数据库同步预警：保障数据准确无误(数据库数据同步预警)

随着企业信息化的不断推进，越来越多的企业开始对数据库进行管理和维护。数据库同步作为数据库管理的一项重要工作，就显得尤为重要。然而，在数据库同步过程中，存在诸多不可掌控的因素，如网络状况不稳定、硬件故障等，这些不确定性因素很容易导致数据出现不一致现象，这对企业来说是一个巨大的灾难。因此，数据库同步预警机制就应运而生，通过一系列的技术手段，及时发现和预警数据同步问题，从而更大程度地保障数据准确无误。

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一、数据库同步预警的定义和意义

数据库同步预警，是指通过对数据库同步进行全面监控和预测，及时响应可能出现的问题，从而保障数据同步的准确性和稳定性的一项技术手段。随着企业数据量的不断扩大和业务的多样化，数据库同步预警机制已经成为了现代数据库技术的一项必要技术手段。它的意义主要体现在以下几个方面：

（1）能够及时发现并处理数据库同步问题，避免数据不一致的出现，从而保障企业业务的顺畅开展；

（2）能够实现数据库的实时监控和预测，提升数据库的安全性和稳定性；

（3）能够有效提升数据库的维护效率和管理水平，减轻数据库管理员的工作负担，缩短数据库维护周期。

二、数据库同步预警的实现和技术手段

数据库同步预警的实现，主要依靠以下几种技术手段：

（1）实时监控：通过采用实时监控技术，及时监测数据库同步的状态和数据变化，从而能够及时发现问题并加以处理。

（2）差异监测：通过设置差异检测机制，检测源数据库和目标数据库之间的数据差异，及时发现同步问题。

（3）自动预警：通过自动预警机制，对数据库同步过程中出现的问题进行提醒和报警，及时解决问题。

（4）数据回滚：当同步出现问题时，通过数据回滚机制，将数据库还原到出现问题之前的状态，从而避免数据出现不一致现象。

（5）心跳包检测：通过设置心跳包检测机制，检测数据库同步链路的状态，保证链路的稳定性。

三、数据库同步预警的实际应用

数据库同步预警机制已经得到了广泛的应用，如在金融、电信、能源等领域，数据库同步预警已经成为了企业信息化建设的重要一环。比如，在银行业务中，通过对数据库同步进行监控，能够及时发现账户余额信息异常等问题，从而实现保障账户数据的准确无误；在电信业务中，通过对数据库同步进行预警，能够及时发现通信记录异常等问题，从而确保用户通信的安全和稳定。

四、

数据库同步预警机制是现代数据库技术的重要组成部分。通过有效的技术手段和预警机制，能够及时发现数据库同步问题，保障数据准确无误，提升数据库安全性和稳定性，提高数据库管理和维护的效率。在未来，数据库同步预警机制将继续发挥重要作用，成为企业数据管理和维护的一项重要技术手段。

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目前数据库已具备智能思考能力故在检索时无需人工扩展概念对吗

这种说法是不对的，因为在检索岁毕正时还乎悔需要我们人工进行把控。因为数据库他有他自己的弊端和短处，可能无法进行更新或者检测，我们数没人工的检测是更佳的服务质量，所以说依然需要人工扩展概念

1.到底什么是数字经济？

作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

数字经济的三要素包括数据、信息、产业：

一、数据成为新的关键生产要素。在数字经济时代下，万物互联，各行各业的一切活动和行为都将数据化。

二、信息通信技术为创新提供动力。以信息技术为基础的数字经济，正在打破传统的供需模式和已有的经济学定论，催生出更加普惠性、共享性和开源性的经济生态，并推动高质量的发展，例如基于物联网技术诞生出诸如智慧路灯、智慧电梯、智慧物流、智能家居等丰富多彩的应用，为经济生活注入了极大的创新动力。

三、数字经济推动产业融合。数字经济并不是独立于传统产业而存在，它更加强调的是融合与共赢，与传统产业的融合中实现价值增量。数字经济对传统产业融合主要体现在生产方式融合、产品融合、服务融合、竞争规则融合以及产业融合。数字经济与各行各业的融合渗透发展将带动新型经济范式加速构建，改变实体经济结构和提升生产效率。

数字经济受梅特卡夫法则、摩尔定律、达维多定律三大定律支配，具有快捷性、高渗透性、自我膨胀性、边际效益递增性、外部经济性、可持续性、老蔽衡直接性等产业特征。

2.数字化转型和数字化创新有什么不一样？

（1） 数字化转型

主要指企业在经营发展过并雹程中，重视数据的价值和影响，以数据作为重要的生产要素进行资源整合与业务优化侍做。数字化转型是一个中长期的概念，涉及到企业多个维度的业务环节；

（2）数字化创新

数字化创新就是指用数据作为业务资源，进行新的业务场景、服务场景、技术产品的设计和开发。数字化创新是一个中短期的概念，企业在数字化转型的成果，是以许许多多优秀、成功的数字化创新的案例所体现出来的。

（3）二者的相互关系

很多企业在数字化转型工作中，先要进行业务现状梳理、 数据综合治理、 数据平台系统建设、 企业级信息架构设计等很多重要的基础准备工作，在这些充分的准备工作基础之上，企业可以更有效地数字化创新的过程。

3.数字化、信息化、智能化有什么不一样？

数字化、信息化、智能化，三者概念相似，广义的数字化包括信息化和智能化的含义。从技术特点来说，企业使用现代信息技术提升业务能力的有从信息化，到数字化，最后再到智能化的总体发展趋势。三者主要特点如下：

信息化：

关注连接，支持业务实体进行更高效的信息交互和事务处理。

数字化：

关注分析，支持从数据中分析挖掘出有价值的业务知识和商业洞察，指导业务决策。

智能化：

关注自动，支持使用数据模型代替人的工作，降低人工负担，让人关注更加重要的创新性工作。

4.数字化转型一定要自建系统吗？

数字化转型经常会被和系统建设联系起来，但是系统建设并非数字化转型的必选项，甚至对于大多数企业来说，重要的是搞清楚怎么用系统，而不是怎么建系统。

企业的数字化创新依赖于信息系统能力，需要把业务和系统相结合，对业务改造、升级、赋能。当企业的数字化对信息技术的个性需求不强时（往往是浅层的数字化转型），仅仅采用购买整套的ERP系统或者租用/订阅SaaS服务的方式就能解决问题，也就是不用自建，直接用就好了。

而当数字化越来越深入，随着企业的个性化业务需求越来越多，就要进行系统的定制开发。很多企业有自己的专业开发团队，但是对于没有专业开发团队的企业，则需要找第三方的ISV厂商。ISV厂商有多重的外包服务模式，比如负责开发、负责咨询方案、负责方案+开发，负责方案+开发+培训等。

由于数字化转型的本质是系统加业务的组合，因此除代码落地以外，ISV厂商如果还能主动挖掘企业数字化业务的需求，并提出基于系统的解决方案，才能构成真正的核心竞争力。

5.数据科学家的工作职责到底是什么？

商业逻辑与思考

将实际应用中的业务问题转化为数据需求，进行数字化场景的设计，生成数据建模或数据分析问题。

2. 数据检查与清洗

为数据问题寻找合适的、高质量、可靠的数据源，对数据源进行筛选和预处理，统一数据格式。

3. 特征工程

选择用于建模或分析的数据特征，特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。

4. 数据建模

尽管在技术维度，数据建模看起来有一定门槛，实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下，但是该环节很可能是花费时间最少的。

5. 沟通和优化

数据科学家构建数据模型的最终目的是为了对业务进行有效支撑，因此数据模型在正式上线应用之前，需要进行多方验证，数据科学家需要与业务人员以及管理人员进行模型的效果确认，汲取业务端的反馈，并对模型进行及时的调整和优化。

6. 撰写文档

将数据模型成果进行文档撰写，说明模型的使用场景、规范、以及调用方式等，汇报技术工作成果。

6.不同规模企业对SaaS系统的使用情况如何？

（1）小型企业：

多为首次接触，尝试使用SaaS。

大多使用规模小、功能简单的产品。

SaaS的灵活性可以满足企业快速扩张带来的变化，同时减轻资金方面的压力。

（2）中型企业：

企业信息化转型增加了SaaS的需求。

SaaS能缩小中型企业于大型企业的技术差距，缓解IT用人压力。

（3）大型企业：

对SaaS的需求在于核心业务衍生的、方便跨部门协作、决策辅助型产品。如数据分析、视频会议等。

多为传统软件转SaaS，对产品定制和私有部署需求高。

7.数字化系统应该“定制”还是“订阅”？

数字化系统在开发实施的阶段，按照数字化系统的定制化要求不断增加的顺序，有几种具体的情况：一是直接买现成的SaaS系统或服务，二是基于已有的模板进行微调适配，三是完全定制开发。

对数字化系统的定制化要求越高，系统的研发成本也就越高，系统研发的周期也更久，系统实施的风险也越大。不同业务活动对数字化系统的定制化要求不一样，一般来说：

与日常生产运营相关的业务活动（在线环境）对系统的定制化要求更高，通常涉及到针对企业的现有系统集群进行信息系统的增值改造和功能集成的需求，需要与在线业务系统和硬件设备进行数据同步；

与企业管理决策相关的业务活动（离线环境）对系统的定制化要求较低，如财务系统、 人力系统、 供应链系统、 库存系统、 OA办公系统、 项目管理系统、 文件管理系统等，这些功能通常可以直接采购现成的ERP或订阅SaaS服务快速实现数字能力的升级赋能。

8.数字化在智能制造有哪些典型应用？

智能在线检测：

应用融合数字传感、AI的智能检测装备；接触或非接触式在线采集生产数据；自主判断、识别和定位相关缺陷问题。

2. 离散型工艺数字化设计：

将先进制造、知识图谱等技术与CAD、CAE等系统结合；

应用三维模型结构化表达工序流程、制造信息和资源要素；

开展加工、装配、生产等环节设计与虚拟验证。

3. 智能仓储

AI、射频识别、智能传感与仓储设备、仓储管控系统融合；

物料自动出入库和信息自动记录；

仓储过程可视化管理和自适应优化。

4. 车间智能排产

依托调度排程系统，应用融合智能算法的调度模型；

实时预测车间产能，响应动态扰动；

进行交期、产能和库存等多约束条件下的车间排程优化。

5. 精益生产管理

建立车间管控系统，进行人、机、料等全要素实时感知；

应用六希格玛、6s和TPM等先进精益管理方法，实现基于数据扰动的全流程精益生产管理。

6. 生产计划优化

打通ERP系统与采购、库存、生产、销售等过程；

应用约束理论、寻优算法和大数据分析等技术，结合需求预测和产能评估制定生产计划。

9.数字化在智慧城市有哪些典型应用？

智能移动和交通

随着城市过度拥挤，交通将在缓解未来智能城市的拥堵方面发挥关键作用。智能交通大数据技术对大量摄像头、传感器、GPS等设备采集的大量图像信息、车辆运动信息、道路信息、GIS信息、气象环境信息进行综合处理和挖掘，对交通流量、出行规律等统计和预测数据进行分析和预测，并通过可视化手段展示，可以提高交通主管部门的管理效率和突发事件的相应速度，缓解城市拥堵程度，降低事故率。提供行驶方向、车辆数量、交通拥堵、停车位信息、出行计划等。将有效提高市民的出行效率，快速缓解城市普遍存在的“开车难、停车难”问题。

智慧能源

如今，将大数据技术与智慧能源相结合的大数据智慧能源管理系统，为社会发展提供了新的模式。通过大数据智慧能源管理系统的部署，可以保证智慧能源在配送过程中降低消耗成本，突破传统单一能源的控制，实现各种能源之间的更优生产，从而提高生产效率。

以大数据为核心的智能能源管理系统能够更好地把握用户需求，根据用户需求进行能源分配和整合，实现用户间的优势互补，并通过客户反馈智能调节能源分配机制，以适应市场的发展。

智慧医疗

医疗的发展需要大量的技术和实施成本，主要体现在精准医疗和大数据的结合，可以实现个性化医疗。这将大大减少过度医疗造成的医疗资源浪费，同时降低医疗成本。是面向未来的创新医疗资源，将打破传统医疗模式。

医疗仪器在临床辅助诊疗和健康管理中非常重要，所以推动医疗大数据的应用是一个特别重要的技术点，这也是医疗大数据价值的体现。精准医疗和大数据的结合，可以利用人类对疾病的感受和医生的治疗经验，形成一个非常庞大的数据库，让医生通过大数据信息系统对患者进行诊疗，再也不用排队等一个专家号了。

智慧也会需要一个非常强大的数据服务平台来承载医疗大数据，包括影像数据、电子病历数据等。有了这些载体，它的价值就可以通过各种信息处理和人工智能技术得到更好的体现。

智慧政务

电子政务搭建电子政务云平台，提供对政务信息、互联网信息、舆情等综合信息的筛选和挖掘能力。快速直观地展示科学分析和预测的结果，提高决策的科学性和准确性，提高在社会管理、宏观调控和社会服务中的预测/预警能力、应对能力和服务水平，降低决策成本。在电子政务中运用大数据技术，逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务平台和数据交换中心，推进信息公开，推进一站式、全天候、部门协同办理、网上统一查询反馈等网上服务功能，降低企业和公众的服务成本。

安全方面

在信息安全方面，智慧城市中的信息、城市运行数据、企业数据、客户数据及其资料都是宝贵的数据财富，需要加以保护。由于大量数据的集中，很容易引起非法用户的注意。另一方面，用户信息的意外泄露也是导致安全风险的重要因素。大数据贯穿智慧城市的不同层面，其安全需要从技术、管理、法律等方面入手。

公共安全方面，公共安全大数据不仅仅是遍布城市的摄像头和监控设备，还有网络、媒体、短信等多媒体的全方位舆情监控。更重要的是，通过对海量数据的分析和挖掘，及时发现安全隐患、人为事件或自然灾害，提供跨部门、跨区域、高效的综合应急能力、安全防范能力、打击犯罪能力。

10.大数据分析与传统数据分析究竟有何差别？

（1）传统数据分析

数据规模不大，但是数据质量比较高，数据分析的目的是，从典型样本数据中，发现数据背后的知识或规律，解决实际问题。

（2）大数据分析

不强调数据的质量，只要数据规模足够大，哪怕数据看起来杂、乱，也能从中挖掘出非常有价值的信息。大数据分析没有“数据样本”的概念，做的是全数据、全维度分析的事情，因此通常可以挖掘到更多、更全面的知识规律。大数据分析有一套特殊的技术框架，专门用来解决数据量大（分布式技术）、数据格式不统一（非结构化存储）等技术问题。

11.数据治理和数据管理是一回事吗？

（1）数据治理

是企业的战略层活动，是定目标、定方向的总体性工作，对数据管理工作进行监督和管控，数据治理的基本职能是指导具体的数据管理工作，聚焦于如何对数据管理活动进行有效的决策。数据治理是抽象程度更高的数据业务活动，强调建立成熟的数据获取、管理、与应用的综合能力体系。数据治理工作是项目制的，企业中启动数据治理工作一般有具体的业务变革契机来驱动。

（2）数据管理

数据管理是制度层的数据活动活动，是指对数据对象在具体层面实施管理职能，包括对数据的全类型、全生命周期的业务活动进行管理，并制定相应的标准、方法，以及规范。典型的数据管理工作包括数据库管理、数据类目管理、主数据管理、数据安全管理，以及数据质量管理等诸多方面内容。

12.到底什么是元数据？

数据是用来描述企业中各种业务对象的，由于数据本身也是企业中业务对象的一种关键类型，因此也需要对数据进行描述。而元数据，就是描述数据的数据。

对于企业的数字化转型来说，数据将贯穿在越来越多的业务活动中，因此就务必要对数据进行系统管理，元数据在数据管理工作中具有十分重要的意义。如果没有元数据，就没有办法理解数据，也没有办法使用数据以及对数据内容进行管理。

13.元数据有哪些信息来源？

（1）应用程序中的元数据存储库

存储元数据的物理表

（2）业务术语表

业务概念、术语、定义、以及术语之间的关系

（3）商务智能工具

（4）配置管理工具

（5）数据字典

（6）数据集成工具

（7）数据库管理和系统目录

（8）数据映射管理工具

映射管理工具用于项目的分析和设计阶段，它将需求转换为映射规范，然后由数据集成工具直接使用或由开发人员用来生成数据集成代码

（9）数据质量工具

（10）字典和目录

（11）事件消息工具

（12）建模工具和存储库

（13）参考数据库

（14）服务注册（定义、接口、操作、输入、输出参数、制度、版本和示例使用场景）

（15）事件注册表、源列表或接口、代码集、词典、时空模式、空间参考、业务规则等

14.如何区分参考数据和主数据？

参考数据和主数据都为交易数据的创建和使用提供重要的上下文信息，以便用户理解数据的含义，两者在数据管理工作中，都需要尽可能地保证一致和统一，以实现数据的集中管理和维护。

从所描述的对象来说，主数据通常指业务中重要的概念实体，如供应商、客户、产品等，参考数据通常指描述业务属性的重要业务标签，即规定某些分类属性的值域范围。

与主数据相比，参考数据不易变化，它的数据集通常比交易数据集或主数据集小，复杂程度低，参考数据不用考虑主数据中的实体解析、实体对齐的业务挑战。

参考数据和主数据的管理侧重点不同：

对于参考数据管理（Reference Data Management，RDM），需要对定义的阈值进行控制规范，保证业务系统访问的参考数据标准是最新的。

对于主数据管理（Master Data Management，MDM），需要对主数据的值和标识符进行控制，以便能够跨系统一致地使用核心业务实体中最准确的数据清单。

15.数据中台应当具备哪些技术能力？

一、面向数据生产过程的能力：

（1）对企业中不同系统渠道、不同业务线条、不同管理部门、不同内容格式的数据资源进行整合，提供实时接入、离线同步、异构数据源、可视化配置等功能。

（2）对数据进行清洗和标准化，持续优化数据资源质量，提供数据格式转化、 数据去重、 删除异常值 、数据一致性检验、 数据属性自动补全等功能；

（3）提供数据资产开发相关的技术功能模块，提供数据（标签）自动标注、 数据建模分析、 数据特征挖掘、 数据主题联接等功能；

二、面向数据消费过程的能力：

（1）以元数据为中心，提供数据资产的管理能力，包括元数据管理、 数据血缘分析、 数据生命周期管理、 数据资产目录维护等功能。

（2）将数据资产封装成数据服务进行维护和数字化能力输出，对外提供数据应用所调用的API或具有丰富可视化组件的OLAP分析功能。

16.数据可视化究竟解决了什么问题？

数据可视化的本质意义就是增强了信息的表现能力，其作用主要有两方面：

一、发现问题：

通过数据可视化可以更加直观地呈现数据的分布、规律、变化规律，以及数据“点”彼此之间的复杂联系，从而更容易地挖掘出有趣的分析结论，毕竟人们对图形的观察能力相比对“抽象”的数字来说，更加擅长。

二、说服别人：

通过数据可视化，可以更好地传达“我”的分析观点，在很多数据分析报告中，通过有效的画图，能够很好地“讲故事”，说服领导、投资人、以及客户；即便是同样的数据，如果选择不同的图形方式来展示，甚至可以传达出完全不同的信息和观点。

17.数据架构和数据模型有什么不一样？

数据架构是企业级的数据框架，包括：企业级数据模型和企业级数据流程图。

一般场合下所讲的数据模型是指项目级的数据模型，项目级的数据模型的作用是定义数字化解决方案中的数据需求，成为业务人员和技术人员之间进行数据逻辑沟通的重要载体。在定义项目级数据模型时，需要与企业级的数据模型保持一致，是企业级数据模型在某种具体业务场景的具体实现。

18.中小企业的转型困难是什么？

（1）新技术引入业务复杂性，企业运营能力跟不上

（2）业务人员对新技术接受能力滞后，适应期和效果期过长

（3）对于技术 的追求“形式大于内容”，不解决实际问题

（4）核心业务仍挣扎在边缘线，没有足够的精力和资金顾及当下对数字化转型工作的投入。

19.大型企业的转型困难是什么？

（1）没有构建起统一可量化的业务标准；

（2）很难清晰看到数字化带来经济效益的明确发展路径；

（3）企业业务逻辑复杂，缺少有效的行业参照物；

（4）缺少数据积累以及必要的能够自动积累数据的信息化系统；

（5）缺少能够熟练操作数据、管理数据、分析数据的必要人才；

（6）业务惯性较大，转型工作牵扯业务线条和利益关系复杂；

（7）组织架构复杂，依赖于强大的组织资源推动力；

（10）企业存量积累的数据问题多，前期数据治理工作阻力更大；

（11）企业壮大的历史成功经验容易让管理者“忽视”数字化的意义和价值；

（12）容易追求“短、平、快”的表面工程，缺少长期规划。

20.数字化时代的组织管理有什么特点？

1）扁平化

组织结构更加扁平，信息在组织内部传播速度更快，管理者能够更加准确地了解具体业务情况，能够及时发现业务问题并纠偏，扁平化的组织更加灵活、柔性，同时也减少了不必要的“过度管理”。

2）平台化

打造平台型组织，在提供必要的技术支持、组织支持、供应链支持、数据支持、渠道支持的基础之上，更大化地连接组织外部的人力资源，一方面可以弥补组织内部人力不足的问题，同时为人才提供足够的“创新空间”和“创新动能”。

3）价值驱动

数字化技术为组织提供强大的管理工具，可以极大降低组织管理活动的复杂性，企业的经营理念从管理驱动逐渐转化为价值驱动，企业中的人员以价值创造为目标开展业务活动。

4）协作共创

组织中的管理层级关系不断弱化，管理决策方案并非以“自上而下”的方式产生并下达执行，不在强调某个管理者个体的观点偏好。组织中更多的活动将以“松耦合”的方式展开，在明确任务和产出的基础之上，项目全员共同参与、共同创新、共同创造，协作推进。

5）持续成长

组织与人的关系应该是共同成长的关系，只有人与组织的成长结构互相匹配，才能长久协作，从而保持组织结构的稳定。因此在数字化时代，组织更加关注基于数字化的平台能力，为个体的持续学习、持续成长进行长期赋能。

从总体的转型长远效果来看：

大型企业在数字化转型之后，掌握数据的一方将成为组织中新的“权利中心”，从而更好地协调组织资源，推动组织战略规划的执行落地。

原先对于非数字化企业，业务碎片化明显，组织资源难以统一协调，各业务部门（分公司）之间彼此斗争激烈，部门墙的现象比较严重。

而随着企业数字化程度的提高，企业中集团层的管理部门能够更好地掌握组织运营的全局发展情况，以数据作为抓手，更有效地进行资源的整合与组织的集中管理。

需要注意的是，这里的集中管理并不是指集中化的大家长式管理方法，而是强调提升了决策者对企业整体的组织协调能力；数字化能力可有效地打破业务部门之间以及职能部门之间的障碍，实现组织内部不同人员、 团队的广泛连接与合作，实现资源的优化配置。

数字化的本质是提供了一套流程化、 标准化的数据价值发现与应用的流程，让组织内部更加开放，实现产业价值的共创。

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【答案】正确.目前数据库已具备智能思考能力，故在检索时无需人工扩展概念。 【答案凳庆】错误.TCP/IP协议的作用是保证枣搏握各种不同类型的计算机网络实现相互通信。

目前数据库已具备智能思考能力故在检索时无需人工扩展概念是对的，今天是2023年12月29日。

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文章名称：数据库同步预警：保障数据准确无误(数据库数据同步预警)
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