具体的情况：一是直接买现成的SaaS系统或服务，二是基于已有的模板进行微调适配，三是完全定制开发。

对数字化系统的定制化要求越高，系统的研发成本也就越高，系统研发的周期也更久，系统实施的风险也越大。不同业务活动对数字化系统的定制化要求不一样，一般来说：

与日常生产运营相关的业务活动（在线环境）对系统的定制化要求更高，通常涉及到针对企业的现有系统集群进行信息系统的增值改造和功能集成的需求，需要与在线业务系统和硬件设备进行数据同步；

与企业管理决策相关的业务活动（离线环境）对系统的定制化要求较低，如财务系统、 人力系统、 供应链系统、 库存系统、 OA办公系统、 项目管理系统、 文件管理系统等，这些功能通常可以直接采购现成的ERP或订阅SaaS服务快速实现数字能力的升级赋能。

8.数字化在智能制造有哪些典型应用？
智能在线检测：
应用融合数字传感、AI的智能检测装备；接触或非接触式在线采集生产数据；自主判断、识别和定位相关缺陷问题。

2. 离散型工艺数字化设计：

将先进制造、知识图谱等技术与CAD、CAE等系统结合；

应用三维模型结构化表达工序流程、制造信息和资源要素；

开展加工、装配、生产等环节设计与虚拟验证。

3. 智能仓储

AI、射频识别、智能传感与仓储设备、仓储管控系统融合；

物料自动出入库和信息自动记录；

仓储过程可视化管理和自适应优化。

4. 车间智能排产

依托调度排程系统，应用融合智能算法的调度模型；

实时预测车间产能，响应动态扰动；

进行交期、产能和库存等多约束条件下的车间排程优化。

5. 精益生产管理

建立车间管控系统，进行人、机、料等全要素实时感知；

应用六希格玛、6s和TPM等先进精益管理方法，实现基于数据扰动的全流程精益生产管理。

6. 生产计划优化

打通ERP系统与采购、库存、生产、销售等过程；

应用约束理论、寻优算法和大数据分析等技术，结合需求预测和产能评估制定生产计划。

9.数字化在智慧城市有哪些典型应用？
智能移动和交通

随着城市过度拥挤，交通将在缓解未来智能城市的拥堵方面发挥关键作用。智能交通大数据技术对大量摄像头、传感器、GPS等设备采集的大量图像信息、车辆运动信息、道路信息、GIS信息、气象环境信息进行综合处理和挖掘，对交通流量、出行规律等统计和预测数据进行分析和预测，并通过可视化手段展示，可以提高交通主管部门的管理效率和突发事件的相应速度，缓解城市拥堵程度，降低事故率。提供行驶方向、车辆数量、交通拥堵、停车位信息、出行计划等。将有效提高市民的出行效率，快速缓解城市普遍存在的“开车难、停车难”问题。

智慧能源

如今，将大数据技术与智慧能源相结合的大数据智慧能源管理系统，为社会发展提供了新的模式。通过大数据智慧能源管理系统的部署，可以保证智慧能源在配送过程中降低消耗成本，突破传统单一能源的控制，实现各种能源之间的最优生产，从而提高生产效率。

以大数据为核心的智能能源管理系统能够更好地把握用户需求，根据用户需求进行能源分配和整合，实现用户间的优势互补，并通过客户反馈智能调节能源分配机制，以适应市场的发展。

智慧医疗

医疗的发展需要大量的技术和实施成本，主要体现在精准医疗和大数据的结合，可以实现个性化医疗。这将大大减少过度医疗造成的医疗资源浪费，同时降低医疗成本。是面向未来的创新医疗资源，将打破传统医疗模式。

医疗仪器在临床辅助诊疗和健康管理中非常重要，所以推动医疗大数据的应用是一个特别重要的技术点，这也是医疗大数据价值的体现。精准医疗和大数据的结合，可以利用人类对疾病的感受和医生的治疗经验，形成一个非常庞大的数据库，让医生通过大数据信息系统对患者进行诊疗，再也不用排队等一个专家号了。

智慧也会需要一个非常强大的数据服务平台来承载医疗大数据，包括影像数据、电子病历数据等。有了这些载体，它的价值就可以通过各种信息处理和人工智能技术得到更好的体现。

智慧政务

电子政务搭建电子政务云平台，提供对政务信息、互联网信息、舆情等综合信息的筛选和挖掘能力。快速直观地展示科学分析和预测的结果，提高政府决策的科学性和准确性，提高政府在社会管理、宏观调控和社会服务中的预测/预警能力、应对能力和服务水平，降低决策成本。在电子政务中运用大数据技术，逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务平台和数据交换中心，推进信息公开，推进一站式、全天候、部门协同办理、网上统一查询反馈等网上服务功能，降低企业和公众的服务成本。

安全方面

在信息安全方面，智慧城市中的政府信息、城市运行数据、企业数据、客户数据及其资料都是宝贵的数据财富，需要加以保护。由于大量数据的集中，很容易引起非法用户的注意。另一方面，用户信息的意外泄露也是导致安全风险的重要因素。大数据贯穿智慧城市的不同层面，其安全需要从技术、管理、法律等方面入手。

公共安全方面，公共安全大数据不仅仅是遍布城市的摄像头和监控设备，还有网络、媒体、短信等多媒体的全方位舆情监控。更重要的是，通过对海量数据的分析和挖掘，及时发现安全隐患、人为事件或自然灾害，提供跨部门、跨区域、高效的综合应急能力、安全防范能力、打击犯罪能力。

10.大数据分析与传统数据分析究竟有何差别？
（1）传统数据分析

数据规模不大，但是数据质量比较高，数据分析的目的是，从典型样本数据中，发现数据背后的知识或规律，解决实际问题。

（2）大数据分析

不强调数据的质量，只要数据规模足够大，哪怕数据看起来杂、乱，也能从中挖掘出非常有价值的信息。大数据分析没有“数据样本”的概念，做的是全数据、全维度分析的事情，因此通常可以挖掘到更多、更全面的知识规律。大数据分析有一套特殊的技术框架，专门用来解决数据量大（分布式技术）、数据格式不统一（非结构化存储）等技术问题。

11.数据治理和数据管理是一回事吗？
（1）数据治理

是企业的战略层活动，是定目标、定方向的总体性工作，对数据管理工作进行监督和管控，数据治理的基本职能是指导具体的数据管理工作，聚焦于如何对数据管理活动进行有效的决策。数据治理是抽象程度更高的数据业务活动，强调建立成熟的数据获取、管理、与应用的综合能力体系。数据治理工作是项目制的，企业中启动数据治理工作一般有具体的业务变革契机来驱动。

（2）数据管理

数据管理是制度层的数据活动活动，是指对数据对象在具体层面实施管理职能，包括对数据的全类型、全生命周期的业务活动进行管理，并制定相应的标准、方法，以及规范。典型的数据管理工作包括数据库管理、数据类目管理、主数据管理、数据安全管理，以及数据质量管理等诸多方面内容。

12.到底什么是元数据？
数据是用来描述企业中各种业务对象的，由于数据本身也是企业中业务对象的一种关键类型，因此也需要对数据进行描述。而元数据，就是描述数据的数据。

对于企业的数字化转型来说，数据将贯穿在越来越多的业务活动中，因此就务必要对数据进行系统管理，元数据在数据管理工作中具有十分重要的意义。如果没有元数据，就没有办法理解数据，也没有办法使用数据以及对数据内容进行管理。

13.元数据有哪些信息来源？
（1）应用程序中的元数据存储库

存储元数据的物理表

（2）业务术语表

业务概念、术语、定义、以及术语之间的关系

（3）商务智能工具

（4）配置管理工具

（5）数据字典

（6）数据集成工具

（7）数据库管理和系统目录

（8）数据映射管理工具

映射管理工具用于项目的分析和设计阶段，它将需求转换为映射规范，然后由数据集成工具直接使用或由开发人员用来生成数据集成代码

（9）数据质量工具

（10）字典和目录

（11）事件消息工具

（12）建模工具和存储库

（13）参考数据库

（14）服务注册（定义、接口、操作、输入、输出参数、制度、版本和示例使用场景）

（15）事件注册表、源列表或接口、代码集、词典、时空模式、空间参考、业务规则等

14.如何区分参考数据和主数据？
参考数据和主数据都为交易数据的创建和使用提供重要的上下文信息，以便用户理解数据的含义，两者在数据管理工作中，都需要尽可能地保证一致和统一，以实现数据的集中管理和维护。

从所描述的对象来说，主数据通常指业务中重要的概念实体，如供应商、客户、产品等，参考数据通常指描述业务属性的重要业务标签，即规定某些分类属性的值域范围。

与主数据相比，参考数据不易变化，它的数据集通常比交易数据集或主数据集小，复杂程度低，参考数据不用考虑主数据中的实体解析、实体对齐的业务挑战。

参考数据和主数据的管理侧重点不同：

对于参考数据管理（Reference Data Management，RDM），需要对定义的阈值进行控制规范，保证业务系统访问的参考数据标准是最新的。

对于主数据管理（Master Data Management，MDM），需要对主数据的值和标识符进行控制，以便能够跨系统一致地使用核心业务实体中最准确的数据清单。

15.数据中台应当具备哪些技术能力？
一、面向数据生产过程的能力：

（1）对企业中不同系统渠道、不同业务线条、不同管理部门、不同内容格式的数据资源进行整合，提供实时接入、离线同步、异构数据源、可视化配置等功能。

（2）对数据进行清洗和标准化，持续优化数据资源质量，提供数据格式转化、 数据去重、 删除异常值 、数据一致性检验、 数据属性自动补全等功能；

（3）提供数据资产开发相关的技术功能模块，提供数据（标签）自动标注、 数据建模分析、 数据特征挖掘、 数据主题联接等功能；

二、面向数据消费过程的能力：

（1）以元数据为中心，提供数据资产的管理能力，包括元数据管理、 数据血缘分析、 数据生命周期管理、 数据资产目录维护等功能。

（2）将数据资产封装成数据服务进行维护和数字化能力输出，对外提供数据应用所调用的API或具有丰富可视化组件的OLAP分析功能。

16.数据可视化究竟解决了什么问题？
数据可视化的本质意义就是增强了信息的表现能力，其作用主要有两方面：

一、发现问题：

通过数据可视化可以更加直观地呈现数据的分布、规律、变化规律，以及数据“点”彼此之间的复杂联系，从而更容易地挖掘出有趣的分析结论，毕竟人们对图形的观察能力相比对“抽象”的数字来说，更加擅长。

二、说服别人：

通过数据可视化，可以更好地传达“我”的分析观点，在很多数据分析报告中，通过有效的画图，能够很好地“讲故事”，说服领导、投资人、以及客户；即便是同样的数据，如果选择不同的图形方式来展示，甚至可以传达出完全不同的信息和观点。

17.数据架构和数据模型有什么不一样？
数据架构是企业级的数据框架，包括：企业级数据模型和企业级数据流程图。

一般场合下所讲的数据模型是指项目级的数据模型，项目级的数据模型的作用是定义数字化解决方案中的数据需求，成为业务人员和技术人员之间进行数据逻辑沟通的重要载体。在定义项目级数据模型时，需要与企业级的数据模型保持一致，是企业级数据模型在某种具体业务场景的具体实现。

18.中小企业的转型困难是什么？
（1）新技术引入业务复杂性，企业运营能力跟不上

（2）业务人员对新技术接受能力滞后，适应期和效果期过长

（3）对于技术 的追求“形式大于内容”，不解决实际问题

（4）核心业务仍挣扎在边缘线，没有足够的精力和资金顾及当下对数字化转型工作的投入。

19.大型企业的转型困难是什么？
（1）没有构建起统一可量化的业务标准；

（2）很难清晰看到数字化带来经济效益的明确发展路径；

（3）企业业务逻辑复杂，缺少有效的行业参照物；

（4）缺少数据积累以及必要的能够自动积累数据的信息化系统；

（5）缺少能够熟练操作数据、管理数据、分析数据的必要人才；

（6）业务惯性较大，转型工作牵扯业务线条和利益关系复杂；

（7）组织架构复杂，依赖于强大的组织资源推动力；

（10）企业存量积累的数据问题多，前期数据治理工作阻力更大；

（11）企业壮大的历史成功经验容易让管理者“忽视”数字化的意义和价值；

（12）容易追求“短、平、快”的表面工程，缺少长期规划。

20.数字化时代的组织管理有什么特点？
1）扁平化

组织结构更加扁平，信息在组织内部传播速度更快，管理者能够更加准确地了解具体业务情况，能够及时发现业务问题并纠偏，扁平化的组织更加灵活、柔性，同时也减少了不必要的“过度管理”。

2）平台化

打造平台型组织，在提供必要的技术支持、组织支持、供应链支持、数据支持、渠道支持的基础之上，最大化地连接组织外部的人力资源，一方面可以弥补组织内部人力不足的问题，同时为人才提供足够的“创新空间”和“创新动能”。

3）价值驱动

数字化技术为组织提供强大的管理工具，可以极大降低组织管理活动的复杂性，企业的经营理念从管理驱动逐渐转化为价值驱动，企业中的人员以价值创造为目标开展业务活动。

4）协作共创

组织中的管理层级关系不断弱化，管理决策方案并非以“自上而下”的方式产生并下达执行，不在强调某个管理者个体的观点偏好。组织中更多的活动将以“松耦合”的方式展开，在明确任务和产出的基础之上，项目全员共同参与、共同创新、共同创造，协作推进。

5）持续成长

组织与人的关系应该是共同成长的关系，只有人与组织的成长结构互相匹配，才能长久协作，从而保持组织结构的稳定。因此在数字化时代，组织更加关注基于数字化的平台能力，为个体的持续学习、持续成长进行长期赋能。

从总体的转型长远效果来看：

大型企业在数字化转型之后，掌握数据的一方将成为组织中新的“权利中心”，从而更好地协调组织资源，推动组织战略规划的执行落地。

原先对于非数字化企业，业务碎片化明显，组织资源难以统一协调，各业务部门（分公司）之间彼此斗争激烈，部门墙的现象比较严重。

而随着企业数字化程度的提高，企业中集团层的管理部门能够更好地掌握组织运营的全局发展情况，以数据作为抓手，更有效地进行资源的整合与组织的集中管理。

需要注意的是，这里的集中管理并不是指集中化的大家长式管理方法，而是强调提升了决策者对企业整体的组织协调能力；数字化能力可有效地打破业务部门之间以及职能部门之间的障碍，实现组织内部不同人员、 团队的广泛连接与合作，实现资源的优化配置。

数字化的本质是提供了一套流程化、 标准化的数据价值发现与应用的流程，让组织内部更加开放，实现产业价值的共创。

‘拾’ 数据库管理系统目前采用的数据模型中最常用的是什么模型

关系模型。数据库管理系统简介得知采用的数据模型中常用的是关系模型，数据模型是对现实世界数据的模拟。