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数据管理之元数据管理
如果在建立数据集市的过程中，注意了元数据管理，在集成到数据仓库中时就会比较顺利；相反，如果在建设数据集市的过程中忽视了元数据管理，那么最后的集成过程就会很困难，甚至不可能实现。 2. 数据仓库环境下的元数据管理系统的建设是十分困难的。 可是在与之相关的工具成熟之前，我们完全可以采用OIM中的元模型（因CWM对OIM是兼容的）以及支持它的元数据管理工具进行元数据管理系统的建设，而且元数据所包含的范围很广。 08 元数据管理产品设计 元数据管理的应用通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能。 数据管理平台提供各类元数据管理，包括：业务元数据、技术元数据和管理元数据，支持元数据的基本信息、属性、依赖关系、组合关系的增删改查操作。
8.9K40编辑于 2021-12-29 - 来自专栏CDO首席数据官
DAMA数据管理—数据管理概述
本章重点介绍数据管理的总体流程、人员和技术。undefined 核心要点 引言 数据管理是一个职能或是高层级的业务流程。 （十大职能），数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理。 考虑数据管理职能范围相关性。据不同企业不同时期、不同阶段，考虑相关职能的优先级，同时考虑投入、时间、努力等。 数据管理活动，职能范围的分解（结构：职能活动-子活动）。 另建议大家补充：PMI-PMP项目管理知识体系，加强数据管理的十个职能域的项目目标实现的理解。 使命和目标 本书中对于数据管理的使命描述，是站在企业需求的角度。 指导原则 本书中对于指导原则方面的介绍包括：数据资产、数据资产的有效利用、数据管理组织和人员、数据管理职能和职业。
3.6K01发布于 2019-04-21 - 来自专栏新亮笔记
数据管理
数据管理和部署流水线 我们通过测试来断言我们所开发的应用程序的行为符合我们期望的结果。 小结 由于生命周期不同，数据管理也面临一些待解决的问题。尽管这些问题与部署流水线上下文中的问题有所不同，但管理数据所用的基本原则是一样的。关键是要把创建和迁移数据库全部变成自动化过程。
1.2K10编辑于 2022-12-05 - 来自专栏xiaozhangStu
数据管理
数据管理 DML数据操作语言） INSERT命令 INSERT INTO 表名 [ ( 字段1, 字段2, 字段3, … ) ] VALUES ( '值1', '值2', '值3', …) UPDATE
80220编辑于 2023-05-04 - 来自专栏高级开发进阶
ES数据管理
8.ES数据管理 8.1 ES数据管理概述 ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。
95030编辑于 2022-03-07 【元数据管理】
元数据管理是一种关键的技术理论，它在信息管理和数据管理领域中扮演着重要的角色。元数据是描述和管理数据的数据，它提供了关于数据的关键信息，如数据的来源、内容、结构和用途等。 为了有效地管理和利用这些数据，元数据管理成为一项必不可少的工作。元数据管理的目标是帮助组织和个人更好地理解、访问和利用数据。 元数据管理涉及到多个方面的理论和技术，包括数据建模、数据词典、数据集成和数据质量等。以下是一些重要的元数据管理技术理论： 数据建模：数据建模是元数据管理的基础，它定义了数据的结构和关系。 元数据管理可以帮助识别和解决数据质量问题，通过收集和分析元数据信息，可以发现数据的潜在问题，并采取相应的措施进行修复。 总之，元数据管理是一种重要的技术理论，它在信息管理和数据管理中起着关键的作用。 通过元数据管理，可以更好地理解、访问和利用数据，提高数据的质量和价值。未来，随着数据的不断增长和复杂性的增加，元数据管理将会变得更加重要和必不可少。
19110编辑于 2025-08-29- 来自专栏sktj
Docker 数据管理
Rex-Ray作为跨机房的数据驱动 安装 image.png image.png image.png 创建磁盘卷 image.png image.png image.png
1.2K10发布于 2019-10-08 - 来自专栏小孙同学的学习笔记
ArcGIS数据管理
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据，主要是点、线、面，在ArcGIS中也成要素类。
1.5K30编辑于 2022-01-17 - 来自专栏『学习与分享之旅』
ES数据管理
也就是相当于操作，数据库-表-字段-约束信息，索引-_doc-字段映射，设置字段的约束信息，叫做字段映射。
48000编辑于 2023-09-27 - 来自专栏基础知识文章
Docker数据管理
数据卷 （ Data Volumes ） 是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接映射进容器，类似于 Linux 中的 mount 行为 。
1.1K10编辑于 2021-12-07 - 来自专栏高级开发进阶
ES数据管理
8.ES数据管理 8.1 ES数据管理概述 ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。
88520编辑于 2022-09-29 - 来自专栏零基础使用Django2.0.1打造在线教育网站
Docker数据管理
Docker数据管理 写在前面 在前面我们详细学习了docker的三大核心概念：镜像、容器和仓库，接下来开始学习如何管理数据。 在实际工作中使用docker，往往需要对数据进行持久化，或者需要在多个容器之间进行数据共享，此时必然会使用到容器数据管理的各种操作。 容器中的数据管理主要有两种方式：（1）数据卷（Data Volumes），表示容器内数据直接映射到本地主机环境；（2）数据卷容器（Data Volume Containers），表示使用特定容器维护数据卷 本篇就来学习docker数据管理相关的知识，首先会介绍如何在容器内创建数据卷，并且把本地目录或者文件挂载到容器内的数据卷中，接着介绍如何使用数据卷容器在容器和宿主机、容器和容器之间共享数据，并实现数据的备份和恢复 run --volumes-from dbdata2 -v ${pwd}:/backup worldenvy tar xvf /backup/backup.tar 小结 Docker采用数据卷机制为数据管理提供了方便的操作
1.6K10发布于 2020-12-29 - 来自专栏yuezhimi
docker数据管理
用户在使用Docker的过程中，往往需要能查看容器内应用产生的数据，或者需要把容器内的数据进行备份，甚至多个容器之间进行数据共享，这必然涉及到容器的数据管理操作。
90920发布于 2020-09-30 - 来自专栏devops探索
docker 数据管理
docker镜像被存储在一系列的只读层，当我们开启一个容器，docker读取只读镜像并添加一个读写层在顶部，如果正在运行的容器修改了现有的文件，该文件将被拷贝出底层的只读层到最顶层的读写层，在读写层中的旧版本文件隐藏于该文件之下，但并没有被破坏，它仍然存在于镜像一下，当docker的容器被删除时，然后重新启动镜像时，将开启一个没有任何更改的新的容器，这些更改会丢失，为了能够保存数据以及共享容器间的数据，docker提出了volumes的概念，volumes可以是目录或者文件，它们是外部默认的联合文件系统或者是存在与宿主文件系统正常的目录和文件。
1.1K20发布于 2020-07-31 - 来自专栏康怀帅的专栏
Docker 数据管理
我们已经熟悉了 -v 或者 --volume，官方最近建议( Docker 17.06+ ) 使用 --mount。 官方文档：https://docs.docker.com/engine/admin/volumes/ 类型 bind volume tmpfs source source 或 src destination destination 或 dst 或 target volumes 创建 volume $ docker volume create VOLUME_NAME $ dock
1.8K50发布于 2018-02-28 - 来自专栏python与大数据分析
“晓”说数据管理-电信行业的数据管理变革
中国移动通信集团浙江有限公司 ，是中国移动有限公司的全资运营子公司，是移动集团的标杆企业、浙江省内规模最大的电信运营商。截至 2019 年底，公司员工总数近 1.9万人，总资产规模超 930 亿元，全年实现运营收入超过470 亿元，移动客户和宽带客户份额均居行业第一位。这几年来，浙江移动成为了我国通信领域先行先试的创新探索者。
94730编辑于 2022-03-11 - 来自专栏开源部署
ELK-数据管理
主要的基础概念有: Index,Type,Document,Field,shard和replicas.
70040编辑于 2022-09-15 - 来自专栏民工哥技术之路
Docker 数据管理介绍
默认容器的数据是保存在容器的可读写层，当容器被删除时其上的数据也会丢失，所以为了实现数据的持久性则需要选择一种数据持久技术来保存数据。官方提供了三种存储方式：Volumes、Bind mounts和tmpfs。前面还介绍了：Docker 服务终端 UI 管理工具
86120发布于 2021-03-15 - 来自专栏薪火数据
数据管理流程规范
口径开始部分已注明口径的相关信息，具体包括口径编码、口径名称、口径功能、口径实现时间、编写人。变更口径内容是，必须注明变更人、变更时间、变更信息。口径编码必须大写。
35110编辑于 2024-01-12 - 来自专栏linux运维
监控数据管理问题：监控数据管理不当，占用大量资源
明确数据管理需求在优化之前，需要明确以下需求：数据保留时间：例如短期（7 天）、中期（30 天）、长期（1 年）。存储位置：本地存储、远程存储或云存储。 示例数据管理需求清单：需求项描述数据保留时间短期：7 天，中期：30 天，长期：1 年存储位置本地存储 + 远程备份查询频率实时监控高频查询，历史分析低频查询数据量当前占用 50GB，预计每月增长 10GB2 集中化数据管理使用集中化工具统一管理和分析监控数据。（1）ELK StackLogstash：收集和解析监控数据。Elasticsearch：存储和索引监控数据。Kibana：可视化监控数据。 /bin/bash # 测试数据管理性能test_data_management() { echo "开始测试数据管理性能..."
35710编辑于 2025-02-08
腾讯云开发者
