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知识路径: > 信息系统数据资源维护 > 信息系统数据资源维护体系 > 数据资源维护的管理内容 >
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知识难度系数:
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相关知识点:7个
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明确数据资源运行与维护管理的组织体系,确定职责任务,确定防范重点和关键环节及产生的破坏程度、经济损失度。
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根据信息系统的应用需求、可能产生的破坏程度、经济损失、社会影响程度,划分应急处理等级和响应时间,并制定数据运行与维护总体方案。广义地说,信息系统、信息系统产生的数据文件和信息系统的支撑系统都可以纳入数据资源维护的范畴。用户不希望系统崩溃、数据丢失而带来高昂损失,所以保障数据的高可用性变得越来越重要。高可用性意味着更高的维护投入,用户必须在经济合理的原则下,平衡可接受的损失和保障成本的关系,对数据资源的重要性进行划分,对重要程度不同的数据采用不同的维护手段和策略。
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对数据资源载体(存储介质)和传输、转储的设备进行有效管理,对历史数据进行定期归档。
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对数据库管理系统和数据库维护,确保数据库得到经常性的监控、维护和优化。包括:数据库一致性检查,数据目录和索引更新与重建,系统冲突性检查,监测批处理,检查数据查询作业是否正确执行,整理数据库碎片,对各系统进行维护和性能调优等。
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对数据资源的备份与恢复管理。建立备份系统,实现数据备份的统一管理;选择合理的备份设备及数据传输设备并考虑其扩展性;制定组合的备份策略和计划,确定各类数据资源需备份的内容、频次及方式;根据产生故障的类型,对数据进行恢复,如前滚恢复、日志恢复和崩溃恢复等。
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应急响应的主要目标是在面临事故和灾难时能保障数据的高可用性和系统的可持续性,而事故和灾难具有时间上和程度上的高度不确定性,维护人员在充分考虑各类风险、损失和保障成本的情况下,要预先制定应急预案并配置各类数据资源保障措施,以便在事故和灾难发生后,根据应急预案执行对数据资源的保护与恢复等工作,具体如下。
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(1)制定应急故障处理预案,设立应急故障处理小组,确定详细的故障处理步骤和方法。
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(2)制定灾难恢复计划,进行灾难演练,以防备系统崩溃和数据丢失。
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(3)灾难发生后,应急故障处理小组能及时采取措施实现数据保护及系统的快速还原与恢复。
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随着信息系统的持续运行,用户会积累越来越多的数据,这些数据不仅反映了用户的各类行为,更重要的是,数据蕴含着许多有价值的信息和知识。对数据资源进行整理和分析,采用知识发现工具有目的地挖掘数据,可以从中获取新的信息或知识。数据资源的开发和利用已经得到广泛重视,大数据发展变成了国家战略。2015年9月,经李克强总理签批,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署了大数据发展工作。纲要明确,推动大数据发展和应用,在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新体制。对于一个想要创新的企业来说,要利用系统科学在大数据分析中的作用,使企业处在一条边缘地带,既不能过于激进,迷失方向;又别过于稳定,原地踏步;而要激发企业活力,使其维持可持续发展的动力。
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