外部数据与非结构化数据安全级别保护实施指南

数据仓库中的外部数据/非结构化数据 外部数据和非结构化数据在数据仓库中存在一些问题，例如： 访问频率：外部数据没有固定的呈现模式，难以确保数据捕获的准确性。 数据形式：外部数据的形式不规则，需要重新格式化才能满足数据仓库要求。 不可预测性：外部数据的来源多样且不可预测，难以一致获取。 除了来自文章和报告的外部数据，非结构化数据也是外部数据的重要来源，可以存储在数据仓库中，包括图像、声音等。

第1章探索决策支持系统的进展，以及如何实施国家电子政务外网安全级别保护。一个案例研究：本金融机构今年的账户活动与过去五年有何不同？

非结构化大数据统计信息 非结构化大数据包含海量信息，对其进行深度统计分析，有助于洞察数据规律，挖掘潜在价值，为数据驱动决策提供有力支持。 统计维度: 数据规模：数据总量，不同来源数据占比等 数据类型：文本、图像、音频、视频等各类数据分布情况 数据特征：数据时间跨度、地域分布、关键词频率等 数据关系：数据内部关联性、数据与外部事件的关联等 应用场景: 商业分析：洞察市场趋势、用户行为，优化产品策略 科学研究：辅助科研探索，加速科学发现 社会治理：提升公共服务效率，促进社会和谐发展

Oracle多媒体与非结构化数据管理详解（英文版）是一本深入探讨Oracle数据库中多媒体和非结构化数据管理的教程。本书详细介绍了如何在Oracle环境下有效管理和利用多媒体内容及非结构化数据，为读者提供了全面的操作指南和实用技巧。

针对海量音视频数据的整合管理方案 方案聚焦于非结构化音视频数据的有效整合与管理，通过先进技术手段，实现数据价值最大化。方案提供以下核心功能： 数据统一管理: 将分散的多源音视频数据集中存储，构建统一数据平台。 智能化处理: 利用语音识别、图像分析等技术，对音视频内容进行深度解析，提取关键信息。 高效检索与分析: 支持多维度检索，快速定位目标数据；结合数据分析工具，挖掘数据价值。 安全可靠: 保障数据安全，提供完善的权限管理机制。 该方案可广泛应用于教育、医疗、安防等领域，助力用户高效利用音视频数据，提升业务效率。

探讨了大数据技术在医学领域特别是对非结构化医学图像查询的应用，以癫痫病例研究为例。文章首先强调了大数据技术在医疗领域的关键性，并指出需要新的框架来利用这些技术。主题包括医疗大数据、Hadoop技术、数据驱动的医学、非结构化医疗数据和基于内容的医学图像查询。文章提出了如何构建一个能够高效查询海量非结构化医学数据的框架，并在癫痫领域进行了实际应用验证。框架通过结构化数据过滤临床数据仓库，并通过Hadoop分布式执行特征提取模块，完成对非结构化数据的查询。文章还讨论了Hadoop在医疗领域的性能优势及其在处理大数据方面的重要性。对于医学图像处理中的非结构化数据，文章建立了特定的模块进行特征提取，展示了其在癫痫研究中的有效性。

文件系统阶段标志着数据管理的进步，数据不仅可以持久化存储，还具备了初步的结构化。 持久化存储: 区别于早期计算机系统将数据存储在易失性内存中，文件系统允许将数据以文件的形式长期保存在外部存储器（如磁盘）上，确保数据的持久性。 逻辑结构与物理结构的分离: 文件系统引入了逻辑结构和物理结构的概念，使得用户可以从逻辑层面操作数据，而无需关心数据的物理存储细节。例如，用户可以通过文件名访问文件，而无需了解文件在磁盘上的具体存储位置。 多样化的文件组织方式: 为了提高数据访问效率和存储空间利用率，文件系统提供了多种文件组织方式，例如索引文件、链接文件和直接存取文件等。 数据面向应用: 文件系统中的数据不再局限于某个特定的程序，而是可以被多个应用程序共享和重复使用，提高了数据的利用率。 以记录为单位的数据操作: 文件系统通常以记录为单位进行数据操作，例如读写记录、插入记录、删除记录等。

探索数据奥秘：Oracle SQL结构化查询 深入解析Oracle数据库的核心语言——SQL，掌握结构化查询语句的构建方法，高效获取所需数据。 核心主题 SQL语法与结构 数据查询与筛选 数据排序与分组 连接查询与子查询 数据修改与更新 知识要点 理解关系型数据库和SQL的概念 熟练运用SELECT语句进行数据检索 掌握WHERE子句进行数据筛选 使用ORDER BY子句排序数据 利用GROUP BY子句进行数据分组 执行连接查询获取关联数据 构建子查询实现复杂逻辑 使用INSERT、UPDATE、DELETE语句进行数据操作

Oracle BPM Suite 11g支持在流程执行过程中的任何点上添加参与者，并支持重新分配、重新路由和委派任务。非结构化流程通常需要在流程执行期间具备更大的灵活性，因为它们涉及流程中途的变更。这种支持使得它们特别适合处理企业内部复杂的人为中心流程。