今天养殖艺技术网的小编给各位分享数据标准管理需要哪些的养殖知识，其中也会对怎么做好企业数据标准化管理呢？(怎么做好企业数据标准化管理呢英语)进行专业解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！
怎么做好企业数据标准化管理呢？
我表弟就是广东粤电集团里工作的，当时是他在那里实习，去他们那里玩耍过！有表弟在那里工作才能进去的，到现在我还记得他们的广东粤电集团全部部署大唐思拓（标准化管理）系统，毕业后他一直在那里工作，跟我讲每天操控那个标准化管理系统，进行数据标准化管理，个人感觉还不错的！
大数据时代需要什么样的存储
众多专家认为，大数据时代的存储，应当是分布式的存储，并呈现出与计算融合的趋势。当然，不同专家对融合的理解也有所区别。 SNIA-China技术委员会**雷涛表示，在当前的大数据时代，由于数据量TB、PB级的急剧膨胀，传统的数据搬移工作已经不现实，因而存储服务器出现新的融合趋势。在这样的架构中，数据不再移动，写入以后分散在STORAGE，它的计算节点融合在数据旁边的CPU，数据越来越贴近计算。 雷涛补充说，大数据只谈商业分析的数据支持，这是小数据思维，从金融、运营商、**行业我们做的项目里面发现，大数据是嵌入到整个行业里面，替换以前的存储和计算的系统架构的过程。 华为存储产品线Marketing部长经宁认为，大数据带来的三大变化，包括从集中式走向分布式，从水平走向纵向，从计算为中心转向以数据为中心，总结一句话，即在大数据下架构方向走向分布式存储的架构。 2013年，华为存储产品线把理念进行升级，变成“存以致用，融以致远”。经宁表示，融合架构是我们面对大数据挑战一个很好的选择。华为更多的希望把数据智能用起来产生价值，通过融合架构实现计算存储融合，可以带来更高的管理效率更高效能，大大降低我们管理上的开销。 中桥国际调研咨询公司首席分析师王丛女士则从虚拟化、云计算数据保护和融合架构三个维度谈了中国数据中心的发展变化。她表示，具有高可移动性的虚拟机用于生产，掉了链子就很难判断是哪个物理环境，这就驱动了融合架构。融合架构避免了整合的时间和网络问题判断的时间，能够实现统一集中透明管理，可以根据工作负载去实时动态配置资源，也可以实时监控哪里出了问题，怎么解决问题。 王丛还指出，融合架构有不同的形态，其中一种是在原来硬件基础上用一个软件罩上，然后形成融合架构，实现目的是可以在线扩展，所有动态可以负载均衡，在最大限度提高部署效率前提下，又能够降低因为硬件问题而导致的应用性能降低和应用的不稳定。 老牌存储厂商NetApp同样对存储架构很有体会。NetApp公司北方区及电信事业部技术总监刘炜表示，在今天把数据存起来不是很难的问题，买一个移动硬盘就可以存储数据，但是在上面存储享受的服务级别不同的，不同于放在数据中心和网络云上面的服务级别的。 为了不让数据成为整个企业发展的负担，而是成为真正的价值点，从资料变成资产，基础架构需要快速、安全地支持一些新的技术手段。刘炜认为，应用级别和服务级别怎么定义需要有很好存储架构。NetApp集群存储系统，并不是简单地迎合新概念，而是面向实际的应用设计。NetApp做了很多IT架构的设计，满足应用分级、资源分层的需求，你可以用虚拟化，也可以不用。 Fusion-io大中国区技术总监Tonny Ai与英特尔公司通信和存储基础架构事业部存储部市场总监 Christine M Rice女士谈到了SSD在大数据时代数据中心的应用。Tonny Ai表示，让包括非结构化数据的大量数据快速变成信息，不仅仅是服务器要快，存储速度也要跟上CPU的速度，闪存正是针对当前网络存储速度落后的解决方案，能够有效提高存储的性能。 同时，Tonny Ai认为，在云计算、大数据时代，集中式存储需要的管理和维护非常困难，分布式存储模型是大势所趋。在这其中，Fusion-io提供了PCIe闪存卡、全闪存阵列以及SDK工具，支持提升各种应用的性能。 Christine M Rice女士指出，SSD不只是让数据变快。她认为，通过SSD在数据中心的使用，能够帮助节约成本，降低延迟，加快访问数据的速度，同时还能够提供非常高的可靠性和管理级别，结合了DRM的使用进行软件分层管理。 戴尔亚太存储技术总监许良谋则强调了SSD的利用要在成本和性能之间的平衡，如何更好地应对大数据——闪存的成本和寿命让很多企业对它爱恨交加。许良谋认为，大数据需要一个高容量高速度的共享存储，戴尔的流动数据架构就是一个让数据平滑迁移的平台。 戴尔实现了一个新的技术突破，即快速SLC和eMLC大容量盘可以用到流动架构里面，再加上普通的大容量盘，两级固态盘优化和流动数据架构的配合，这种方案可以比普通纯闪存的方式实现75%以上的成本节约。 许良谋介绍到，戴尔一直通过收购、合作等方式，在自身产品线中不断引入新的存储技术，力图把最好的存储产品以最经济的方式提供给用户。
数据治理包括哪些方面
从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。
数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。
元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。
血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如**部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。
质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从**度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。
商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。
数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。
数据治理包括哪些方面
从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。
数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。
元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。
血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如**部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。
质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从**度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。
商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。
数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。
建筑施工中质量控制要素有哪些
一、人的因素
人的因素主要指领导者的素质，操作人员的理论、技术水平，生理**，粗心大意，违纪违章等。施工时首先要考虑到对人的因素的控制，因为人是施工过程的主体，工程质量的形成受到所有参加工程项目施工的工程技术干部、操作人员、服务人员共同作用，他们是形成工程质量的主要因素。首先，应提高他们的质量意识。施工人员应当树中五大观念即质量第一的观念、预控为主的观念、为用户服务的观念、用数据说话的观念以及社会效益、企业效益（质量、成本、工期相结合）综合效益观念。其次，是人的素质。领导层、技术人员素质高。决策能力就强，就有较强的质量规划、目标管理、施工组织和技术指导、质量检查的能力；管理制度完善，技术措施得力，工程质量就高。操作人员应有精湛的技术技能、一丝不苟的工作作风，严格执行质量标准和操作规程的法制观念；服务人员应做好技术和生活服务，以出色的工作质量，间接地保征工程质量。提高人的素质，可以依靠质量教育、精神和物质激励的有机结合，也可以靠培训和优选，进行岗位技术练兵。
二、材料因素
材料（包括原材料、成品、半成品、构配件）是工程施工的物质条件，材料质量是工程质量的基础，材料质量不符合要求，工程质量也就不可能符合标准。所以加强材料的质量控制，是提高工程质量的重要保证。影响材料质量的因素主要是材料的成份、物理性能、化学性能等、材料控制的要点有：
1）优选采购人员，提高他们的**素质和质量鉴定水平、挑选那些有一定专业知识。忠于事业的人担任该项工作。
2）掌握材料信息，优选供货厂家。
3）合理组织材料供应，确保止常施工。
4）加强材料的检查验收，严把质量关。
5）抓好材料的现场管理，并做好合理使用。
6）搞好材料的试验、检验工作。据统计资料，建筑工程中材料费用占总投资的70％或更多，正因为这样，一些承包商在拿到工程后。为谋取更多利益，不按工程技术规范要求的品种、规格、技术参数等采购相关的成品或半成品，或因采购人员素质低下，对其原材料的质量不进行有效控制，放任自流，从中收取回扣和好处费。还有的企业没有完善的管理机制和约束机制，无法杜绝不合格的假冒、伪劣产品及原材料进入工程施工中，给工程留下质量隐患。科学技术高度发展的今天，为材料的检验提供了科学的方法。国家在有关施工技术规范中对其进行了详细的介绍，实际施工中只要我们严格执行，就能确保施工所用材料的质量。
三、方法因素
施工过程中的方法包含整个建设周期内所采取的技术方案、工艺流程、组织措施、检测手段、施工组织设计等。施工方案正确与否，直接影响工程质量控制能引顺利实现。往往由于施工方案考虑不周而拖延进度，影响质量，增加投资。为此，制定和审核施工方案时，必须结合工程实际，从技术、管理、工艺、组织、操作、经济等方面进行全面分析、综合考虑，力求方案技术可行、经济合理、工艺先进、措施得力、操作方便，有利于提高质量、加快进度、降低成本。
四、机械设备
施工阶段必须综合考虑施工现场条件、建筑结构形式、施工工艺和方法、建筑技术经济等合理选择机械的类型和件能参数，合理使用机械设备，正确地操作。操作人员必须认真执行各项规章制度，严格遵守操作规程，并加强对施工机械的维修、保养、管理。
五、环境因素
影响工程质量的环境因素较多，有工程地质、水文、气象、噪音、通风、振动、照明、污染等。环境因素对工程质量的影响具有复杂而多变的特点，如气象条件就变化万千，温度、湿度、大风、暴雨、酷暑、严寒都直接影响工程质量，往往前一工序就是后一工序的环境，前一分项、分部工程也就是后一分项、分部工程的环境。因此，根据工程特点和具体条件，应对影响质量的环境因素，采取有效的措施严加控制。
此外，冬雨期、炎热季节、风季施工时，还应针对工程的特点，尤其是混凝土工程、土方工程、水下工程及高空作业等，拟定季节性保证施工质量的有效措施，以免工程质量受到冻害、干裂、冲刷等的危害。同时，要不断改善施工现场的环境，尽可能减少施工所产生的危害对环境的污染，健全施工现场管理制度，实行文明施工。
通过科技进步，全面质量管理，提高质量控制水平。国家建设部《技术政策》中指出：“要树立建筑产品观念，各个环节中要重视建筑最终产品的质量和功能的改进，通过技术进步，实现产品和施工工艺的更新换代”。这里阐明了新技术、新工艺和质量的关系。为了工程质量，应重视新技术、新工艺的先进性、适用性。在施工的全过程中，要建立符合技术要求的工艺流程质量标准、操作规程，建立严格的考核制度，不断改进和提高施工技术和工艺水平。确保工程质量。建立严密的质量保证体系和质量责任制，各分部、分项工程均要全面实行到位管理，施工队伍要根据自身情况和工程特点及质量通病，确定质量目标和攻关内容。制定具体的质量保证计划和攻关措施。明确实施内容、方法和效果。在实施质量计划和攻关措施中加强质量检查，其结果要定量分析，得出结论、经验，并转化成今后保证质量的“标准”和“制度”，形成新的质保措施；发现的问题则作为以后质量管理的预控目标。
“百年大计，质量策一”。工程施工项目管理中，我们要站在企业生存与发展的高度来认识工程质量的重大意义，坚持“以质取胜”的经营战略，科学管理，规范施工，以此推动企业拓宽市场，赢得市场，谋求更大发展。
总公司技术数据标准如何在项目上落地
数据标准落地的关键点就在于“执行”，经过执行的标准才具有生命力，有效执行才能体现数据标准对业务、技术、流程的借鉴和指导意义。企业可以从三方面推进数据标准的有效执行：【摘要】
总公司技术数据标准如何在项目上落地【提问】
数据标准落地的关键点就在于“执行”，经过执行的标准才具有生命力，有效执行才能体现数据标准对业务、技术、流程的借鉴和指导意义。企业可以从三方面推进数据标准的有效执行：【回答】
第一，借助数据标准管理工具来支撑数据标准的落地实施，为数据管理工作提供技术支持；第二，各岗位遵循标准制度流程，各司其职，问责明确，为各数据专项领域工作的落实提供保障【回答】
第二，各岗位遵循标准制度流程，各司其职，问责明确，为各数据专项领域工作的落实提供保障；【回答】
第三，将数据标准与系统建设密切配合，并重点关注对企业具有战略性意义的系统，确保数据标准的贯彻执行。【回答】
