标签: 数据管理

2024年1月4日，国家数据局会同有关部门正式发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，提出到2026年底，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景。1月11日，财政部印发了《关于加强数据资产管理的指导意见》，推进数据资产全过程管理以及合规化、标准化、增值化。一时间，企业都在谈数据资源入表，那么作为企业应该如何应对呢？ 广电计量邀请数据资产管理专家于莉莉博士，围绕企业关注的重点问题，全面解读政策，详解典型案例，帮助企业了解数据资源入表路径，发挥竞争优势，加速企业数字化战略转型。 课程时间 2024年3月28日 14:00—15:30 课程主题 1、数据资源入表对企业的意义与相关要求 2、数据资源评估要点 3、入表流程、难点与应对策略 4、案例解析 5、探讨与交流 课程收获 ●洞察企业影响 ●获得价值增值 ●明晰体系构建 ●了解变现路径 专家介绍 于莉莉 博士 ●广电计量信息化服务事业部总经理 数据资产管理师 ●工业和信息化领域急需紧缺人才、工信部数据管理工程师、数据安全工程师培训专家 ●带领技术团队完成数据资产入表咨询培训、数据管理能力成熟度评估项目400余项，参编《数据管理术语词典》《数据管理业务术语》等行业专著，以及《数据资产溯源系统通用要求》《数据要素市场可信产品评价准则》《数据从业人员能力评估规范》等数据资产相关标准编写

来源：艾特保IT 虹科干货丨无模式数据库的利与弊 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/0hUFo-KjUO4-axd6oZRgRQ 欢迎关注虹科，为您提供最新资讯！ 数据管理需求日益多样，无论是金融服务、游戏还是社交媒体行业，都要求支持实时数据处理和快速迭代，无模式数据库因其灵活性和易用性而逐渐成为开发者的新选择。那么，无模式数据库到底有哪些特性呢，企业在选用无模式数据库时需要考虑哪些因素？ 文章速览： -什么是无模式数据库？ -无模式数据库是如何工作 -无模式VS.有模式 -常见问题解答 一、什么是无模式数据库 无模式数据库是通过一种特定模式来管理信息的数据库，不需要遵循特定的结构。在构建无模式数据库时，并不必依赖于特定的字段、表格或数据模型结构。它不像关系型数据库管理系统（RDBMS）那样强制需要特定的结构。 换言之，无模式数据库是非关系型数据库的一种，能够处理各种类型的数据，包括键值存储、文档存储、内存中数据、列式或图形数据模型。NoSQL数据库的灵活性是无模式日益受欢迎的原因，对用户而言，通常认为它在使用的便捷上比扩展模式的数据库或SQL数据库更为友好。 二、无模式数据库是如何工作 无模式数据库不要求对数据结构有预先的、完整的规划。因为它不遵循固定模式，所以存储在其中的数据都将得以完整保存。相比之下，关系型数据库通常只是选择性地保留数据，要么修改数据以适应模式，要么直接丢弃数据。 采用无模式的方法可以保持数据的完整性，并能随时提供完全访问。对于需要根据实时数据变化运营的企业而言，保留原始数据非常重要，因为这些数据可能对未来数据库的更新是必须的。 无模式数据库不受固定数据结构的限制，可以灵活地添加或移除数据类型、表格和字段，而不会导致复杂的模式迁移和业务中断。由于其能够适应突然的变化并处理各种类型的数据，无模式数据库在金融服务、游戏和社交媒体等依赖实时数据的行业中应用广泛。 三、无模式VS.有模式 无模式数据库适合什么样的企业？你的企业究竟应使用有模式数据库还是无模式数据库？我们先来看一下这两种模式的数据分别有哪些优缺点，再考虑一下问题：你对一个新的数据库的设置把握有多少？能否确认它的结构，并确定它永远不会改变？ 四、常见问题解答 - Redis是无模式数据库吗？ 是的，Redis是一种NoSQL、多模型的内存数据库，利用不同模块实现数据库内不同模型间的完全连接和交互，不需要模式来管理非结构化数据。 -NoSQL数据库是无模式吗？ 尽管NoSQL/非关系型数据库通常被称为“无模式”，但这并不意味着它们最终没有模式。关系型数据库使用特定语言查询特定模型的数据，而无模式数据库中，开发者自行决定架构。因此，无模式数据库中确实存在模式，但是由开发者而非数据库系统来决定。 虹科是Redis企业版数据库的中国区战略合作伙伴，虹科持续关注各行业当下急切需求，专注于为企业解答疑问，制定专属服务，提供一站式解决方案，虹科提供的Redis企业版数据库是无数企业数据安全保护路上的最佳合作选择！为企业的数据安全保驾护航！ 艾特保公司（itbigtec.com）是一家前瞻性的技术企业，专注于提供尖端的数据存储、数据智能、全面的安全与合规性，以及高效的网络监控与优化服务解决方案。我们的使命是通过技术创新，赋能企业在复杂的数字化转型浪潮中实现卓越的运营。

您是否曾经为了查找一个测试文件，用软件一个个打开数据文件查看信号？ 您是否曾经面对动辄几百GB的测试数据，电脑却总是报警磁盘空间不足？ 您是否曾经想要将一批特定数据快速分享给同事，不得不准备移动硬盘？ 您是否曾经想要将视频文件或者其他格式文件和某一天测试数据关联，而不得不手动记录？ 今天为大家介绍如何使用Vector工具对海量数据进行高效管理和分析。 什么是 vMDM vMDM （Vector Measurement Data Management）是端到端数据分析和管理的解决方案： 安全高效地对海量数据进行集中化管理； 根据用户自定义的筛选条件在大数据中快速地提取特定数据； 不占用本地计算机资源进行复杂的计算和分析，实现自动化报告生成； 工程师可以根据授权级别来访问指定测试数据，可以安全地与团队成员进行数据分享，并且支持线上数据和线下分析软件交互式分析； 良好的可扩展性，支持分布式计算。 vMDM 以ASAM MDF4作为存储格式。MDF格式已作为汽车测量标定的实际行业标准被广泛使用，主流工具软件均支持该格式。 如何上传数据 vMDM 提供多种方式来上传数据，用户可以手动或者利用脚本（批处理、PowerShell等）实现自动化上传。 场景 一 ： 从试验车或台架上采集的数据存储到本地电脑指定目录中，通过脚本不断扫描目录并自动上传数据至 vMDM 服务器； 场景二： 使用支持无线传输功能的数据记录仪将数据直接上传至 vMDM 服务器。 vMDM 同时支持存储附件文件，比如视频文件、DBC文件、照片等和测量数据进行关联，统一由 vMDM 进行管理。 测量数据根据用户需求存入到指定的一个或多个集合中（Collection），集合可以近似理解为文件夹，用户可根据具体需求创建集合来进行数据分类，例如根据测试项目、用户、部门等。 如何访问数据 vMDM 利用Elasticsearch高性能检索功能，实现基于元数据的全文检索。用户可以在 vSignalyzer / CANape 客户端，直接通过 图行用户 窗口自定义筛选规则，实现数据分类和浏览操作。例如用户需要在数十万的数据文件中，找到所有前驱和四驱车，并满足EU5和EU6标准的测试数据， vMDM 会在一两秒内将满足筛选条件的数据反馈给用户，同时这个筛选的规则可以直接分享给其他用户，实现团队协作分析。 在用户有授权的情况下，通过简单地拖动、 框选操作 就能将数据从服务器直接缓存到本地进行分析。同时 vMDM 支持将MDF数据格式转成ASCII、Excel和MATLAB数据格式以满足用户其他分析需求。 如何分析数据 vSignalyzer / CANape 提供类C的脚本语言CASL（Calculation And Scripting Language）用以编写分析脚本，并上传至服务器运行，同时支持加载Simulink、C++的动态链接库。 场景 一 ： 自动分析前一天采集的数据文件，得到可视化分析报告，推送到邮箱； 场景二： 自动推送统计性报告，比如耐久测试中用户可以通过电子邮件迅速了解到车队的路试进展，行驶了多少里程或者某特定车辆进行了多少次档位切换等信息。 支持交互式分析 利用 vSignalyzer / CANape 软件，用户除了直接浏览数据之外，也可以利用自定义筛选规则从服务器上抓取数据在本地计算机上进行分析。 产品变体 vMDM Cloud Vector直接为用户提供SaaS服务，用户不需要关心硬件资源、系统安装维护等问题，安装 vSignalyzer / CANape option vMDM 软件后就可以直接使用。 vMDM Enterprise 企业若对数据安全和带宽限制等有顾虑，可以选择在公司内部服务器上安装和使用 vMDM 系统。 vMDM Local 数据进行管理和分析，仅限于个人电脑上使用。 应用案例 场景 一 ： 用户通过测量数据文件来监控关键传感器信号的有效性，反馈传感器信号是否出现缺失、漂移等异常状态。 场景二： 用户将分布在各个国家地区的测试台架上获取的二进制文件转为MDF格式的数据文件，并上传到 vMDM 服务器，高效地实现数据异地共享及分析。 场景三： 车队在各个国家地区进行耐久性测试，测试员将采集的数据和测试数据相关的视频、音频文件以及数据描述信息（比如测试天气、测试车辆排放等）上传到 vMDM 。 vMDM 定时将统计性和功能验证性报告推送到工程师，使工程师迅速地掌握耐久测试进展和测试数据质量。 总结 vMDM 为用户提供了一套标准化的数据管理和分析流程，能高效地对海量数据进行管理、分类和评估，进行复杂地分析计算，最终为用户提供有技术洞察价值的报告。 注：图文内容源自Vector。

导语： 本文将探讨价值工程和数据成本优化对现代数据运营的意义 。本文解释过去十年数据领域发生了哪些变化，为什么数据实践在今天变得如此重要。最后讨论中立的多维数据可观测性平台如何成为企业部署价值工程最佳实践的关键推动因素并实现数据成本优化。 一、数据驱动的商业时代 1.良好的管理需要良好的数据 良好的管理需要良好的数据 ，这一理念在 21 世纪变得更加重要。首先， 我们正在进入数据驱动的商业时代 。在 Uber、Airbnb、Facebook 和其他公司的引领下，公司正在以关键任务的方式利用运营数据来改变他们的业务并扰乱市场。 2.数据对业务决策至关重要 业务的速度和数据的创建速度都在加快 。这些变化产生的结果是，现在比以往任何时候都更加实时或接近实时地做出业务决策。为了保持这种业务运营的步伐，企业需要持续访问有效且准确的实时数据，并与其他有意义的数据进行协调，以使其可用于业务决策。 在数据团队中，产生了两个巨大的影响 。首先，当公司变成数据驱动时，数据就成为了公司的命脉 。它贯穿企业所有的关键业务流程。从这个角度来看，如何从数据投资中获得最大价值以及优化所有与数据相关的成本——包括 存储、传输、管理、分析、安全、数据质量和可靠性 等，会对公司产生巨大且直接的影响。 3.传统APM已落后 企业不能依赖 20 世纪的 IT 和数据监控技术来管理和优化 21 世纪的数据使用和成本。它也不能依赖以应用程序为中心的可观测性解决方案，例如 将数据视为事后诸葛亮的应用程序性能监控 (APM) 。 企业需要一个集成了 AI 的整体平台，无论数据在哪里运营和传播，该平台都可以 实时跟踪、管理和优化您的数据 。想要提供这些功能并确保所有重要数据管道健康，企业需要一个数据可观测性平台。 二、现代数据的价值工程、FinOps 和成本优化 1.价值工程 从广义上讲，价值工程是关于构建产品或服务以获得最大“价值”，定义为相对于成本（以美元、工时或其他指标）的功能（或性能或输出） 。在软件和 IT 中，价值工程已经演变成一种类似于精益和敏捷开发的整体方法，不断衡量成本和收益以实现持续改进。 价值工程的数据驱动具有严谨性特征，加快了项目开发时间，能够随着条件的变化而快速调整并防止范围蔓延从而产生更糟的结果。这可确保创新为内部利益相关者和外部客户带来价值。 数据驱动的价值工程方法与当今数据驱动的业务系统相协调。根据定义，数据驱动的公司无法承受任何数据停机时间。通过收集有关性能、停机时间和成本的持续数据， 价值工程旨在最大限度地减少停机时间，或者通过使用机器学习和预测分析来防止它发生 。 2.数据成本优化 数据成本优化类似于价值工程，但关注范围更窄。 价值工程的从业者有时会用更模糊、抽象的术语来定义性能、成本和价值的变量，而数据成本优化则可以归结为美元和美分：花费的美元、获得的收入和销售额，以及实际的投资回报率 。 因此，数据成本优化不应该只是效率和成本削减。实践得当的话，数据成本优化应该是攻守兼备。换句话说， 数据成本优化需要最大限度地提高数据性能、减少因瓶颈或质量问题导致的数据停机时间，同时简化数据基础架构 。 3.FinOps 与数据成本优化密切相关的是FinOps 的现代学科 。FinOps 的出现是为了应对控制成本和最大化云数据投资回报率的艰巨挑战 。云数据成本是与运营相关的支出，例如存储和处理费用。这些成本可能因数量、一天中的时间以及组织控制范围内外的其他因素而有很大差异。这使得它们比传统的数据投资更难管理和预测，例如购买服务器硬件、软件许可证、存储磁盘等，因为这些投资可以简单地在可预测的生命周期内摊销。 数据成本优化从业者可以 360 度全方位了解公司的数据成本，而 FinOps 专家则希望将细节归零，以实现按部门对数据管道和存储成本进行准确的扣款。这种细粒度的观点很重要，因为它有助于创建一种直接支持数据成本优化宏观目标的问责和数据重用文化。 三、FinOps和数据管道之间的关系 以下是工作中的数据成本优化和 FinOps 方法的示例： 想象一下，一个产品团队想要为公司的购物网站创建一个 实时推荐引擎 。建立并交付该实时推荐引擎，必须基于客户最近查看的内容。因此，产品团队需要与数据工程师合作，计算出数据应用程序查询云中实时分析数据库的持续成本，该数据库不断地从多个来源获取数据，从站点的产品库存到客户点击流。然后，该数据应用程序必须在几毫秒内向客户提供建议。 这是一个复杂的数据管道，不仅需要花费大量的精力和金钱来构建，而且还会因销售、假期等而产生动态持续的成本和收入。产品团队和数据工程师将跟踪推荐引擎产生的销售额和基础数据管道的持续成本，以确定他们的投资回报率。他们还可能执行 A/B 测试，以查看通过在数据管道上投入更多资金来加速引擎的结果是否会带来更多的 ROI。换句话说，使用 FinOps 和数据成本优化，他们可以确定项目是否正在提供最大的收入和价值，或者更多的投资是否可以带来更多的收益。 但是， 要了解公司的数据基础架构以进行这些计算，以及在需要时进行更改的能力，公司的 DataOps 团队需要拥有正确的平台 。 四、随机的敏捷行为问题 除了计算运营费用和产品价值之外，过去十年云计算的兴起还有另一个副作用。业务部门对以命令和控制为中心的 IT 部门感到沮丧，他们自己急于部署更易于使用和扩展的云服务。 销售和营销团队迷上了 Salesforce，开发人员将应用程序和存储迁移到 AWS，数据工程师接受了云数据仓库 。 随着时间的推移，这种随机的敏捷行为成本会逐渐累加起来。在难以找到的云存储库中，存在着猖獗且昂贵的数据复制。 有时这些是特定团队拥有的数据孤岛，其他人无法访问。有时，它们是被遗忘的“暗数据”池 ，这些数据未被使用，但每个月仍然让组织付出代价。无论哪种方式，都是一种流行病， 预计每个公司存储的数据中有 60%-73% 都未使用 。 数据管道不受管理的增长加剧了 数据重复问题 ，同时也增加了 数据错误、过时数据集和数据可靠性问题 的数量。 数据通过数据管道传输的次数越多，转换、聚合、错误标记、损坏等的次数就越多 。这会降低数据的信任度和有用性，并为数据工程师带来昂贵的清理工作。 举一个例子。想象一下，一家公司使用精心设计的数据管道构建了一个 ML 模型 ，这让其数据工程师花费了许多工作时间。第二个团队想要使用几乎相同的数据构建应用程序，通过一些增量工作，数据工程师可以使原始管道同时服务于两个应用程序。 如果缺乏数据发现工具意味着没有人知道原始管道和拟议管道的相似之处怎么办？首先，第二个团队可能会因为之前重复使用质量较差的数据集的经验而持怀疑态度。其次，公司可能缺乏在两个业务团队之间准确跟踪和划分数据管道成本的工具。最终结果是，第二个团队坚持从头开始构建一个全新的管道。 五、解决方案：中立的多维数据可观测性 中立的多维数据可观测性平台提供了上述所有缺失的功能。这为数据工程师提供了 实时可见性、智能和控制能力 ，以建立一种价值工程和数据重用文化， 不仅可以优化持续成本，还可以优化投资回报率 。 HK-Acceldata 就是这样一个中立的多维数据可观测性平台，其包括 HK-Acceldata Torch 、HK-Acceldata Pulse、HK-Acceldata Flow，能够提高数据可靠性、快速扩展并降低所有数据管道的成本。 1.HK-Acceldata Torch Torch是一个数据质量和可靠性解决方案，可提供自动化的持续数据发现和编 目。Torch确保了所有数据集无论存储在何处，都可以通过集中库存对系统中的所有用户可见，可 以防止存储成本高昂的数据孤岛的增长、产生信任和数据质量问题以及安全风险 。 Torch 在 主动消除重复和冗余数据方面 更进一步。它使用 机器学习 来自动识别数据集和标记数据。这些元数据标签有助于描述数据的新鲜度、沿袭、与其他数据集的依赖关系、使用位置等。这使数据工程师能够找到旧的、未使用的、漂移的数据集，并消除它们或将它们转移到更便宜的冷存储中，同时提高剩余数据集的数据质量。 Torch 还使潜在用户能够轻松筛选并为他们的应用程序找到最佳数据集，并让他们相信他们的选择不会导致意外结果或错误。Torch 创造了一种高效和重用文化，减少了对新数据集和数据管道的需求，从而减少了数据工程师的工作量。 Torch 的数据分析功能还可以帮助公司确保将数据无错误地迁移到云端。最新版本的 HK-Acceldata Torch 对上述功能进行了改进。 2.HK-Acceldata Pulse HK-Acceldata Pulse提供对数据集和数据管道的实时性能跟踪 ，可以分析检查当前可能存在的异常情况，也可以预测未来问题的模式。这有助于公司 修复和防止意外中断或减速 ，这些中断或减速可能会使数据驱动的公司损失数百万美元的销售额。它还可以 帮助公司在满足客户 SLA 的同时，调整其基础架构和云成本以节省数百万美元 。 3.HK-Acceldata Flow HK-Acceldata Pulse 和HK-Acceldata Flow中的 细粒度实时跟踪还允许公司跟踪和预测其数据运营成本 ，不仅针对单个管道，还针对单个应用程序或用户。这可以准确地向不同部门和用户收取费用，并允许公司计算特定数据驱动的应用程序或业务流程产生的价值或投资回报率。Flow 可以在遵守关键 SLA的同时 ，减少数据工程师进行自动化操作管理数的千个数据管道，能够进一步降低了数据成本 。 管理数据及其成本和收益对于数据驱动的组织来说至关重要。为了解决上述问题，像HK-Acceldata这样的多维数据可观测性平台是为企业提供实时数据、可见性和控制的最佳解决方案。

  概述         随着当前工程技术的进步，在综合系统试验中所产生的数据量、数据种类急速增长，导致数据的存储、读写、查询等变得非常困难，对试验数据的有效管理和分析至关重要。基于丰富的技术经验和软件基础，恒润科技提出了试验数据管理与分析系统。         恒润科技试验数据管理与分析系统作为综合系统试验环境的一部分，可有效支持综合系统试验各阶段工作，可对试验大纲、试验用例及其执行记录、试验日志和试验数据文件等多种形式的试验数据进行有效的处理、存储、查询和备份，并可按试验要求生成试验报告等相关的文档。         其系统功能组成及对外接口关系如下图所示： 产品功能 •   项目管理：提供新建、修改和删除项目及项目成员管理等功能； •   试验项设计：可新建、修改和删除试验集、试验项、试验步骤； •   试验规格定义：可定义参数字典用于说明解析试验数据，可定义运算处理规格用于试验数据自动处理分析； •   试验项执行及日志记录：按已定义试验步骤执行并生成相应试验日志记录，可提交问题和差异报告。 •    试验数据处理与绘图：提供全面数据处理功能，包括：     ♦   有效解决海量数据（大小达到GB级、多种格式）的数据文件的读写与处理；    ♦   提供野点剔除、漏点处理、数据截取、去除趋势项等预处理功能；    ♦   提供曲线、列表、饼图、柱状图等多种数据绘图显示功能；    ♦    基于数据绘图提供数据对比（人工对比或基于规则的自动对比）、修改（加减乘除等常用数学运算）和导出功能；    ♦   提供高/低通及带通滤波、傅里叶变换、回归分析等处理功能。 •    试验报告生成：可对所选择试验记录和数据图表，依据模版生成报告文档； •    试验数据检索：可进行试验用例检索和试验数据文件检索； •    试验数据备份：可实现数据库和文件库手动备份或自动备份； •    版本和基线管理：可对结构化数据及试验用例等进行全生命周期版本管理； •    权限管理：可基于用户、用户组和角色灵活设置对试验内容的访问权限。 产品特点 •    可扩展平台框架：基于插件的软件架构可灵活扩展新应用功能； •    多用户并行设计：支持多用户对试验数据的并行处理和同步，保证数据的一致性。 •    无缝集成MATLAB：可无缝集成MATLAB各专业工具箱函数； •    流程自定义：提供数据处理和算法节点库，可由用户自主搭建复杂的数据处理流程，运用Matlab或Python等主流脚本语言编写数据处理算法； •    工程应用经验算法库：多年应用积累振动/噪声/冲击/过载/压力/温度/热流/应变/速度/高度等各类数据的处理算法可供选用。