简介:随着科学信息技术的发展和中国互联网的普及,大数据愈发受到重视,国家机关单位、直属机构、企事业单位、私企甚至个人,在运用大数据方面越来越广泛和普及。简单来说,大数据有五V特点,分别是Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性),大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”1。现阶段,医疗机构运用大数据实现医学数据共享已不是遥不可及的课题,并且是国家和社会的需要。
简介:随着信息化的持续深入发展,大多数组织内部都有由过去遗留下来的许多分布、自治、异构的应用系统,大家都迫切期望能够实现不同类型、内容和格式的数据相互转换。类型转换将数据表达式从一种类型转换成另外一种类型,SELECT列表、WHERE子句以及允许引用表达式的任何地方都有可能需要进行类型转换。并不是所有的数据类型之间都可以进行数据转换,比如在SYBASE数据库下不能在DATETIME和1NT之间进行类型转换。根据数据类型之间是否能自动执行数据类型的转换,又分为显式类型转换和隐式类型转换。显式类型转换是指数据类型之间不能自动执行数据类型的转换,必须使用系统内部转换函数来显式地请求转换成其他数据类型。隐式类型转换是指数据库系统能够根据需要自动执行数据类型的转换,比如比较字符串表达式和日期表达式,或者比较整数表达式和长整数表达式,或者比较具有不同长度的字符串表达式,系统就会自动将一种类型转换成另外一种数据类型。在进行数据转换处理时还会遇到根据条件分支选择进行内容转换,就是根据输入的值和某种匹配规则来计算所有输出的值。不同的数据库平台支持条件分支选择的方式也不同,比如在SYBASE中用CASE语句,而在ORACLE中却使用DECODE函数。内容转换函数DECODE是按照值进行替换,TRANSLATE函数则是按照顺序逐个替换每位字符,最后实现了简单的密码机制。如果数据库不支持条件分支选择内容转换,则需要重复多次使用WHERE语句来处理。
简介:摘要:随着经济和基础设施建设的不断发展,也随着时代的不断进步,因此在信息时代数据即是资源。数据可靠无误才能准确地反映现实状况,有效地支持组织决策。因此,数据清洗方法研究意义重大。本文阐述了数据异常存在那些种类,并阐述了响应的处理方法,总结了数据清洗的应用前景。
简介:摘要:企业财务数据与业务数据的有机融合,不仅已经成为近些年来备受企业追捧的新型财务管理形式,更是已经成为企业财务管理工作的重要发展趋势,在整个企业管理中占据着至关重要的地位。鉴于个人实践研究经验与相关参考文献,以做好企业财务数据与业务数据融合的必要性作为全文的切入点,提出企业的综合性财务人员相对紧缺、缺乏财务数据与业务数据相融合的数据库、财务目标与业务目标相互背离、财务部门与业务部门缺乏有效的沟通等融合问题,并建议打造综合性财务管理团队,构建财务数据与业务数据相融合的数据库,对财务目标与业务目标进行整合,强化财务部门与业务部门之间的沟通交流,以期进一步推进我国企业管理效率与质量。
简介:数据资产是指由企业或机构拥有或控制,并预期能为机构带来效益的数据资源。当前,随着大数据理念和技术的广泛普及,公安机关在长期的工作过程中,积累了类型丰富、体量庞大的数据资源。在大数据时代下,如何有效管理和用好警务数据成为当前各级公安机关面临的主要问题之一。本文主要提出了警务数据资产化的概念,阐述了实施数据资产管理的路径。指出在大数据时代背景下,数据资产管理是警务大数据发展的动力源泉和基本保障,也是成效的倍增器,利用数据资产运营思维模式正确理解和处理好"新四者"关系,科学实践数据资产管理,构建警务数据感知管理体系,切实提升以大数据为核心的警务信息化工作能力和水平。