計算機技術在數據管理中的運用

河南牧業經濟學院信息工程學院 王 佳

隨著數據管理理念與技術的發展，計算機技術成為改善數據管理質量與效率的關鍵技術之一，有助于提升數據管理的靈活性、分享性、可控性以及獨立性。在數據管理具體應用中，較為常見的是以mysql、oracle為代表的數據庫管理技術以及以大數據為代表的數字化數據管理技術，它們能夠幫助數據管理解決風險管控、安全保密等問題。因此，應當推動以數據管理為導向的計算機科技創新，培養數據管理工作人員的信息素養與專業能力。

計算機技術的日益精進，為推進數據管理現代化發展帶來了新的可能性，通過融入先進的計算機技術，能夠幫助數據管理擺脫對人力的依賴，實現數據管理精細化、質量化發展，進而大幅度提升數據管理效率與水平。計算機技術是一種綜合性學科技術的總稱，是數據結構技術、數據庫管理技術、智能算法技術等技術的集合。在數字化社會背景下，數據管理數據轉型已經成為一個“必須全力達成”的時代趨勢。得益于計算機技術的長足發展，數據管理正走入數字化、智慧化、信息化的實踐場景，在數據采集、數據分析、數據處理等方面獲得突飛猛進的進步。因此，應當提升計算機技術與數據管理的應用程度，助力數據管理的高質量發展，保障數據管理的可持續性。

1 計算機技術在數據管理中的應用價值

1.1 提升數據管理的靈活性與分享性

在傳統的數據管理方式下，受限于技術與管理理念，數據管理方式與功能較為單一固定，且不同數據管理之間難以實現實時、高效的交流，存在著數據信息孤島、數據管理混亂、數據流通不暢等問題，進而使得數據信息不能互相聯通，導致數據管理效果大打折扣。計算機技術的應用為數據管理帶來了諸多選擇，數據管理可以根據自身硬件設施與管理訴求，選擇不同類型的數據庫，同時也能夠通過不同的數據管理架構模式，在數據庫內實現數據管理組織形式、數據管理功能的個性化設計，使數據內容與結構更加適用于數據管理活動，進而實現數據管理的共建共享，進行個性化的數據操作。以企業數據管理為例，企業在數據管理過程中可依據數據管理方式與數據庫自身特征，選擇與自身數據管理工作相適配的數據庫來進行數據管理，建設企業數據資源管理中心；同時，可根據數據管理需求差異，在所選擇數據庫內建立有特色的數據庫，橫向關聯多項數據管理功能，按照維度建模方式進行不同主題的數據庫模型創建，對數據物理空間與邏輯關系進行科學設計，構建面向用戶的數據庫管理系統，進而借助于數據庫的集群應用功能、聯機事務管理功能、數據庫產品設計等，實現數據管理的高度共享性與功能豐富性，提升數據管理的便利性個性化程度。

1.2 提升數據管理的可控性與獨立性

可控性與獨立性是數據管理的基本要求與本質屬性，其中，可控性要求數據管理能夠更好地控制數據，有能力解決數據聯動性差、數據質量不高等問題；而獨立性則要求數據管理實現數據邏輯與物理空間上的獨立，主要指的是數據結構與數據管理業務實現相對獨立性。以數據庫為例，基于計算機技術的數據庫技術，有著持久性、可維護性、一致性、隔離性等特性，擁有高度的數據控制能力，即數據加密、并發控制、數據恢復等，具有故障機制、安全機制、ACID等數據管理質量保障機制，能夠從技術層、操作層等層面出發，建立多層次數據管理制度體系與統一化的數據標準，如設立一數一源、數出一庫的管理原則，從源頭確保數據的準確性與完整性。顯然，數據庫有助于有效控制數據管理活動，對數據管理進行約束規范，并在可控制范圍內實現數據管理工作，實現數據的互聯互通，為數據管理有序開展奠定基礎。此外，獨立性也是數據庫的重要特征，能夠實現數據與操作系統之間的獨立性，確保業務邏輯和底層數據邏輯之間處于解耦合的關系，完成數據統一調度與聯動，提供高性能的事務能力，進而構建一體化數據管理體系，充分發現與應用數據管理價值。

2 計算機技術在數據管理中的具體運用

2.1 數據庫管理技術

數據被列為市場五大生產要素之一，被譽為寶貴的信息資源，已然成為鏈接萬物的關鍵。面對規模日益增長的數據，如何解決數據孤島、數據口徑混亂等數據問題，又該如何升級數據管理方式來適應新的數據管理場景，成為數據管理需要面對的現實課題。在數據管理過程中，傳統數據管理以日常報表、數據匯總等使用文件來存儲和管理數據的方式進行實施，這種數據管理方法過于局限，且流程過程相對復雜，不適宜規模龐大、關系錯綜的數據管理場景。在這樣的社會背景下，數據庫管理技術應運而生。從本質上來講，數據庫管理是針對海量數據、關聯數據進行科學管理的技術，其以數據為面向對象，以各種操作系統為實施平臺，能夠以數據模型處理方式對數據資源進行獲取、處理、存儲、傳輸等操作，且能夠適應于指數級增長的數據管理規模，有助于充分發揮數據的作用，優化數據價值鏈，實現數據記錄、統計、分析、應用的高質量發展。顯然，數據庫管理技術既是組織與規范數據資源的過程，也是逐步實現數據價值的過程。比如，在當前中小型企業的數據管理過程中，可以運用ERP系統、OMS系統、WMS系統、MES系統等進行數據管理，以此來實現內部倉庫管理數據的共享協同與互聯互通，促進數據管理的質量化與高效化。再比如，可運用數據庫管理技術構建數據安全保障體系，通過數據庫管理技術對數據進行安全分級分類、訪問管理權個性化設置，來保管重要機密數據信息，讓數據管理實現用得放心、管得安心。

2.2 數字化數據管理技術

無論是從管理規模還是從業務功能上來看，數字化數據管理技術都是數據庫管理技術的升級與延伸，是計算機技術在數據管理過程中的應用戰略抉擇，其中較為常見的是大數據管理技術、云數據庫、云計算技術等。以大數據技術為例，從管理規模上來看，相較于人工數據管理、數據庫數據管理，大數據技術采用分布式的架構模式，以數據驅動為業務場景，將數據管理放入了一個更為宏觀的系統內，能夠處理數量巨大、結構復雜的海量數據，且具有高性能、高可用性等特點。從業務功能上來看，大數據技術更像是數據治理技術，不但能夠進行基礎的數據收集、刪除、增加等管理工作，實現數據的被看到、被感知、被調用，還能夠進行以數據質量、數據價值等為主題的數據管理工作，適應數據爆炸性的增量發展，實現結構化與非結構化數據的雙重管理，推動數據管理功能的現代化發展。比如，大數據技術能夠進行大數據預處理，通過進行清洗、合并、規格化等操作，實現對收集數據有目的性有選擇性的篩選，為數據分析工作節省時間與成本。再比如，大數據技術可以對雜亂無章的數據進行分析挖掘，借助可視化數據分析平臺、數據挖掘算法等先進數字技術，以提升數據收集質量，為采取某種決策提供數據支撐。

3 計算機技術在數據管理中的應用策略

計算機技術在數據管理中凸顯出較大的應用優勢，扮演著輔助者、主導者等多重角色，并為數據管理業務與服務創新提供了更多可能。因此，結合當前計算機技術與數據管理融合的現實問題，應當圍繞數據管理進行計算機技術創新，不斷提升數據管理人員的數據管理技術應用能力。在計算機技術創新層面，數據要素化催生技術創新變革，在數據管理數字化轉型被按下加速鍵的背景下，用戶需求牽引技術持續演進,要從提升數據信息的辨識度、擴展數據信息管理渠道、加強數據信息質量管理等維度入手，以數據管理云平臺建設與部署、數據算法、云計算等為技術突破口，做好數據管理的選擇、組合和連接，形成全鏈路實時數據管理體系，加強計算機技術對數據管理的支持力度與技術保障，推進實現數據的規范化和集約化管理。比如，借鑒甲骨文在數據庫軟件創新的先進經驗，包括新型區塊鏈表類型、原生持久內存（PMEM）數據庫等，加速數據庫技術創新進程，推進新時代數據庫開源生態的發展實踐，使其更加適合當下數據管理需求，并賦能上層應用。再如，針對當前數據管理的新需求新變化，找到數據管理業務場景與計算機技術的結合點，以DataOps為數據管理技術與理念依托，借助特有的四大管理特征，即系統資源、節點、鏈路和數據任務的管理，實現數據管理由數據流向價值流的轉變，以期實現數據管理的敏捷開發、治理閉環、安全可信，加快實時數據價值的釋放。在數據管理人員能力提升層面，要通過內部交流、網絡學習、技能競賽等方式，調動數據管理人員的學習熱情，提高其信息素養與專業能力，同時也要注重復合型數據管理人才的引進工作，吸納更多兼具數據管理與信息技術能力的人才加入到數據管理行業中。比如，在數據管理人才管理過程中，應當注重數據管理人才在數據管理技術與理念上的培養活動，通過邀請行業專家開展主題講座、觀看以數據管理技術為主題的科技峰會與發布會等，組織數據管理人員學習大數據、數據庫等數據管理技術，使其能夠熟練應用先進的數據管理技術，掌握與理解最新的數據管理理念，從而適應數據管理數字轉型的人才需求。