1、数据管理经历了从低级到高级的发展过程，这一过程大致可分为三个阶段：手工管理阶段 文件系统阶段 数据库系统阶段 1手工管理阶段 在五十年代中期以前，计算机主要用于科学计算，计算机上没有操作系统，没有管理数据的专门软件，也没有像磁盘这样的设备来存储数据。
2、外存有了很大的发展，除磁带机外，还出现了大容量的硬盘和灵活的软磁盘。输入、输出能力大大加强。文件类型已经多样化。由于有了直接存取设备，就有了索引文件、链接文件、直接存取文件等，而且能对排序文件进行多码检索。阶段3：数据库系统 数据冗余度小，易于扩充。
3、数据处理大致经过三个发展阶段它们分别是：人工管理过程、文件系统管理阶段和数据库系统管理阶段。人工管理过程：人工管理方案的作用越来越受到重视，因为它直接关系到企业的生产效率、企业形象及品牌价值等多个方面。
4、在简单数据处理阶段，数据与程序没有分离，需要手工安装数据的存放方式和处理过程，仅用于简单数据计算的场合。文件管理阶段有了专门的数据文件，数据采用统一方式组织，能够满足复杂数据处理的需要。
5、数据采集x0dx0a了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
基本单位是字节。字节是计算机中基本的存储单位，一个字节等于8位，可以存储一个ASCII码字符，是计算机能够直接识别和处理的最小数据单位。字节也是计算机中常用的数据单位之一，用于表示计算机硬盘、内存等的容量。在计算机科学中，字节被广泛用作数据存储和处理的基本单位。
数据处理与分析：从数据到价值 数据处理不仅仅是存储，更是挖掘价值的过程。它涉及数据收集（结构化与非结构化）、存储（数据库或数据仓库）、清洗（处理瑕疵数据）、转换（格式调整）、计算（聚合和模型建立）和分析（发现模式和趋势）。技术工具包括数据库系统、大数据处理平台和数据可视化软件。
大数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据。这些数据源可能包括传感器、社交媒体平台、数据库、日志文件等。收集到的数据需要进行验证和清洗，以确保数据的准确性和一致性。数据存储 大数据需要被有效地存储和管理，以便后续的处理和分析。
数据预处理：在收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成。数据清洗的目的是去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性。数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式，以便于后续的分析和处理。
IBM利用其行业领先的大数据与分析技术，支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系统中的海量数据，实现各部门的信息共享；同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘，为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助，提升医院的服务水平和管理能力。
工业大数据应用，是指将大数据技术应用于工业领域，通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，提升工业生产效率、优化管理流程、降低运营成本，并助力企业实现智能化转型。在工业生产过程中，大数据技术的应用正变得日益重要。
是的，大数据在各个行业领域都有广泛的应用。以下是一些主要行业领域中大数据的应用示例：零售业：通过分析顾客购买历史和行为数据，零售商可以更好地理解顾客需求，提供个性化推荐和营销活动。金融业：金融机构可以利用大数据分析客户信用风险、市场趋势和投资组合表现，以制定更有效的风险管理和投资策略。
工业大数据分析实践，是指将大数据技术应用于工业领域，通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，挖掘数据价值，优化工业流程，提升生产效率和质量的一系列活动。在工业大数据分析实践中，数据的采集是首要环节。这包括从各种传感器、设备日志、生产线监控系统等来源获取实时数据。
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。1个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。
有以下关系：数据存储：大数据和数据库都涉及数据的存储。数据库使用结构化的方式将数据存储在表中，而大数据可以包括结构化、半结构化和非结构化的数据，可以使用各种存储技术进行存储，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。
大数据与数据库之间的关系，从大数据涉及到的技术中，包括数据库技术。因为在大数据情况下，也需要存储这些数据，此时就需要使用到数据库。当然，大数据技术存储数据不仅仅能够使用到数据库，还可以使用分布式文件系统，比如HDFS分布式文件系统，亚马逊的S3等。
其他指标都差不多，主要区别还是在“海量”这个方面。数据库就像一个池塘，一个湖的数据，大数据就类似一个大海的数据，处理的数量级、速度、效率都不是一个级别的。如果用数学的说法就是子集的概念，大数据包含数据库，数据库是大数据的子集。
大数据和以前的数据相比，有4个特点（4V）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、value（价值）。volume指量，数据量大，这是大数据的基础；Velocity是指处理的速度；Variety指数据的维度；value指大数据能展现的价值，这是大数据的目的。
用ExCel打开文本，对于井数据，一部分数据是由文本保存的。在文本中，数据与数据之间都是由空格隔开。因此用ExCel打开文本时应选择空格为分隔符号，具体步骤：文件-打开选择文件类型（所有文件）-分隔符号-下一步-选择空格-完成即可，用此过程也可打开其他文件。
数据收集：数据收集是数据处理的第一步，它可以从各种来源进行，包括传感器、数据库、文件、网络等。确保数据的质量和准确性对后续处理至关重要。数据清理：数据清理涉及去除数据中的错误、缺失值和不一致性。这可能包括处理重复数据、填充缺失值、纠正数据格式等操作，以确保数据的完整性和准确性。
数据收集：数据处理的第一步是数据的收集。这一步骤涉及从各种来源获取原始数据，这些数据可能是结构化的，如数据库中的表格数据，也可能是非结构化的，如社交媒体上的文本或图像。数据收集的方法包括问卷调查、传感器采集、网络爬虫抓取等。 数据整理：数据收集完成后，接下来是数据整理。
探索数据在计算机中的处理过程是输入设备--存储设备--控制设备、存储、运算设备--存储设备--输出设备 计算机先要输入数据，然后输入数据要进行存储，然后控制从存储中提取数据进行运算，然后在存储，然后输出。
创建（Create）：创建操作是指将数据添加到数据库或其他数据存储系统中的过程。这通常涉及到定义数据的结构和格式，然后输入具体的数据内容。例如，在一个用户数据库中，创建操作可能涉及到添加一个新用户的个人信息，如姓名、电子邮件地址和密码等。
数据采集：从各种数据来源收集数据，如传感器、日志文件、社交媒体和交易记录。采集方法包括API、爬虫和传感器等。 数据存储：根据数据特性选择合适的存储介质，如关系型数据库、分布式文件系统、数据仓库或云存储。
