咨询
我们根据20年的咨询和实施经验以及各种案例研究提出最佳的数据库操作策略。
数据相关
提供各种专业咨询服务
数据建模
数据如果得到妥善存储和完善，将超越信息范畴，成为智慧的海洋。然而，如果管理不善，数据就会腐烂，成为难以管理的废物。数据建模是通往智慧海洋的起点。数据建模会根据数据之间的亲密度、相似性和可用性来选择主题领域。然后，它会将当前的业务需求融入概念、逻辑和物理数据模 型阶段，验证稳定性并增强完整性。最后，Openmade Consulting 提供其所有知识和功能，包括在 DBMS 中创建表。
数据标准化
在信息工程领域，数据标准化被称为领域完整性，只有引入IT元系统，才能为妥善维护领域完整性奠定基础。为了确保数据质量，术语和代码的标准化并非可有可无，而是至关重要的。Openmade顾问支持内容维护和流程稳定，以确保标准化的稳定建立。
SQL调优
SQL 调优是通过各种方法提高 DBMS 可用性和优化 SQL 性能的过程，这些方法包括优化 DBMS 资源、通过分析 SQL 访问路径进行索引优化以及更改连接方法。Openmade Consulting 提供高质量的调优服务。利用 OpenPOP，可以将整个 SQL 调优过程存储在存储库中，以便进行系统化管理。
调谐过程
过程
物理数据模型
调优
数据库参数
调优
数据库访问效率
调优
系统资源
调优
数据库管理策略调整
审查物理数据模型
数据库参数调整
数据库访问效率调优
资源争用调整
DB运行策略调整
物理数据模型分析
内存管理
物理优化器参数模型分析
索引组成分析与SQL调优
批处理程序调整
热门 SQL 调优
CPU、内存、磁盘 I/O 调优
调整数据库操作策略
数据类型和长度的充分性分析
审查指数设计的适当性和有效性
分析表/索引存储参数
建立自动或手动内存管理策略
调整 SGA 和 PGA 的利用率
优化器参数调整
并行参数调整
通过索引重组和 SQL 调优提高访问效率
通过集体处理循环处理来提高性能
重点调整使用过多 CPU 执行时间和 I/O 的 SQL。
通过等待事件分析识别瓶颈
关键系统参数优化
热块/文件分析和I/O分布
审查规范化或非规范化
高效历史管理的回顾
选择分区目标表
数据迁移
企业数据转换发生在新一代、高级系统集成、数据维护和异构迁移等环境中。由于数据转换结果会影响数据质量，因此对业务的透彻理解和对DBMS环境的专业知识至关重要。为了确保稳定的数据转换，我们制定了系统的迁移策略，并在对业务透彻理解的基础上，通过数据分析、映射、转换、验证和报告来确保数据转换质量。
分析
检查环境和范围
现状与未来分析
数据转换需求分析
设计
创建映射定义
定义映射规则
代码映射
定义验证规则
制定过渡计划
构建过渡发展环境
头像
过渡计划制定
执行转换测试
验证程序开发
执行验证测试
编写过渡场景
建设过渡基础设施
测试
过渡场景测试（第 n 次执行）
数据清理
批量定义补充
补充过渡计划
补充验证程 序
过渡/验证测试报告
切换
真正的转化
实际转换/验证完成报告
稳定支持
数据库管理员
在企业中，DBMS 是至关重要的设备之一。提升 DBMS 的性能、稳定性和可用性，以提供稳定的服务，对于业务流程和服务交付至关重要。为了确保 DBMS 的稳定性，我们从系统集成 (SI) 项目阶段（即系统引入和实施阶段）开始，就通过专业的 DB 管理员提供系统可靠的 DBMS 管理服务。
DBMS管理标准
建立DBMS管理标准
开发指南
DBMS相关的输出管理
DBMS安全管理
DBMS 设计
物理设计
模式管理
连接设置
备份和恢复
绩效管理
测试环境支持
DBMS操作
系统性能监控
数据库诊断和性能增强
数据库日志分析
容量计算
故障排除
稳定的DBMS运行
数据准备
在大数据时代，企业需要对以结构化和非结构化形式流入的数据进行管理，并经过收集、质量评估、提炼、整合、转换和探索等预处理流程，最终生成可供企业分析的信息。Open Made Consulting 提供其积累的专业知识。
过程
目标
解释
收藏
结构化数据
公司内部业务数据
非结构化数据——文本、图像、音频、视频、文档、社交数据等。
通过内部和外部信息流入渠道收集结构化和非结构化数据
质量评估
准确性、完整性、一致性和时效性
评估数据质量，防止数据分析过程中出现失真
药片
数据删除：错误、缺失数据和异常
剔除异常数据，保持数据的准确性、完整性、 一致性。
一体化
数据格式、数据结构
整合不同的格式和结构，确保数据处理的一致性。
转换
标准化、规范化、编码、降维、文本处理、时间序列转换等。
转换数据以使其适合数据分析
寻求
基本统计验证、可视化、数据分布和特征、相关性分析、模式规则发现、特征选择、异常值检测、交互检测、统计分析
通过了解数据的特征和结构来构建 适当的模型，从而深入了解数据的过程。
数据治理
数据治理涉及建立一个负责监督数据管理政策的组织，以确保数据的使用符合业务目标。数据治理咨询通过政策和流程，支持在整个数据生命周期内对安全性、质量、可用性和可访问性进行系统化管理。