欢迎各位阅读本篇, 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素，种类很多。
数据灾难
数据,企业今天处理的大量数据使他们面临着许多困难挑战,这些挑战之中不仅有各种类型的数据灾害本身，而且与制定强有力的处理和恢复这些灾害的计划有关。这些计划需要能够从越来越大的应用程序中恢复越来越多的数据，并且这样做符合符合其业务需求的服务级别协议。
IT和业务方面经常会有数据需要恢复，哪些数据需要立即恢复，以及以后可以收回哪些数据。结合许多企业仍然依赖基础数据保护系统和解决方案，难以备份业务所需的所有数据，或者在业务需要的时间和方式下恢复。
这里提供了以下提示，帮助企业开发数据保护计划，使企业能够在数据灾难时快速，经济地恢复所需的数据。
一 ,失败计划=计划失败
在数据灾难发生后，即刻的反应是如何在计划中得做出明确的反应。未能规划数据灾害的企业将会出现更多的数据危机。通过定义明确的数据恢复服务级别来满足企业的业务需求，您可以简化恢复过程，同时避免“过度建设”，并花费太多的不必要的数据保护和恢复解决方案。
二，规划不同类型的数据灾难
虽然企业知道数据灾难可能造成的损害，但他们往往不会考虑可能影响其业务的所有不同类型的数据灾难。人为错误和自然灾害可能会破坏企业的数据，就像硬件故障，软件问题一样。为了使企业能够全面准备从各种数据灾难中恢复过来，企业必须为所有现实的潜在数据灾难制定计划。
这个过程的第一步是确定各种数据灾难对企业的影响程度。一旦确定，企业需要评估每次灾难所需的恢复时间类型。通过了解需要的恢复时间，您可以确保计划的设计可以满足突发事件，并且如果数据灾难发生，可以使企业的每个人都平静，按时完成工作。
三，准备在所有基础设施(包括云端)处理灾难
越来越多的公司正在云环境中进行计算工作运行业务，如AWS或azure。随着这一增长，公司需要准备处理数据灾难，这些灾难不仅影响其内部部署基础架构，而且影响其云基础设施。如果出现紧急情况，员工和企业在其所需的任何基础设施上可以恢复他们需要的数据。此外，与云的典型优势并存，一些公司发现云也被证明是一种敏捷快速的，有弹性和负担得起的灾难恢复选项。
四，定义服务级别协议
无论是IT部门还是其他部门，在企业里可能会认为IT他们了解灾难恢复计划，服务水平是一流的实际上灾难恢复计划是需要多个部门协同合作的。如果发生灾难，企业任何部门双方都应该积极主动响应。通常，IT有资源和能力提供技术服务，但业务方面的期望和需求并不一致。
这意味着需要各个部门之间协同合作，制定一个能够顺利恢复的计划，这关系到灾难恢复成功与否，是至关重要的，双方保持一致，员工和企业在实际发生灾难时的压力降低到最小。
五，测试您的数据环境
在制定了明确的服务级别协议和应用重要性的清单之后，企业在数据灾难发生之前需要对其数据恢复计划进行测试。不仅测试有助于确保计划的有效性，而且还可以揭示自动化数据恢复的新方式，有助于减少恢复时间和数据保护成本。
六，更新您的数据灾难计划
#p#分页标题#e#
这往往被忽视，这是避免数据灾难的重要步骤。有的恢复计划使用五年，十年甚至更久(和数据备份和恢复假设)并不少见。随着技术和数字业务需求的不断变化，组织必须每季度(甚至在短时间内)对其数据灾难计划进行测试和更新。
随着数据，应用，技术和业务需求的不断变化，例如三个月前工作的灾难计划现在可能已经过时了。该计划已经不能保护所需的数据，经常更新灾难计划，可以更好地保护数据，降低数据灾难风险或加快数据恢复时间。
知识分享：数据仓库的特点
根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：
1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。
而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
