㈠ 集成电路存储器是什么
存储器（Memory）是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。其概念很广，有很多层次，在数字系统中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如RAM、FIFO等；在系统中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、TF卡等。计算机中全部信息，包括输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都保存在存储器中。它根据控制器指定的位置存入和取出信息。有了存储器，计算机才有记忆功能，才能保证正常工作。
㈡ 什么是数据集成，哪些需要数据集成
数据采集简单的将就是将各个不同的应用系统，不同地方的数据进行集成，将异构、冗余的的数据进行整理，使得数据能够共享。
一般的企业都需要数据集成，帮助其对数据质量进行处理，数据共享后方便数据的查询与分析，有助于后期的决策指导。
开发数据集成的主要有中软卓成，看点在于数据共享、质量处理和可视化视图展示等。
㈢ 大数据平台架构如何进行 包括哪些方面
【导语】大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据能够实现更大规模的相关核算，挖掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务，那么大数据平台架构如何进行?包括哪些方面呢?
1、事务使用：
其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。
更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来许多维度，做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业，数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。
2、数据集成：
指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。
3、数据存储：
指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。
4、数据同享层：
表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web
API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。
5、数据剖析层：
剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。
6、数据展现：
结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。
7、数据访问：
这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。
关于大数据平台架构内容，就给大家介绍到这里了，不知道大家是不是有所了解呢，未来，大数据对社会发展的重大影响必将会决定未来的发展趋势，所以有想法考生要抓紧时间学起来了。
㈣ 什么是数据存储
数据存储就是把我们从日常社会上获得的这些数据找一个地方保存起来，这些可以是电子的，也可以是纸质的，这就叫数据存储。
㈤ 商业智能的数据集成指的是什么意思
数据集成可以大致分为三类，一类是企业独立的信息系统（erp,oa,crm）之间的数据集成，一类是
社交非结构化大数据与传统关系型数据库中的数据集成，还有一类就是单纯对不同格式，结构，交叉重复，错误的数据进行整理合并。
我们可以说数据集成支持了商业智能分析，也可以说是商业智能实施建设数据仓库或者集市从而实现了数据集成的过程。
更多详细的内容可以参照下面这篇文章《论商业智能数据集成对企业发展的重要性》，解释的很详细，希望对你有帮助~~
http://www.finebi.com/bi/?p=254
㈥ 公司要做数据集中保存和数据加密，有什么好的解决方案
数据集成保存有效保护企业的数字资产，同时对企业的资产做备份。最好是有服务器自动备份的，支持历史记录的产品
企业在选择加密软件的时候，最重要的条件就是强制加密和透明解密。
强制加密就是文件在创建的时候就进行加密，全程对文件加密，保证文件不会在任何一个环节出现泄密的机会 。
透明解密就是不影响员工的正常电脑操作，和平时使用电脑没有区别，降低使用成本。
㈦ 什么是CloudArray云集成存储
通过运用 CloudArray 技术，组织能够最大限度地增强生产系统的本地部署基础架构，同时将第二层数据分载到公共云和私有云存储中。应用程序通过 SAN (iSCSI) 和/或 NAS (NFS/CIFS/SMB/SMB2) 卷与 CloudArray 应用装置进行交互。CloudArray 将数据缓存在本地以便于快速访问，并会自动将所有数据复制到公共云或私有云中。https://community.emc.com/docs/DOC-46027
与普通云存储集成不同的是，运用此方法将不再需要自定义 API 集成和漫长的学习曲线，从而可以轻松地将现有基础架构连接到云，同时最大限度地减少中断或延迟。除了实现可通过SAN 和 NAS 接口访问对象存储之外，CloudArray 还提供了一系列广泛的功能，旨在解决云存储部署可能遇到的常见问题和挑战，包括安全性、性能、网络带宽、接收、数据减少、数据保护和云到云迁移。
㈧ 想要金融类数据，应该如何收集
金融大数据平台的搭建和应用是两个部分，对于金融大数据平台来说，这两个部分都很重要。
所以以下的部分我们从大数据平台和银行可以分析哪些指标这两个角度来阐述。
一、大数据平台
大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：
1.一个客户
客户主题：客户属性（客户编号、客户类别）、指标（资产总额、持有产品、交易笔数、交易金额、RFM）、签约（渠道签约、业务签约）组成宽表
2.做了一笔交易
交易主题：交易金融属性、业务类别、支付通道组成宽表。
3.使用哪个账户
账户主题：账户属性（所属客户、开户日期、所属分行、产品、利率、成本）组成宽表
4.通过什么渠道
渠道主题：渠道属性、维度、限额组成宽表
5.涉及哪类业务&产品
产品主题：产品属性、维度、指标组成宽表
㈨ 什么是数据仓库，数据挖掘及数据挖掘的主要方法
数据仓库主要是对不完整的、错误的、重复的数据进行清洗，经过清洗的数据就可以在数据仓库的存储层进行存储。对于数据挖掘来讲，数据清洗是数据预处理的一部分，数据挖掘的数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约、数据离散化。其中，数据清理的内容要大于等于数据仓库的数据清洗，如果数据挖掘的数据源是从数据仓库， 则在数据清理阶段可以省去对不完整数据、错误数据和重复数据的清理，但像平滑噪声数据，识别并删除孤立点，解决不一致性等还是要在数据清理阶段执行。也就是说，数据仓库是为所有的分析应用提供数据源支撑，而数据挖掘是分析应用的一种，数据质量高的数据仓库可以让数据挖掘过程省去一部分预处理过程，但是不可能代替。