计算机科学技术在数据管理中的应用

计算机科学技术在数据管理中的应用

陈安良

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摘要：大数据科学技术是当下各行业科技应用中不可忽视的关键技术，为提升行业的工作效率带来了不可忽视的作用。在网络平台中运用大数据管理模式，能够全面、精准地收集和处理相关问题，提升教育数据的利用率，有利于提升水平。通过对教育网络平台中数据管理应用的探索和分析，了解到利用计算机科学管理数据的高效性，为提高数据管理效果提供了有效的技术帮助。

关键词：计算机；科学技术；数据管理；应用

引言

数据作为新的生产要素,其价值已经得到了社会的广泛认可。针对不断高速增长的非结构化数据,首先要加强对数据全貌的记录,加强数据存储技术水平,降低数据存储成本,提升数据存储效率;其次要推动非结构化数据管理的理论研究发展,夯实理论研究,抽象出具有泛化能力的管理理论,帮助社会管理好非结构化数据;最后要以智能化数据管理为目标,鼓励供给侧对非结构化智能管理工具技术的研发,鼓励企业结合先进的理论和工具进行探索实践,鼓励各行各业打破沟通屏障、打通数据共享渠道。

1.数据管理概述

在当前发展中，各项工作离不开数据信息管理支持。在数据爆炸时代，数据对企业发展的推动作用强，企业竞争也是从数据信息开始。掌握大量价值数据，充分发挥出数据信息作用，能够提升企业发展效率。数据管理工作复杂，基于不同角度分析，处理方式与数据归类差异大。数据管理工作，涉及到多个阶段，且不同阶段的工作内容不同，然而却具备较强关联性。为了全面促进企业发展，必须转变传统思想理念，加大技术创新力度，高度重视数据管理工作，更好地分类数据内容，不断提升处理效果。数据管理工作，需要借助专业管理措施，深入了解相关工作内容，掌握发展关键点，对于不同数据内容，采用不同的管理方法，全面提升数据信息利用率。针对新发展形式，应当联合企业发展需求，做好各项准备工作，加大各环节管理力度。企业数据管理中，在快速完成数据收集后，还需要进行数据的整合分析。就数据整合而言，其涵盖了数据重组、再利用、扩展等诸多内容。提升企业的数据整合能力，能最大程度地发挥数据的价值。新时期，大数据对企业数据整合的影响表现为：基于大数据技术支撑，企业管理者能深层次地发现企业数据之间内在的关联性，了解数据因果关系，这样能在去伪存真中发挥数据的最大效用。

2.数据现状

各种IT运维数据信息存储在IT运维管理系统、IT集中运行监控系统、ZABBIX系统里面。数据存储以及管理的现状主要为：（1）对于IT运维管理系统而言，主要包括软件、硬件、中间件等设备和应用的属性、关系、运行实时指标等等类型的数据；（2）对于IT集中运行监控系统来说，主要包括营销、资产、财务等信息系统的网络流畅性以及系统应用的性能数据等等；（3）在ZABBIX系统里面，主要具有网络参数以及硬件设施运行状态情况等类型的数据。

3.计算机科学技术在数据管理中的应用策略

3.1注重数据安全保密

为了确保数据安全保密效果，必须应用先进的保密技术。（1）密钥保护技术，密钥保护属于数据加密技术，密钥保护注重改变密钥表达方式，确保密文书写方式多元化，全方位加密数据信息。密钥保护技术，涉及到公钥保护、私钥保护。计算机传输数据时，应用公钥加密信息，将信息数据转变为密文，之后将密文发送至用户。用户可以按照私钥解密文件，维护数据信息安全性，避免不法分子使用私钥获取价值信息。当前。私钥保护多应用到管理系统，保护使用者个人信息、用户登录信息、访问信息等。（2）USBkey技术，该项技术属于典型数据加密技术，可以应用到银行交易系统中，确保网络交易安全性。USBkey系统，可以为客户端、银行系统提供服务，加密处理数据信息后，再传输到目标端，避免数据信息传输所致攻击问题，为银行系统提供安全交易环境。用户通过计算机网络交易时，USBkey技术能够自动匹配用户信息，即使不法分子跟踪用户行为，也不能破译USBkey加密，维护用户信息安全。

3.2创新大数据融合应用体系。

大数据思维下的企业管理者能多维度、多视角看待问题，并且在相关问题处理分析中，管理者能将数据管理作为重要内容，通过增强数据敏感性围绕数据信息开展的一系列管理，继而实现企业管理决策思维方式的创新。基于此，新时期企业管理者首先应摒弃传统的管理理念，在经营管理中积极开展大数据宣传工作，并创建大数据融合应用体系，使得企业管理者、普通职工掌握大数据的基本原理、特征，为大数据技术与数据管理、管理决策的融合应用奠定良好基础。其次为保证大数据技术在企业数据分析、管理决策中应用的规范性，还应结合企业的经营管理实际，制定系统完善的大数据技术融合应用制度，为大数据技术与数据管理、管理决策的融合应用提供约束。企业要对组织关联框架进行优化，积极开展组织系统内容的人员培训，使其具有较高的数据思维意识与能力，为大数据的融合应用提供支撑。大数据对于企业数据管理工作开展具有深刻影响，其能通过数据收集、存储、分析处理和应用层面的优化，间接性地作用于企业管理决策，提升企业管理决策的科学性、合理性。新时期，企业管理者只有充分认识到大数据的内涵特征，深层次分析大数据对企业数据管理和管理决策的积极作用，并在考虑企业经营管理实际情况的基础上，创新当下的数据管理和管理决策方法，实现大数据技术的融合应用，这样才能提升企业数据管理和管理决策的整体水平，进而提升企业经营效益，实现企业战略目标，促进企业的可持续发展。

3.3提升智能化管理水平

对于研究机构、相关专家学者以及领头企业等先驱群体,要在现有平台基础上深入思考,整合诸如云计算、AI等新的技术。推进现有管理平台向智能化管理平台发展,在满足自身经营的状态下,加大一部分研发投入。在研发过程中可能会遇到边际效益递减的经济学问题,但这也是突破瓶颈的关键阶段,要利用新的技术助力非结构化数据管理平台的智能化转型,同时也反过来促进新的技术加快成熟。

3.4建立数据质量评价体系

当平台上收集了大量的数据时，需要对数据的质量进行评价，以保证数据的有效性，为数据动态化管理做准备。利用计算机科学技术建立数据质量评价体系，需要设计出可量化的评价指标，并通过编写计算机程序来实现评价的全过程。首先评价数据的完整性，检验平台中的数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况。相关平台的数据数量的变化应该是平稳的、体现周期波动特点的，如果数据数量出现激增或激减的情况，则需要排查原因，找出产生变动的环节，鉴别数据是否完整。其次评价数据的一致性，主要检验平台中的数据是否处在预设的范围内。比如填写的数据表格，所有的数值都应是在设定范围内的，如果填写的实际值超出了设定范围，则需要对数据进行逻辑校验，查验其是否合规填写，对于不合规填写的数据，则由系统标记为无效数据，不纳入数据管理。通过数据质量评价，可以率先将数据进行筛查，将不达标的数据孤立出来，保证参与数据管理的数据都是有效的。

结束语

综上所述，企业经营管理中，必须认识到数据管理重要性。企业为了创造经济效益、社会效益，必须科学管控数据信息，提升数据管理人员素质能力，发挥出计算机可续而技术作用，维护数据库内部数据安全性，避免出现数据丢失与泄漏问题，为企业决策提供数据依据。

参考文献

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