理论教育 数据资源管理技术及其在电子商务中的应用

数据资源管理技术及其在电子商务中的应用

时间:2023-05-24 理论教育 版权反馈
【摘要】:数据资源管理技术是指对数据的分类、组织、编码、存储、检索和维护的技术。数据仓库技术正是这种历史背景下应运而生的。目前,电子商务在信息处理方面的核心是Web技术,主要包括Web浏览器/服务器体系结构、HTTP协议、HTML语言、动态网页技术、Web数据库技术、数据仓库技术等。

数据资源管理技术及其在电子商务中的应用

数据资源管理技术是指对数据的分类、组织、编码、存储、检索和维护的技术。几十年来,数据资源管理技术随着计算机硬件软件技术的发展而不断发展,到目前为止,主要分为以下几个阶段: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。

(一)人工管理阶段

20世纪50年代中期以前,计算机主要用于科学计算。当时的硬件状况:外存只有纸带、卡片、磁带,没有硬盘等直接存取的存储设备;软件状况:没有操作系统,没有管理数据的软件。数据处理方式是批处理,人工管理数据具有的特点是:

(1)数据并不长期保存。

(2)应用程序管理数据,即数据需要由应用程序自己管理,没有相应的软件系统负责数据的管理工作。应用程序中不仅要规定数据的逻辑结构,而且要设计物理结构,包括存储结构、存取方法、输入方式等。

(3)数据不共享。数据是面向应用的,一组数据只能对应一个程序。当多个应用程序涉及某些相同的数据时,由于必须各自定义,无法互相利用、互相参照,因此程序与程序之间有大量的冗余数据。

(4)数据不具有独立性。数据的逻辑结构或物理结构发生变化后,必须对应用程序做相应的修改。

(二)文件系统阶段

20世纪50年代后期到60年代中期,这时硬件方面:已有了磁盘、磁鼓等直接存取存储设备;软件方面:操作系统中已经有了专门的数据管理软件,一般称为文件系统,它不仅能方便地把所需的数据以文件的形式存储,还能随时根据需要通过编制程序来调用数据,并对其进行各种处理。用文件系统管理数据具有如下特点:

(1)计算机大量用于管理,数据需要长期保存,可以将数据存放在外存储器上反复处理和使用。

(2)由文件系统进行管理数据,文件系统把数据组织成相互独立的数据文件,应用程序可以通过文件名来存取文件中的数据,实现数据共享。

(3)所有文件由文件管理系统进行统一管理和维护。但文件系统有很大的局限性,如:数据基本还是面向应用的,不同的应用程序不能共享相同的数据,因此数据冗余度大,既浪费存储空间,又容易造成数据的不一致性,数据与应用程序缺乏独立性。(www.daowen.com)

(三)数据库系统阶段

20世纪60年代后期以来,计算机用于管理的规模越来越大,应用越来越广泛,数据量急剧增长,同时多种应用、多种语言互相覆盖共享数据集合的要求越来越强烈。因此,为解决多用户应用共享数据的需要,在文件系统的基础上形成了数据库管理技术。硬件方面有了大容量的外存储器,软件方面研制了专门的数据库管理系统。数据库系统具有以下特点:

(1)面向整个系统组织数据,实现数据共享,允许多个应用程序存取数据库中的数据。

(2)减少数据的冗余度,既减少了存储空间和存取时间,又可避免数据之间的不相容性和不一致性。

(3)具有较高的数据和程序的独立性。

(4)有统一的数据控制功能,有较高的数据安全性、完整性,能实现并发控制和数据恢复功能。

(5)提供数据排序、统计、分析、制表等多种数据操作。

(四)高级数据库技术阶段

20世纪80年代以来,关系数据库在收集、存储、处理数据中发挥了重要的作用,可以说企业数据库为企业的成功发展做出了巨大贡献。但进入20世纪90年代以后,随着竞争的日益激烈,市场竞争已逐渐演变为“信息竞争”,人们对信息的需要已从简单的数据收集型转向了分析加工型,传统的面向数据操作的企业数据库由于数据质量差、数据访问效率低和数据可靠性低已不能满足形势发展的需要。数据仓库技术正是这种历史背景下应运而生的。数据仓库不是一种产品而是由软、硬件技术组成的环境。它将企业内各种跨平台的数据经过重新组合和加工,构成面向决策的数据仓库,为企业决策者方便地分析企业发展状况并做出决策提供有效的途径。现在的数据仓库和数据挖掘技术发展,大大推动了数据库智能化和大容量化的发展趋势。

电子商务系统是一个以Internet、Web、数据库技术、信息处理技术和商务活动为基础的综合商务信息处理系统。目前,电子商务在信息处理方面的核心是Web技术,主要包括Web浏览器/服务器体系结构、HTTP协议、HTML语言、动态网页技术、Web数据库技术、数据仓库技术等。在这一时期,计算机及其网络技术的应用更为广泛,企业管理信息系统逐渐由以内部管理为主转变为对整个供应链的管理。企业之间的商务活动也从以前简单的电子数据传输变为全方位的合作。另外,由于数据库技术的发展和日益成熟,决策支持分析工具也逐渐丰富起来。

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