数据仓库应用管理知识
数仓表知识点总结
数仓表知识点总结在数据仓库中，表是承载数据的基本形式，因此对于数据仓库的设计和使用来说，表的设计和使用是非常重要的。
下面我们将对数据仓库中的表的知识点进行总结，便于读者更好地理解和应用数据仓库中的表。
1. 数据仓库中的表数据仓库是一个用来存储和管理企业数据的系统，它包含了各种各样的数据，这些数据都可以通过表的形式来存储和管理。
在数据仓库中，表通常用来存储事实数据和维度数据，以便于数据的管理和分析。
事实数据是指某个特定时间段内所发生的事实或者事件，通常具有数值型的属性，比如销售额、利润等。
事实数据通常以事实表的形式来存储和管理，事实表的每一行记录对应某个特定时间段内的某个特定事实或者事件。
维度数据是用来描述和分析事实数据的数据，通常包括了各种属性和特征。
维度数据通常以维度表的形式来存储和管理，维度表中的每一行记录对应某个特定的维度，比如时间维度、地域维度等。
2. 表的设计原则在设计数据仓库中的表时，有一些设计原则是非常重要的，比如冗余性、一致性、可扩展性、可管理性等。
冗余性是指避免在表的设计中出现重复和冗余的数据，这样可以减少存储空间的占用和数据的管理工作，同时也可以提高数据的一致性和可靠性。
一致性是指表的设计应该遵循一致的设计规范和标准，这样可以提高数据的可理解性和可维护性，同时也可以避免因设计不一致而导致的数据分析错误。
可扩展性是指表的设计应该考虑到未来需要的扩展和变更，这样可以减少因需求变更而导致的数据结构变更和重构工作，同时也可以提高系统的灵活性和适应性。
可管理性是指表的设计应该考虑到数据的管理和维护问题，包括了数据的备份和恢复、数据的安全和权限控制、数据的清理和归档等方面的考虑。
3. 表的结构和类型在数据仓库中，表通常具有一些特定的结构和类型，比如事实表、维度表、聚集表、临时表等。
事实表是用来存储事实数据的表，通常具有大量的记录和较少的字段，记录了某些特定事实或者事件的各种属性和数值，比如销售额、利润、成本等。
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
数据管理与分析知识点总结
数据管理与分析知识点总结数据管理与分析是当今互联网时代的重要工作内容之一，数据的处理和分析对于企业的决策和发展至关重要。
本文将围绕数据管理和分析的基本知识点进行总结，包括数据的收集、存储、清洗、分析和可视化等多个方面，希望能够对初学者和从业者有所帮助。
一、数据管理1. 数据收集数据收集是数据管理的第一步，包括定量数据和定性数据的收集。
对于定量数据，通常通过问卷调查、数据库提取等方式进行收集，而对于定性数据，则主要通过访谈、焦点小组等方式获取。
值得注意的是，数据收集的过程需要遵循一定的规范和方法，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据存储数据存储是数据管理的重要环节，企业可以选择建立自己的数据仓库，也可以使用云端存储等方式。
对于数据存储，需要考虑的因素包括数据的安全性、可扩展性、成本等。
3. 数据清洗数据清洗是数据管理的一个关键步骤，因为原始数据中通常包含有重复、缺失、错误数据等问题。
清洗数据的过程包括数据去重、缺失值填补、异常值处理等多个环节，通过这些步骤可以确保数据的质量。
4. 数据保护数据保护是数据管理中不可或缺的一部分，尤其是在涉及到用户隐私数据的处理时更是如此。
数据保护的方法包括数据加密、访问控制、备份等多种手段，以确保数据的安全性。
5. 数据备份与恢复数据备份与恢复是数据管理中的重要内容之一，通过定期备份数据，可以确保数据在出现意外情况下的安全性，同时也可以保障数据的连续性。
二、数据分析1. 数据清洗数据清洗在数据分析中同样是至关重要的一步，原始数据中通常存在有缺失值、异常值等问题，通过数据清洗的过程可以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索数据探索是数据分析的第一步，包括描述性统计、可视化分析等。
通过数据探索的过程可以快速了解数据的特征和规律，为进一步的分析打下基础。
3. 数据建模数据建模是数据分析的核心步骤，包括监督学习、无监督学习、深度学习等多种方法。
企业可以根据自身的需求选择合适的建模方法，并通过建模对数据进行预测和分类等。
dama数据管理知识体系
## 一、什么是DAMA数据管理DAMA数据管理（Data Management Association）是一种用于提高数据管理效率的系统。
它是一种数据管理技术，它涵盖了数据库管理、数据仓库管理、数据挖掘、数据模型管理等多个方面。
它的目的是通过统一的数据管理模型，提高数据管理水平，提高数据管理效率，实现数据管理的有效性和可靠性。
## 二、DAMA数据管理的主要内容1、数据库管理：数据库管理是DAMA数据管理的核心内容，它包括数据库设计、数据库实施、数据库维护、数据库优化等内容。
它的目的是使数据库可靠、可用、可控，以满足企业的业务需求。
2、数据仓库管理：数据仓库管理是DAMA数据管理的重要组成部分，它涉及数据仓库的设计、数据仓库的实施、数据仓库的维护等内容。
它的目的是使数据仓库能够有效地支持企业的业务，以提高企业的数据管理效率。
3、数据挖掘：数据挖掘是DAMA数据管理的重要组成部分，它涉及数据挖掘技术的应用，以及数据挖掘的结果的分析和应用。
它的目的是通过数据挖掘技术，从数据中挖掘出有价值的信息，以满足企业的业务需求。
4、数据模型管理：数据模型管理是DAMA数据管理的重要组成部分，它涉及数据模型的设计、数据模型的实施、数据模型的维护等内容。
它的目的是使数据模型能够更好地满足企业的业务需求，以提高企业的数据管理效率。
## 三、DAMA数据管理的应用DAMA数据管理的应用可以提高企业的数据管理效率，有效提升企业的经济效益。
1、提高企业的数据管理效率：DAMA数据管理技术可以提高企业的数据管理效率，使企业能够更好地管理数据，从而提高企业的经济效益。
2、提高企业的决策质量：DAMA数据管理技术可以提高企业的决策质量，使企业能够基于有效的数据，做出更加准确的决策，从而提高企业的经济效益。
3、提高企业的运营效率：DAMA数据管理技术可以提高企业的运营效率，使企业能够更好地管理数据，从而提高企业的经济效益。
## 四、DAMA数据管理的未来发展随着社会经济的发展，企业对数据管理的要求也越来越高，DAMA数据管理也将发挥更大的作用。
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
dama 数据管理知识体系指南
dama 数据管理知识体系指南数据管理是一项重要的工作，涉及到数据的采集、存储、处理、分析、应用等多个环节。
为了更好地进行数据管理，需要掌握一定的数据管理知识体系。
本文将介绍 dama 数据管理知识体系指南，帮助读者了解数据管理的基本概念、流程、工具和技术等方面的知识。
一、数据管理基本概念1. 数据：指记录事实、事项或概念的符号化描述，是信息的物理表现形式。
2. 数据管理：是指对数据进行规划、组织、存储、处理、维护、使用和评价的过程，以实现数据的有效管理和利用。
3. 数据库：是指按照一定的数据模型组织、存储和管理数据的系统。
4. 数据仓库：是指将不同的数据源集成到一个统一的数据存储库中，以支持企业决策和分析等应用需求。
5. 数据挖掘：是指从大量数据中发现有用的信息和知识的过程。
6. 数据治理：是指对数据进行规范、管理和控制的过程，以确保数据的质量和合规性。
二、数据管理流程1. 数据采集：是指从不同的数据源获取数据，并进行初步的清洗和处理。
2. 数据存储：是指将数据存储到数据库或数据仓库中，并进行数据建模和设计。
3. 数据处理：是指对数据进行加工、转换、清洗、整合等处理，以满足数据分析和应用的需求。
4. 数据分析：是指对数据进行统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，以发现数据背后的规律和趋势。
5. 数据应用：是指将数据应用到具体的业务场景中，以支持决策、优化业务流程等应用需求。
6. 数据维护：是指对数据进行监控、维护和修复，以确保数据的质量和安全性。
三、数据管理工具1. 数据库管理系统（DBMS）：是用于管理和操作数据库的软件系统，常见的有 Oracle、MySQL、SQL Server 等。
2. 数据仓库工具：是用于构建和管理数据仓库的软件系统，常见的有 Teradata、IBM InfoSphere 等。
3. 数据可视化工具：是用于将数据可视化展示的软件系统，常见的有 Tableau、QlikView、Power BI 等。
第二章 数据库管理与网络应用
第二章 数据库管理与网络应用
第一节 数据库基础知识 一、数据管理技术的发展
数据管理技术的发展过程大致可分如下四个阶段： 人工管理阶段 文件系统阶段 这一阶段的特点： 数据库系统阶段 （1）数据以文件形式可以长期保存在计算机中并由操作系统 来管理，文件组织方式由顺序文件逐步发展到随机文件 高级数据库技术阶段 （2）操作系统的文件管理系统提供了对数据的输入和输出操 作接口，即提供数据存取方法。 （3）一个应用程序可以使用多个文件，一个文件可被多个应 用程序使用，数据可以共享。 （4）数据仍然是面向应用的，文件之间彼此孤立，不能反映 数据之间的联系，因而仍存在数据大量冗余和不一致性
第二章 数据库管理与网络应用
第一节 数据库基础知识 四、数据库系统的组成
（三）操作系统 主要负责计算机系统的进程 管理、作业管理、存储器管 理、设备管理以及文件管理 等，因此可以给DBMS的数据 组织、管理和存取提供支持。
（四）数据库应用系统
（五）数据库应用开发工具 （六）数据库管理员及其他人员（DBA）
数据管理技术的发展过程大致可分如下四个阶段： 人工管理阶段 文件系统阶段 数据库系统阶段 高级数据库技术阶段 具有代表性的是
分布式数据库
面向对象数据库
第二章 数据库管理与网络应用
第一节 数据库基础知识 一、数据管理技术的发展
数据管理技术的发展过程大致可分如下四个阶段： 人工管理阶段 文件系统阶段 数据库系统阶段 高级数据库技术阶段 具有代表性的是
（5）有功能强大的关系数据库语言SQL的支持。
第二章 数据库管理与网络应用
第一节 数据库基础知识 三、数据库模型
（三）面向对象模型（Object—Oriented Model） 在面向对象的数据模型中，最重要的概念是对象（Object） 和类（Class）。 面向对象数据 模型比网状、 层次、关系数 据模型具有更 加丰富的表达 能力。
数据库期末知识总结
数据库期末知识总结一、数据库的基本概念与原理1. 数据库的定义数据库是一个按照特定数据模型组织、存储和管理数据的仓库，可以对数据进行高效的存储和管理。
2. 数据库管理系统（DBMS）数据库管理系统是管理数据库的软件系统，它提供了数据的存储和查询等功能，并保证数据的完整性和安全性。
3. 数据模型数据模型是数据库中数据的表示方式，常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
4. 关系模型关系模型是一种使用表（关系）来表示和管理数据的数据模型，由具有相同结构的元组（行）组成。
5. 数据库的三级模式数据库的三级模式包括外部模式、概念模式和内部模式。
外部模式是用户对数据的逻辑视图，概念模式是数据库的全局逻辑结构，内部模式是数据库的存储方式和物理结构。
6. 数据库的完整性数据库的完整性是指数据的正确性和一致性。
常见的完整性约束有实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
7. ACID特性ACID是数据库事务的四个基本特性，包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
二、数据库的设计与规范1. 数据库设计的步骤数据库设计的步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。
需求分析是明确用户需求，概念设计是将需求转化为概念模型，逻辑设计是将概念模型转化为逻辑模型，物理设计是将逻辑模型转化为物理模型。
2. 结构化查询语言（SQL）SQL是用于与数据库进行交互的标准语言，包括数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）、数据查询语言（DQL）和数据控制语言（DCL）等。
3. 关系数据库的规范化关系数据库的规范化是消除冗余和依赖的过程，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）等。
4. 数据库的索引数据库的索引是提高查询性能的关键，常见的索引有B树索引、哈希索引和全文索引等。
5. 数据库的视图数据库的视图是基于表或查询结果构建的虚拟表，可以简化数据的访问和操作。
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3. CRM的发展和目标
实施客户关系管理的目标如下。 （1）利用现存关系提升利润 （2）利用整合信息提供卓越服务 （3）创建新价值和稳固顾客忠诚度 （4）提高效率 （5）拓展市场
8.1.2 CRM实施
1．CRM的核心技术 分析型CRM所需要的核心技术通常包括
数据仓库、数据挖掘、OLAP和先进的决策 支持和报表工具。
(5)选择软件 (6)技术运用 (7)选择供应商 (8)实施与安装 (9)持续管理
8.2 数据仓库及数据挖掘中的法律问题
数据隐私处理主要从两个方面来实现。 1．数据隐私的处理 为解决数据仓库的隐私问题，要让客户了解客
户数据收集的目的，客户数据应用的权利 客户数据的认可与客户数据的安全保护。 (1)应该使客户知道如下的信息 (2)收集和使用限制
科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。上午4 时2分7 秒上午 4时2分 04:02: 0720.12 .4
每天都是美好的一天，新的一天开启 。20.12. 420.12. 404:02 04:02: 0704:02 :07De c-20
相信命运，让自己成长，慢慢的长大 。2020 年12月4 日星期 五4时2 分7秒 Friday, December 04, 2020
8.3 数据仓库管理
数据仓库的开发、运行和日常管则是数据仓库 项目最终成功与否的关键。数据仓库同所 有的IT 技术投资一样，都是要通过项目投资来提高企业 的竞争能力和盈利水平，因而，对 数据仓库开发 的成本/效益分析是必须的。
8.3.1数据仓库开发的成本/效益分析
1. 反映投资效益的主要指标及其计算方法 货币，按其发生的时间性大致可划分为主要的
精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。202 0年12 月4日星 期五上 午4时2 分7秒0 4:02:0 720.12. 4
让自己更加强大，更加专业，这才能 让自己 更好。2 020年1 2月上 午4时2 分20.12. 404:02 Dece mber 4, 2020
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2020 年12月4 日星期 五4时2 分7秒0 4:02:0 74 December 2020
2．CRM系统的组成
CRM的功能可以归纳为对销售、营销和客户 服务3部分业务流程的信息化；与客户进 行沟通 所需要的手段(如电话、传真、网络和电子邮件等) 的集成和自动化处理；对上面两部分功能所积累 的信息进行加工处理，产生客户智能，支持企业 的战略战术的决策三大方面。
CRM系统各个组成部分及其功能如下。 (1)营销管理 (2)销售管理 (3)服务与技术支持管理 (4)呼叫中心 (5)数据仓库
三种形态：将来值、现值和年金。 (1)将来值 A.单利计息法 B.复利计息法 (2)现值 (3)年金
2.项目投资合理收益的构成及贴现率的选取
3.反映投资效益的主要指标及其计算方法
（1）动态指标 （2）静态指标主要有投资利润率、保本点和
关门点
4．项目的财务分析
(1)项目财务分析的有关报表 项目财务分析常用的报表有下面几种： A.产品销 D.投资费用估算表
8.3.3 数据仓库应用的阶段性
数据仓库的应用过程可以分成三个阶段： （1）数据仓库的初步应用阶段 （2）数据仓库熟悉应用阶段 （3）数据仓库熟练提高阶段
8.3.4 数据仓库的评价
1．数据仓库的评价内容 （1）技术上的评价内容 A.数据仓库的总体水平。 B.数据仓库功能的范围与层次。 C.数据仓库所包含的信息资源开发与利用
数据库的安全性和计算机系统的安全性，包 括操作系统、网络系统的安全性是紧密联 系、相 互支持的。系统安全保护措施是否有效是数据库 系统的主要指标之一。
概括起来，计算机系统的安全性问题可分为 三大类，即技术安全类、管理安全类和政策 法律类。
技术安全是指计算机系统中采用具有一定安 全性的硬件、软件来实现对计算机系统 及其所存 数据的安全保护，当计算机系统受到无意或恶意 的攻击时仍能保证系统正常运行； 保证系统内的 数据不增加、不丢失、不泄露。
数据仓库的应用和管理
8.1 CRM应用开发
一方面，基于不同的设计方法和学术理念，虽然 存在着不同类型的企业数据仓库，但它 们都应具 有以下的一些共同的特点。
(1)围绕企业考虑的主要问题(如客户、产品、销 售或供应链)来组织信息，这反映了 数据驱动的设 计思想。
(2)从非集成运行的和传统的应用软件中收集原始 数据，经过筛选、综合后以某种有意 义的方式提 交给最终用户。
2．CRM软件的选型
为建立一个CRM系统，应当成立一个专门 小组负责软件选型。这个小组发挥的作用 包括： (1)评估企业现有技术平台 (2)企业现状调查 (3)头脑风暴会议 (4)销售和营销方面的需求分析问卷 (5)评估业务流程
(6)确定业务功能优先级 (7)技术平台建议 (8)为企业管理层提供CRM报告 (9)选择软件 (10)帮助软件实施
的范围与深度。
D.数据仓库的质量。 E.数据仓库的安全与保密性。 F.数据仓库文档的完备性。
(2)经济上的评价内容 主要是系统的效果和效益，包括直接的与间接
的两个方面。 直接评价内容有： A.数据仓库开发投资额。 B.数据仓库运行费用。 C.数据仓库运行所带来的新增效益。 D.数据仓库的投资回收期。
B.显著地改善战略决策质量，提高新市场的开拓 能力、提高优质客户的比率和客户的利用价值所 发挥的作用。
C.促使管理人员获得新知识、新技术与新方法， 提高管理素质所起的促进作用：
D.数据仓库所导致的围绕主题的信息共享，密切 部门之间、管理人员之间的联系，增强企业各部 门的协作精神，提高企业的凝聚力等方面的影响。
B.数据仓库运行费用，包括消耗性材料费 用、系统投资折旧费用及硬件日常维护费 等。
C.系统运行所增加的效益，主要反映在销 售利润增加。
D.投资回收期。
（3）与间接经济效益有关的指标
数据仓库的间接经济效益可体现在以下4个方面。
A.对组织为适应环境所做的结构、管理制度与管 理模式等的变革产生的推动作用。
3．CRM实施前的准备工作
实施CRM应该首先从改进管理着手，然后 才能选择系统、软硬件及供应商等。
4．CRM实施步骤
认真规划并制定可行的实施方案及行动计划是保 证企业成功实施CRM的关键，下面分9个步骤来 阐述如何实施。
(1)获得企业所有人员的认同 (2)建立CRM项目实施小组 (3)商业需求分析 (4)制定实施计划
间接的评价内容有：
A.数据仓库对企业竞争能力的提高、客户关系的 改善。
B.数据仓库对企业的体制与组织机构的改革、管 理流程优化的影响。
C.数据仓库对企业战略决策支持、员工决策分析 能力的影响。
2．数据仓库的评价指标
（1）数据仓库性能指标 A.数据仓库人-机交互的灵活性与方便性。 B.数据仓库的查询响应时间与决策分析时间。 C.数据仓库输出信息的正确性与精确度。 D.数推仓库在单位时间内的故障次数，以及故障
存取控制机制主要包括两部分：
(1)定义用户权限，并将用户权限登记到数 据字典中。用户权限是指不同的用户对于 不同的数据对象允许执行的操作权限。系 统必须提供适当的语言定义用户权限，这 些定义经过编译后存放在数据字典中，被 称作安全规则或授权规则。
（2）合法权限检查。每当用户发出存取数 据库的操作请求后(请求一般应包括操作类 型、 操作对象和操作用户等信息)，DBMS 查找数据字典，根据安全规则进行合法权
(3)选退和选进 (4)数据质量、访问、精确性和更正 (5)数据安全 (6)义务、强制和求助
2．数据隐私控制框架
为了达到隐私处理要求，需要建立一个隐私控制 框架。
(1)增强逻辑数据模型 (2)用隐私视图支持限制性访问、选退和匿名 (3)为个人数据管理提供交互式客户服务界面 (4)提供报告验证是否遵守隐私
E.投资使用计划表 F.财务评价现金流量表 G.借款偿还预测表与财务外汇流量表 H.财务平衡表 I.财务外汇流量表
(2)项目的财务分析
技术项目的财务评价指标主要有净现值、 内部收益率、投资回收期、贷款偿还期、 新增 资金利税率等。
8.3.2 数据仓库安全管理
数据库的安全性是指保护数据库以防止不合 法的使用所造成的数据泄露、更改或破 坏。
生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。20. 12.420. 12.4Friday, December 04, 2020
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。0 4:02:0 704:02: 0704:0 212/4/2 020 4:02:07 AM
做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 12.404: 02:070 4:02De c-204- Dec-20
时间与工作时间的比率。
E.数据仓库结构与功能的调整、改进及扩展与其 他业务处理系统交互或集成的难易程度。
F.数据仓库故障的诊断、排除和恢复的难易程度。 G.数据仓库安全保密措施的完整性、规范性和有
效性。
H.数据仓库文档资料的规范、完整与正确程度。
(2)与直接经济效益有关的指标
A.数据仓库的投资额，包括系统硬件、系 统软件的购置和实装．应用系统的开发或 购置所投入的资金，企业内部所投入的人 力、材料等也应计入。对验收评价后所做 的阶段评价，还要包括对数掂仓库维护所 投入的资金。
日复一日的努力只为成就美好的明天 。04:02 :0704: 02:0704 :02Friday, December 04, 2020
安全放在第一位，防微杜渐。20.12.42 0.12.40 4:02:0 704:02: 07Dec e mber 4, 2020
加强自身建设，增强个人的休养。202 0年12 月4日上 午4时2 分20.1 2.420.1 2.4
限检查，若用户的操作请求超出了定义的 权限，系统将拒绝执行此操作。
3．视图机制