数据管理范文10篇

时间:2023-04-04 06:17:43

数据管理

数据管理范文篇1

关键词:大数据;互联网信息技术;信息管理;策略

为了和时展背景相适应,在信息管理过程中要充分利用大数据技术的作用。在当今背景下,要不断创新信息管理方式方法,不断优化信息管理制度,对于信息管理中遇到的一些问题要及时想办法进行处理,充分发挥大数据技术的功能,不断提升信息管理的技术水平。

1大数据对信息管理有何重要意义

毋庸置疑,近年来大数据是互联网信息技术中关注度比较高的。目前,在云计算和互联网之后,大数据已经成为直接影响信息管理的应用技术。如今很多企业和科研单位都着力于从不同角度具体研究对大数据的应用,希望把大数据的内在价值深入挖掘出来,使大数据有关技术走向迅速发展的轨道。(1)促进信息管理效率的提升大数据对于提升信息管理效率具有十分显著的效果,受到众多企业的追捧,通过对数据进行收集和分析可以促进数据的检索和分析汇总,确保信息管理的状态持续良好运行,从而确保信息数据的完整性,并不断改进现有的数据管理模式。(2)促进信息管理的科学性大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段集零为整,从而达到对数据的分类管理,让不同属性的信息可以整合成集合,而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理,从而使信息管理变得更有科学性。此外,通过运用大数据,可以优化管理信息水平,对信息进行科学管理,有利于规划管理信息。(3)使信息管理更加人性化根据不同的信息管理和使用习惯分析大数据可以使运用信息的过程更加具有人性化。在管理信息时,在管理大数据平台的时候,管理人员要按照一些常用的管理规则和事项开展工作,这样才能有效管理信息,也才会更加符合使用者的管理要求,实现对信息的高效管理。同时,可以更好地实现专业化运行有关操作。(4)对信息管理流程起到规范和辅助作用通过对大数据技术的使用,可以有序化管理信息流程,有利于科学管理信息流程,规范运行有关信息。大数据技术将数据片段集零为整,让不同属性的信息可以整合成一个集合,实现分类管理,结合不同的信息特点与特质,有针对性地对数据进行管理,实现科学化管理信息的效果。(5)有效促进信息管理效益的提升在对大数据进行运用中,让不同的场景和使用习惯有效结合起来可以促进信息管理效益的提升。源的集成、结构多样性是大数据最为重要的价值,通过对数据的分析、挖掘和利用可以促进企业精准把握客户的实际需求,提供更加个性化的产品和服务,促进管理质量和效率的提升,促进有关政府部门有效把握现状,从而实现对数据的精准预测,科学地进行决策,促进公共服务水平的有效提升。

2大数据时代背景下信息管理面临哪些挑战

作为互联网信息化技术的类别之一,大数据技术对信息管理方式起到直接影响作用。信息管理人员对如今信息管理过程中存在的问题深入分析,从而把大数据价值更好地体现出来,不断促进信息管理工作的完善,实现高速发展大数据技术的效果。(1)人才需求方面的挑战在高速发展的大数据背景下,数据规模越来越大,数据类型越来越复杂。为了提升信息管理工作效率,数据信息管理人员需要不断提升专业技能水平和职业道德素养。信息管理企业要加强对信息管理人员专业技能培养的重视程度,确定培养目标,确保信息管理工作能够高效完成。(2)信息安全方面的问题随着数据共享的推进,大数据及其相关技术逐渐在我国的政治、经济、文化、军事等各个领域渗透进去,信息安全问题成了全民关注的热点问题。如何保证大数据时代的信息安全,设定信息安全标准,建立信息安全保障制度,是大数据信息管理部门相关工作人员必须完成的艰巨任务。当前,我国在信息管理和信息安全等方面都面临各种巨大挑战:国民网络安全意识薄弱,不注重个人信息保护;大数据技术不成熟,专业人才紧缺;许多黑客在利益的驱动下放弃对自身的道德约束,对大数据平台进行攻击。(3)数据分析所面临的挑战在对信息进行管理的时候,要十分注重对数据的分析,有效分析数据可以把大数据技术的价值充分体现出来。在分析大数据的时候,根据使用者的目标,可以从海量信息中选取有用的部分进行比较和分析。随着大数据技术不断发展,要求不断改变数据分析的规则。因此,在管理信息的时候,要从实际需求出发,有针对性进行分析。同时,如今数据管理的发展越来越多元化,因此针对数据复杂多变的现状,要加强应对数据的能力的提升,不断创新管理数据的水平,实现管理信息的高效化。(4)信息管理部门缺乏完善的管理制度比如,很多企业的大数据管理部门缺失或者管理不完善,对企业运行效果产生了直接的影响,很多企业对内容控制管理的重视程度不够。大数据的价值得到很多领域和行业的认可,在对企业内部存在的信息进行整合和分析的过程中,大数据发挥很大的作用,存在很大的价值,对于企业的可持续发展贡献很大的力量。因为一些企业在分析数据的过程中长期受到传统思想和意识的影响,没有充分考虑客户需求就进行一系列产品的生产活动,没有发挥大数据在对企业的内部控制上的价值和作用。同时,虽然多数企业都有设置相关的信息部门,但是这些部门并没有发挥具体作用,内部建设和运作不够科学和规范。

3如何有效解决大数据时代的信息管理问题

要按照一定的基本流程管理信息数据,在分析大量数据信息的时候,要创新分析思维和分析方式,才会发挥更大的作用。为了高效管理信息,在管理信息中,要提高运用大数据技术的能力,加强对海量数据的收集分析能力,如何实现对海量数据的收集、存储和贡献是数据管理中的主要的挑战。做好以下应对措施可以更好地面对这个挑战。(1)加强对人才的培养力度在大数据时代背景下,如果还是按照传统的培养模式对人才进行培养,显然无法适应不断发展的现代化信息管理需求,因此信息管理部门要对管理人才加强培养力度,在招聘阶段就要明确岗位职责。对于刚入职的人员,要先对其进行技能培训,培训合格以后再让其入职,以免入职后这些人员无法有效完成工作。对于那些就职一段时间的员工,要制定一些制度,把数据使用的有关知识内容定期向员工开展培训,让员工都自觉树立大数据技术意识。同时,要加强建设有关的培训考核制度,对于那些平时有较为突出表现的管理人员,要制定一些奖励政策,最大程度上发挥其积极性。要加强培养信息管理人员的技能,促进其职业道德素养的提升,加强其专业知识和技能的建设,要学会正确高效处理管理工作中遇到的各种突发情况,提升信息管理人才队伍的素质,确保高效开展信息管理工作。(2)让人人都自觉树立保密意识在我们每个人享受大数据为工作和生活带来的便利时,也不能忽略其中的安全隐患。尤其是如笔者们一样进行大数据信息管理相关工作人员,必须对数据安全问题的重要性有深刻的认识。首先,要增强保密意识,杜绝信息泄露的可能性,在上网的时候,如果遇到一些来源不明的网站,要有防范意识,要注意对个人隐私的保护力度,自觉保护好账号密码、指纹密码等重要信息。其次,要在单位内部建立完善的监督管理体制,制定合乎规范的安全使用条例,提高职工的保密意识,保证员工在工作期间参照条例进行规范操作,督促员工相互监督,杜绝信息泄露。(3)制定科学的信息管理战略为了大数据更好地发挥其作用,要继续保持干劲,不断制定科学的发展办法,技术人员要加强研究,从发展的角度入手,针对管理中存在的问题想出有效对策并加以解决。要不断完善大数据技术,不断提升信息管理的水平。同时,在大数据不断发展的背景下,要继续科学化管理信息。信息管理人员在收集数据以及分析和共享信息的时候,要把大数据技术更好地应用下去,这样可以使信息管理结构得到优化,从而更加灵活地运用信息,不断促进信息管理工作往专业性方向发展,让信息管理更具时效性。同时,因为运用互联网技术,获取和传输信息数据的方式方法多种多样,数据信息的安全性受到威胁。所以,在进行信息管理的时候,要确保安全管理数据,要按照大数据的规则,不断提升数据管理水平,确保数据的安全运行。(4)对信息渠道和质量进行有效把控,同时建立专门管理部门在运行大数据的时候,科学设计企业的规划,可以促进数据密切交流。在企业制度建设中,为了更加系统地展现非机构数据,构建良好的信息管理制度,关系着企业的健康运行和发展。比如,如果按照流程化管理制度对企业进行管理,可以严格控制企业的内部运作。可以科学完成对财务信息内容的收集、支出、核算和报表等工作,,会不断优化数据管理流程,促进数据运用的质量和效果的提升。

4总结

综上所述,大数据时代下,在对数据进行一系列操作的过程中可能会有很多问题出现,这就要求信息管理人员要不断提升大数据意识,提升运用大数据的能力和水平,安全运行数据,才能科学、人性、高效管理和发展信息,才能更好地迎接挑战。

参考文献:

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[5]程开明,陈龙.大数据时代的统计挑战与应对[J].中国统计,2013(08).

数据管理范文篇2

1问题的提出和研究意义

随着科技的发展,社会的进步,尤其是计算机通信技术的发展,人们对数据库的共享性要求日益明显,当前数据库的管理和访问充满了复杂性,如何解决这一问题成为了管理者和用户最为关心,最为头疼的问题。例如,非数据库的建设者和维护者,都需要知道数据库当中的全部内容,以此来避免数据的重复录入,从而更好的使用数据。根据用户的需求用户需要知道数据信息的质量,用户也需要知道数据库的数据结构和句存储格式,来满足用户的信息数据交换和利用。在这种情况下数据的内容、品质等元数据的信息就变得十分重要了,它是信息数据有效管理和利用的重要方式,元数据的重要性正在得到用户和数据库的建设者的证明。由于现在数据库的使用对象越来越专业化、复杂化,他们对数据集的元数据内容以及各式会存在相当大的差别,对数据的共享性影响很大,为了制定一套元数据的标准,需要采用同样的各式对数据集进行描述。

2元数据的定义和形成

元数据又叫做描述数据,是台湾学者通过英文翻译过来的(英文为Metadata),现在我国对该术语还没有形成统一的认识。国际标准化组织地理信息、地球空间信息技术委员会的地理信息元数据标准草案将元数据简单的定义为“数据的数据”。美国联邦地理数据委员会在数字地理空间元数据内容标准中将元数据定义为“关于数据的内容、质量、条件和其他性质的数据”。国际地球科学信息网络学会对元数据定义为“关于数据和信息资源的描述信息,他们描述、指向或者补充与之相关的信息内容”。元数据的定义和专业术语出现的时间虽然不长,但是元数据的本质内涵确实流传了很久。举一个简单的例子,在很早以前的图书管理当中,管理人员对书籍目录的编写,记载了书籍的各种相信内容,包括作者、写作时间、页数和字数等,这种对书籍信息的记录就可以理解为元数据。只不过在以前涉及到的数据不是特别复杂,只是到了现代随着网络技术的普及,数字资源呈现出爆炸性增长的速度,人们为了便于统计这些数字信息不得不将以前的文本化数据向网络表格化数据方面进行转变。从上世纪八十年代开始出现元数据的记录方式,到现在元数据的应用已经扩展到了各个行业。

3元数据标准内容分析

根据元数据的使用目的不同可以将元数据大体分为两类,即:管理和组织数据的元数据;浏览和导航数据的元数据。第一种类型的元数据的代表就是美国nasa描述遥感数据的目录交换格式标准(DIF),这一标准有一个典型的特征就是必备六个字段:登录目录标识、登录目录的名称、参数、原数据中心(包含名字、数据集标识、联系人等)和数据概要描述。另外,为了让信息表达的更加明确,这一标准当中还要增加字段,如传感器的名字、位置、数据分析、计划口令、品质等,增加这些字段可以提高用户的使用效率,尽可能的完善元数据。第二种元数据的代表就是澳大利亚新西兰土地信息委员会制定的元数据标准。这一标准确立的核心元素较少,能够让用户在最短的时间内查询到所需要的数据信息。核心元素能够说明现有数据的种类、数据信息、数据范围、与其他应用的作用,以及获取更多信息的位置等。核心元数据共分为九类三十二个元素:数据集中、展示、数据时间、数据状况、访问和浏览情况、数据品质、联系信息、元数据时间、元数据附加内容。除此之外,核心元数据还要制定了数据格式,使用指南,以方便用户查找信息。

4元数据表达方式的分析

美国联邦地理数据委员会的数字化地理空间元数据内容标准元数据信息单元是元素、实体(包括复合实体)和字集。元素是元数据的基本信息单位,元数据实体由元数据元素组成,元数据实体、元素则构成复合实体,最终部分元素、简单或者复合元数据实体组成元数据子集,元数据的组成结构从小到大排列为,元素、实体(复合实体)、子集。元数据是利用巴克斯诺尔范式进行表达的,巴克诺斯尔范式可以定义常规语言元素和属性标准语法,在确定复合实体和其他元素、实体间的联系的时候,采用类似于数学等式的关系将标识符和表达式用等号连接起来,以此来表表达式产生标识符这一进化关系。这一规则公式代表了各种符合的意义,从数学角度可以解释为,A=B+(C)表示A由B和可选项C构成,A=3{B}5表示A由B重复3到5次而成,子集、实体、元素之间的关系可以用元素比实体进一格的办法来表达,美国的数字化地理空间元数据内容标准利用这种方式可以清晰的表达数据实体和元素之间的各种关系,但是它也只是包含了标准化当中元数据和元素的定义,并没有规定数据的格式,有时候用元数据元素分层缩排来表示,有时候用编号系统表示,这就使得元数据使用起来并不简洁。为了解决这一问题,建立了空间数据信息交换网络,利用比较统一的SGML、Z39.50和其他协议来表示,可以更加灵活的执行元数据。ISO/TC211的元数据标准利用了图表和数据字典相融合的表达方式,清晰的表示了元数据内容之间的各种关系。数据字典可以详细的解释元数据的内涵,图表则是面向对象的统一建模语言UML静态结构图、ISO借口定义语言,在图表当中信息单位是包、类和属性。数据字典当中元数据的信息单元是子集、实体以及元素,这一标准说明了图表和字典当中的对应关系。因为静态结构图准确的解释了元数据的语义和句法结构规则,制定了标准的描述数据信息的方法和格式,通过辅助设计软件可以精确的表达数据元素关系,检查元数据设计的整体性和统一性,所以ISO/TC211的元数据表达方式对全世界各个行业的数据管理和服务产生了重要的影响。

5元数据网络管理模型分析

当下比较流行的元数据管理系统模式可以分为:集中式数据管理体系和分散式数据管理体系。集中式数据管理体系就是所有的元数据都聚集在一个元数据管理站点上,数据集元数据是通过数据制造者免费上传的,数据的使用者可以通过当下的数据管理站来进行访问好查询元数据。这一模式比较有代表性的就是英国地理数描述目录,这一机构的数据来源于国家制图机构。这种模式的优点就是使用者可以迅速的查找元数据,工作效率很高,当然缺点也很明显,就是这一模式分裂了这一管理系统和其他网络元数据体系的链接,导致这一体系的元数据数目较少,在数据信息的更新和维护方面就取决于元数据的上传者,元数据信息不能及时的更新,提供的数据有可能出现错误。分布式元数据管理体系就是要设立一个元数据网络交换的核心连接点,使用者可以在这一连接点进行元数据的查询,而对于元数据的供给者和元数据的数据制造者,则需要设立分节点,保存各种元数据的信息,然后将核心连接点和分节点联系起来。元数据的使用者不能直接访问数据的制造者,只能通过核心连接点来访问数据信息,进行元数据的查询。这一模式的代表性机构就是美国空间数据交换网络,它将用户、服务器内容、数据库服务器进行了分离。通过网关根据数据信息的类型、数据信息覆盖位置等条件构成元数据的查询界面,用户通过网络进行查询,核心连接点通过用户信息向分节点进行传输,然后在将内容反馈到用户浏览的页面当中。这种模式的优点在于能够增加元数据的数量,减少核心连接点对元数据的更新负担,缺点在于元数据的查询速度较慢,影响使用者的查询效率。

6元数据传输各式的统一

虽然当前已经制定了一些元数据的标准,但也只是确定了元数据的内容、含义、类别、组成结构等特征,但是这还不能满足元数据的使用要求,制订元数据标准的目的是为了元数据的查找和检索,了解数据信息和内容,因此必须要注重元数据的传输标准,以此为基础来设计元数据的管理体系,从而达到对元数据的搜寻、修改、更新维护和查询检索。在DOS环境下和ARC/INFO环境下,美国诞生了很多元数据录入和编辑的软件,澳大利亚也开发类似的软件,这些元数据软件都是为了便于自身的查询需求,符合各自制定的元数据标准的。但是各个元数据录入软件的数据格式却不相同,有的是文本格式,有的是HTML格式,还有的是关系型数据库格式,虽然方便了用户,但是在元数据的修改和维护方面成本很高,所以要制定统一的元数据转化标准,方便网络上的元数据交换。美国和澳大利亚建议更改统一的后缀格式,例如,将SGML/HTML的统一转换成XMLDTD或者是XMLSchema,将表格改编成ASCII的格式。这种方式优点在于有利于建设元数据索引和能够在不同地区的互联网当中进行元数据的查询。

7元数据管理平台设计和实现

7.1功能流程设计。功能流程设计需要满足元数据生命周期的要求,当前大多数公司单位都是分散式的数据管理体系,数据比较分散,需要采集多元数据并且简化数据的存储体系。可以将TSV(三层阶梯式图)引用到元数据管理体系当中,在元数据导入配置方面,可以利用悬挂点配置的方式,在任务采集的起始阶段可以配置相应的悬挂点(类似分支点),建设元数据的查询树,在数据源配置方面要表明数据源的类型、衔接数据、账户情况等,还要进行测试观察后续问题。为了更好的完善元数据的管理体系,保持元数据地图的完整性,需要对元数据进行完备的采集,采集方式又分为手动采集和自动采集。手动采集是对用户要求的数据库进行单次采集,自动采集则额外的配置采集时间和采集周期。7.2元数据的浏览。将配置好的悬挂点体现在元数据的树状结构当中,以形象的结果提供给用户,基于TSV的思想元数据树需要具有三层以上的结构,首先是系统,其次是各系统数据库,再者是各数据库的下属表。在库级元数据方面需要展示各个表名和创立的时间,在表级元数据方面需要双击查看该表的详细信息,包括字段、约束、索引、键、视图等,在下拉菜单当中可以检索相应的元数据信息。在字段级元数据方面包括字段名、字段类型、字段解释、所属的表和库,前三项属于特点描述,后两项是定义描述,这样能够方便对字段进行分析和定位。7.3元数据的构架设计。元数据管理体系的技术构架主要是对所有信息数据的筛选,来确定那些信息可以纳入元数据管理体系,以此来构建三级视图。技术构架的信息主要包括五个方面,即:数据源层、数据收集层、数据保存和管理层、应用帮助层、登录管理和用户信息等。数据源层主要就是提供数据信息,数据收集层主要是理清各类数据关系方便元数据的管理。

8结语

综上所述:数据库元数据是处理各种数据信息,满足个人和单位需求的一种重要数据管理模式。为了应对当下信息时代的各种数据信息,从海量信息当中提取有价值的数据信息,就需要对数据库元数据进行研究和优化。元数据简而言之就是管理数据的数据,它本身也是一种数据信息,根据使用目的的不同可以分为管理和组织数据的元数据;浏览和导航数据的元数据。元数据在表达方式上可以分为元素、实体(复合实体)、子集这样的单位,在管理模式上可以分为集中式数据管理体系和分散式数据管理体系。在元数据的传输格式方面还没有统一的标准,建议改变传输格式,形成统一。在元数据平台建设和管理方面可以参考TSV(三级视图阶梯)的模式,使元数据库更加清晰明了。

参考文献

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[4]刘海生.面向信息集成系统的内核数据管理技术的研究[D].暨南大学,2011.

数据管理范文篇3

关键词:财务分析指标;内部分析指标体系;外部分析指标体系。

企业财务分析的内容包括:

a.外部分析内容。企业偿债能力分析;企业盈利能力分析;企业资产运用效率分析;社会贡献能力分析;企业综合实力分析。

b.内部分析内容。除以上外部分析内容外,还包括:企业筹资分析;企业投资分析。

另外,内部分析内容还应有:企业经营预算执行情况分析;财务状况和财务成果形成原因分析。

c.专题分析。随着市场经济的发展,企业将会遇到许多新情况、新问题。企业和外部信息使用者可根据自身的特点,结合特定的目标选取特定的资料及内容,有针对性地进行一些专题分析。

如公司财务信息质量分析、资本资产结构优化分析等。d.关于财务分析与相关学科关系的探讨。随着市场经济改革的深入,我国财会学界学科体系的改革也进入一个新的阶段,由20世纪80年代初期的财务会计之争深入到各二级学科,这是理论发展的必然。学科的分分合合是由于环境的变迁,历史的发展而致,是科学发展的客观规律。进入20世纪到90年代,财会论坛上就有财务分析要独立成科的微弱声音,到了现在,对此论题的讨论越来越热烈,且似乎已达成共识,即由于市场机制、竞争机制的逐步完善,财务分析必须独立出来。那么,独立的财务分析学科在财会学众多学科中地位如何,包括哪些内容,与其原附着的学科关系如何?这不是一个简单的减法问题,而是一个漫长的选择和甄别的过程。

1内部分析指标体系。

内部指标体系的设置,主要是为满足企业内部管理的需要,可根据企业所在行业的特点和管理的特殊需要灵活设置,其内容相当广泛。

一般说来,可从筹资、投资等方面设置。

1.1企业筹资分析。

在市场经济体制下,企业经营所需资金需靠企业自己来筹集,这样,筹资分析便成为企业财务分析中的一项重要内容。在筹资分析中,首先要分析企业的资金需要量,其次分析企业未来的财务状况和获利能力;再次分析企业的资金成本和筹资风险;最后确定一个合理的筹资方案并与资金供应者进行协商,使企业筹资活动顺利进行。可设置筹资结构比率、资金成本率等指标。

1.2企业投资分析。

企业对投资活动首先应进行可行性分析,为投资决策提供依据,这是投资分析的重点;其次应对投资活动进行事中分析,以控制投资规模,提高投资效益;最后对投资活动进行事后分析,以考核投资效果、评价投资业绩,为改善企业今后的投资决策提供依据。企业在投资分析时一般需考虑货币时间价值、投资的风险价值、资金成本和现金流量等财务因素。在投资阶段为考察投资方案的可行,可设置内含报酬率,为考察投资的收益可设置投资报酬率、投资回收期等指标。

2外部分析指标体系。

2.1企业偿债能力。

分析企业偿债能力是指企业偿还其债务的能力,通过对它的分析,能揭示企业财务风险的大小。按债务偿还期限的长短,又将其分为短期偿债能力与长期偿债能力。

2.1.1短期偿债能力,是指一个企业以流动资产支付流动负债的能力。设置该指标对外部信息需要者非常重要。对于企业来讲,该指标也至关重要,短期偿债能力的大小,主要取决于企业营运资金的大小以及资产变现速度的高低。

另外,可动用的银行贷款指标,准备很快变现的长期资产、偿债能力的声誉、未作记录的或有负债、担保责任引起的负债、未决诉讼等对它也有影响。短期偿债能力通常设置以下指标:流动比率;速动或酸性测验比率;现金比率。

2.1.2长期偿债能力,是指企业以资产或劳务支付长期债务的能力。对长期偿债能力进行分析是因为企业的利润与其有紧密的联系,分析长期偿债能力时不能不重视企业的获利能力,这是因为企业的现金流入量最终取决于能够获得的利润,现金流出量最终取决于必须付出的成本。此外,债务与资本的比例也是极其重要的。影响企业长期偿债能力的因素很多,除资产、负债、股东权益外。还有长期租赁、担保责任、或有项目等因素。长期偿债能力指标有:已获利息倍数;资产负债率;产权比率;有形净值债务率。

2.2企业资产运用效率分析。

资产运用效率是指对企业总资产或部分资产的运用效率和周转情况所作的分析。企业经管的目的在于有效运用各项资产获得最大的利润。利润主要来源于营业收入,企业必须凭借资产、运用资产才能取得营业收入。资产周转速度越快,表示其运用效率越高,利润越大。企业运用各项资产有无过量投资?有无因设备短缺而导致生产不足?有无因资产闲置而导致利润降低?凡此各种问题,皆为企业管理者、投资者、债权人及其他相关人士所关切。通过分析资产运用效率,则可以评价企业营业收入与各项营运资产是否保持合理关系,考察企业运用各项资产效率的高低。资产运用效率指标有:存货周转率;应收帐款周转率;流动资产周转率;固定资产周转率;总资产周转率。

2.3盈利能力分析。

盈利能力分析是指对企业盈利能力和盈利分配情况所作的分析。它是企业财务结构和经营绩效的综合表现。企业经营之目的,在于使企业盈利且使其经营与规模不断成长与发展。

各方信息使用者无不对企业盈利程度寄与莫大的关切。投资者关心企业赚取利润的多少并重视对利润的分析,是因为他们的投资报酬是从中支付的,如果是股票上市公司,企业盈列增加还能使股票市价上升,从而使投资者获得资本收益。对于债权人来讲,利润是企业偿债能力的重要来源。政府有关部门关心的则是微观和宏观的经济效益以及各种税费上交的可靠性。对于企业管理者来讲,可通过对盈利能力的分析,来评价判断企业的经营成果,分析变化原因,总结经验教训,不断提高企业获利水平。它是管理者经营业绩和管理效能的集中表现。对于职工来讲,则是丰厚报酬及资金的来源,并可保证工作的稳定。它也是集体福利设施的不断完善的重要保障。

企业盈利能力分析指标可从一般企业及股票上市公司两方面制定。一般企业盈利能力指标有:销售利润率;成本费用利润率;资产总额利润率;资本金利润率;权益利润率。股票上市公司除上述指标外,还可借助以下指标:每股盈余;每股股利;市盈率;股东权益报酬率;股利支付率;留存盈利比率。

2.4社会贡献能力分析。

社会贡献能力是从国家或社会的角度衡量企业对国家或社会的贡献水平。企业的目标是追求最大的利润。但作为社会主义国家的企业,单纯的片面的追求企业个体的经济效益是不行的,还必须包括对社会的贡献。对盈利企业可用实现利税来衡量,但对一些主要体现为社会效益的企业讲,则无法适用。故为此设计的社会贡献率、社会积累率可兼顾反映企业经济效益和社会效益两个方面对国家、社会的贡献情况。

2.5综合财务能力分析。

数据管理范文篇4

关键词:科研数据;数据管理计划;RDMO

数据管理计划(DataManagementPlan,简称DMP)作为科研数据管理的第一步,是由科研人员撰写,描述科研项目中如何管理、描述、分析和存储可能获取或生成的数据,以及项目结束后如何共享和保存这些数据的正式文档[1-2]。由于科研数据管理的后续步骤都包含在数据管理计划之中,且数字管理计划是科研数据生命周期全流程管理的出发点,所以良好的数据管理计划是增强数据质量、提升数据共享水平的基础保障,也是后续数据存储、组织等工作的落脚点和指南[3]。现阶段,作为参与数据管理的重要工具,几乎所有开展科研数据管理服务的图书馆都提供该服务[4]。数据管理计划工具就是在此背景下,提供完善的数据管理计划参考信息,并指导科研人员创建符合资助单位或是开放科学要求的工具。因此,设计、开发数据管理计划工具是图书馆提升科研数据管理服务水平的重要任务,对于数据管理工作具有重要的指导意义。目前,数据管理计划工具主要包括:由DigitalCurationCenter(DCC)开发运行的DMPOnline[5]、加利福尼亚大学数字图书馆监管中心(CDL)的DMPTool[6]、德国比勒菲尔德大学数据管理计划工具OnlineTool[7]、柏林工业大学(TUBerlin)TUP-DMP[8]和德国生物数据学会GFBio开发的GFBioDMPTool[9]。其中最为常用的为DMPOnline和DMPTool。DMPTool的设计开发工作始于2011年,由5家美国高校图书馆、2家科学数据组织和1家博物馆共同研制,目前共有268家机构,46911个用户。DMPOnline最初由格拉斯哥大学的人文技术信息研究所按照DCC模型开发,目前有203家机构,近18000个用户。目前,DCC和CDL联合开发版本DMPRoadmap也已经上线。由于使用相对广泛,所以针对数据管理计划工具的研究普遍也以这两种工具为主。

1文献综述

对于数据管理工具的相关研究成果方面,马建玲等注意到国外图书馆在科研数据管理工具开发方面的工作,并介绍了数据管理计划创建工具DMPTool[10];王凯等从开发路线、服务方式与需求建议的角度比较了DMPTool与DMPOnline二者的区别[11];王璞则分别介绍了DMPOnline和DMPTool的发展和目标,并指出尽管两个工具有所差异,但都以集成式的DMP撰写工具来促进数据管理的最佳实践,已发展成为国际普及的数据管理计划工具[12];吴海茹认为DMPTool可以加速科研人员创建数据管理计划,更加熟悉科研资助单位的数据要求[13]。目前,针对现有科研数据管理计划工具的研究还较少,主要集中在应用方式方法层面,对于开发的依据、设计理念的研究还有所欠缺。在实际使用层面,DMPTool与DMPOnline主要针对英美两国科研环境,所关联的机构数据要求也以本国为主。虽然机构在使用上述工具时可以进行个性化配置,但对于我国这样的科研大国,开发自己的工具尤为重要。而RDMO工具开发时参考了相关工具的不足,并进行了德国科研的个性化开发,所以研究该工具,对于我国开展相关软件工具的开发具有重要参考价值。

2RDMO工具概述

随着开放科学的普及,科研数据已经成为重要战略资源,作为科研工作的基本保障,良好的数据管理计划已经成为大部分资助机构的要求,无论科研人员本身还是所在机构都需要利用有效工具进行科研数据管理。在此背景下,RDMO(ResearchDataManagementOrganiser科研数据管理组织工具)的开发,由德意志研究联合会(DFG)资助,波茨坦莱布尼茨天文物理研究所、波茨坦应用技术大学和卡尔斯鲁厄大学图书馆共同完成,第一阶段从2015至2017年,第二阶段从2017至2020年。如同DMPOnline和DMPTool,RDMO也是一款基于网页的数据管理计划软件。RDMO的开发基于科研数据的全生命周期,所以适用于科研数据管理中涉及的所有参与者。同时,由于框架采用Python-Django和AngularJS,代码开源(GitHub)[14],因此,RDMO可由科研机构或大学独立安装,并且易于补充特定学科或机构个性化的内容。RDMO的安装主要分为三部分,即rdmo-app、rdmo软件包和数据库。其中rdmo-app主要存储本机构的所有设置、自定义选项;rdmo软件包则是由RDMO项目团队集中维护的程序包;数据库主要用于存储用户的科研数据管理计划等机构实际使用信息,数据库管理系统可支持sqlite3、MySQL或PostgreSQL[15]。从使用形式上看与DMPOnline和DMPTool也较为类似,如面向科研人员,通过结构化问题进行数据管理计划的填写,并可以选择使用机构模板;而对于机构工作人员,也可以进行相关内容审查、模板编辑功能。数据管理计划主要是满足科研项目申请阶段的要求,一般在项目执行阶段前完成。所以,针对数据管理计划的工具主要基于管理机构、资助方模板建立一份科研数据使用的备忘录,并没有发挥数据管理计划在科研数据全生命周期中的功能。而且在实际使用中,无论DMPOnline还是DMPTool,其主要围绕各自国家资助机构相关数据政策,并且采用集中管理模式,存在科研方向、研究内容等敏感信息的泄露风险。因此,开发本国数据管理计划工具具有重要现实意义。目前,RDMO已经在德国科研机构广泛使用或试用。从机构类别上看,主要包括三类:大型科研项目,如德国联邦食品及农业部畜牧业减排项目、德国联邦教研部区域高校联盟科研数据项目、德意志研究联合会(DFG)研究数据生命周期中的分子数据管理项目等;科研机构/高校图书馆/计算中心日常数据管理计划服务,共26家,包括尤里希研究中心、马克斯普朗克数字图书馆、亥姆霍次材料能源中心等7家国家科研院所和17所高校;联邦州科研数据基础设施,如黑森州研究数据基础设施联盟、北威州数字高校研究数据基础设施先导行动等。由于结构化问题源自需求,又是良好实践经验的总结,因此,依托这些科研机构,RDMO可以提升学科适应性,丰富结构化问题。以德国的畜牧业减排项目(EmiMin)为例,服务团队按照项目要求,设计工作流程,并根据各方的任务角色,建立与农业技术相适应的问题模板,开发出项目用数据管理计划工具定制版RDMO4Life。下一步RDMO团队将基于此,扩展相关问题,建立起适合农业科学的RDMO。目前,RDMO在其GitHub平台上共享了8份结构化问题模板,包括DFG项目模板、经济学项目模板、教育科学模板、社会学模板、机械工程模板等。

3RDMO工具服务模式

RDMO主要面向数据管理计划使用者,包括创建者即科研人员,以及数据管理计划服务的管理者,即一般组织机构的图书馆。相应地,所使用的服务方式也有所区别。

3.1面向科研人员服务模式

科研人员服务模式如图1所示。与DMPOnline和DMPTool最大的不同是,RDMO首先通过结构化问题模板的方式引导科研人员完成科研数据在项目全周期各环节处理办法的填写,而非直接利用资助者或者相关机构的数据管理计划模板进行。这样的好处在于,数据管理计划不拘泥于某个具体模板,而是切实在科研过程中管理数据的内容。问题模板选择之后,科研人员按照问题进行相关内容的填写,过程中既可以按顺序填写各部分内容,也可以跳过部分内容或自由跳转,或以个人喜好的顺序填写各部分内容。RDMO的另一个特点是在预览阶段,已填写的内容信息可以自动映射到具体资助机构的数据管理计划模板,减少了科研人员的重复劳动。此外,科研人员还可以在线存储数据管理计划,填写完成后导出数据管理计划或提交至所在组织机构以待审查。服务的最后一步是用户信息的添加和编辑,一个项目可能涉及多种用户身份,RDMO设立4种身份供选择,分别是项目负责人、项目经理、组员和访客。从访问权限上看,项目负责人和项目经理具有几乎相同的编写加工权限,区别只在于项目负责人可以添加/删除项目,而组员具有读和写权限,访客只有读的权限。

3.2面向组织机构的服务模式

对于组织机构,RDMO最重要的服务是问题模板的编辑以及计划模板的添加。机构管理员可以以现有问题模板为参考,增加/删减机构层面特有/无关的问题,而在数据管理计划预览阶段,也可以添加本机构或特定资助机构的数据管理计划模板,具备了较强的扩展特性。此外,RDMO对于机构的服务还有面向软件平台的权限更改和配置,如用户权限、账户信息等常规管理员功能。

4RDMO工具数据模型及要点

RDMO的数据模型如图2所示。对于用户而言,结构化问题是RDMO中最明显的部分。层级从高到低使用目录、部分、子部分、问题集和问题进行配置。单个RDMO可以配置多个目录,创建新项目时,用户可以选择要用于该项目的目录。目录包含多个部分和子部分,这些部分本身具有问题集,而具体问题可以直接添加到问题集中。问题为文本格式,显示给用户,并辅助一个可选的帮助文本。“域”模型是数据模型的核心部分,其功能是将访谈中的问题与用户输入联系起来,并按照树状结构组织。用户项目中每条信息都由一个属性表示,并采用目录组织的形式,因此,这些属性可以看作是“域”模型树上的叶子,组织它们所代表的不同实体之间的联系。如项目开始日期为带有路径的属性project/schedule/project_start,该属性本身键值为project_start,并位于属性schedule中,而schedule本身又位于project中。“条件”与问题集相关联,并确定所控制的问题集在当前环境下是否有效。如果问题集无效,则不会显示给用户。“视图”是允许在RDMO中使用的DMP模板,每一个模板都对应一个“视图”,该视图可以使用基于HTML的Django进行编辑。在“视图”中,管理人员可以人为的添加标题和帮助文本,并显示在项目之中,帮助科研人员回答相关科研数据管理的问题。待结构化问题填写完成后,RDMO将根据用户的回答提供跟进“任务”。“任务”具有标题和文本,通常情况下,“任务”与“条件”相关联,以确定特定项目是否需要。此外,由于“任务”本身具有“datetime”等时间属性值,可以使用诸如项目开始或结束的答案来计算任务的时间范围,因此便于进行时序管理。

4.1RDMO属性结构

从上节可以看出,每个问题所对应的属性是RDMO希望提取的核心元素,是整个数据组织的骨架。同时,属性又是RDMO的信息基础,是数据管理计划中信息颗粒度的重要指标。因此分析RDMO的属性设计是理清工具功能的基础。RDMO的属性无外乎就是如何组织串联每个任务和所包含的具体信息,所以,首先要明确科研数据管理的任务划分和流程。科研数据管理主要由6个科研数据生命周期的独立任务,包括:计划/创建、选择/评估、获取/接收、存储/IT、保存手段以及访问/使用,以及5个贯穿于全周期且交叉的管理任务组成,分别为:管理/政策、法律/道德、财务/资助、元数据和标识[16]。而RDMO的基本属性结构,可以从其GitHub上的文档得到,如表1所示(由于篇幅的原因,四级键值有所归并和简略)。从内容上看,RDMO属性包括funder、costs、legal_aspect、dataset等交叉管理任务,而dataset中又包含creation、datacollection等数据生命周期独立任务,涵盖了所有科研数据管理任务元素,具有较为全面的特点。从结构上看,科研数据的基础单位是项目,因此属性以project为最高级。在二级中,除research_field、schedule等项目概述值外,主要包括:additionalrdm_policy、coordinator、partner、funder、costs、legal_aspect、dataset等,而三级则主要是二级值对应的各个方面,四级以此类推。特点主要表现在:首先,以科研数据管理模型中具有交叉特点的管理任务为属性结构的主线(二级),而数据生命周期独立任务则主要处于第三级,并融入相应的二级指标中。这样的好处在于,数据管理计划的核心是管理,因此以管理实体,如科研人员、组织机构、伙伴机构划分,可以明确主要干系人的任务/信息区块,避免了管理实体交叉带来的任务不清;其次,增加时间维度指标,在数据生命周期中任务步骤,如datacollection、datacleaning、dataanalysis等方面增加了执行的起始和结束时间,明确了数据管理计划的计划性、动态性特征;最后,增加了责任人,如在机构合作层面的coordinator和partner中明确了contact_person、name,在数据周期任务中,也出现如creator,owner,responsible或responsible_person等需要确立的相关责任人元素.

4.2互操作性

互操作性是RDMO与其他工具软件或科研数据基础设施信息共享的基础。由于结构化问题是唯一输入,所以,RDMO互操作性的基础是上节所述“域”内问题——属性与目标系统之间的有效映射。目前,RDMO互操作性主要针对DataCite的15个强制属性和5个推荐属性,具体如表1所示。从表中不难发现,在映射时,RDMO非常注意问题——属性和DataCite之间语义的对应。如在“Publisher->dataset/preservation/repository”中,DataCite主要使用“Publisher”表明数据来源,所以在RDMO结构化问题中,使用“storedorarchivedaftertheendoftheproject”(在项目结束后存储或归档),既明确了时间为“项目结束后”,在用词上使用“storedorarchived”,区别于一般概念上的“Publish”;再如“creatorName->project/dataset/creator_name”中,“creatorName”在DateCite中指数据建立者的姓名,格式为“姓,名”,在RDMO中,首先区别了creator和creatorName,前者可以为人或机构,而后者为DataCite所指的主要研究人员,并且在问题中给出了明确的解释。

4.3服务体系

本研究的服务体系指RDMO软件的使用者社区建设。类似其他需求驱动型开源软件,完整的开发者和使用者的生态体系建设是成果的关键。在DMPTool和DMPOnline的开发设计时就考虑了这种互动关系。其主要原因有:(1)技术因素。单独的数据管理计划软件本身是“空”的,结构化问题和域内的属性元素需要不同机构在使用过程中才能反复优化,才能提高应用性和适用性;(2)组织因素。科研数据价值的提升在于大规模汇集,因此,建立使用者-开发者社区建设是开放科学下科研数据共享的要求。由于RDMO在设计之初就考虑到了数据的隐私性,所以,RDMO社区建设的核心方针是,使分布在各地的不同RDMO使用机构能够在技术上“自给自足”,并以此方式进一步发展RDMO整体社区。因此,RDMO社区建设通过多种渠道开展双方的交流,而RDMO团队针对这些问题和需求进行再优化。RDMO社区建设模式主要包括:(1)传统的宣传和培训。在RDMO官网上有技术帮助文件的文本、视频文件供下载,如快速使用手册、如何生成、编辑结构化问题等。(2)技术文档解决方案。在RDMO网站内,开发者公开了技术文档手册包括安装、部署、配置,在涉及科研数据管理的内容上,也有相应的问题-属性等核心字段。(3)RDMO在机构数据基础设施的整合服务。一方面协助机构进行RDMO的整合,如RDMO与不同专业学科、不同机构展开合作,建立适用不同专业或特定机构的的数据管理计划工具版本。另一方面,RDMO还积极融入到现有科研基础设施中,特别是一些德国参与建设的平台,如re3data(全球科研数据知识库注册系统)、RADAR(通用科研数据知识库)。(4)交流平台,如GitHub、建立聊天群组、邮件列表等。(5)使用者大会。从2018年开始,每年召开一次使用者大会,在大会上,RDMO服务团队及用户就软件的使用、问题和需求开展一些列讲座和研讨。

5RDMO工具特点

5.1以模板为驱动转变为以组织为核心

随着科研数据愈发重要,数据管理计划逐渐成为科研机构或是资助者在项目执行前所提供的必需材料。从目前主要数据管理计划工具看,资助者模板是计划的最初驱动。在完成数据管理计划时,基本与科研机构或资助机构的数据管理要求相关联,而对于没有现成模板的情况,结构化的问题则相对简单,如DCC基础模板,对于未来实际科研数据管理指导性、操作性不强。而RDMO使用一般化的问题,依管理任务进行切分,内容涵盖整个科研数据管理流程,又在相关步骤中明确责任人,可以依照不同角色安排任务。在技术上,模板中的每个问题与属性相对应,便于进行信息的提取-交互,也便于融入到其他工具和系统之中,从而形成一份可执行、可扩展的数据管理计划。

5.2分布式部署

当前的数据管理计划工具多为集中管理方式,这种方式存在数据安全和机构/国别适应性方面的问题。而RDMO允许进行机构/项目/联盟等多种方式的分布式部署,既保证了科研项目/科研数据,特别是一些敏感信息的安全性,在应用层面又便于使用方按照机构特点或学科特征进行编辑和优化,具备了较强的扩展能力。由于RDMO的组成结构较为简单,主要包含rdmo-app、rdmopackage和database3个部分,因此,从安装到配置都较为简单,且源代码在GitHub上公开。对于软件更新的问题,则主要通过建立技术社区、收集问题、工具软件包更新的方式进行。

5.3互操作的扩展特性

目前,如DataCite、re3data等基础设施在科研数据领域,已经成为科研数据的必要组成。因此,数据管理计划作为科研数据管理的基础和出发点,互操作性是与其他软件/基础设施一起工作并共享信息的保证。在RDMO中,所有结构化问题都对应了一个属性,同时一些关键词汇也来自RDMO内部的规范词汇表。因此,互操作性既是软件内部问题——模板的自动关联,实现自动提取,降低科研人员工作量的重要保障,又是与外部一些科研数据常用基础设施进行信息共享的基础。如上文所述,RDMO已经与DataCite中的20个强制属性和可选属性进行了映射。目前,RDMO正在通过开发相应模块和元数据模型来实现与其他系统的信息共享,以及与机构本身科研管理相关联的功能,如将RDMO链接到科研信息系统(FIS),实现元数据的接口和标识符系统,采集科研数据成果。

5.4建立多维度社区服务

通过建立社区实现开发者与用户之间的交流是开源工具软件持续优化的保障。在RDMO中,这种信息交互是多维度的。从内容上看,既有传统媒介的宣传和培训,又有目前开发人员使用较为广泛的GitHub、Slack、Twitter等,通过多种渠道建立联系,广泛收集问题和需求,实现反复优化迭代;从组织上看,有学科、机构、联盟等不同合作模式,一方面可以推广工具软件的使用,另一方面可以扩展软件在学科和使用环境的适用特性,为衍生出不同版本的RDMO提供了基础。

6对我国科研数据管理的启示

纵观我国科研数据管理研究,主要从服务的范畴和任务(如内容、参与者)、治理(如机构科研数据政策)、执行(图书馆在科研数据管理服务的作用)和实践(科研数据管理服务平台建设)开展,并取得了大量研究成果,但具体工具软件却较少。而数据管理计划作为科研数据管理的服务的首要内容,其工具软件的开发设计,对于我国图书馆/信息机构开展相关服务都具有重要参考价值。

6.1开发我国自己的数据管理计划工具

数据管理计划工具是规范科研数据管理,增强数据质量以及提升数据共享意愿的重要工具软件,也是发挥图书馆/信息机构在数据治理中作用的重要手段。2018年,我国科研机构和高校各类研究与试验发展项目接近120万项[17],仅国家层面的自然科学和社会科学基金2019年就达到50000余项[18-19],这还不算数量更为巨大的省市系统基金资助项目。一方面,若使用国外相关工具,在适用性上无法保证,另一方面,还有泄露重要科研敏感信息的风险。德国作为科研大国和强国,从2015年开始开发自己的数据管理计划工具RDMO,保障自身科研需要。2018年4月国务院办公厅印发《科学数据管理办法》,旨在进一步加强和规范科学数据管理,保障科学数据安全,提高开放共享水平[20]。因此,开发我国自己的数据管理计划工具,具有重要现实意义。

6.2注重可执行性

科研数据管理计划并不只是为了满足资助方的数据管理要求,不能局限在一个静态的文档,其目的是增强数据在全生命周期的有效管理,保障科研数据的质量,增强可复用性。因此,数据管理计划工具在开发过程中应在以下方面注重可执行性。可执行性的基础就是参与者可以找到自己所需要的信息。具体来看,应注重问题颗粒度设计和相关方需求的辨析。首先,数据管理计划的结构化输入应尽量明确,以科研数据管理中的必要元素为核心设计问题模板,引导科研人员做出尽量标准、规范的回答,收集到所需信息;其次,科研数据管理涉及多方共同协作,包括数据生产方(科研人员)、服务提供方(图书馆/技术中心)、科研数据基础设施以及项目资助者,所以,数据管理计划应满足不同角色的使用需要,如对于科研人员,类似项目的DMP案例、元数据的使用规范是其正确填写的基础,而对于资助方,可能来自科研人员未来数据的存储方式、地点和成本回答是最为重要的信息。

6.3注重互操作性

互操作性是可执行性的重要基础。互操作性主要分为3个维度:(1)工具软件内的信息可以充分交互。如在RDMO中,结构化的输入与不同数据管理计划模板相关联,便于信息的提取,此外,对于一些具备唯一性的实体也应当进行标记,以便不断完善数据管理计划数据库内容,为科研人员撰写数据管理计划提供良好的帮助和指导。(2)与其他数据基础设施的互操作。其他数据基础设施主要指包括如DataCite、re3data等在内的数据索引、知识库登记系统。这些系统是科研数据、再利用的重要保障。(3)数据管理计划与科研信息系统的互操作。一方面,数据管理计划中诸如项目信息、资助信息来自科研信息系统,另一方面,科研信息系统也需要在数据管理计划中提取如大型仪器的使用、成果数据进行相关领域的评估。在开发阶段,应着重从方案语义和持久标识符两个方面考虑。方案语义是不同信息相互映射的基础。在数据管理计划工具的数据模型设计中,可按照不同系统方案中的语义,通过注释信息或向用户提供标准描述列表来实现和规范,如RDMO就使用如注释信息来解释creatorName,利用问题中store和archive来解释publish在不同方案的含义。而对于持久标识符,应从人-机构进行标识,如学者身份ID、知识库标识、资助者标识、项目计划标识。

6.4注重用户社区建设

数据管理范文篇5

关键词:汽车;NVH实验数据管理系统;关键技术

汽车NVH试验数据管理系统的开发设计是当前汽车NVH研究和关注的重要内容。NVH试验数据是基于试验测试所获取的数据结果,然后投入了较多的时间以及财力等各项资源,在对这些试验数据进行安全、有效的管理基础上,利用可视化技术实现数据价值的开发利用,形成试验数据库,能够为汽车NVH研究提供更加充分与可靠的数据支持,对推动汽车NVH研究发展具有非常积极的作用和意义。当前针对汽车NVH试验数据管理的研究,主要以互联网技术应用下通过实验数据库构建,使试验数据报告向数据库方向转变,同时通过建立集中式试验数据库,实现数据自动存储与查找功能等。这些试验数据管理开发方式在实际应用中仍然存在着管理效率低下、数据获取便利性较低等局限性,迫切需要进一步完善。下文将对汽车NVH试验数据管理系统开发实现的关键技术进行研究,以供参考。

1汽车NVH试验数据管理系统设计及有关概念分析

结合当前汽车NVH试验数据管理系统的开发设计研究情况来看,试验数据管理系统的设计实现,是以试验数据库建立为基础。而数据库的建立随着数据库技术的不断发展也逐渐完善,一般情况下需要通过需求分析以及结构设计、数据库实施和运行维护等不同阶段实现数据库构建,并且在数据库建立中,数据类型也需要进行有效分析。一般情况下,数据库中不同列以及局部变量、表达式、参数等资料文件都对应有相关的数据类型属性,像整数数据以及字符数据、日期与时间数据、货币数据、二进制串等多种数据类型,并且根据存储方式不同,对有关数据也会因其类型进行再次划分,以便于数据管理开展[1]。此外,在数据库结构设计中,对数据库的概念结构设计需要对用户需求进行收集分析后,再进行相应的数据库概念结构模型构建,以实现对数据库的设计开发。数据库模型构建与设计实现,就是将客观对象抽象化后形成一种概念级的信息结构,通过结构信息的语义表达来实现数据的分类与管理,并在用户需求引导下实现数据分析与利用。对于汽车NVH试验数据来讲,其数据类型包含基本信息与试验结果两大部分,而基本信息中又包含技术状态以及测试工况、仪器参数等数据信息,而试验结果中则包含试验原始数据以及报告结果、图片、声压级曲线、色谱变化图、电机音频等。而数据库概念结构模型中,以E—R模型最为典型,即实体—联系模型方法,通过实体、属性以及联系的结构设置方式实现数据库模型构建。数据库结构设计中,除概念结构设计外,还包含逻辑结构设计。逻辑结构的数据库设计构建,首先需要进行相应的关系模式建立,并对建立的关系模式进行优化完善后,进行关系数据模型的二维表设计,它也是关系数据模型的结构体现,其中所包含每一行记录都是一个对应的实体。其中,关系模式建立中,就是将构建的概念结构模型向关系模式上进行转换,然后利用规范化理论进行转换后的关系模式优化,从而得到一个相应的数据库管理系统支持的关系模式中关系记录的二维表,完成对数据库结构的设计。

2汽车NVH试验数据管理系统的关键技术研究

结合上述对汽车NVH试验数据管理系统设计及有关概念的分析,可以看出该系统设计中的关键技术表现在数据抽象化、数据结构转换以及单位换算、可视化实现、数据对象扩展等数据处理技术上,通过这些数据处理技术的合理选择与运用,最终实现汽车NVH试验数据管理的系统设计与构建[2]。首先,在对数据抽象化设计中,由于汽车NVH试验数据的数量及类型较多,包含汽车以及零部件振动噪声的各种试验结果、参数等,此外,还包含汽车性能的各项试验以及参数、结果等,并且这些数据为动态采集数据,在时间上表现出相应的变化关系。因此,在进行汽车NVH试验数据抽象化过程中,从数据物理量数量出发,划分为为非历程的常数数据和反应两个物理量变化关系的对应曲线数据、反应三个物理量变化关系的对应曲面数据、反应被测对象物理结构动态特性且对应多个频率下结构特性的模态数据等,共四个数据类型。其次,在进行数据结构转换设置中,结合汽车NVH试验数据是基于不同商用测试系统进行试验获取的,而这类系统的试验数据格式以封闭非结构数据格式为主,需要利用相对应的揭示软件进行打开并实现直观浏览;而且由于不同商用测试系统的数据结构相互不兼容特点,导致不同测试系统获取试验数据不同同步对比,对其数据所表达的物理属性不能通过数据本身进行获取。针对这种情况,在进行汽车NVH试验数据结构转换过程中可以通过OLEAutcmation接口法以及中间文件法、预定义模板法三种不同方式实现数据结构转换,以解决汽车NVH试验数据结构转换问题。其中,OLEAutcmation接口法主要针对支持OLEAutcmation测试系统进行数据结构转换,像LMSTest.Lab或者是B&KPULES等;而中间文件法进行数据结构转换则是针对不支持上述数据结构转换的测试系统,像HeadArtemiS等。预定义模板法在数据结构转换中,则主要针对非测试系统数据,对其结构进行转换设计[3]。再次,在汽车NVH试验数据管理系统设计中,对数据单位换算处理,是针对汽车NVH试验数据管理中所保存数据不仅包含各种试验数据值,同时还包含不同测试系统与测试项目中的数据值的单位。像试验测试中对声压数据就包含dB与Pa,而发动机转速测试数据中包含r/min与rad/s等不同单位情况,需要通过一种简单并且具有较高适用性的数据单位定义技术,实现相同数据量纲的不同单位需求数据转换设计。对此,可以采用基于长度、时间以及质量、电流、热力学温度、发光强度、角度、物质的量等基础量纲的任意试验数据单位定义方法,按照下式(1)实现任意试验数据的单位定义。U=AlgB8i=1仪QiCi蓸蔀+D8i=1仪QiCi蓘蓡+E.(1)其中,Qi即代表基础量纲,而A、B、Ci(i=1~8)、D、E为单位U对应参数,在该技术方式下能够实现任意单位根据相对应参数进行相同量纲的不同单位换算。最后,对汽车NVH试验数据管理系统设计中,数据可视化以及数据对象扩展的实现,则是通过计算机图形学以及图像处理技术运用,在实现数据向图形或图像转换后,在可视化系统屏幕中显现出来,以实现交互处理,达到数据管理中更加直观的呈现方式。而数据对象扩展是根据试验对象动态变化情况,为满足系统对用户添加新试验对象类型或其他不同试验对象的需求,并实现同一类型数据的相同标识管理,为试验数据管理提供基础,可以通过三层试验对象模型构建方式,实现试验件类型以及试验件、试验样件下所对应多种数据对象关系模型设计与建立,并在数据管理中实现对象扩展支持。

3结语

对汽车NVH试验数据管理系统的关键技术研究,有利于促进其在系统设计中的推广及应用,对提高汽车NVH试验数据管理与利用效率,推进汽车NVH研究进一步发展,都有着非常积极的作用和意义。

参考文献

[1]苏辰.HyperWorks在汽车排气系统开发中的应用[J].汽车工程师,2016(8):18-20.

[2]岳明玥,周一丹,马改.深度混合动力汽车NVH问题的研究进展[J].机械设计与制造,2015(2):268-271.

数据管理范文篇6

关键词:政务大数据管理平台;战略规划;技术政务

大数据管理平台主要就是政府进行数据管理的系统,具有5V属性,主要就是容量、速率、多样性、真实性、价值,从宏观层面来讲,政务大数据主要就是面向政府或者是政府自由的数据,涉及到生活、服务与公共三项数据。为了能够提升政府大数据的管理效果,应着重构建有关的管理平台,制定相应的战略规划,合理使用先进技术,确保有关的管理平台良好发展。为了更好的完成政务大数据管理平台的建设工作,应该完善战略规划,合理使用先进技术,积极构建数据归集交换、数据管理与统一身份认证的相关平台,完善有关平台的政务大数据管理功能,保证各项工作的高质量、有序性开展。

1合理建设数据归集交换的数据管理平台

1.1平台的构建要求。对于数据归集交换平台而言,主要就是面向政务部门,合理使用完善的网络信息基础设施与优势性的资源,在资源共享、业务协同的过程中,提升区域之内的信息资源共享效果,达到良好的网络互通的目的,预防出现重复建设问题、纵强横弱问题、信息孤岛问题等等,使得各级政府部门都能够在数据交换的过程中,有着集约化、具体性的指导。数据归集交换平台的建设,主要是依托国家电子政务外网,在合理利用原本系统的同时,对其进行扩容处理和优化处理,建设出多级条块都能融会贯通、运行管理性能和效果较高、自控能力良好、持续性扩展性能强的平台。在建设平台的过程中,应遵循节约投资的基本原则,尽可能提升各种基础设施的应用效率,创建完善的多交换域模式,增强平台的交换能力、效率,确保平台管理效果和数据采集效果,在优化并且拓展相关框架的同时,使得平台之内更好的容纳各级政府的数据共享、交换,符合政府在数据共享方面与交换方面的根本需求。1.2平台的战略规划。具体的数据归集平台建设和发展过程中,应结合政务信息化发展的根本需求,将基础性的网络设施、安全体系当做是载体,按照电子政务的发展需求制定统一规范、平台与设计的战略规划,使得平台建设工作能够向着标准化、制度化、规范化的方向发展。政府部门在有关的平台中可以对数据进行系统性的分析,梳理目录的同时可以更好地实现信息交换的目的,也可以在平台中各种资源,订阅相关的信息,对政务数据进行统一性的共享与交换处理。在设计平台的过程中,应保证其在人口、法人、地理信息、宏观经济四大库有着专门的信息交换域,可以为进一步开展民生资金方面、财税增收方面、经济运行监测方面的政务业务的协同工作提供基础、支撑。在制定战略规划的过程中,应按照政府部门的具体需求,遵循着安全性原则、稳定性原则、标准型原则等等,完善平台的可维护性能、广泛应用的性能、拓展性延展性的性能。①应该遵循标准性的战略规划原则,根据有关的法律制度、行业技术标准等,在确保合理共享政务信息资源的同时,增强信息交换的效果,尽可能使用统一性的基础设施与产品,增强其中信息交换系统的稳定性,保证通用性,健全有关的数据构架,争取在战略规划的过程中提升平台的标准化程度[1]。②遵循先进性的战略规划原则,创建耦合性较低的软件架构,利用先进的软件设计良好运行的软件系统,保证系统的先进性,同时还需将行业标准当做是基础部分,运用先进的技术工具,确保系统具有一定的通用性,可以针对信息资源全面的共享处理。③遵循安全性的战略规划原则。就是在规划的过程中设置有关的管理维护模式,保证所使用的基础设施部分、中间设备部分、软件硬件部分的安全性,在规划建设平台的过程中,选用与标准相符的基础设施,创建科学化、有效性的信息安全管控体系,完善其中的CA认证模式和SSL功能。④遵循实用性的战略规划基本原则,形成正确的平台构建和设计观念意识,完善其中的方案内容,在确保系统性能的同时,提升平台运行的合理性,确保平台运作的适用性,可以在具体工作中有效解决和应对问题,保证平台建设的实用性。⑤遵循灵活性的战略规划原则,将API接口当做是基础部分,在其中设置适配器工具,保证内部系统和外部系统之间的良好对接,在增强系统运行稳定性的同时,改善系统在发展过程中的松耦合性,使得系统之内的资源可以高效性的整合运用。除此之外,战略规划期间还应该遵循可管理性、可扩展性的基本原则,形成良好的数据归集处理平台[2]。1.3具体的技术措施。如图1所示,数据归集平台属于数据共享平台中的一部分,构建政务大数据归集管理平台的过程中,应该完善相关的标准规范体系,统一的数据交换、运行管理、平台对接等规范内容,在规范性应用技术的同时不断增强相关的平台建设效果。在应用技术的过程中,主要的要求为:①明确有关的平台建设内容,就是要进行交换管理平台的良好建设,保证分布式的各个节点服务器都能够统一性的接入处理,确保区级的业务都可以全面性的覆盖连接,保证数据归集交换平台具备稳定运行的性能,可以增强数据传递的安全性与可靠性。应该构建交换业务的多域管理模式,保证各种业务域都能够更好的进行交换逻辑隔离。同时还需对政务资源进行统一性的目录处理,融入到有关的数据归集交换平台中,统一开展政务数据的管理工作。②具体的建设工作中应该遵循统一性的技术规划原则,将政务数据资源的交换需求当做是基础部分,全面进行部署、逐渐落实各类工作,因地制宜的整合资源,遵守着经济性原则、实用性原则,按照政务部门的具体发展、信息化的现状,明确有关的数据归集交换平台的规模和标准,使用信息技术、大数据技术等全面进行信息资源的整合,以此减少平台构建的成本。在建设期间还应该借鉴国内外的成功经验,确保所使用技术的先进性和规范性[3]。

2合理建设系统化的数据管理平台

2.1建设内容分析。数据管理平台的具体建设工作中需要重点整合所有的数据信息,主要因为在相关平台运作的过程中,数据来源很广、类型很多,如若使用人工分类的方式,工作量较大,工作效率较低。因此,需要按照数据管理的基本要求合理创建标准性的数据平台,自动化分类所收集的数据信息,快速进行查询和反馈,然后快速将结果呈现出来,强化部门相互的合作力度,开展深入性的预测分析工作,做出相应的反应,减少信息获取的难度,增强数据管理的效果。在建设数据管理平台的过程中,应重点开发政务大数据资源中心系统,以免出现数据资源分散性的问题,从智慧城市建设和发展的角度考虑问题,在大数据资源中心的支持下,使得政务数据信息呈现出聚集性、联通性、利用性的状态,增强数据管理的有效性。2.2制定平台建设的战略规划。对于政务大数据的数据管理平台来讲,在实际建设的过程中应该完善战略规划,保证数据管理的效果。①在战略规划的过程中应该健全平台的运行功能,完善其查询功能的同时,开发更多新的管理功能,便于增强管理工作的有效性。②应该采用数据对比的形式,准确的开展对比工作和定位工作,合理共享有关的数据信息,将各个行业和各个领域中的数据融入其中进行整合对比。在完成对比以后挑选带有问题的数据,开展相关的核查工作,确保在平台中能够高效化、有效性的完成数据管理任务。③应该完善有关的数据库管理制度,提升数据管理工作的规范化水平,在数据收集环节、分类环节、处理环节,都可以在平台中操作,需要注意的是,各个环节都应该设置密码权限,严格进行系统安全防护,以免出现病毒入侵、黑客入侵等问题。④重点进行数据管理平台的推广,在合理推广的同时增强平台的运行效果[4]。2.3具体的技术措施。建设相关数据管理平台的过程中,应该积极运用先进的技术措施,发挥各种技术的应用优势和作用。在应用技术的过程中,应做好信息资源方面的梳理工作,编制相应的目录,合理开展数据的标准化建设工作。之后就要利用数据共享的方式、数据交换的方式、数据采集的方式等,全面整合收集需要利用的数据,保证技术的良好运作。之后就要创建安全保障机制与管理机制,合理运用数据,按照业务数据需求、市民数据需求、企业数据需求等在未来的工作中合理使用数据信息。最后需要开展数据方面的有效分析工作,综合性的评判数据应用绩效,保证有关平台的良好建设发展[5]。①应该完善相关的逻辑架构,为了确保数据管理平台中各种业务系统的稳定运行,可以设置前置性的设备,利用数据桥接的形式在整体系统中将业务数据信息传输到前置设备中,业务部门按照前置机中的标准内容进行数据结构交换处理,将业务数据信息转变成为和交换数据格式相符的内容,然后输入到前置交换数据库系统中。与此同时,平台也可以利用前置机中的交换前置系统,合理进行文件、数据库各种数据信息的采集和交换,利用输出传输通道将其传输到目的端。②合理建设相关的功能架构。对于平台的功能架构来讲,在设计期间应该遵循高效性原则、稳定性原则、包容性原则与一致性的原则,树立正确的服务观念意识,使用模块化技术设计具有一定高内聚、松耦合特点的核心框架,确保平台具备一定的扩展性、维护性与适用性。③合理设计业务架构,使用数据管理软件系统、集成框架技术、适配器技术等,进行异构系统相互之间的数据交换共享,保证数据管理平台中所有数据都能够互通、合理共享交换。在设置数据管理节点的过程中,应该完善其中的数据交换流程,各个部门之间都可以实时性的交换数据信息。在此期间,还需设置数据管理、监控的重心,统一性的开展数据的配置工作、管理工作和监控工作,形成良好的数据管理平台运行模式和发展体系[6]。

3合理建设统一身份认证的数据管理平台

3.1建设的内容分析。对于政务大数据的数据管理平台来讲,统一身份认证的数据管理平台也非常重要,在建设的过程中需要结合电子签名法律制度、我国相关的指导意见、互联网+政务服务技术体系的建设指南等,将公民的身份号码当做是唯一标识,合理采用各种身份认证技术措施,确保相关的电子身份认证之间能够相互连通,争取可以构建出与国家要求相符,能够服务大局并且全面进行连通的身份统一认证平台,使得电子政务能够获取到可持续性、可靠性的身份认证服务[7]。实际的建设工作中需要统一化的开展信息系统登录访问的管理工作,在系统之内无论用户设置还是资源共享、权限管理,都需要有着统一性的规划,在提升系统整体性的同时便于开展管理工作。与此同时,在使用系统中应用程序的过程中,还能设置统一性的接口部分,提升系统运行的便利性和实用性,从总体层面来讲,可以促使系统在操作方面的一体化发展,快速整合政务的数据信息,只需在区域之内注册办理公民的身份信息,就可以将其存储到系统之内,跨区域的进行业务办理,解决人们在办理业务过程中的多次操作问题和多次登录注册的问题,提升业务办理方面的便利性[8]。3.2平台建设的战略规划。对于同一身份认证平台来讲,在建设的过程中需要为电子政务项目提供一定的底层平台基础保障,主要就是创建组织模型,合理设置单点登录服务、身份认证服务,同时开发移动终端的统一消息服务,整合相关的CA认证服务,保证系统的良好运行(如图2)。3.3平台建设的技术措施。在建设统一身份认证平台的过程中,应该将J2EE技术当做是基础部分,合理设计基础层次、数据层次、内网与外网业务层次,在层次性设计的情况下保证系统的良好运行。同时还需支持LDAP目录的访问协议,保证数据信息的有效处理,平台具备一定的扩展、容错性能,安全性符合标准,同时使用集群、负载均衡等技术措施,提升平台的运行水平。统一身份认证平台的功能设计过程中,需要具有用户集中化管理的功能,保证数据信息的安全性与私密性,保证传输效率的同时提高读取的速率,将所有数据信息存储到DAP目录中,在其中设置用户同步的功能,将所有数据信息转移到相关的统一身份认证平台之内,按照顺序将数据传输到业务系统之内,保证账号信息的同步性[9]。使用平台构建技术的过程中,还需完善其中的授权、认证接口,为确认身份信息提供较为可靠的认证机制,在这个端口中系统能够快速获取到用户的数据信息与权限信息,接口允许多种编程语言的应用,接入方式多元化,并且支持有关的客户端用户名密码,设置API认证接口接入形式、WEBSERVICE的接入形式,支持应用系统的操作、桌面客户端SSO部分,支持ASP开发工具、NET开发工具等等,如图3所示,相关的平台具有针对性的功能,可以确保统一身份认证的数据信息处理效果。除此之外,在建设统一身份认证数据管理平台的过程中,还需在其中使用PC段、客户端的消息服务技术,利用JAVA语言进行开发,使用C/S模式开展工作,完善其中的消息推送功能、内部即时性通讯功能。在系统支持消息方面,可以应用各种终端漫游的技术措施,利用此类技术无需进行平台的设置与同步处理,可以确保云消息在各种终端中进行漫游,确保统一身份认证平台的良好运行[10]。

4结语

综上所述,政务大数据的环境背景下,合理建设数据管理平台是确保有关数据信息全面管理、共享传输的基础保障,因此,应该重点关注有关数据管理平台的建设和发展,明确其中的建设内容、战略规划原则,合理使用先进的技术措施,保证在构建数据管理平台的同时提升政务大数据系统的运作效果,满足当前在数据管理方面的基本需求。

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数据管理范文篇7

关键词:云计算;电子政务;大数据管理

政府集成数据在社会数据中占有极大的比重。当前大数据时代背景下,政府部门数据逐渐呈现出多样化的特点,包括非结构化、半结构化以及结构化不同的类型,所以必须提高电子政府数据管理水平,高效完成电子政务大数据管理工作。通过开展面向云计算的电子政务大数据管理分析,能够有效落实大数据的搜集、存储和共享等工作,实现政府的科学化管理,提高政府整体工作水平。

一、云计算和大数据概述

云计算建立在网络资源和计算机技术快速发展的基础上,作为大规模分布式计算模式,其能够提供网络服务提供给用户。云计算能够对海量资源进行搜集和汇总,并支持海量运算,依据所制定的灵活方案,可以高效地完成工作,使资源整体利用效率得到明显提升,有效对设备规模进行了降低[1]。同时,云计算的另一大优势就是具有较强的动态可扩展性,有效节约了资源消耗量,迎合了时展需求。基础设施即服务、软件即服务和平台即服务是云计算的三大基础类型,在当前各个领域中均发挥着重要的作用,有着广阔的发展空间。当前对于大数据所形成的统一界定为:大数据指的是类型多样化、数量繁多的数据,最显著的特征即为“4V”,分别为价值高、容量大、流量大以及种类多[2]。大数据技术能够对大规模、不同类型的数据进行分析,不仅对统计学方式进行应用,还借助机器学习算法及人工智能算法来实现数据的深层研究、分析。对于云计算、大数据二者间的联系,前者强调的是运算,则将核心放在IT架构、解决方案的制定方面,将关注点放在运算能力上,具有较强的数据处理能力;而后者侧重的是数据,对实际业务非常注重,支持搜集、研究和挖掘数据,具有较强的数据存储性能。建立在云计算技术基础之上的大数据,能够发挥云计算的优势,对数据开展高效化的处理工作,还能够作为对海量、类型繁多数据的有效挖掘工具。

二、电子政务大数据管理的必要性及意义

公务机构发挥先进技术的优势,在加快政务管理模式改革和创新的过程中,为了进一步提升行政管理效率,通过强化电子政务大数据管理的方式,可以推动民主决策发展,将更加透明化、规范化和优质化的管理服务提供给社会,在这个过程中也会形成多种类型和大量的数据。开展电子政务大数据管理具有重要的意义:第一,因为大数据本身具有较强的包容性,所以能够消除不同政府部门、政府和民众间的隔阂,有效降低信息孤岛状况的发生几率,大大加快了数据共享。政府在开展管理工作的过程中,会应用到大数据下的相关信息,这对改善政府办公效率具有非常重要的意义,能够促进政府服务人民工作目标的实现,大大提高了政府公共服务水平以及治理水平;第二,政府开展电子政务大数据管理,在一定程度上还能够提升政府的应急和预警能力水平,便于实时性地对网络舆情进行监测,分析危机事件的发展状况,从而做出快速、有效的应对处理;第三,通过强化电子政务大数据管理,也能够对政府决策模式进行创新和改革,有效弥补了传统决策模式的弊端[3]。基于大数据时代背景下,政府机构不再单纯依靠经验来制定决策,能够开展实证决策,保证了决策制定的科学性;第四,电子政务大数据管理的进一步强化,可以加快政府管理效率的提升,能够增强管理工作的透明程度和开放化程度。因为数据的不断共享、流动,数据开放性较强,所以政府在开展管理工作时能够深层的挖掘数据,大大提高了数据资源的利用效率,有利于政府构建开放透明的治理环境。

三、面向云计算的电子政务大数据管理模式

基于原有电子政务数据管理模式之下,主要侧重存储、搜集数据。而面对云计算环境,电子政务大数据管理模式的形成,提高了挖掘、研究政府数据的能力,便于政府开展高效化的政务管理工作,改善了政府决策制定科学性。

(一)电子政务大数据的搜集

分布式、集中式使电子政务大数据的两大搜集方式,前者具有较强的灵活性,后者能够对全局数据进行有效管控,二者具有独特的优势,也存在各自的弊端。在搜集电子政务大数据的过程中,不仅涵盖政府内部信息,同时也包括各机构间的数据信息,发挥云计算分布式并行计算的优势,基于混合式大数据采集模式,能够提高搜集数据的效率和水平。搜集大数据时,主要通过分布式、集中式采集模式来分别搜集不同机构之间、政府内部的数据信息,这种数据采集模式具有明显的优势,可以有效弥补传统数据调度模式的弊端。这就要求将中心服务器(一个/多个)设置在各政府机构中,发挥虚拟集中化数据注册机构的作用,对传输的数据进行有效存储。而在分布式采集模式之下,需要对不同机构的中心服务器进行合理的分布[4]。基于云计算技术下,开展数据信息的分布式搜集工作时,需要结合数据的具体类型开展不同类型的存储处理。鉴于云计算的容错性能、扩展性能较强,能够对数据池内中存在相同特征的数据进行同构化处理,发挥虚拟化和集群等技术的作用,能够使数据在不同机构间进行共享传输。

(二)电子政务大数据的存储

作为数据集合,电子政务数据仓库具有一定的稳定性、集成性特点,能够凸显主题,可以对以往变化状况进行展示,为政府管理决策的制定奠定了基础。电子政务数据仓库在对数据进行存储的过程中,核心目标就是服务决策的制定,方便开展数据分析工作,这明显优于传统的存储方式。在数据类型、总量不断增多的过程中,对以往数据仓库技术提出了更高的要求,单节点数据仓库无法完成高效存储数据的任务,也不方便对海量数据进行分析、研究。电子政务数据仓库建立在云计算基础上,通过列式存储数据的方式,解决了传统行式数据存储方式的不足,能够结合属性特点,将列作为标准来完成数据存储任务,实现了独立存储各属性的列。对属性列进行查阅即可达到投影数据的目的,减少了输出能耗,使系统输入操作更加简便化。数据在列式存储方式之下,类型相一致,所以临近数据具有相似特点,使压缩率得到明显提升,经过压缩处理的数据同时也能够使输出/入开销得到明显降低。电子政务数据仓库管理在大数据环境之下的性能得到显著增强。

(三)电子政务大数据的联机分析

数据仓库系统的核心作用就是联机分析处理,能够开展繁琐的分析操作任务,为决策制定提供了保障,能够将最终查询结果明了化的呈现出来。开展联机分析操作的过程中,应用分布式并行计算方式,能够针对数据仓库内的综合数据形成多维模型,基于不同视角及层面来研究和分析数据,确保决策的制定者能够对数据开展统筹性的研究[5]。多维数据分析是联机分析处理的显著特征,同数据仓库内多维数据组织构建起彼此完善及融合的联系。所以,将数据仓库技术同联机分析技术进行有效的整合,能够满足电子政务决策系统的各项需要,能够高效分析、运算海量数据。电子政务大数据的联机分析结构详见图1所示:

(四)电子政务大数据的挖掘

电子政务大数据的挖掘主要为面对海量的数据信息,将目标信息从数据仓库内潜在的知识进行提取,最终通过规律、规则或者概念等不同的形式将所需的知识呈现出来,并由此来对数据属性深层含义、联系进行揭露。在挖掘电子政务大数据的过程中,需要运用到分布式并行挖掘技术,能够对大规模数据进行高效处理。该技术能够基于分布式系统内,将机器集群作为硬件数据池,有效地拆分并行任务,让空闲机器对数据进行处理,使运算效率得到提升。因为数据具有无关性的特点,所以在扩展计算集群方面也奠定了基础。处理分解后的任务并进行汇总处理时,需要应用MapReduce挖掘模型,实现对海量数据集的处理,使数据挖掘效率得到明显提升[6]。

(五)电子政务大数据的可视化

在电子政务大数据管理工作中,云计算技术的运用也将数据可视化变为了现实。面对政府管理工作中的海量数据信息,在挖掘数据时,借助可视化技术能够清晰的了解不同知识间的联系,为决策制定奠定基础,同时提升政府管理服务水平。电子政务大数据的可视化主要是对于数据仓库数据、大型数据库,于非空间数据方面发挥可视化技术的优势,方便政府工作人员简单、明了的对数据和数据结构联系进行掌握。在可视化操作中,能够借助不同的形式对数据进行呈现,包括:图像、图形,同时借助数据开发工具、数据分析工具,能够对隐藏数据信息进行进一步的挖掘。电子政务大数据的可视化,政府工作人员能够进一步了解数据,使检索数据任务更加快捷、便利。

四、面向云计算的电子政务大数据管理对策

(一)构建电子政务大数据管理架构

在开展电子政务大数据管理工作的过程中,必须要重视顶层设计。要想顺应信息时代的发展需求,进一步改善电子政务大数据管理效率,针对大量数据信息,政府机构必须要从根本上提升对大数据管理的重视,并将电子政务大数据管理架构的构建摆在重要的战略层面中,对大数据的发展形势及方向进行分析,对大数据的潜力和利用价值进行深层挖掘。当前我国电子政务大数据管理研究和实践应用起步较晚,但是发展速度较快,所以在今后的发展过程中,可以参考国外其他国家的成功经验,基于国家战略层面,统筹分析各方面的要素,对电子政务大数据发展方向进行科学把握,制定出科学发展规划及策略,以期使政府的运用能力、数据管理能力得到全面增强[7]。

(二)完善法律制度,提高数据信息安全性

基于云计算时代背景之下,非关系型数据库是电子政务系统运行的核心所在,访问控制条件相对宽松,未对隐私管理工具及访问条件进行严格的限定,再加上电子政务大数据相对繁琐,来源不确定,这就同政府机构数据信息隐私性要求较高的要求相矛盾,无法准确地对隐私信息界限进行限定。在云计算技术广泛应用的过程中,电子政务大数据管理时会在相同位置存储数据,为后期管理提供了便利的同时,也增大了信息攻击和泄露的几率。所以政府机构可以对相关立法进行制定,提高对隐私数据的保护力度。当前信息数据总量日益增多,政府立法机构要完善相关法律制度,提高反应机制的响应速度,结合可靠的监管依据来开展针对性的监管工作。

(三)规范云计算与电子政务大数据标准

政府开展大数据管理工作的关键依据就是电子政务大数据管理标准、云计算技术标准,但结合当下研究和发展状况来看,仍存在很多问题,包括:电子政务大数据质量标准、业务迁移标准、数据搜集标准等,仍需要进一步加强处理力度。在全球一体化的发展进程中,逐步推进了云计算标准化工作,各个国家协同构建大数据及云计算有关标准。所以在利用大数据的过程中,国内政府机构要积极制定规范化的云计算与电子政务大数据标准,提高电子政务大数据的共享及安全程度,为共享数据提供保障。

(四)培育专业数据分析人才

在运用大数据的过程中,核心环节就是对数据进行深层分析、挖掘,而开展大数据分析工作的主要目的就是对今后的发展趋势进行预测。以往数据分析工作人员能力相对有限,无法对预言分析运用程序模型进行研发,同时很多数据均属于非结构化类型,繁琐的数据源不利于进一步开发数据价值,影响了数据分析工作的开展。鉴于此,政府机构必须要加大培育专业数据分析人才的力度,这就需要明确面向云计算的电子政务大数据管理工作对人才的需求。所培养的人才一方面要熟练掌握云计算技术,另一方面还要拥有较强的计算框架及基础算法应用能力,可以很好地适应云计算工作,并且做到熟练运用机器学习技术,掌握一定的知识图谱。此外,所培育的人才也要拥有扎实的跨学科知识基础,包括:商业分析、数据分析、统计学以及数学等,符合应用型人才的要求。当前阻碍我国云计算和大数据发展的因素主要是人才的短缺,所以要发挥企业、高校及政府机构的协同力量,共同致力于人才的培养。这就要求应充分发挥高校在人才培养方面所拥有特定优势,借助企业、政府机构所产生的大数据信息,将充足的实践机会提供给学生,构建有利的人才培养平台,提高人才培养工作的质量,为电子政务大数据管理工作的开展提供可靠的人力资源保障,更好的顺应时代的发展需求。

五、结语

综上所述,当前信息化社会,电子政务所涵盖的信息量和信息种类日益增多,要想更好地落实电子政务大数据管理工作,就应充分发挥云计算技术的优势,提高信息提取效率,构建全新的信息管理模式。面向云计算的电子政务大数据管理模式,有效弥补了传统管理模式的不足,使政府能够高效的落实各项管理工作,深入挖掘数据信息的深层价值,提高数据的利用率,确保政府管理工作更加科学化、高效化,并使政府工作质量得到全面提升。

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数据管理范文篇8

【关键词】国土测绘;数据管理;城市建设

1相关概念

1.1城市国土测绘成果数据管理概述

城市测绘采集管理信息所得的城市基础数据量巨大、多变、复杂,测绘采集管理的过程在基础信息采集更新以及转换利用中速度较快,容易直接构成更为复杂的基础信息管理系统。当前,在城市现有国土基础建设的快速进程中,城市测绘管理数据采集规模持续提升和扩大,但现有的测绘数据采集资源很难及时发现,不利于实施高效合理的测绘数据采集管理。通过技术研究,开发引进先进的国土规划测绘相关成果业务数据处理和信息应用数据管理系统,推动了大型城市测绘部门国土规划管理部门工作的系统化和有效性,利用先进信息管理系统的数据基础功能,可以有效实现国土测绘成果业务资料数据处理工作的数据化、动态化和数据管理工作的规范化,提升测绘业务管理工作的效率。

1.2常规测绘技术

1.2.1拼写与标尺有效结合的测量方法一种将拼写和尺子有效结合的测量方法,是较为常见的传统测绘方法。通过不规则的土地划分过程,计算多个规则区域,同时汇总土地面积。拼写和比例的有效结合产生较大误差,人为因素对测量结果的影响较大,有规律的测量土地更容易,但随着虚线越来越多,弧形土地变得难以管理,常发生纠纷。1.2.2经纬仪与拼写有效结合的测量方法在普通纸上,可以使用拼写和标尺的组合,但在不规则纸上,可以有效地使用Odolite和拼写的组合。该方法基于拼写法和标尺法,通过在不规则地球的每个拐点处设置一个陨石,进行不同的角度测量,然后将其与拼写测量有效结合,计算出正确的面积。由于社会经济的快速发展和建筑物数量的快速增加,Odolite拐点测量方法的可见度相对较差(见图1)。图1大连城市体验驾驶舱分布图1.2.3全站仪测量方法无论是钢尺标尺还是Odolite标尺,在实际具体操作中,测量非常复杂,操作效率低下,只能形成土地面积和高程的相关测量,无法测量具体坐标。因此,这种土地测量的工作效率和测量质量并不理想,同时需要大量的人力,测量成本过高。为满足当前对土地测绘精度的需求,引入了全站仪测量,为未来土地面积测量提供了强有力的技术支持[1]。与经纬仪相比,全站仪测量方法完全不需要将仪器设置在地面边缘点进行测量操作,这种测量方法可以成功实现大面积土地的精确测量。测量员可以将全站仪设置为每个目标点的特定方向,然后将全站仪的棱镜按顺时针方向放置在目标点上。如果选择全站仪测量相关程序,则可以在全站仪显示屏上读取目标点连接中包含的陆地面积值。其中,目标点数不限,在测量弧形土地时,可采用多点模拟进行定义,使用边界点,可将测量结果输入全站仪,测量并计算土地面积测量值。

2城市规划国土资源测绘技术成果应用现状及发展趋势分析研究

测绘管理成果数据可以广泛用于我国城市规划建设的总体规划、国土资源状况调查、区域规划经济的总体规划等主要方面,通过对这些地理信息数据的合理分析应用,可使我国城市规划建设更加科学,资源配置得到更充分的综合运用。对国土测绘数据的综合管理直接影响着数据应用分析的准确率和可靠性(见图2)。图2关岭布

3数字化测绘技术在国土测绘方面的应用分析

3.1控制测量

在使用数字测绘技术进行土地测绘的过程中,我们使用GPS系统进行测量和控制,确保工作质量和测量的准确性。它由一个随机数据处理软件和GPS接收器组成,可以将各种测绘地籍图拼接成一个整体。为了使实时动态GPS更方便、准确地测量分界点和断点,在选择点时,要避开可能接收超辐射的区域,一般选择空旷或靠近主要道路的区域。另外,对一些不容易测绘的位置,不能盲目测量,要着眼于,从命中高度向内打出适量的散点,最后对每个点的横向长度进行严格测量。

3.2内部编辑

电子手册中的数据必须及时导入计算机,以适应日常工作量完成后的后续工作,数据处理必须通过绘图软件完成。在数据的编辑和处理过程中,制图人员必须做到高标准、高质量的工作,并仔细检查计算机和草图数据的显示,以确保最终测量和绘图的准确性。此外,绘图过程不能松懈,检查工作要经常进行,在后续措施中要做好实地地图检查和测绘的补充工作。最后,在国家地籍图最终建立和绘制完成后,需要对原始工作图和调查结果进行验证,使现场、地籍图和担保问卷三项信息相匹配。

3.3数据收集

数据收集的任务主要是获取信息。通常,工具和设备用于收集和存储一国土地登记要素的信息和数据,存储必须使用特定的格式。根据各种仪器和操作方法,在数字测绘技术的发展中,地理测量的数据采集方法主要有数字法、横向记录法、航空摄影测量法和电子平板法。全站仪和电子记录簿主要用于数据采集,特别是在进行现场调查时,常使用全站仪测量各国的土地登记册,将其发送到日志中,对数据进行预处理。将数据信息移动到数据文件中[2],可以在其中进行草图或编码。这种记录现场操作数据的方法对设备要求不高,投资资金成本相对较低,可以充分发挥现有设备的作用。

4完善城市国土测绘数据管理的对策

4.1测绘数据的无纸化管理

随着计算机技术的普及,城市国土测绘数据管理工作也可采用“无纸化办公”的方法。通过内部局域网,可实现数据的传输与应用,提高数据库入库率和正确率。采用无纸化办公后,测绘资料的整理、更新及运用都可通过计算机系统实现,通过文件备份可避免数据损坏,为数据管理提供保证。

4.2测绘数据的安全管理

城市国土建设工作的开展离不开数据信息的支持,因此测绘数据管理工作不容忽视。对于可能涉及国土规划、国家军事安全等的数据,如何保障其安全性是必须考虑的。通过设置密码、多重备份等,可避免恶意入侵占用数据资料行为,提高数据的安全性。

4.3测绘数据的标准化管理

构建一套标准化测绘数据资源管理软件系统,是企业实现测绘信息化数据管理的基本技术环节,利于结合不同行政地区、不同主管部门对国土测绘数据应用的实际需求,保证其应用合理性、可操作性[3]。通过测绘数据库将各地国土资源测绘主要数据来源进行实时整合、分析、管理,做到实时数据更新与定期维护,及时纠正错误,支持数据共享,确保各地相关主管部门及时获得所需的测绘数据信息,保证数据查阅的便捷性。

5结语

未来,国土测绘部门将继续拓展信息服务的实施方式和服务内容,实现城市测量和测绘服务的发展,实现测绘单位数据采集管理规范化、智能化、数字化,使管理手段更完备、土地测量成果更先进、统计数据更精确。

参考文献

[1]赵越,崔瑶瑶.城市国土测绘成果的数据管理及趋势探寻[J].冶金丛刊,2017(11):185-186.

[2]钱景和.城市国土测绘成果数据管理现状及发展趋势[J].科研,2017(2):88.

数据管理范文篇9

关键词:GIS技术;房产测绘;数据管理系统

《房地产市场信息系统技术规范》对房产信息、备案、管理、测绘、成果管理等均有明确要求,GIS技术应用于数据管理中,既提高了房产信息采集效率,又有利于信息管理在自动化目的,为国民经济发展规划提供决策依据。

1.GIS技术与房产测绘数据管理概述

1.1GIS技术定义

GIS即地理信息系统,通过对多专业的综合应用,对地理信息进行采集、存储、计算、分析,并以图文形式展示,为地理相关决策提供数据参考,系统结构如图1所示。在该系统中,人为基础,功能为定义开发系统程度;数据为核心,对数据进行计算分析,实现信息集成管理;硬件为关键,关系数据采集效率与实效性;软件包括开发软件及绘图等各类插件;过程则为用户使用系统过程。

1.2房产测绘管理概述

房产测绘是指技术人员使测绘仪器、技术进行测量,明确建筑地理参数,如房产位置、数量、外形与录用情况。房产测绘管理是指对测绘数据进行分析并作出准确评估,如产权产籍、税收及利用情况。

2.基于GIS技术的房产测绘数据管理系统设计

2.1系统设计原则与目标

2.1.1设计原则系统设计原则如下:简易性,简化系统功能模块和操作流程,为用户提供更佳的使用体验;可扩展性,根据使用需求扩展系统,为后续优化预留充足空间;数据完整性,对房产测绘数据进行分类,存储于规定位置中,并赋予查看权限,保证数据安全;容错性,若发生操作失误系统仍可稳定运行。2.1.2设计目标对房屋分户图、分层图、建筑内部用户信息进行管理;对房产信息进行统计与管理;查询并输出分层分户图纸,并存储运算流程。

2.2系统功能

数字化测图,对房产信息与图例进行收集,构建房产地形库;基础测绘,如属性与外挂数据库建立、数据信息输入、图形与属性编辑、建库初始化、各类格式及属性数据的转入转出、地理信息资料的导入;项目测绘,管理对象为单独楼栋,明确权属信息对应关系,通过CAD图纸进行编辑和修改,输出分层图和分户图,对房屋面积进行测算;图形编辑,将收集到的图纸、检测草图等均输入至图形编辑器中进行绘制,对单个封面的面积进行计算,可根据套内与房屋阳台对共用面积进行详细标注,为后续分摊工作提供参考;查询统计,对房产户主信息、建筑信息进行查询,也可对区域内或一定时间内户数、占地面积、建筑总数及总建筑面积等进行高效统计。

2.3效能提升

GIS技术是以测量测绘技术为基础,为测绘系统提供了数据参考,也充分发挥出了数据管理系统应用价值。同时,应用GIS技术可对房屋信息进行准确测量,如房屋面积、位置与结构等,为产权归属等工作奠定基础。此外,也可应用GIS技术对房产测绘信息进行模型化处理,便于信息查询、整理和分析。

2.4空间数据管理

传统房产测绘数据管理中的所有信息均以图文形式进行存储,多存在信息不完整、不准确、滞后等问题。GIS技术的应用弥补了传统工作模式的缺陷,实现了对房产信息的快速查询,使信息展示更为直观。基于GIS技术的房产测绘数据管理精度更高,管理工作开展更加便捷,联动性更高。

3.基于GIS技术的房产测绘数据应用实例

本文以某地GIS房产测绘数据管理系统建立与应用进行分析。

3.1开发环境

地区房产测绘数据管理系统创建是以B/S框架为基础,在MicrosoftVisualStudio2010平台上进行开发,融合GIS技术实现数据高效管理。系统中数据主要包括XML、bil、txt等,可对各类数据跟踪采集,数据库也可实现实时更新。为保证数据管理质量,该地创建系统时加设了文件解释器,矢量文件、栅格文件均按照统一格式进行编写,录入至数据库中。

3.2资料准备

资料准备包括3个方面:①图件资料,如街道图、房产规划图、1:10000比例尺地形图、1:500比例尺产籍图、1:500比例尺产籍图结合表以及房产卡片等;②资料分析,对已录入系统的资料进行分析,并对资料利用价值进行评估,符合信息准确性;③技术标准,主要包括房产信息编码规则及标准、数据库设计标准与产籍图数字化标准等。

3.3房产数据库建立

针对该地区房产数据管理需求,建立以下图库:①中产籍图图库,以1:500比例尺产籍图为例,将其录入至信息系统中,按照国土资源局地块划分要求确立房产索引,将产权单位、建筑年代或层次结构等属性信息上传至图库中;②地名索引库,在管理系统中录入地区街道图与1:10000比例尺地形图,依此制作房产平面图,将各街道名称、地理位置、住宅小区名称等录入至系统中,建立相应的地名库;③建立索引与房产图件的对应关系,用户通过产籍图即可了解分户图的相关信息,确定产籍图的地理位置。

3.4房产图形历史数据管理

基于GIS技术建立的信息系统,数据管理具有时态性特征,体现在以下两个方面:一方面,房屋买卖或继承时,房产产权发生更替,房产原有形态不变,但属性信息也会变化;另一方面,房屋基建或拆迁时,权属信息变更,即房产空间形态发生变化。为此,该地区建立的数据管理系统,分设了2个属性数据库,即info1和info2,前者用于存储静态房产权属变更信息,后者用于存储动态房屋自然形态变更信息。同时,该系统中的历史数据库中设有房屋层,用于存储图形变更信息,以原有用户码为基础,强化图形变更信息与info2中属性信息的关联性。此外,历史变更索引栏中也实时记录有数据库中所有更改行为和信息变化,按照变更内容属性的不同归档在指定的历史属性库中,为历史信息的时态分析奠定基础,也优化了对房产历史测绘数据的集中管理,为后续决策提供数据支撑。

3.5房产GIS管理B/S系统

(1)数据接口。地区管理系统以B/S业务模型为基础,可通过数据接口与其他系统相连,构建信息交互平台,房屋属性、分层分户图等信息可共享互通,具有图形浏览、网络分析与查询定位等数据管理功能。(2)数据查询。该系统以WEBGIS为基础,测绘数据可随时浏览、查询,在索引界面输入关键词便可查询数据,进行图形定位。用户也可根据房产测绘工作需求设定自定义模式,对测绘数据进行统计计算。(3)成果输出。系统与绘图机、打印机相连,可直接打印专题图、比例尺平面图、统计报表等,也可使用U盘等拷贝数据成果。(4)楼盘表管理。明确房屋产权使用情况,基于产权信息实现房屋精准定位,为房屋租赁管理、社会经济调查等提供依据。

4.结语

数据管理范文篇10

关键词:铁路信号设备;数据管理;BIM技术

依照我国中长期铁路网规划,到2020年,铁路运营线路总长度将会达到15万km,形成覆盖全国的铁路网,为人们的出行提供便利。而在铁路网建设中,需要重视信号设备数据管理工作,引入信息化技术,逐步实现信息化管理。现阶段,我国铁路信号设备在设计、施工和运维管理方面存在不少问题,影响了其功能的有效发挥,可以将BIM技术引入其中,提升铁路信号设备数据管理效果。

1BIM技术特点分析

BIM,建筑信息模型(BuildingInformationModeling)其基本原理,是通过对建筑工程各项数据信息的收集和整理,构建三维立体化的建筑模型,以数据信息仿真技术,实现对于建筑本身特征的仿真模拟。BIM技术是一种先进技术,一种有效方法,也是一个科学过程,通过信息收集来提升建筑行业的效率和工程质量。1.1可视化。与一般的效果图不同,BIM技术的可视化,强调在构件之间形成互动性和反馈性可视,BIM模型中整个过程都是可视化的,其不仅可以生成报表,展示效果图,还可以为项目设计、施工和运行过程的讨论和决策提供支撑。1.2协调性。BIM建筑信息模型能够在施工安装建设初期,协调各种专业的碰撞问题,生成相应的协调数据,同时也可以对很多实际问题进行解决,如道岔转辙机安装与预留安装基坑要求的协调、车站电缆敷设与站内支吊架线槽安装要求及站房预留孔洞需求的协调等。1.3模拟性。设计阶段,BIM能够通过模拟实验,确定一些虚拟性的数据信息;施工阶段,配合4D模拟,能够依照施工组织设计对施工过程进行模拟,确定具体施工方案;运营阶段,BIM能够对日常紧急情况进行模拟,设置相应的应急预案,如消防疏散模拟、地震逃生模拟等[1]。

2BIM技术应用在铁路信号设备数据管理中的意义

铁路信号设备BIM模型,无论施工人员还是运维人员均能够全范围对设备细节构造和功能信息进行查看,了解线路空间排布情况,也能够获取任意点三维空间坐标,确保安装位置准确;二是能够对设备履历信息进行有效管理,可以将设备生产商、安装日期、故障检修以及更换频率等信息囊括其中,并对信息进行持续更新,生成二维码,通过扫描二维码的方式,管理人员能够轻松获取设备历史信息;三是自动制定检修计划,维修信息。BIM技术能够自动根据设备运行状态,相应的检修计划,提前向检修维护人员发送短信提醒及检修任务;四是可以统计并反馈故障信息。工作人员一旦发现设备故障,需要及时记录故障信息,并将其上传到BIM系统,对故障原因、维修过程和解决措施等进行记录,为后续查询提供便利;五是可以推动设备资料管理信息化,可以将铁路信号设备的配套资料与BIM模型关联在一起,开发更加人性化的操作截面,在相关数据库存储数据资料,方便后勤进行施工图纸、施工方案以及维修记录等的查阅[2]。

3BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用

3.1铁路信号设备数据管理库模型构建。BIM模型构建需要依照不同的对象和要求,选择不同的BIM软件,保证建模精细化,然后配合不同插件,实现不同软件之间的信息交互。依照获取的地表数据信息以及地质勘测资料,结合BIM点云技术,以BentleyMicroStation和GeoStation专业模块,进行地表与地址模型构建。在模型构建中,一是地质模型构建,需要对已经处理完毕的不同层级的地质模型以及区域存在的断层信息整合在一起,形成更加全面、更加精细的地质模型;二是线路模型构建,铁路信号设备大部分是安装在轨枕旁边,而考虑铁路线路本身的空间线形复杂,点位变化多,可以采用专用的Catia构建异形轨枕BIM模型,通过主线骨架加上构件安装的方式,能够完成任意复杂线形轨道结构的三维建模工作。三是设备模型构建,在进行铁路信号设备BIM模型构建时,可以利用基于AutoCAD平台的Inventor建模软件,以iPart技术生成智能零件库,如信号机、转辙机、信标、计轴、XB箱等常见信号设备,从而减轻建模工作量,提高建模效率。3.2铁路信号设备BIM系统的功能模块开发。3.2.1可视化平台操控及功能模块调用。可视化管理平台能够将不同BIM软件构建的模型整合在统一系统管理平台,利用插件对不同格式的文件进行转换,方便技术人员对BIM模型数据进行存储、查看和调用。为了达到理想的显示效果,我们可以调取挂件中“焦点十字”、“导航图”、“状态栏”、“显示坐标”等相关功能控件,准确模拟操控三维场景。在施工项目质保期或运修维护阶段,对于突发设备故障的信息采集及处理,我们可以调用平台中的“距离测量模块”,将故障点坐标输入BIM管理系统,依照已经构建完成的轨道线路BIM模型,精准定位并快速测量应急维护人员与故障点之间的距离,便捷有效的对备品备件、拟用工器具和检修人员的调配提供筹备方案参考,帮助施工维护人员选择最佳抢修路线,提高故障处理效率,缩短故障处理时间。3.2.2故障检修与计划任务模块编排。当设备出现故障时,我们可以借助相关模块进行故障筛查,如通过管理模块先逐级确定要检查的设备及该设备所在线路区间,管理故障信息,而借助查询模块可方便查找设备的安装信息、从属管理单位,进一步查看检修维护信息。计划和任务功能模块是BIM系统中非常重要的内容,也是故障检修作业管理的核心部分,能够对铁路信号设备检修计划进行制定和下达,如派工单管理、维修项目管理、维修计划管理、临时任务下达等。通过计划任务模块的编排,可以为工作人员提供铁路信号设备的相关信息,为故障管理和统计查询工作提供切实有效的数据,并且保证对信息进行及时更新,为设备故障的检修维护及管理决策制定提供数据支持。3.2.3台账信息管理与统计资源查询。台账管理模块主要包括设备台账管理、字典管理(设备字典、器材字典)、设备器材的备品备件三大部分,其主要功能是对设备材料与相关器材的属性、种类和数量台账进行管理,相关信息添加、修改和删除操作可直接映射关联到车站及区间的信号设备中。BIM系统中该模块本身具备关键词索引、模糊查询等功能,并且方便查看设备三维图像等图片信息,可以保证查询的快捷性、有效性和精准性,节省统计工作量。尤其对故障设备进行排查时,结合统计查询模块功能,可精准排查线路两端接线设备的工作状态、接线端口状态及线路本身是否存在问题。3.2.4数据维护模块与视图模块的常规应用。数据维护模块包括了BIM模型关联功能模块、设备添加及资料信息子功能模块等,其中的资料信息子功能模块支持资料浏览、数据上传以及分类管理等功能,也可以通过输入关键词的方式进行索引查询,使得工作人员可以快速精准地查找到所需信息。最后使用BIM模型关联功能,将新添加的设备与既有平台中的模型进行关联实现其更新后的整体功能。视图模块包括涂层管理、设备浏览、属性窗口三部分,工作人员可控制图层显示直接对系统内设备对象进行选择。模块可将系统中涉及的设备条理清晰的分层显示出来,并准确展示选定设备的属性信息,从而实现供使用人员方便快捷地选择、查找、查阅的具体功能。

4结语

总而言之,传统铁路信号设备在进场准备、施工安装、材料周转、设备检修与维护管理方面存在很多问题,影响了铁路设备管理的效果,导致许多问题和故障无法得到及时有效处理。实践结果证明,该系统在实际应用方面有着良好的效果,不过也存在一些弊端,需要技术人员在其中加入自动报警功能和手持终端自动录入功能,对系统功能信息完善。

参考文献:

[1]王俊彦.基于GIS和BIM的铁路信号设备数据管理及维护系统研究与实现[D].兰州:兰州交通大学,2014.