數(shù)據(jù)管理是指數(shù)據(jù)的收集整理、組織、存儲、維護、檢索、傳送等操作，是數(shù)據(jù)處理業(yè)務的基本環(huán)節(jié)，而且是所有數(shù)據(jù)處理過程中必有得共同部分。數(shù)據(jù)處理中，通常計算比較簡單，且數(shù)據(jù)處理業(yè)務中的加工計算因業(yè)務的不同而不同，需要根據(jù)業(yè)務的需要來編寫應用程序加以解決。而數(shù)據(jù)管理則比較復雜，由于可利用的數(shù)據(jù)呈性增長，且數(shù)據(jù)的種類繁雜，從數(shù)據(jù)管理角度而言，不僅要使用數(shù)據(jù)，而且要有效地管理數(shù)據(jù)。因此需要一個通用的、使用方便且高效的管理軟件，把數(shù)據(jù)有效地管理起來。數(shù)據(jù)轉換：把信息轉換成機器能夠接收的形式。玄武區(qū)貿(mào)易數(shù)據(jù)處理熱線

數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動控制的基本環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理貫穿于社會生產(chǎn)和社會生活的各個領域。數(shù)據(jù)處理技術的發(fā)展及其應用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發(fā)展的進程。數(shù)據(jù)（Data）是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過解釋并賦予一定的意義之后，便成為信息。數(shù)據(jù)處理（data processing）是對數(shù)據(jù)的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導出對于某些特定的人們來說是有價值、有意義的數(shù)據(jù)。棲霞區(qū)創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理哪個好需要對數(shù)據(jù)的計算結果進行分析和展現(xiàn)，有BIEE，Microstrategy，Yonghong的Z-Suite等工具。

挖掘與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主 [2]  。

在數(shù)據(jù)可視化部分，需要對數(shù)據(jù)的計算結果進行分析和展現(xiàn)，有BIEE，Microstrategy，Yonghong的Z-Suite等工具。數(shù)據(jù)處理的軟件有EXCEL MATLAB Origin等等，當前流行的圖形可視化和數(shù)據(jù)分析軟件有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟件功能強大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟件需要一定的計算機編程知識和矩陣知識，并熟悉其中大量的函數(shù)和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單，只需點擊鼠標，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結果。大數(shù)據(jù)時代，需要可以解決大量數(shù)據(jù)、異構數(shù)據(jù)等多種問題帶來的數(shù)據(jù)處理難題，Hadoop是一個分布式系統(tǒng)基礎架構，由Apache基金會開發(fā)。用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng) Hadoop Distributed File System,HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的硬件上。而且它提供高傳輸率來訪問應用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應用程序。數(shù)據(jù)處理是從大量的原始數(shù)據(jù)抽取出有價值的信息，即數(shù)據(jù)轉換成信息的過程。

導入/預處理雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些大量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。數(shù)據(jù)排序：把數(shù)據(jù)按一定要求排成次序。溧水區(qū)參考數(shù)據(jù)處理好處

而且它提供高傳輸率來訪問應用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應用程序。玄武區(qū)貿(mào)易數(shù)據(jù)處理熱線

此外，由于數(shù)據(jù)或信息大量地應用于各種各樣的企業(yè)和事業(yè)機構，工業(yè)化社會中已形成一個**的信息處理業(yè)。數(shù)據(jù)和信息，本身已經(jīng)成為人類社會中極其寶貴的資源。信息處理業(yè)對這些資源進行整理和開發(fā)，借以推動信息化社會的發(fā)展。數(shù)據(jù)處理工具根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同階段，有不同的專業(yè)工具來對數(shù)據(jù)進行不同階段的處理。在數(shù)據(jù)轉換部分，有專業(yè)的ETL工具來幫助完成數(shù)據(jù)的提取、轉換和加載，相應的工具有Informatica和開源的Kettle。在數(shù)據(jù)存儲和計算部分，指的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等工具，有Oracle，DB2，MySQL等**廠商，列式數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)的背景下發(fā)展也非?？臁Ｐ鋮^(qū)貿(mào)易數(shù)據(jù)處理熱線

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