哪些数据库不能探索数据

❶ 档案学有哪些数据库

【编者按】：档案学就是探索档案、档案工作和档案事业的发展规律，研究档案信息资源的管理、开发的理论、原则与方法的学科。精品学习网档案学栏目为您提供档案学范文参考，以及档案学写作指导和格式排版要求，解决您在写作中的难题。
浅谈数据库在档案管理中的应用
[摘要]本文分析了数据库在档案管理中应用的现状与不足,讨论了利用数据库技术对档案进行管理的实现和应用,提出了有建设性的对策和建议,提出了自己的思考。
[关键词]数据库 档案管理 应用
信息化是当今世界发展的大趋势,是推动经济社会发展和变革的重要力量。随着我国各单位业务的急速发展,单纯的手工记录方式已无法及时有效地对档案材料进行收集、整理、立卷、归档和管理。而计算机技术在近十年来的迅猛发展,使得各单位利用计算机对档案进行辅助管理成为可能。档案信息化是在档案管理中全面应用现代信息技术,对档案信息资源进行开发、管理和提供利用等服务,主要包括档案资源数字化和网络化、档案信息管理和利用提供的一体化、档案信息的高度共享等。
《全国档案信息化建设实施纲要》规定了我国近期档案工作发展目标,《国家信息化发展战略(2006年—2020年)》的审议通过,为档案信息化提供了有力保障。计算机的介入打破了传统的管理模式,使得原本松散、庞杂的档案管理迈入了集中统一、信息自动化的新领域。虽然,利用计算机辅助管理档案能大量减轻管理工作的强度、提高管理工作的效率,并能减少管理工作的失误,但是由于计算机技术,尤其是数据库的发展是一个逐步开发、完善的过程,同时使用该技术的工作人员也有逐步学习、应用的阶段,因此计算机辅助管理各单位档案中也存在着不少需要解决的问题。
一、数据库在档案管理中应用的现状与不足
随着各单位业务的不断扩大,传统的手工管理档案的方法,已经不能适应成倍膨胀的档案数量,也无法满足社会对档案的巨大利用需求,利用档案管理软件进行计算机管理是提高各单位档案服务水平的必由之路。将手工管理的纸质档案转换为数字信息进入网络,即从档案的实态转换到虚拟态,档案信息与载体分离,在这个意义上说网络传递的仅是档案信息,用户得到的仅是复制品,而非档案原件。使用数据库计算机辅助管理档案不同于以往对纸质文档进行收集、整理、立卷、归档、管理等工作,管理人员除了需要具备档案管理业务素质外,还需要对计算机及数据库应用具备一定的认识。有相当多的档案管理工作人员知识结构老化,缺乏计算机技术知识,不能准确、规范地录入基本信息,导致基本信息错误、缺失甚至张冠李戴。与此同时,由于一些档案管理软件在建立时仅考虑当时的数据量和用户需求,数据库结构中只有比较有限的几个数据字段,数据库容量较小,不能导出通用格式的数据。当数据量成倍增加,数据库运行的速度就相应减慢,使工作效率被迫降低。
二、数据库在档案管理中的应用建议
要全面提升档案数据库系统的安全水平是个艰难的过程,涉及方面很多,需要管理部门投入人量的人力物力。有些方面,例如,设备的可靠性,火灾预防等方面,主要涉及投入力度的问题:防止人为的有意识破坏方面,如泄密监取密码口令、计算机病毒、黑客等,主要依靠管理制度和计算机安全专项技术。但在数据库的一致性、完整性问题上,档案管理部门自身起着决定性作用。主要应关注以下几点:
1.采用科学的数据库开发方式
早期使用结构化方法开发的档案管理软件,其稳定性、可修改性和可重用性都比较差,用户需求的变化往往造成系统结构的较大变化,并且需要花费很大代价才能实现这种变化。新的档案管理软件可采用面向对象的程序设计方法,商定一种或多种数据转换方式,以便数据能够在不同软件之间实现信息共享。考虑到信息网络化的需要,档案管理软件可具备通过网页进行数据查询、交换的功能。同时还应考虑数据量增加的速度和数据库技术发展的趋势,以便今后对数据库进行升级或更新换代。对于管理条例的各种文件可采用数码照相或者文本方式进行保存整理,通过公文类程序或网页进行交换及查询。
2.确保档案的保密性和安全性
单位档案的保密性和安全性是十分令人关注的问题。档案一旦进入计算机网络系统,网络的安全将直接关系到档案的保密性。对于计算机网络与电子文件所存在的技术上的弱点只能靠技术上的发展去解决。作为计算机网络的使用者,电子文件的形成者和保管者都有责任关注信息技术的最新发展,也有责任采用诸如防火墙、密码技术、网关、虚拟保险箱、电子印章、电子水印等最先进信息技术解决上述问题。同时通过建立符合科研档案技术发展规律的各种工作规范来保障电子文件的安全。只要工作规范,技术到位,这一科研档案工作的主要障碍是完全可以解决与克服的。
加强网络监控,及时备份数据。网络中存在的安全性问题是对档案管理系统安全性最大的威胁。目前有多种网络安全策略,各种安全策略必须相互配合才能真正起到保护作用,其中网络的访问控制可以说是保证网络安全最重要的核心策略,它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问,它也是维护网络系统安全、保护网络资源的重要手段。另外,要注意建立计算机检索查询和提供档案信息的主要服务方式,为使用者提供网状信息组织结构,使用户可以根据自己的意志沿着信息之间的关系链进行浏览,而不是按照规定途径进行检索和查询档案信息。
3.关注计算机病毒的新变化
当档案信息系统扩展到局域网甚至互联网时,计算机病毒成为不可回避的危害,而且新型病毒具有许多网络时代的新特征,例如,病毒传播主要通过网络途径扩散,病毒与计算机入侵关系密切,Windows操作系统的网络功能是常见的攻击点,等等,档案工作者应当时刻注意新的技术变化,制定针对性策略,并从管理制度、技术监督、后备保护、应急措施等多方面综合防范。
4.加强法制建设
保障档案信息安全单纯依靠档案管理部门自身的努力是不够的,还需要有相关法律、规章制度的约束。因此,档案信息安全与其它社会问题一样,是一个复杂的综合性较强的问题,各个环节必须紧密衔接才能发挥作用。立法在保障档案信息安全性中的作用是不言而喻的,缺乏法律支持的信息安全保障是纸上谈兵。我国已将信息安全列入国家信息化发展战略,辽宁省早在1998年就通过了《辽宁省计算机信息系统安全管理条例)),这些都将在档案信息安全保障中发挥重要作用,但随着新问题的出现还需要更完善的、更专业的法律、法规出台。
参考文献:
[1]张姝,韩振英.计算机在学籍档案管理中的应用[J].洛阳工业高等专科学校学报,1998,(4).
[2]刘淑芬.计算机网络技术与学校档案管理[J].学校档案,1999,(1):23-25.
[3]徐志敏.计算机技术对档案工作的影响[J].办公室业务,2000,(3):32-33.

档案数据库建设中存在的问题及解决思路

钱毅
摘要:档案数据库是档案信息资源管理的核心工具，目前我国档案数据库的建设和利用状况还存在不少问题。作者首先解析了档案数据库的概念，指出应当从档案业务需求的角度去考察数据库的功能，并分析了档案实践的发展导致了档案数据库内容变化的几大因素。在档案建设过程中存在的问题包括缺乏有效统筹规划、数据库定位不准确、标准规范缺失、数据质量不高等。要解决这些问题，作者提出应当加强档案数据库规划管理、完善标准规范、建立健全质量控制体系、培养人才队伍等措施。
关键词:档案数据库 概念 问题 思路
数据库技术是20世纪60年代末发展起来的一门信息管理技术，是公认的信息资源开发、管理和服务的核心手段。目前数据库的建设规模、信息量大小和使用频率已经成为衡量一个国家信息化水平和综合国力的重要尺度。在我国国家和地方各级的档案信息化规划中，档案数据库作为档案信息资源管理的核心工具也都得到了广泛的重视。但档案界一直存在着如何盘活档案资源、提高利用效率等问题。应该说，拥有先进的数据组织技术和灵活可靠管理手段的数据库技术理论上可以从容面对这些挑战，为档案信息化搭建一个坚实的平台。事实上几乎所有的档案信息管理系统的中心都由档案数据库来担当，无论其形式是档案辅助管理系统还是所谓的数字档案馆。但档案数据库的建设和利用状况仍然不容乐观，还存在着数据结构封闭、数据质量不高，档案信息资源尚未完全走出信息孤岛的状态。笔者拟从对档案数据库的概念、档案数据库的应用现状及建设思路几个方面来分析这些问题。
一、档案数据库概念解析
档案数据库的建设在我国已经有20余年的历史，但其理论发展却并不充分。笔者通过期刊网（www.cnki.net）进行查阅，在1994~2005年间查询到篇名中包含“档案数据库”的文章仅有28篇①，内容多局限在实际工作总结的层次上，对档案数据库的概念描述和理论挖掘相对较少。
通过文献调研，笔者发现早在1987年孙淑扬就指出“档案数据库属于文献数据库，是档案自动化的重要内容，它是经过整理组织以机读形式出现的档案信息集合。②”洪漪编著的《档案信息组织与检索》中认为“机读档案数据库，简称档案数据库，是以一定的组织方式存储在一起的机读档案数据的集合。这些数据包括档案题名、责任者、来源、页码、分类号、主题词、摘要等，少数包含档案全文。③”杨公之主编的《档案信息化建设实务》一书认为“档案数据库，从广义的角度讲，就是以特定方式组织起来的档案数据集合。具体地讲，就是为了满足多个用户多种应用需要，按照一定的数据模型将本单位所保管的档案信息存贮在计算机中以备使用的数据形式。④”
笔者无意为档案数据库给出一个确切的定义，因为作为支撑点的“档案”与“数据库”在实际应用中本身就是发散性很强的概念，而且还在不断发展变化之中，上述定义都符合其各自特定的信息背景，以致档案数据库在不同阶段的发展中出现了许多称谓，如机读目录数据库、索引数据库，照片档案数据库、全文数据库、多媒体档案数据库等等。因此研究档案数据库，需要综合把握数据库和档案实践的发展，获得对档案数据库的相对完整的认识。
在研究数据库时，除了掌握其先进的管理手段和操作方法外，更重要的是要立足档案信息资源的特点，按照需求引导的原则关注数据库中可以“为我所用”的部分，而不能片面追求数据库功能而忽视基本的档案需求。比如为了描述日益丰富的档案数据类型，我们要求数据库具有完备的数据类型能够表达音频、视频、全文等信息类型；为了加强档案数据质量控制，需要重点关注数据库的完整性管理机制；为了保证档案数据的安全，需要灵活应用数据库的视图功能、权限管理以及加密机制等。此外，数据库提供的共享交换、格式转换、数据仓库等核心功能可以为档案数据库提升管理水平和管理层次都提供技术保障。
同时，我们还要关注档案实践活动的变化，关注这些变化可能对档案数据库带来的影响。笔者认为影响档案数据库内容的主要因素有如下三个方面。
1．档案实体管理。在近年的档案管理活动中出现了许多新情况，比如2000年出台的《归档文件整理规则》允许在文书档案实体管理活动中取消“卷”的概念，这直接影响到档案数据库是否还需要“卷”这一级逻辑层次，从而影响相关表的数据结构。信息记录技术的发展引进了许多新型载体，目前纸张、照片、胶片、缩微胶片、硬盘、软盘、磁带、各类光盘、图纸等共存一室并不鲜见，不同类型的载体需要有不同的数据表来进行管理，档案信息化规划中还要求将这些载体的信息通过各种方式数字化后进入计算机系统，这也极大地丰富了档案数据库的内容。此外，在档案信息利用环节，用户全文和多媒体信息检索需求也会促进档案数据库的数据类型的拓展。
2．档案数据库设计活动。在多数情况下，档案数据库系统并不只是纯粹档案数据的集合，还包括档案管理活动中的其他信息，这些信息可以在数据库设计过程中被纳入管理。比如，在使用数据流图等工具进行数据库需求分析的时候，可以将许多业务流程方面的管理信息纳入数据字典；数据库的概念设计阶段经常使用的ER模型（Entity-Relation Model）要求仔细分析档案管理域中各实体及其之间的联系，并据此建立档案数据库模式，通过这种设计方法得到的数据库通常还包括一些管理实体，比如包括各类人员库、标准库、组织机构表、保管期限表、人员权限表、库房信息等，甚至包括档案借阅者信息，而其中相当一部分不属于档案本体数据所包含的范围。
3．应用环境。不同的机构具有不同的应用环境，像档案馆与一般业务部门的应用环境就有很大差别，它们对于档案数据具有不同的管理要求。比如在信息集中管理应用环境中，为了管理方便，往往将档案与资料、期刊、报纸、图书等大量的非档案成分进行集中管理；文档一体化环境则将文件与档案数据共存一库，彼此依存，或者干脆就是合而为一；电子文件管理应用环境则根据前端控制原则，要求电子档案数据库的建设不能采用事后建库的方式，而必须深入到文件形成阶段，收集电子文件生命周期的完整信息。因此可以看出，不同应用环境下建立的档案数据库的内容范围存在较大的差异。
通过简要分析档案数据库概念的内涵及其变化，笔者认为对于档案数据库的理解不能一刀切，而应该立足档案数据库建设单位的实际环境和系统需求，将包括档案实体信息、管理信息、应用环境信息在内的各种类型数据按照特定数据模型进行组织的数据集合，并以此为据来考察目前我国档案数据库存在的一些问题。
二、档案数据库建设中存在的问题
在档案信息系统的建设过程中，软硬件设施可以通过购买、引进而获得，但一个行业或者部门的信息资源是买不来的，只能依靠自己建设。档案数据库作为档案信息资源采集、处理、存储和传输中心，在档案信息资源中占有举足轻重的作用。因而从宏观上讲，如何规划设计档案数据库的建设，是关系档案信息化进程是否能够顺利进行的关键因素。应该说，我们在这方面取得了很大的进步，数据库建设数量、分布的范围、发展的势头都是可喜的，初步消除了档案部门会沦为“信息孤岛”的疑虑。但同时，许多档案数据库建设中的问题也浮上台面，能否解决好这些问题是关系档案数据库未来发展的关键。
1．档案数据库建设缺乏有效的统筹规划
档案数据库建设是档案信息资源开发的核心工作，但目前我国档案数据库建设缺乏有效的统筹规划。在国家档案数据库建设层面上，除了明清、民国、革命历史档案资料三个目录中心的建设已经启动外，尚未有国家级档案数据库的规划安排，各地档案部门在实际建立档案数据库时基本上是各自为政，在档案数据标准体系尚不完善的情况下，这种局面将会导致数据共享困难。虽然我国就档案数据库的建设也提出过总体指导意见，比如《全国档案信息化纲要》一文中多次提到档案数据库的建设问题，提出“加强档案目录数据库建设”、“进一步加强档案目录中心建设”、“积极推进档案全文数据库和多媒体数据库建设”等，但这些意见缺乏可操作性。此外，如何将电子文件以及数字化档案的信息纳入档案数据库中进行管理，也需要在宏观层面上进行有效的统筹规划。
2．把握好数据库定位
也就是要回答好“建设什么样的档案数据库”的问题，回答这个问题需要充分了解档案数据库的内涵，明确建库的需求和目的，确定数据库定位，有的放矢。数据库定位将直接影响到数据库的建设成本、规模、效能等，是进行档案数据库以及信息系统建设的一个基本出发点。比如，是建立存储档案著录信息为主的目录数据库，还是建立存储档案全文的全文数据库；是根据馆藏的特点建立具有特色的数据库，还是基于馆藏图片、音像等资料建立综合
性多媒体数据库；是建立档案信息管理系统、文档一体化系统还是电子文档管理系统；是独立建库还是若干机构建立联合目录中心，或者是为未来的数字档案馆做数据准备。这些问题都需要提前论证，做好决策。而我们目前的档案数据库建设，在定位方面做的工作还不充分，许多数据库千篇一律，缺乏特色；或者数据库结构相似却不能联合，各自为战，造成资源分散，工作量重复。
3．数据库设计盲目性大，存在不科学的成分
数据库设计是一项非常严谨、科学性很强的一项工程，从可行性分析开始，逐次进行数据分析，绘制数据库的数据字典，然后运用各种工具进行概念模型设计、外模式设计和物理设计，最后才能装载数据库。其中的各个步骤都必须认真对待，偏废不得，前一阶段的设计是下一阶段工作的基础，不适合跨越设计阶段开展工作。
但在实际的档案数据库设计过程中，还存在着许多不科学的问题。特别在数据库可行性分析和数据分析阶段存在的随意现象比较突出。许多设计者对繁琐的数据分析不太重视，往往一上来就开始设计库表结构，这种脱离详细分析的设计方法虽然表面上速度较快，但其质量经不起推敲。对任何一个数据库系统而言，库表结构是其基石所在，基石不牢，大厦则有将倾之虞。
4．数据库逻辑结构缺乏规范
在进行数据库逻辑结构设计时，相关标准规范缺失是造成档案数据库的设计工作流于随意的主要原因，而档案数据库逻辑结构不规范的情况会引起数据库之间转换困难、难以共享等问题。目前正在许多单位开展的数字化工作所形成的图像文件、视音频文件如何建库管理，目前尚未有相关规范出台。电子文件管理元数据规范的滞后使得电子文件归档数据难以收集齐全，还有不少电子文件仍在进行人工著录登记，长此以往，前端控制原则难以在应用系统中得到应用。而在字段结构层面上，不规范的情况则更为突出。像在档案数据库中通常作为主键的“档号”字段的表示方法就五花八门，根据浙江省综合档案馆信息数据库建设调查报告的调查结果，在这浙江省通用的6种档案软件中，有的用4个字段来表示档号；有的定义成数字形式；有的定义为字符型，甚至同一个档案馆在不同时期录入的数据，表示形式也不统一。这将对日后数据库迁移、目录中心数据合并等工作带来极大的困难。
5．数据质量
档案数据库的建设必须保证良好的数据质量，“问水哪得清如许，为有源头活水来”这句古诗启示我们，准确的数据库信息、良好的数据管理是营造档案数据库“一池清水”的先决条件。作为重要的社会信息资源单位，档案部门必须高度重视档案数据质量，在追求数据库数量增长的同时，还要加强“污染防治”工作，防止脏数据的产生。而根据浙江数据库现状调查报告，随机检查结果表明档案数据库质量较好的数据误差也在12%左右，总平均差错率达29%，造成这种状况的原因主要在录入阶段，同时数据库的质量检查制度不完善也是重要原因。
三、档案数据库发展中存在问题的解决思路
1．加强数据库建设规划管理
数据库建设是一项投入非常巨大、周期很长、事关信息化成败的基础工程，应当由档案事业管理部门提供宏观的指导方针，统筹规划，合理布局，提供本地区或本行业数据库建设的蓝图，并会同有关部门对数据库规划的可行性进行论证，提出档案数据建设的具体意见。地方档案部门则根据宏观规划的要求进行详细设计，以实现全局共享为基础，突出特色数据。基于这样的总体思路，可以建立大范围内协调一致的数据结构，数据库框架设计、数据内容都能得到很高的共享度，将会改善目前档案数据库建设自行一套、质量参差不齐的总体状况。
2．加强标准规范的建设
档案信息资源描述标准体系是建设档案数据库的重要保障，相关标准规范的确立和逐步完善有助于各级各类档案数据库需要保持必要的协调，共同为社会提供高效、优质的档案信息服务。档案标准规范的制定要本着“确保数字档案资源格式统一、数据规范、长期可读、便于共享”的原则进行。在实施过程中，应当积极采用国际标准和国外先进标准；一般性的信息处理标准优先采用国家标准，如《文献保密等级代码》、《全国行政区划代码》等标准应当直接采用国家标准，不必另行一套；对档案领域内特有的资源制定行业标准，如《寿险业务档案管理标准》。此外为了保证国家文献系统标准之间的一致性，档案工作标准应尽量与图书、情报的国际、国内标准相一致。
3．建立标准的元数据库
目前数据库的逻辑结构设计比较混乱，虽然从各数据库个体角度观察，并没有太大的差错，但结构的不一致、不兼容会对数据库的共享和相互转换带来很大的困难，甚至难以进行。笔者认为，这个问题的最终解决，依赖于以著录标准化为依托的元数据库的建设。
目前档案数据库的主要记录对象是档案文件的二次文献信息，即文件的著录信息。许多档案数据库结构的确定其实就是将著录卡上的项目转换为数据表上的字段信息。从原理上讲，这个过程应该很容易，但由于我国的《档案著录规则》，虽然规范了著录项目，但并没有规定相应的量化指标，离数据库系统所要求的结构化数据的要求还有相当距离。由于著录标准并不是确定数据结构的强制标准，各档案数据库在建设时都可以根据自己的理解灵活应用，著录项目可以自行增删，字段类型、字段长度可以自由选择，这样的数据库进行互联互通的难度就可想而知了。因此笔者建议以著录标准为基础，建立一定范围内的元数据标准，此处的元数据就是关于数据库中各数据字段的信息，并以此为基础构成元数据字典。该字典提供数据项目的结构化信息，包括数据字段的名称、数据类型、长度、默认格式等规范，并说明字段之间的联系。需要指出的是，这样一个具有内在联系的有机的元数据字典，实质上是为档案数据库提供通信格式，并不要求完全遵循，如果有特殊要求，只需要在此基础上提供转换功能即可。随着档案信息化的深入，元数据字典的建设还应当包括全文和电子文件的元数据项目，为电子文件管理系统的设计提供相应的元数据，实现电子文档的前端控制，从而在根本上解决电子文档接口规范问题。
4．建立健全数据库质量控制体系
针对档案数据库数据质量的问题，笔者认为应当将档案数据库视作档案部门的信息产品，并依照生产产品的管理方式，通过质量控制体系进行监管。该体系以可操作的方式提供对档案数据库的全面质量管理，包括数据库设计、建设、管理活动中主要环节的控制，并制定数据库质量考核指标体系。该体系要求将数据库设计过程作为单独的项目进行管理，通过项目文档能够审查数据库设计过程是否科学、合理；能够对数据库建设过程中的人、财、物进行审计；对数据收集、录入、备份等各环节提供质检措施，保证数据准确、完整；通过质量指标体系对数据库容量、响应时间、查全率、查准率、错误率等进行核查。依照质量控制体系进行管理，能够优化数据库管理活动，加强数据库建设人员的责任感。
5．加强档案数据库队伍建设
随着档案事业的不断推进，对档案信息管理人员的要求越来越高。档案数据库作为档案信息化建设的中枢工程，其规划、设计、实施、管理、维护、标准建设等都需要相关人员具有较高的综合素质，不仅要熟悉馆藏，了解基本档案理论、业务流程、未来发展，还要掌握数据库管理的基本技能，对于档案数据库管理员，还需要具备一定的规划能力和标准化知识，而目前这方面的人才是比较缺乏的，需要档案部门和教育机构通力合作，培养通晓档案数据库建设的全面人才，全面推进档案信息资源的开发进程。
注释：
①查询时间：2005年9月16日，检索形式为“篇名”，检索模式为“精确检索”，数据库来源为“电子技术及信息科学辑目录”，特此说明。
②孙淑扬编著：《档案管理与计算机》，第176页，档案出版社1987年3月。
③洪漪编著《档案信息组织与检索》，第146页，武汉大学出版社，1998年1月。
④杨公之主编：《档案信息化建设实务》，中国档案出版社，2003年，第103页。
（原文载于《档案学通讯》2006年第4期）

❷ 哪个数据库不能提供期刊全文下载

维普、万方数据库里的文献不能提供全文下载。维普中文期刊全文数据库6.33收录了1989的科技期刊近万种，各类学术论文数千万条，其中绝大多数有全文。

维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，公司全称重庆维普资讯有限公司。

已经成为中国最大的综合文献数据库。从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。自1993年成立以来，公司的业务范围已涉及数据库出版发行、知识网络传播、期刊分销、电子期刊制作发行、网络广告、文献资料数字化工程以及基于电子信息资源的多种个性化服务。

万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。

其开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。

万方商务信息数据库

《中国企业、公司及产品数据库》始建于1988年，由万方数据联合国内近百家信息机构共同开发。十几年来,CECDB历经不断的更新和扩充，现已收录96个行业的近20万家企业详尽信息，是国内外工商界了解中国市场的一条捷径。

目前，CECDB的用户已经遍及北美、西欧、东南亚等50多个国家与地区，主要客户类型包括：公司企业、信息机构、驻华商社、大学图书馆等。国际著名的美国DIALOG联机系统更将CECDB定为中国首选的经济信息数据库，而收进其系统向全球数百万用户提供联机检索服务。

❸ 下面哪个数据库不能检索到期刊论文

多数论文存在着两条或两条以上的线索。如《藤野先生》，文章除了以作者与藤野先生交往为叙事线索（明线）外，还有作者爱国主度思想感情这一暗线。
记叙的顺序要求掌握的是顺叙

❹ 数据库有哪些类型

模糊数据库

指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的
事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。

统计数据库

管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。

网状数据库

处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型
是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类
型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是DBTG系统。1969年美国的
CODASYL组织提出了一份“DBTG报告”，以后，根据DBTG报告实现的系统一般称 为DBTG系统。现有的网状数据库系统大都是采用DBTG方案的。DBTG系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言SSDDL，模式定义语言SDDL，设备介质控制语言DMCL。另外还有数据操纵语言DML。

演绎数据库

是指具有演绎推理能力的数据库。一般地，它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中，称为外延数据库；用逻辑规则定义要导出的事实，称为内涵数据库。主要研究内容为，如何有效地计
算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护等。

❺ 大数据在供应链中的应用

大数据在供应链中的应用

大数据在供应链中的应用，大数据这个词现在我们经常会听到，而且我们只知道生活已经离不开大数据，却不知道它具体在哪些方面发挥着作用，下面看看大数据在供应链中的应用。

大数据在供应链中的应用1

1、有关大数据

1.1分析大数据

在这个信息公开的社会里，我们每天都可以从外界获得大量的信息。但是随之而来的疑问也出现了，在这样庞大的数据中我们如何知道哪些信息是对我们有利的呢？在大数据时代里，如何快速精确的获得有用信息成为了我们迫在眉睫的问题。

1.2大数据分析在供应链管理中的作用

数据的分类有着很重要的作用，大数据的种类也对他的表现形式有着至关重要的影响，比如说收集这个信息的方式和方法。在如今的公司供应链管理中，影响最大的就是EPR数据，它包含了企业在运行过程中的各方面的数据，这也是我们去了解一个企业的重要数据。

还有一些数据是有关社会数据和客户数据，通过这些数据我们可以了解到一个新的项目所涉及的参与的人数，达到的效果，从而是企业达到更加高效合理的发展。

1.3大数据分析的特色

和传统数据分析不同的是，大数据分析可以更加具体的去描述。因为时间在流逝而大数据分析记载下来的东西却不会自动流逝或者更新，所以大数据分析具有流逝性，因为所有的信息都是人们记载得来的，只有人们的参与与分享才能获得大数据，所以大数据分析和人们不可或分。因为大数据分析具有智慧性，所以它可以通过我们平时的搜索词或者喜好自动为我们推送我们可能感兴趣的资料。

2、大数据分析与供应链之间的关系

2.1供应链管理的作用

在有大数据分析的前提下，供应链才能找到合适的原料供应商。供应链就像一条食物链，都处在他们各自应该有的分支上。所制造的产物要在合适的渠道下一层层的在相应的分支下传递下去。供应链管理这个时候起到了作用，它的作用是通过合适的方法让客户的花费最小而得到的效益最高，从而实现共赢。

2.2二者的有效应用

供应链与大数据分析从头到尾都有着密不可分的联系。中国在社会主义市场经济改革的道路上越走越远，所以企业供应链管理工作也在提高。我们也更加重视企业供应链管理方面的有效利用，这就不可避免地与大数据分析联系起来，大数据分析在企业供应链管理的每一步都有着不可缺少的作用。想要好的质量和效率，就一定要重视大数据的分析结果，将它与企业供应链管理工作巧妙结合。

大数据分析也可以给我们提供一个广阔的视野，去观察各个环节是怎样利用我们所提取的信息，这样会更加方便我们了解通过大数据分析所得到的效益。通过大数据分析对企业某项目走势进行猜测、分析、整理。为了保证利润的最大化，需要我们对大数据分析的结果进行研究，用最有用的信息来提高工作的效率和质量。

2.3大数据分析与供应链的决策关系

大数据分析的应用可以用在已经确定的项目上，分析的结果与决策联系起来，决策有不足的地方可以通过大数据分析发现，进而弥补不足。供应链也具有风险性，所以大数据分析的结果能为供应链在目标项目上提供好的营销决策、利用大数据分析，化无用为有用。大数据分析的好处大家都知道，所以有很多公司利用大数据分析来获取供应链，但是这并不是所有的公司都能驾驭的了的，许多公司还不能满足其要求。

2.4大数据分析与供应链

大数据分析在供应链管理中的应用模式。从物料来源来讲，供应商进行风险评估，将产品以特色进行区分，物料来源渠道的选择，供应商达到一体化水准，供应商进行谈判。从加工生产来看，首先进行存货优化，再进行产能维持，接着工厂选址，最后是人力资源。

从物流配送来看的话，则是配送与物流优化，再选择好的运输方案，然后例行路线的安排，接着是指定完美的运输路线，最后配置运输车辆。从销售服务来看，首先基于地域的市场开发，其次分析店内的消费行为，接着对客户群进行精细的划分，然后进行多渠道的市场开发，最后优化开发方案。这些都是大数据分析在各个领域内的作用，所以我们要好好的利用大数据分析，从而获得较大的收益。

3、问题与现状

3.1大数据分析的现状

日常生活中我们都会获得大量的信息，而这些信息如果不加以归纳整理，一定是一堆没有用的信息，我们不能精确的从里面提取出来真正需要的东西。企业也是这样，信息不经过分析，就只是没用的数据。所以在企业里决策和分析有着至关重要的作用，只要认真发掘我们能从大数据中得到很多有用的消息，从而将商业信息变成商业智能。

3.2大数据分析的问题

从各类新型软件的兴起中我们不难发现，如今的大数据分析的应用的作用并没有被完全利用，比如抖音的兴起，抖音带给我们许多欢乐，我们也可以从这个软件上获得许多消息，但是如果我们认真的想一想，抖音带给我们的信息是不是太过于碎片化，只通过一个十几秒的视频我们不能了解一件事情的真相，而且还有可能被误导。所以供应链管理遇到了这方面的困难，解决大数据分析片面化与碎片化至关重要。

3.3大数据与市场

大数据分析可以看出是以人民大众作为目标的。在市场中渐渐的将大数据的分析结果作为核心开始转型，去面对人民群众的真正需求和解决这些需求。我们也可以利用大数据分析去寻找所需要的人，去分析他们所需要的东西，然后去供给。通过这些潜在的客户来提升公司的效益。

为公司带来效益的同时也为他们带来好处，何乐而不为。大数据分析还能为市场找到某一物品的平均价格，可以按照地区细分，这样一来，更加方便进行价格调整。

人们经常说，顾客就是上帝，所以满足顾客的需求非常重要，好的供应链管理对流程和运营有着较高的要求，所以这也需要好的大数据分析为我们提供基础。从大数据分析的预测也可以为企业提供好的基础。

4、总结

我们生活在大数据年代里，许多新兴产业已经离不开大数据，他们依赖着大数据分析为他们带来的好处，大数据分析对市场预测的准确度也为企业带来了便利，帮助公司制定好的计划企业的管理人员要了解供应链与大数据分析之间的关系，不断改进大数据分析的模式。同时他们也在努力的去了解大数据分析，期待着能从大数据分析中再得到更多的效益。我们的生活也因为大数据分析有了天翻地覆的.改变。

大数据在供应链中的应用2

一、大数据的定义

那什么是大数据呢？麦肯锡将大数据定义为：无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。显然麦肯锡将大数据定义的重点放在了“大”上。诚然，人们最初接触大数据的时候，震撼于大数据爆发性增长所带来的的巨大体量，最强烈直观的感受就是“大”。但随着时间的推移，人们开始分析，挖掘数据，去探索数据背后隐藏的价值，自此数据金矿展露出矿山一角，开始在时代洪流中大放金光，大批淘金者蜂拥而上，更是助推了大数据的蓬勃发展，最终促成了大数据生态系统的形成。

笔者大胆的对时代背景下的“大数据"做出如下定义：以海量数据为基础，以数据的整理、分析、挖掘为过程，并最终以实现数据价值为结果的一整套理论和实践就是大数据。

笔者认为大数据的内在生命力是数据的持续性爆发增长，而外在特征用数据人普遍认同的5V加以描述：

Volume：数据体量巨大。就是大。

Variety：数据类型繁多。繁杂纷复的属性和行为数据以结构化或者非结构化的形式存储在形式各异的存储器上。

Value：价值密度低。数据万千，可提取的价值往往只占万一。更因此，科学的数据挖掘和高精度算法才显得如此重要。

Velocity：处理速度块。数据体量巨大，且增长迅猛，不快实在不行。

Veracity：真实性。真实的数据带来真实的价值，弄虚作假切不可取。去伪存真也是一种真实，需要每个数据人的努力。

二、大数据的应用

大数据正在渗透到我们生活的方方面面，在生产、经营活动、流通、生物医学、城市管理、安全防护、金融、营销等各个领域大放异彩。

1.智能推荐系统作为大数据在互联网领域的最广泛普遍的应用，通过分析用户的历史行为习惯，来了解用户的喜好，从而为用户推荐感兴趣的信息，满足用户的个性化推荐需求。从各大电商平台，到门户网站，再到近年大火的短视频平台，无不能发现它的踪影，给人们真正带来了千人千面的个性化优质体验。

2.大数据在生物医学领域的应用，通过统计分析大量网民搜索的流行病信息，结合气温变化，环境指数，人口流动等因素，创建一个个预测模型，预测未来疾病的活跃指数，提供疫病预防建议，来实现以防代治。

3.大数据在物流领域的应用，利用集成智能化技术，在大量数据训练下，使得物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、判断的能力自行解决物流中的某些问题，包括但不限于存货盘点、拣货、包装、单据管理、运输、物流追踪、派送时间预测等等问题，强力助力完善物流体系的智能化进程。

再比如利用大数据打造智慧城市，在安防方面，构建7*24小时不间断的治安监控，在金融领域用于分析市场情绪，评估信贷风险等等。随着大数据的应用越来越广泛，我们在日常生活中，会越来越受益大数据带来的价值。

大数据在供应链中的应用3

大数据是什么意思

大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。

而大数据的主要特点就是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等，它们合起来被称为4V。

大数据也可以应用在警察预测犯罪的发生、预测选举结果，同时还能通过手机定位数据和交通数据建立城市规划，现在医疗行业也在做大数据的分析。

现在社会发展速度非常快，科技也很发达，信息的流通和人们之间的交流也非常密切，而大数据就是这个时代高科技的产物。

对于大部分行业而言，怎么运用这些大规模数据是赢得竞争的关键，但同时，大数据在经济发展中的意义不能取代一切对于社