《数据管理技术》课件.pptx

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1、数据管理技术ppt课件2023-2026ONEKEEP VIEWREPORTING目录CATALOGUE数据管理技术概述数据存储技术数据处理技术数据挖掘与分析技术数据安全与隐私保护技术数据管理技术的发展趋势与挑战数据管理技术概述PART01数据管理技术的发展历程手工管理阶段数据存储以纸质文件为主，数据检索和分析主要依靠人工操作，效率低下。文件系统阶段计算机开始普及，数据以文件形式存储在磁盘中，提高了数据存储和访问的效率。数据库系统阶段随着数据处理需求的增加，出现了关系型数据库、非关系型数据库等多种数据库系统，数据存储、处理和分析能力得到大幅提升。大数据时代随着数据量的爆炸式增长，大数据技术应运

2、而生，数据管理进入了一个全新的时代。以关系模型为基础，采用SQL语言进行数据操作，具有数据结构化、关系规范化等特点。关系型数据库不依赖于固定的数据结构，灵活性较高，常见的有键值存储、列式存储、文档存储等。非关系型数据库将数据分散存储在多个节点上，实现数据的分布式存储和计算，具有高可用、高性能等特点。分布式数据库基于云计算技术，实现数据的弹性扩展、动态分配和按需付费，具有高可用、高可靠、易扩展等特点。云数据库数据管理技术的分类金融行业电子商务社交媒体物联网数据管理技术的应用场景电子商务平台需要对海量数据进行高效处理和实时分析，数据管理技术能够支持用户查询、推荐算法、库存管理等业务需求。社交媒体平

3、台需要对用户生成的内容进行高效存储、分析和检索，数据管理技术能够支持用户关系管理、内容推荐等功能。物联网设备产生大量实时数据，数据管理技术能够支持设备连接、数据采集、实时监控等功能。金融行业对数据的安全性、可靠性和实时性要求较高，数据管理技术广泛应用于银行、证券、保险等业务领域。数据存储技术PART02使用表结构存储数据，支持事务处理和复杂查询，如MySQL、Oracle等。不使用表结构，以键值对形式存储数据，易于扩展，如MongoDB、Redis等。数据库存储技术非关系型数据库关系型数据库NoSQL数据库列存储数据库以列为单位组织数据，适用于大量数据分析场景，如HBase、Cassandra

4、等。文档存储数据库以文档为单位存储数据，支持灵活的数据结构，如MongoDB、CouchDB等。支持关系型数据库的所有特性，同时具有高性能和可扩展性，如Spanner、CockroachDB等。NewSQL数据库数据分散存储在多个节点上，具有高可用性和可扩展性，如HDFS、Ceph等。分布式存储系统数据处理技术PART03MapReduce将大数据集分解为较小的子集，并在多个节点上并行处理这些子集。映射函数处理输入数据并生成一系列键值对，然后归约函数将这些键值对按键进行分组并处理。工作原理MapReduce适用于大规模数据集的批处理，如日志分析、网页爬取等。适用场景MapReduceSpark

5、Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了快速、通用的大数据计算能力。它支持多种数据源，包括HDFS、Hive、Cassandra等。工作原理Spark使用内存计算，能够快速处理大规模数据集。它提供了DataFrame和DataSet API，支持SQL查询、流处理和机器学习等多种数据处理方式。适用场景Spark适用于需要快速迭代和交互式分析的大数据处理场景，如推荐系统、广告分析等。概述概述Apache Flink是一个流处理框架，提供了高性能、低延迟的实时数据处理能力。它支持批处理和流处理，并提供了丰富的API和操作符。工作原理Flink基于流处理模型，能够实时处理大规模数据

6、流。它支持事件时间语义和状态管理，能够保证数据处理的可靠性和一致性。适用场景Flink适用于需要实时数据处理和流处理的场景，如金融交易、物联网等。010203Flink概述01Apache Beam是一个统一的大数据处理模型，旨在提供一种通用的编程模型和执行引擎，以支持多种数据处理任务。它提供了强大的抽象和灵活的表达能力。工作原理02Beam定义了数据处理的管道，允许用户使用简单的API编写复杂的分布式数据处理任务。它支持多种执行引擎，包括Flink、Spark等。适用场景03Beam适用于需要处理多种数据源和目标的大数据处理场景，如ETL、机器学习等。Beam数据挖掘与分析技术PART04关

7、联规则挖掘的概念关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术，用于发现数据集中项之间的有趣关系，这些项可以是有形商品的购物篮分析中的商品，也可以是无形现象之间关系的描述。关联规则挖掘的应用关联规则挖掘在许多领域都有广泛的应用，如市场篮子分析、推荐系统、异常检测等。关联规则挖掘123分类和聚类都是数据挖掘中的重要技术，分类是监督学习的一种形式，而聚类是非监督学习的一种形式。分类与聚类的概念常见的分类算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机等，常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。常见的分类与聚类算法分类与聚类算法在许多领域都有广泛的应用，如欺诈检测、社交网络分析、图像识别等。分类与聚

8、类的应用分类与聚类算法常见的预测模型与机器学习算法常见的预测模型包括回归模型、时间序列分析等，常见的机器学习算法包括支持向量机、神经网络、随机森林等。预测模型与机器学习的应用预测模型与机器学习在许多领域都有广泛的应用，如金融预测、自然语言处理、医疗诊断等。预测模型与机器学习的概念预测模型是利用已知信息来预测未来的过程，而机器学习则是让计算机从数据中自动学习出模式并进行预测的技术。预测模型与机器学习大数据分析的概念大数据分析是指对大规模的数据进行快速、准确的分析，从而提取出有价值的信息或模式的过程。大数据分析的挑战大数据分析面临着数据规模大、处理速度快、数据类型多样等挑战，需要采用分布式计算、流

9、处理等技术进行处理。大数据分析的应用大数据分析在许多领域都有广泛的应用，如商业智能、社交媒体分析、科学研究等。大数据分析与应用数据安全与隐私保护技术PART05使用相同的密钥进行加密和解密，常见的算法有AES、DES等。对称加密使用不同的密钥进行加密和解密，公钥用于加密，私钥用于解密，常见的算法有RSA、ECC等。非对称加密将数据通过哈希函数转换成固定长度的哈希值，常见的算法有SHA-256、MD5等。哈希加密数据加密技术根据用户在组织中的角色来分配相应的访问权限。基于角色的访问控制（RBAC）根据用户的属性（如身份、角色、位置等）来分配相应的访问权限。基于属性的访问控制（ABAC）系统强制执

10、行访问控制策略，用户无法自主选择。强制访问控制（MAC）用户可以自主设置访问权限，但需要管理员审核。自主访问控制（DAC）访问控制与权限管理03差分隐私通过添加噪声来保护隐私，使数据在统计分析时无法被关联到特定个体。01数据脱敏将敏感数据替换为非敏感数据，如将姓名、身份证号等替换为虚拟数据。02匿名化通过删除或混淆数据中的标识信息，使数据无法被关联到特定个体。数据脱敏与匿名化数据审计定期对数据进行检查，验证数据的完整性、准确性和安全性。监控与日志记录实时监控数据的访问、修改和删除操作，并记录日志以备后续审计和分析。安全审计对系统的安全性进行评估和测试，发现潜在的安全风险和漏洞。数据审计与监控数

11、据管理技术的发展趋势与挑战PART06数据存储技术的革新随着存储技术的不断进步，大数据存储的效率和可靠性得到了显著提升，为大数据处理提供了更好的支持。云计算与大数据的融合云计算的普及和应用为大数据处理提供了更加灵活和高效的基础设施，推动了大数据技术的快速发展。大数据处理技术的普及化随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业和组织开始采用大数据处理技术来应对海量数据的挑战。大数据处理技术的发展趋势数据质量与准确性问题在大数据环境下，数据的质量和准确性难以保证，如何有效管理和利用数据成为一大难题。数据处理和分析技术的挑战随着数据量的增长，传统的数据处理和分析技术已经无法满足需求，需要更加高效和灵活的技术来应对。数据安全与隐私保护随着数据量的增长，数据安全和隐私保护成为数据管理技术面临的重要挑战。数据管理技术的挑战与问题智能化数据管理随着人工智能和机器学习技术的发展，未来的数据管理将更加智能化，能够自动进行数据分类、筛选和利用。数据安全与隐私保护的加强随着人们对数据安全和隐私问题的关注度不断提高，未来数据安全和隐私保护技术将得到进一步发展和完善。数据生态系统的构建未来的数据管理将更加注重数据生态系统的构建，实现数据的共享、交换和流通，推动数据的价值最大化。数据管理技术的未来展望感谢观看THANKSENDKEEP VIEW2023-20262023-2026REPORTING