运用UltraEdit软件进行电子数据整理

从被审计单位的计算机系统中下载数据，然后将下载的数据导入审计系统一直是开展计算机审计数据迁移的常用模式，历年的商业银行审计都是在各总行数据中心下载各个分行会计及业务数据，并要求银行科技部门将数据导出为．txt格式，审计组拿到．txt格式的原始电子数据后，再将其导入转化为审计软件数据格式，在数据采集和数据整理转换过程中都会遇到文本格式的原始数据由于数据海量下载导出、分隔符设定不当、人为因素、系统出错等原因出现数据结构内容不符、中间断行、数据串行等情况，而对于商业银行海量数据用手工整理又绝无可能，审计人员在长期的摸索中发现UhraEdit软件能够较好的解决这些问题，为数据清理提供了较好的工具支持。     

校园媒体资产管理系统的构建与分析

校园媒体资产管理系统是一款集存储、整理、归档、查询以及应用分发为一体的媒体文件智能管理平台。实现了视音频资料、图片、文档等媒体文件的统一管理,智能整理和快速查询。立足于学校对媒体文件的管理需求,以知识管理理念为设计原则,使用灵活,扩展性强。适用于学校历史资料保存,部门资料共享,多媒体教学,数字图书馆等多种应用场景媒体资产管理系统集成了先进的硬件架构。系统适用于海量媒体资产的管理应用,满足了媒体资产拥有者创建、挖掘、存储、管理、发布各种形式信息的要求,从而在最大限度上发挥"媒体资产"的价值。     

云计算数据库在电信行业数据仓库中的应用

随着电信行业技术的不断发展,客户的要求及体验不断提高,亟需一个云计算模式的数据存储、数据挖掘、数据管理的平台提供支撑。全域数据的数据存储中心,要求在ETL、海量数据存储、数据共享等层面采用云计算技术,能够为各级管理者提供实时生产经营提供决策的基础依据。实现省分数据包括总部其他系统数据的准实时的数据获取。对从31省、总部各个系统中汇集而来的海量数据,从数据转换加工过程、数据稽核校验、过程的监控跟踪角度实现一体化的支撑,以保证数据质量。     

电力计量自动化海量实时数据管理平台的设计与实现

文章对目前电力计量自动化领域产生的海量实时数据进行分析，设计开发了一套海量实时数据管理平台，从平台的总体架构、技术架构和服务架构，从数据接入、数据加工、数据存储、数据处理、数据访问等方面进行设计与实现，使用PI（plant mrommtion）实时数据库作为海量实时数据的数据库，对海量实时数据进行存储、访问、简要分析了目前计量自动化海量实时数据现状，阐述了海量实时数据管理平台的总体架构、技术架构及服务架构，最后介绍了该平台在佛山供电局的实际应用情况     

基于分布式的海量数据存储解决方案

在海量数据存储模型设计和数据并行查询存储技术的基础上,基于MPP架构的存储架构系统,实现了具有良好的扩展性和大规模并行处理的优势的海量数据存储解决方案。     

邯钢业务数据管理优化方法的研究和实施

文章主要介绍了邯钢现有ERP系统实施数据归档来优化业务数据管理的过程，即将系统中在某一时间段以前的很少访问的主数据和交易数据按照制定的策略从系统中抽取出来，并将其存储到其他介质中，释放存储空间，提高系统性能，使以后系统数据达到相对稳定。     

分布式存储系统调查

随着现代IT系统的发展,数据的规模越来越庞大,并且增速也越来越快,因此传统的存储系统遇到了前所未有的挑战。目前,已经有很多公司和组织使用分布式存储系统对其海量数据进行存储和管理,并且越来越多的其他用户也希望能够将其应用于云存储系统中,从而获得更好的性能和更低廉的价格。分布式存储系统作为云存储技术的基础得到了越来越广泛的应用,其中存储虚拟化常常被用于私有云存储的方案中,而面向对象的存储和分布式文件系统被更多地应用于公有云的系统中。文章介绍了目前流行的分布式存储系统,并为用户选择分布式存储系统提供参考。     

分布式存储系统调查

随着现代IT系统的发展,数据的规模越来越庞大,并且增速也越来越快,因此传统的存储系统遇到了前所未有的挑战。目前,已经有很多公司和组织使用分布式存储系统对其海量数据进行存储和管理,并且越来越多的其他用户也希望能够将其应用于云存储系统中,从而获得更好的性能和更低廉的价格。分布式存储系统作为云存储技术的基础得到了越来越广泛的应用,其中存储虚拟化常常被用于私有云存储的方案中,而面向对象的存储和分布式文件系统被更多地应用于公有云的系统中。文章介绍了目前流行的分布式存储系统,并为用户选择分布式存储系统提供参考。     

大数据背景下统计学学科发展方向与建设路径探究

大数据、云计算、物联网等新技术的发展，海量数据的存储、挖掘、分析和应用成为许多部门和行业的需求，也对统计学学科产生深刻影响。为适应时代变革，分析大数据时代为统计学学科带来的机遇与挑战，明确统计学学科的发展方向，要紧跟时代发展、适应社会需求、注重交叉融合、加强实践应用；从人才培养、实践实训、教师转型及科学研究几个方面提出大数据背景下统计学学科的建设路径，为统计学学科建设与发展提供参考。     

英特尔软硬结合的数据“快车”

面对每天产生的海量数据,传统的交通解决方案已经无法满足需求,英特尔提供的大数据应用方案给了智慧交通新的思考。杭州的交通部门在市内重要检查点安装了上千台数字监控设备,7×24小时不间断捕获图像和视频数据。实施的效果是做到了交通数据的集中管理,因为在过去,交通部门需要集中访问分散存储在不同支队数据中心的图像或视频,极大提高了对各种交通突发事件的应急调度能力。     

商业银行信贷数据治理探讨

数据是企业最具价值的资产之一，而信贷数据则是金融企业资产的重中之重。信贷数据质量的低下往往造成系统的存储与用户的预期值大相径庭。商业银行信贷业务快速发展，品种不断创新，管理方式日新月异，同时，金融业内部与外部监管要求不断强化和精细化，信贷数据质量不高已经成为困扰商业银行科技人员与信贷管理人员的严重问题，亟待深入研究加以解决。     

地税部门税收综合征管系统软件亟待改进

目前．地税系统使用的税收综合征管系统软件．其目的为了利用计算机技术加强税收征管工作．进而提高税收征管水平和纳税服务质效，但从目前开展的税收征管审计情况来看．由于综合征管系统软件开发滞后．系统投运后．通过综合征管软件采集的海量数据并没有得到有效盘活．数据集成自动化程度相对较低、共享程度不高，因此．不能很好地为基层地税机关开展业务查询、税收分析等管理决策活动提供可靠的技术支撑，涉税信息的利用率不高。同时．也不能有效地降低征纳成本、工作效率较低，亟待进一步改进．     

基于复制技术的数据迁移过程的研究及应用

数据库服务器是解决数据管理问题的核心组件。一个可靠的数据库服务器可以管理大型的多用户数据,使多用户可以并发访问相同的数据,同时实现系统的高性能。数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中,随着经济的持续增长,当现有IT架构不能满足现有业务的需求时,IT架构就必须要重构。文章将探讨如何把原系统中的生产数据有效、合理、快速地迁移到新环境中以及解决迁移中产生的问题。     

数据库营销:大数据时代引发的企业市场营销变革

随着海量数据时代的到来,很多行业几乎到了"数据就是业务本身"的地步,数据的重要性尤为凸显。企业通过对海量数据进行数据获取、数据存储、数据处理与分析和数据应用来实现对海量数据的有效利用,并形成企业的用户数据库,这就促使数据库营销成为海量数据下企业市场营销变革的一种主流方式。     

存储虚拟化研究与应用

在信息技术领域,数据存储是最早应用虚拟化这个概念的。早在十几年前存储系统就被描述为虚拟磁盘机。随后针对磁盘组或者多个磁盘条带的逻辑卷管理、虚拟磁带机和虚拟磁带也陆续进入应用领域。随着技术的发展,存储虚拟化技术已经成熟。但不同的应用环境、场景有不同的开发和实施技术要求。深圳供电局有限公司在存储虚拟化技术与存储虚拟化技术为企业提高IT投资回报,带来经济效益方面进行了深入的研究与应用,实现了存储虚拟化技术在深圳供电局有限公司IT基础设施平台的应用。     

基于海量数据的电子政务关键技术的研究

电子政务随着科技化的不断发展，正不断的进步，电子政务方便了人们在日常办公中解决繁琐复杂的工作内容。并可有效的对数据进行存储管理，基于海量数据的电子政务关键技术是推动电子政务发展的新方向，并且广泛的应用海量数据的处理技术可有效的处理电子政务中的内容。并且在应用中非常的便利。现将基于海量数据的电子政务的研究，综合的进行阐述，并对其储存的模式及应用的特点综合的进行阐述。使其在以后的工作中能更有效的被人们所利用，并综合的促进电子政务的发展，使电力政务在工作中能有效的发挥其职能作用。     

企业人力资源管理如何适应海量数据时代的商业环境

本文认为,要适应海量数据时代新的商业环境,需要企业制定一个以人力资源能力建设、变革和完善组织结构为中心的应对方案。     

商业银行IT变更管理信息化研究

在对商业银行IT变更管理相关法律法规、规章制度和现有研究基础上，综合分析其信息化相关技术特点，针对商业银行IT变更管理流程、信息共享整合和管理自动化．对商业银行IT变更管理信息化的层次设计、开发模式、团队架构、技术实现等方面进行讨论。提出商业银行IT变更管理信息化方法，并在大型商业银行进行实践。     

报表管理在IT运维系统中的应用

文章立足于IT运维管理系统,分析系统中大量业务数据的现状,从而建立报表管理功能模块。通过该模块,用户可实现对IT运维管理系统中各业务数据采集的快速响应、汇总和分析统计,实现海量数据的瞬间精确计算、自动分析统计,以及报表和图表的集成展示。     

实施Web数据挖掘的问题及解决方法

Web上有海量的数据，用传统的数据分析方法已无法有效地获取隐藏在海量数据中的有用信息或知识，怎样对这些数据进行复杂的应用是目前信息处理技术研究的热点之一，Web数据挖掘技术以其能在Web环境下从大量的数据中发现隐含的规律性内容，解决数据的应用质量问题而倍受青睐。对于电子商务来说，Web数据挖掘就是要通过对电子商务网站上异构的海量客户数据进行深层次分析，了解网络客户详细的商务行为细节，从中获取对商业决策有价值的信息。