高频考点拆解:系统分析师必知的信息资源管理概述
一、信息资源管理概述的定义与详细介绍信息资源与人力、物力、财力和自然资源一样,都是企业的重要资源,因此,应该像管理 其他资源那样管理信息资源。做好信息资源管理 (Information Resource Management,IRM) 的 目的是通过企业内外信息流的畅通和信息资
系统分析师必看!信息资源管理核心原理与高并发实战解析
一、信息资源管理的定义与详细介绍信息和材料、能源共同构成了国民经济和社会发展的三大战略资源,它们在一定的条件下 可以互相转换。信息资源与其他两大资源的主要区别在于,可以开发的材料和能源资源是有限 的、不可再生的、不可共享的,对这些资源的利用会产生对环境的污染和对自然界的破坏;而 信息资源是无限的、可再生的、可共享的,其开发和利用不但很少产生新的污染,而且还会减&nbs
软考冲刺必备!系统分析师高频考点之企业信息化精讲
一、企业信息化的定义与详细介绍系统分析与设计技术最终是要为企业信息化服务的,企业信息化的广阔领域就是系统分析 师的用武之地。因此,作为CIO的最佳候选人,系统分析师必须掌握有关企业信息化的基础知 识,熟悉信息系统建设的基本方法和流程。企业要应对全球化市场竞争的挑战,特别是大型企业要实现跨地区、跨行业、跨所有制、 跨国经营的战略目标,要实施技术创新战略、管理创新战略和市
系统分析师进阶宝典:图数据库选型与性能优化全攻略
一、图数据库的定义与详细介绍图存储在那些需要分析对象之间的关系或者通过一个特定的方式访问图中所有节点的应用中尤为重要。图存储针对有效存储图节点和联系进行了优化,让你可以对这些图结构进行查询。 图数据库对于那些对象之间具有复杂关系的业务问题很有用,如社交网络、规则引擎、生成组 合和那些需要快速分析复杂网络结果并从中找出模式的图系统。图存储是一个包含一连串的节点和关系的
软考冲刺必备!系统分析师高频考点之键值数据库精讲
一、键值数据库的定义与详细介绍键值存储模型是最简单也是最方便使用的数据模型,它支持简单的键对值的键值存储和提 取。根据一个简单的字符串(键)能够返回一个任意类型的数据(值)。键值存储最大的好处是 不用为值指定一个特定的数据类型,这样就能在值里存储任意类型的数据。系统将这些信息按 照 BLOB 大对象进行存储,当收到检索请求时,返回同样的BLOB&n
系统分析师进阶指南:文档数据库优化与实战应用技巧
一、文档数据库的定义与详细介绍在传统的数据库中,数据被分割成离散的数据段,而文档存储则是以文档为存储信息的基 本单位。文档存储一般用类似JSON 的格式存储,存储的内容是文档型的。面向文档的数据库 具有以下特征:即使不定义表结构,也可以像定义了表结构一样来使用;面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据。虽然不具备事务处理和JOIN 等关系数据库所具有
软考通关秘籍!系统分析师必考的列式数据库精华总结
一、列数据库的定义与详细介绍传统的关系数据库都是以行为单位来进行数据存储的,擅长进行以行为单位的数据处理, 比如特定条件数据的获取。因此,关系数据库也被称为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列作为单位来进行数据存储的,擅长进行以列为单位的数据处理。面向列的数据库具有高扩展性,即使数据增加也不会降低相应的处理速度,所以它主要应 用于需要处理大量数据的情况。另外,利用面向列的
系统分析师必看!非关系数据库相关理论基础核心技术深度解析
一、非关系数据库相关理论基础的定义与详细介绍(一)CAP理论精要CAP理论是分布式系统设计的核心理论,指出一个分布式系统无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partition tolerance)三个特性,最多只能同时满足其中两项。1. 三大特性解析一致性(Consistency):系统执行操作后保持数据一致状态,所有节点在同一时间看到相同
非关系数据库实战宝典:系统分析师高效解题与落地技巧
一、非关系数据库的定义与详细介绍NoSQL 是非关系数据存储的广义定义,它打破了长久以来关系数据库与ACID 理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构,通常也不存在连接操作,在大数据存取上具备关系数据库无法比拟的性能优势。该术语在2009年初得到了广泛认同。概述随着互联网Web 2.0网站的兴起,非关系数据库成了一个极其热门的新领域,非关系数
系统分析师进阶秘籍:数据挖掘技术的应用备考指南
一、数据挖掘技术的应用的定义与详细介绍数据挖掘和数据仓库的协同工作, 一方面可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤,提 高数据挖掘的效率和能力,确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性;另一方面,数据挖掘 技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的一个方面和工具。数据挖掘和数据仓库的融合与互动发展,使数据挖掘得到了广泛的应用。目前,数据挖 掘已经形成了多个