企业必须加速企业数据库的建设主要原因包括？

一、企业必须加速企业数据库的建设主要原因包括？

一、企业和个人信用信息基础数据库的建设背景

随着经济市场化程度的加深，加快企业和个人征信体系建设已成为社会共识。

二、企业和个人征信系统建设情况

企业征信系统：人民银行于1997年开始筹建银行信贷登记咨询系统，

三、企业和个人征信系统及其网络结构

目前企业和个人征信系统的主要使用者是金融机构，通过专线与商业银行等金融机构总部相连（即一口接入），并通过商业银行的内联网系统将终端延伸到商业银行分支机构信贷人员的业务柜台

四、企业和个人征信系统的主要功能

企业和个人征信系统的功能分为社会功能和经济功能。社会功能主要体现在随着该系统的建设和完善，通过对企业和个人重要经济活动的影响和规范，逐步形成诚实守信、遵纪守法、重合同讲信用的社会风气

五、企业和个人征信系统的信息采集

目前，企业和个人征信系统的信息来源主要是商业银行等金融机构，收录的信息包括企业和个人的基本信息、在金融机构的借款、担保等信贷信息，

二、专题数据库建设步骤？

数据库设计包括六个主要步骤：

1、需求分析。了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求。

2、概念设计。通过数据抽象，设计系统概念模型，一般为ER模型。

3、逻辑结构设计。设计系统的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图。

4、物理结构设计。设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计。

5、系统实施。组织数据入库、编制应用程序、试运行。

6、运行维护。系统投入运行，长期的维护工作。

三、人工智能需要数据库吗？

需要 。数据库语言的变化，众所周知现在最流行的查询语言是SQL，但是随着未来技术的发展，通过自然语言支持数据库查询，或者是将机器学习语言纳入到数据库查询语言将是一个非常具有发展潜力的研究方向。

因而未来的数据库发展离不开现在热门的机器学习和人工智能技术，而机器学习和人工智能也会借鉴数据库中的一些知识，完美自己，通过两者不断的迭代和相互促进，共同发展。

四、银行如何建设企业级数据库基础逻辑数据模型？

前言:逻辑数据模型LDM是一种图形化的展现方式，一般采用面向对象的设计方法，有效组织来源多样的各种业务数据，使用统一的逻辑语言描述业务。

借助相对抽象、逻辑统一且结构稳健的结构，实现数据仓库系统所要求的数据存储目标，支持大量的分析应用，是实现业务智能的重要基础，同时也是数据管理分析的工具和交流的有效手段。 需要强调的是，数据仓库逻辑数据模型特指数据仓库系统的核心基础模型，在搭建企业级数据仓库系统时，需要充分了解和分析种前台业务处理系统和应用，在此基础上进行有效的重组和整合，为各种分析应用(如客户关系管理、风险管理等)提供单一的、整合的数据基础，保证全行不同业务部门从不同的视角都可以使用统一的数据实现各自的分析需求。

——担负这种数据重组和整合任务的数据模型称为数据仓库系统的“基础逻辑数据模型”。

基础逻辑数据模型建设好之后，银行可根据不同的分析应用需要(如客户关系管理、绩效考核、风险管理等)，根据应用产品和功能设计不同的分析应用模型，包含具体的、特定的分析逻辑，往往这种模型中都含有较多加工处理的成分。

——这种为实现特定用途而设计的数据模型称为数据仓库系统的“应用数据模型”。

因此，不夸张地说核心基础数据模型建设的成败性会影响到整个数据仓库系统的建设乃至后续各种分析应用，应引起银行科技建设和业务分析人员的高度重视。 本文尝试从银行建设基础逻辑数据模型的角度出发，分析、探讨建设过程中应该考虑的主要因素、建设的方法以及注意的问题。 一、整体规划、明确目标、合理定位 银行建设数据仓库系统时应充分明确建设目标，核心的逻辑数据模型是对银行业务的高度抽象、能够提供对关键业务数据的组织和整理，建立一套完整、统一、规范的标准，以便进行各类分析。一个好的核心基础数据数据模型应该满足以下条件: 概念上:具有高度抽象的、中性的、可共享的的概念，可有效、全面、完整地适应与涵盖银行现有的业务范畴以及数据范围;不针对某个特别的应用而设计; 结构上:应是稳定的、灵活的、可扩展的;能以满足第三范式的方法构建模型，存放最详尽的数据，保证足够的灵活性，适应复杂的实际业务情况，在业务发生变化或者新增数据源时易于扩展;核心结构在很长时间内应保持稳定性，便于回答不断产生、不断变化且无法预先定义的业务问题; 表现形式:应是规范的，易懂的;包括各类命名规范，业务规则定义，度量方式等。

使用统一的业务语言进行模型设计，易于业务人员的理解和使用;也有利于IT部门和业务部门人员的沟通; 数据仓库系统的建设目的和方法不同于传统业务系统，其开发建设方式也有所不同，它的建设绝不是一蹴而就的事情，不能期望一朝一夕就可以全部完成，比较成熟的建设步骤应该是分阶段实施，逐步进行完善和增强因此作为项目起步的LDM建设对于规范和推动整个数据仓库系统的建设都将起到一个很好的促进。

整个建设过程最关键的阶段就是项目的最初阶段，应将工作重心放在搭建模型框架、建立模型设计思想和培养模型设计人员三个方面。 明确了建设目标，具体实施应该如何开展呢? 二、审慎选择、量体裁衣、度身定做 银行在明确建设目标之后，如何选择具体的实施策略、制定设计的阶段和步骤呢?常见的主要有以下两种: 第一种:自主研发:银行根据以往的业务经验提炼本行业务的关键主题;再设计出本行的概念模型;然后通过具体的业务反复论证，同时考虑将来的分析需求进行基础逻辑数据模型的详细设计。

这种方法可以快速启动，完全依托本行的业务元素和规则，使用行内技术人员和业务人员比较熟悉的语言进行模型的设计，具有很好的适用性。

但是整个建设周期比较长，同时往往由于经验不足等原因给项目带来一些不可控的风险，由于参与人员经验的不足，不能够站在全行的高度，从管理分析的角度去理解所有的业务以及相应的数据，造成一些局限性。 第二种:依托业成熟产品进行客户化:银行研究不同的业界模型产品，从中选择一个作为蓝本，结合本行的业务数据和应用系统进行具体的定制化。 这种方法的建设周期短、风险小，同时也能够很好地借鉴成熟的逻辑数据模型中蕴涵的经营管理理念。但是银行需要研究和比较多个业界流行的逻辑数据模型，熟悉各自的设计思想和理念，并从中挑选一个适合本行的模型产品进行客户化。 从国际、国内商业银行建设数据仓库系统的经验和案例来看，为了保证项目的成功实施，避免和控制项目风险，他们几乎都选择了第二种方法:客户化。那银行在面对众多逻辑数据模型产品进行选择的过程中主要应该都关注一些什么样的内容呢? 产品层面: 覆盖范围:模型产品应能够适合、涵盖银行的所有业务范围，可以在单一模型中能支撑金零售银行、公司业务、保险、信用卡、经纪、证券和电子商务等，满足未来混业经营的需要; 对业务发展的适应性:模型产品应有高度的概括和归纳，既满足范式化要求，又具有足够的灵活性，在扩展业务、新增品种或改变规则时，模型通过简单的调整和扩展即可适应; 对应用的支撑和扩充:模型产品不应偏向某个部门或某些专业的特定应用，要能够支持绩效管理、客户关系管理、资产负债管理、资金财务管理、风险管理等应用，并与国际金融业完全接轨，从数据接口层面支撑业界监管需要; 模型的开放性:模型产品应有清晰、严谨的模型架构，满足模块化和结构化的设计要求，真正实现数据一次导入，多次使用; 转化成物理数据模型的方便性:LDM设计完成，进行一些物理化的定义之后就可以直接利用建模工具平滑地完成物理模型设计。 服务层面: 客户化方法与能力:逻辑数据模型必须有经过实际项目验证过的客户化方法论做指导，明确严格的工作步骤、流程、任务分配，并提供必要模板; 业绩经验与表现:应具有国际化大型(特别是国内)商业银行相关项目和领域的成功实施案例;在行业内具有良好的信誉和业绩; 全球支持能力:全球专职研发团队——各国家地区的具体实施团队;高级建模顾问——高级金融行业顾问; 不难看出，上述这些考核的方面都是和将来的实施密切相关的。的确，一个成熟的优秀的模型产品，如果没有得到成功的实施，最终也不能为银行创造效益。下一部分主要讨论在实施过程中的关键因素。 三、关键成功因素 (1)参与人员的业务经验 LDM的设计和实施不是一个纯粹的技术问题，需要参与人员具有较高的银行业务修养和素质，设计人员应能够凭借丰富的业务经验和知识，将散落在各种不同业务系统以及日常经营管理中的各种数据元素进行高度的抽象和概况，形成本行的几个主题域(如当事人、协议、产品、事件等)，用以清晰地表达业务逻辑和关系。同时，他们也必须时刻以目标(建设数据仓库系统)为导向，有选择地从前台业务系统中抽取相关的数据信息进行映射。 (2)设计团队的沟通机制 逻辑数据模型的设计过程本身就是一个不断发现问题、解决问题的过程，不可能某一个人就能够掌握庞杂银行业务中的点点滴滴，因此需要整个项目团队的密切配合。每个设计人员都必应具有良好的学习沟通能力，能够对建模工作达成共识，根据所定义的结构，将具体的业务数据映射到模型中，同时进行一些修改和校正。 (3)银行内部IT管理的水平 LDM设计过程中很大量的工作都是对现有业务系统的分析，包括对系统架构和功能的梳理、业务规则和关键业务元素的提炼、系统之间的逻辑关系等，并结合样本数据初步了解数据质量。如果没有一套有效的管理模式和有力的技术支持，如果没有现有业务系统的完备资料;如果没有快速问题反馈和解决机制，LDM的建设只能是空谈，因此这给银行内部IT管理水平提出了很高的要求。 (4)模型的管理和维护 在LDM整个建设周期内还应高度重视维护和管理工作，必需有严格的建模技术规范做指导和约束，包括命名、描述、版本控制等。随着时间的推移和项目建设阶段和目标的变化，为了使建成的基础数据模型具有持续的生命力，应在建设的所有阶段把涉及的建模规范内容文档化并强制执行;在人员发生变动时规定新参与人员应严格遵守这些规范，不能另行编制，保证前后的一致性。 总结: 尽管LDM仅仅是一个逻辑的概念，数据仓库系统需要在逻辑数据模型的指导下，进行真正的物理实施，将把分散在不同平台、以不同方式组织的各种业务数据以及部分外部信息经过清洗和转化，在保证数据一致性、准确性和实效性的前提下，开发各种应用，奠定实现银行商业智能的重要基础。 但是可以看到，通过数据仓库系统逻辑数据模型的设计，将有利于对银行现有业务过程的全局认识和系统把握，同时还能够从整体上对全行使用的操作型业务系统进行回顾，从而提供改造和完善的建议，最终探索出一条符合银行自身业务实际发展要求的分析型应用系统的道路，为数据仓库系统的建设奠定坚实的基础。

五、人工智能企业目标？

（1）近期目标：近期目标的中心任务是研究如何是计算机去做那些过去只有靠人的智力才能完成的工作。主要研究依赖于现有的计算机去模拟人类某些智力行为的基本理论、基本方法。

（2）远期目标：探讨智能的基本机理，研究如何利用自动机去模拟人的某些思维过程和智能行为，甚至做的比人还要好。

六、地质数据库建设意义？

意义有:使基本的信息系统更加完善和标准化。 地质钻孔基本信息数据库建设,是全国重要地质钻孔数据库建设的第一步。严格规范建库流程, 建立钻孔基本信息数据库数据关系和框架结构, 开发运行软件, 设置查询、统计、汇总等多种功能, 突出实用性、人性化强,一切为方便用户服务。

七、数据库建设有哪些内容？

数据库建设主要包括的内容有：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护。

1、需求分析：

需求分析是在用户调查的基础上，通过分析，逐步明确用户对系统的需求，包括数据需求、围绕这些数据的业务处理需求、安全性及完整性要求。

2、概念结构设计：

这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。

3、逻辑结构设计：

将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其进行优化。

4、物理结构设计：

设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其进行优化。

5、数据库的实施：

运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库、编制应用程序、并进行试运行。

6、数据库的运行和维护：

数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中需要进行长期的维护工作，必须不断地对其进行评价、调整与修改。

八、加强什么建设全面建设青年企业？

社会主义市场经济体制改革中,加强青年企业家信用体系建设尤为重要。

日前，全国工商联青年企业家委员会执行副主任、北京青年企业家商会会长李萌在接受中华工商时报记者采访时说，企业家是企业的灵魂，企业家信用的好坏决定企业的前途。社会主义市场经济体制改革中，加强青年企业家信用体系建设尤为重要。在我国，符合市场经济要求的社会信用体系建设刚刚起步，对青年企业家信用体系的建立提出了紧迫要求。

九、企业品牌建设意义？

1，发展企业的个性品牌： 能提升市场竞争力，有利于创造营销沟通优势，赢得更多的市场份额。

2，发展企业的个性品牌，有利于和消费者建立情感联系。

3，发展企业的个性品牌有利于提升品牌的价值，为企业带来营销额和利润。

4，发展企业个性品牌，能提高企业的无形资产，增强企业的生存和发展。

十、什么是企业建设？

企业文化建设

企业文化——或称公司文化，一般指企业中长期形成的共同理想、基本价值观、作风、生活习惯和行为规范的总称，是企业在经营管理过程中创造的具有本企业特色的精神财富的总和，对企业成员有感召力和凝聚力，能把众多人的兴趣、目的、需要以及由此产生的行为统一起来，是企业长期文化建设的反映。包含价值观、最高目标、行为准则、管理制度、道德风尚等内容。它以全体员工为工作对象，通过宣传、教育、培训和文化娱乐、交心联谊等方式，以最大限度地统一员工意志，规范员工行为，凝聚员工力量，为企业总目标服务。