低级数据管理技术

1.4 数据挖掘技术综述。1.4.1 数据挖掘的发展受益于超大规模数据库的出现、先进的计算机技术以及经营管理实践中对数据深度分析需求的增加。

元数据管理平台採用B/S架构，以先进技術進行開發，遵循以下原則： 迭代開發與面向對象設計：遵循軟體工程原則進行開發。 遵循設計原則：設計時遵循明確原則，確保平台穩定可靠。 運用先進技術：採用最新技術，優化平台效能。

深入探索数据存储、组织与管理的核心技术，了解其在信息时代的关键作用。掌握高效的数据操作方法，为决策提供有力支持。

王占全编著，华东理工大学出版社出版，2011年出版。

某大型央企SAP系统目前记录了2006年到2017年所有业务数据。随着时间推移，数据量不断增长，达到7T，涉及超过100张表，包括数个大表，其中最大的表达到1T，另外还有数张接近800G。系统总共包含约100亿条数据，需删除的数据达80亿条。考虑到系统的核心性质，不能进行停机维护，因此删除操作十分复杂。

大数据管理平台技术要求及测试方法是行业内的标准，涵盖了数据管理、安全性、效率等多方面要求。测试方法包括性能测试、安全性评估和兼容性检验，确保平台在各种情况下的稳定性和可靠性。

易表是一款介于电子表格与数据库软件之间的工具，融合了电子表格的便利界面和数据库的灵活性，可轻松处理复杂数据，深受用户青睐。

数据管理入门 数据管理是指对数据的收集、存储、处理、访问、使用和销毁等一系列活动的管理。 数据管理的关键要素： 数据收集： 从各种来源获取数据，确保数据的准确性和完整性。 数据存储： 将数据存储在安全可靠的系统中，并进行备份和恢复。 数据处理： 对数据进行清洗、转换、整合等操作，使其更易于使用和分析。 数据访问： 为用户提供安全便捷的数据访问方式，并控制数据的访问权限。 数据使用： 利用数据进行分析、决策和创新，实现数据的价值。 数据销毁： 在数据生命周期结束时，安全地销毁数据，防止数据泄露。 数据管理的重要性： 提高数据质量和可靠性 提升数据分析和决策效率 保障数据安全和合规性 推动业务创新和发展

Redis图形界面工具，用于浏览和管理Redis数据库，操作简便，无需安装即可使用。