深入剖析 MySQL 定时任务的内部工作原理和最佳实践 (深入剖析美国人的性格)

简介

MySQL 定时任务是一个强大的功能，允许用户在指定的时间或间隔执行特定的任务。它对于自动化数据库维护任务、触发事件或管理备份等操作非常有用。要充分利用 MySQL 定时任务，了解其内部工作原理和最佳实践至关重要。

如何创建 MySQL 定时任务

要创建 MySQL 定时任务，可以使用以下语法：```sqlCREATE EVENT event_nameON SCHEDULE scheduleDO task```其中：`event_name` 是定时任务的名称。`schedule` 指定定时任务的执行时间或频率。`task` 是需要在指定时间执行的任务。

示例

要创建一个每小时执行一次的定时任务来清理数据库日志，可以使用以下命令：```sqlCREATE EVENT cleanup_logsON SCHEDULE EVERY 1 HOURDO DELETE FROM logs WHERE timestamp < NOW() - INTERVAL 1 HOUR;```

定时任务的内部工作原理

MySQL 定时任务是由 MySQL 事件调度程序管理的。事件调度程序是一个后台线程，负责监控定时任务并根据其时间表触发它们。当创建定时任务时，其元数据将存储在 `EVENTS` 表中。事件调度程序定期轮询此表以识别到期的事件，并根据 `ENABLED` 和 `STATUS` 字段确定它们是否应该执行。如果一个事件被禁用或其状态为 `DISABLED`，它不会被执行。如果事件的状态为 `ENABLED`，事件调度程序会执行 `task` 字段中指定的语句。

最佳实践

为了有效地利用 MySQL 定时任务，建议遵循以下最佳实践：

1. 正确安排定时任务

避免在高峰时段安排耗时的任务，因为这会影响数据库性能。根据任务的紧急性和重要性合理安排任务。使用 `AT` 或 `EVERY` 等选项来指定任务执行的时间或频率。

2. 使用简单的语句

在 `task` 字段中指定的任务应该简单易懂。避免使用复杂或嵌套的语句，因为这会降低事件调度程序的性能。

3. 限制并发的任务

默认情况下，MySQL 允许多个定时任务同时执行。如果有大量的并发任务，这可能会导致资源竞争和性能下降。使用 `MAX_EVENT_CONCURRENCY` 配置参数来限制同时执行的事件数。

4. 处理错误

定时任务可能会由于各种原因失败，例如数据库连接故障或权限问题。使用 `ON FAILURE` 子句指定在任务失败时应采取的措施。考虑使用电子邮件或警报系统通知管理员错误。

5. 监控定时任务

定期检查 `EVENTS` 表以监控定时任务的执行状态。使用 `SHOW EVENTS` 命令查看当前正在执行的或延迟的事件。设置警报以在事件失败或延迟时通知管理员。

结论

MySQL 定时任务是一个强大的工具，可以简化和自动化数据库维护任务。通过了解其内部工作原理和最佳实践，您可以有效地利用它来提高数据库管理的效率和可靠性。

参考

[MySQL 文档：创建事件](文档：事件调度程序](文档：最佳实践：事件调度程序](

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简述系统分析阶段主要工作任务

简述系统分析阶段主要工作任务

系统分析的主要内容包括：数据的收集数据的分析系统数据流程图的确定系统方案的确定等系统分析阶段是整个MIS建设的关键阶段。

系统分析阶段的主要任务是什么, 简述数据库需求分析阶段的主要任务以及系统分析报告的主要内容

数据库需求分析阶段的主要任务：对现实世界要处理的对象（组织、部门、企业）等进行详细的调查，通过对原系统的了解，手机支持新系统的基础数据并对其进行处理，在此基础上确定新系统的功能。系统分析报告的主要内容：1.系统概况，系统的目标、范围、背景、历史和现状；2.系统的原理和技术，对原系统的改善；3.系统总体结构域子系统结构说明；4.系统功能说明；5.数据处理概要、工程体制和设计阶段划分；6.系统方案及技术、经济、功能和操作上的可行性。

系统分析阶段主要使用哪些表达工具

Fourior Transformation(or say Fourior *** ysis)Various transformed domain, Laplace and z for instance

表格分配图是系统分析阶段用来描述( )

我刚刚考完试，试题和你的一样，你是不是和我一个学校的啊！

MIS战略规划阶段与系统分析阶段的区别？

MIS战略规划阶段的作用1、合理分配和利用信息资源（信息、信息技术和人员），以节约信息系统的资源。2、通过制定规划，找出存在的问题，更正确地识别出为实现企业目标MIS系统必须完成的任务，促进信息系统的应用。3、指导MIS系统开发，用规划作为将来考核系统开发工作的标准。我理解MIS战略规划阶段是系统分析阶段发展的目标，MIS战略规划阶段 是“自下而上”的开发策略是从现行系统的业务状况出发，先实现一个个具体的功能，逐步地由低级到高级建立MIS。而系统分析阶段只是对电子系统的信息进行必要的分析没能和企业战略结合

在系统分析阶段，要明确系统的目的和需要，其主要环节有

A.决策分析 B.信息需求分析 C.决策集成

在系统分析阶段怎样对现行管理系统进行分析

1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

系统分析阶段为什么要进行业务流程分析

本阶段业务流程分析的目的是：形成合理、科学的业务流程。通过分析现有业务流程的基础上进行业务流程重组（BPR），产生新的更为合理的业务流程。(1)应用科学的推理步骤，使系统中一切问题的剖析均能符合逻辑原则，顺乎事物发展规律，尽力避免其中的主观臆断性和纯经验性。(2)借助于数学方法和计算手段，使各种方案的分析比较定量化，以具体的数量概念来显示各方案的差异。(3)根据系统分析的结论，设计出在一定条件下达到人尽其才、物尽其用的最优系统方案。系统分析主要步骤：①对研究的对象和需要解决的问题进行系统的说明，目的在于确定目标和说明该问题的重点和范围；②收集资料，在系统分析基础上，通过资料分析各种因素之间的相互关系，寻求解决问题的可行方案；③依系统的性质和要求，建立各种数学模型；④运用数学模型对比并权衡各种方案的利弊得失；⑤确定最优方案。通过分析，若不满意所选方案，则可按原步骤重新分析。一项成功的系统分析需要对各方案进行多次反复循环与比较，方可找到最优方案。

:管理信息系统中,系统分析阶段. 系统设计阶段分别主要解决什么问题

系统分析阶段：主要解决的就是管理系统中需要有那些功能，这些功能之间有何种联系，如何来实现这些功能。系统设计阶段：根据分析结果，设计管理系统中的结构图，主要解决的就是你的设计思路。。（如何实现？）

知识管理反面案例分析

无论是在学校还是在社会中，大家都接触过知识管理吧，通过知识管理可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。那么你有了解过知识管理吗？以下是我为大家收集的知识管理反面案例分析，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

知识管理需要什么

技术专家们从不无承诺的进行宣传：“技术是可行的。”事实是——这个承诺掩盖了一个问题：可以干什么？知识管理经常忽略的一个问题是询问要管理何种知识并将取得何种效果。知识管理活动全面展开：建立数据库，测度智力资本，建立企业图书库，建立内部网，共享最佳实践，安装组件，进行培训，进行企业文化转变，促进合作，创建团队——所有这些都是知识管理，每个员工都可能对此抱怨，但是没有一个人提出那个最大的问题：为什么要进行知识管理？

定义与选择

知识管理资源不被接受的最简单的理由是：那些工作没有用处。工作与知识是互补相关的。

正如管理一项业务的方法取决于所从事的行业一样——通用汽车公司生产汽车，而不是建停车场、加油站、或者高速公路——所以知识管理必须由选择需要被管理的知识的类别开始，建立一个充满知识的图书馆并没有益处。

在实施知识管理之前，首先回答三个基本问题：

1. 工作团队是什么？知识管理的第一任务是选择将之称为分析系列还是管理系列，然后，将知识管理内容的首要责任放到那里。这不是功能单位的必须组成部分。职能交叉的项目团队，例如，明确“知识空间”的共享。这并不说明首席知识官不发挥作用。有些资源是每个人所需要的，如果没有共同的知识，公司没有理由围绕一个人转。

2. 工作团队需要知道什么？重要的是将信息与知识区别开。信息是有时效性的，知识具有持久性。每个工作团队都需要信息管理与信息资源，这些可以转变为数据库。你可以通过询问判断需求，并通过最快、成本最低、最有效的方式满足他们的需求。

通过询问客户，你同样会发现客户所需的知识。多数人将知识作为一个整体来处理，只是偶尔会进行回顾。Cigna保险公司的业务员使用决策支持软件为加利福尼亚的客户准备保险单。软件存储了大量特殊案例和精算方案。Cigna的保险业务员实际上并不需要这些知识。对他们来说，知识管理的任务是创造一个工具，这个工具可以快速将精算师的计算与实际风险相结合，教授使用工具的方法，培养会见客户和建立客户关系的能力，当特殊问题出现的时候直接咨询专家。Cigna公司保险精算师的知识管理问题是非常特殊的。

在这个差异的核心是知识管理的原则问题：知识应该在价值产生的地方得到管理。设计、开发、使用支持知识管理的系统必须在你的思维方式下应用，不是产业领域的，或是你的公司的那些创造价值与使用知识方式与你有差异的人的。

3. 你主张标准化管理还是定制管理？对一个公司来说，重用知识、回复已经完成的工作是不可能的，所以，成功的知识管理是建立一个包涵所有已经完成的工作记录的有效的数据库。但是对于需要创造性工作的公司，一个百科全书将是一个巨大的败笔。在普华永道，Bentley设想着Kraken将满是研究报告；他错了，由于团队成员是“创造性”的，他们的目的是“更具有创造性”。他们需要一杯咖啡，不是一个图书馆。他们的问题是新的、非结构化的，他们并不渴求答案，但是他们需要与聪明人进行交流。

对于创新型员工，知识管理的目的经常是促成专业工作团队的形成。知识管理技术的一个最大危险是它会在创新成为公司价值取向的核心时，将投资花在知识的重用上。如果没有新东西产生，那将是个浪费。

相反的，你知道新产品战略所需要的知识——任务明确、过程清晰、问题相似——这可以使用知识管理战略引导，使之定制化、自动操作，形成开发模式。即使在这种情况下，也要警惕技术问题将导致的错误。施乐公司帕洛阿尔托研究中心的John Seely Brown和Paul Duguid反对用摩尔定律解释这个问题：

“摩尔定律……错误的认为更强的功能将解决问题所在……更多信息、优化的流程、经改善的数据挖掘功能、更快的连接、更广的带宽、更强的密码系统——这是全部的答案。无需深入思考，我们只是被鼓励去加强记忆就可以了。

信息技术更适合于信息，而不是知识。它试图将知识变为类似信息的对象。“成功之后，将出现问题，” Amrit Tiwana（《知识管理工具》的作者）说，“信息不需要被转化为知识，许多知识是隐性的，是人们头脑中固有的东西。”

永恒的管理话题是：技术与人、软件与硬件、理论1与理论2、理论与现实。知识管理将在争论这些问题谁是谁非的时候进入困境。对知识进行管理无疑是一件好事，重要的是管理那些对业务有用的知识——市场、客户、供应商。

Sopheon的主管Andrew Michuda提供知识管理软件，并管理一个有千余名专家和分析师的关系网络，这很好的解释了知识管理走错了方向：“知识管理被机械应用的时候必将失败。人员之间需要使用有效的技术进行丰富的交流，关注知识带动的商务应用。知识管理不仅仅是PC上孤立的一个按钮，当它与重要的商务流程结合的时候将更加有效。

你的客户希望你了解什么？智力原料——事实、知识主体、技术等——你需要哪些？这些能在文档或新闻中发现吗？客户会向你询问新想法吗？或者他们希望你的工作完美无缺吗？工作如何运转？这些问题的答案揭示了知识管理的架构和内容，如此进行知识管理将使你的公司更有见地。

知识管理六大失败案例剖析

9·11恐怖袭击事件暴露出美国有关部门在信息沟通上存在的缺陷。其实早在恐怖袭击事件发生的前几个月，联邦调查局驻明尼苏达州和凤凰城的分支机构就已经各自收集到了一些具有预兆性的相关信息。但是这两个分支机构并没有进行相关信息的沟通。如果当时他们各自的信息实现共享，提高警觉，或许能避免那场浩劫。

知识信息的封闭同样会使公司遭受重创。很多公司已经意识到知识管理的重要性，而且舍得投资，但是收效甚微。如果你审视一下公司的知识管理方法，就能发现他们在执行上存在的问题。

这里我们将列举企业实施知识管理失败的.典型案例，并进行简单分析，提出解决的思路和方法，希望能对企业知识管理的实施有所帮助。

失败原因之一：盲人摸象 自说自话

失败案例：

北京一家高新技术企业的老总在EMBA的学习中接触到知识管理，认为其公司很有必要实施知识管理，于是在公司内部发起知识管理项目，并指定人力资源经理负责。而人力资源经理之前没有接触过知识管理，通过参加培训和自学，制定出知识管理实施规划，提出知识管理最重要的是共享，建议购买知识管理软件平台，让研发工程师定时提交相关的知识成果。

知识管理软件上线以后，这位人力资源经理制定了相关的制度，要求每个研发的工程师和销售人员必须每周提交多少知识文档。而研发部门经理向老总抱怨知识管理系统严重影响他们的工作，销售部门人员则是坚决不做。老总支持该人力资源经理，认为知识管理就是要共享，强制推行。

三个月后，该经理向老总汇报知识管理的工作，说知识库中有多少条记录等。但研发部门经理说那些东西他们部门的人从来不看。知识库变成了废品库。

半年后，该老总兴趣点转移，该公司知识管理不了了之。

案例剖析：

企业的高层领导由于直接面临着市场的竞争压力，对企业的发展都很敏感，他们大都很容易地接受知识管理的理念，并试图在自己的组织内部实施和推动。但他们的认识比较片面，没有一个全面的认知和预期。而所委托的部门经理可能对知识管理的理解也不全面、系统，各有各的想法。这导致在公司内部对知识管理根本无法形成共同的认识。

造成这种状况的原因有两个：一方面由于知识管理本身（比较新的学科、内容涉及面广、传播时间短），另一方面在于关于知识管理的传播上信息噪音比较多，人们受到误导，形成错误的认识或者以偏概全，盲人摸象，自说自话。在一个公司中，高层、中层与普通员工各有自己的知识管理认识和想法，如果不能统一这种认识形成共识，很难保证知识管理推动的持续性和有效性。

破解之道：

要解决这个问题，首先，负责推动知识管理的人和团队必须通过学习、培训、交流等形式掌握什么是知识管理，如何做知识管理，然后再在内部去影响领导和同事，最终达成一个组织内部在知识管理认识上的共识。

失败原因之二：没有规划 跟着感觉走

失败案例：

某钢铁公司的知识管理项目由战略发展部的一个副部长负责，经过调研由需求最强烈的售后服务部门开始，要求售后部门的所有员工整理自己电脑上的知识，然后分门别类地存储到他们部门工作组的文档库中，共建立了12个门类，让员工去查询。

但大部分员工不知道该整理什么，哪些是知识，哪些是信息，又不知道整理好后应该放到哪个类别中，只能凭自己的感觉去添加。更重要的是，由于一些知识文件涉及到保密，这些员工也不知道该选择共享还是保密，或者共享给哪些人去使用。大部分员工都提交了一些内容，但很少有人去看，而且想看的时候也找不到或者不知道如何找。

做完这些后，售后服务的知识管理就算结束了，该副部长继续去做下一个部门的知识管理了。

案例剖析：

有不少企业在开始实施知识管理时，没有对知识管理进行规划。这致使高层领导、各部门经理和基层员工都不知道知识管理要做什么，怎么做，最后会有什么样的成果。没有规划就没有衡量效果的标准。由于没有规划，企业搞知识管理也就不知道该做什么和不该做什么，眉毛胡子一把抓，或者想起什么做什么，激情过后偃旗息鼓。

破解之道：

对于规模比较大的企业，解决这个问题的主要办法在于通过咨询顾问的协助对公司的现状进行深入调研、分析，找出存在的问题；对高层领导和各个部门进行访谈，明确知识管理实施的远期和近期目标，找到实施的方法和路径：先从哪些部门试点，然后对于不同部门如何推进，如何结合到企业的业务流程中，如何评估知识管理实施的效果等；然后制定出科学、全面的知识管理规划和实施计划，按部就班地推动。对于小规模的企业，即使不需要咨询顾问的协助，也需要制定一个知识管理规划和推动计划，只有这样才能有的放矢地去推动。

失败原因之三：没有负责人或者选错了人

失败案例：

一家大型集团型企业的知识管理实施的负责人是一个刚刚硕士毕业的小伙子。老板要做知识管理实施，发现新毕业的这位同学的硕士论文是关于知识管理的，就让该同学负责知识管理实施。

由于刚刚毕业没有工作经验，对公司本身和业务都不熟悉，小伙子要去做知识管理的调研时，根本无法设计问卷，当要去相关部门征询需求的时候，相关部门的人根本不支持。后来老板催得急，他没有办法只能建议老板先买一个软件。但由于不了解需求，老板根本不知道应该选择什么样的知识管理软件系统，所以他就建议先选择一个便宜点的，这样出了问题也少承担点责任。

案例剖析：

对于这种让人哭笑不得的安排，除了祈祷外，我们就只能盼望这个小伙子是个天才。

组织实施知识管理，必须要有专人负责。任何管理工作必须分配到人，否则他不可能自动自发地去完成。现在国内已经实施知识管理的企业中，仍然有许多没有明确的知识管理负责人。

破解之道：

选对正确的人和团队来负责知识管理。知识管理涉及到组织的各个方面，是一个需要具有高度“政治”技巧的工作，所以知识管理的负责人必须对企业了解（这个企业盈利模式是什么，是靠什么赚钱的，核心竞争力和主要资源是什么），对企业核心业务了解，最好在核心的部门中工作过，还有很重要的一点是要有影响力和鼓动性，因为知识管理的许多工作是要靠影响力而不是行政命令去推动的。

失败原因之四：被软件和咨询厂商“劫持”

失败案例：

笔者在2003年曾经参加过某个研究院知识管理案例的研讨。当时该研究院负责知识管理的某个领导介绍了他们的经验，还有许多媒体采访。这个活动是他们的软件提供厂商张罗的，双方各取所需：研究院的领导个人出名，软件厂商得利。后来了解的情况是厂商将企业内知识管理项目上的决策者、知识管理经理等“搞定”，项目还没有做就开始大肆宣传，邀请这些人出来介绍经验，在媒体上鼓吹等。

到最后，当这些人发现购买的软件根本不像当初厂商承诺的那样，甚至差得很远的时候，也没法说什么，因为自己已经四处介绍“成功”经验了，做得不好只能自作自受，打掉牙也得往肚里咽。

在2005年的时候，他们购买的知识管理软件已经不用了，也没人再提知识管理了。

案例剖析：

在知识管理实施中，许多大中型企业都会选择咨询厂商、系统提供商。有不少准备实施知识管理的企业，由于对知识管理的经验和知识极度缺乏，造成被软件和咨询厂商“忽悠”。最可怕的是，这些厂商在项目还没有开始的时候，就会帮用户大造舆论，将还没开张或者刚刚开张的项目包装为成功案例宣传，然后将负责或决策知识管理项目的人拉到自己的阵营中，“劫持”企业的知识管理人员。这样的情况下，企业即便发现咨询和系统的效果不尽如人意或者很差，也只能哑口无言。

破解之道：

解决这个问题的最根本方法是在准备请咨询机构和购买相关系统之前，必须自己先了解、理解知识管理，形成自己对知识管理的认识和观点。还有一个可采用的办法是，选择的咨询机构和软件厂商最好不是一家，这样就可以多听各方面的观点，兼听则明。

失败原因之五：额外工作和“与我无关”

失败案例：

某IT企业的知识管理，以“先有文化、再有内容、后有系统”为指引。在企业合并重组的时候，知识管理成为最容易被砍掉的业务。我们从不讳言文化对于一个企业的价值，但我们知道一种文化的建立和形成需要时间，更需要流程和制度的支撑。这个企业的知识管理之所以到最后不了了之，除了与其企业特性有关外，一个很重要的原因是知识管理没有融入企业的核心业务流程，这样的知识管理实施成为浮在水上的一层油，看起来光亮，但将油去掉后还是水。

案例剖析：

笔者曾问一家“知识管理标杆企业”的部门经理他们的知识管理状况，对方却一头雾水，说并不知道此事。不少企业的知识管理都做成孤家寡人，除了老板和知识管理部门的几个人以外，所有的员工都感觉这个东西“与我无关”，或者根本不知道有这事。

也有一些企业把知识管理做成了员工的额外工作，或者寄希望于雷锋型的员工站出来共享自己的信息和知识，或者强制要求每个部门多长时间应该奉献多少内容等。这样的结果只能是增强员工对知识管理的憎恶：在压力大的时候人们制造废品，在压力小的时候没有人参与。咨询顾问和销售人员在销售的时候都会告诉用户，他们会帮用户将知识管理活动与企业业务活动进行很好的结合。但由于进行知识管理分析的工作量大，耗费时间长，缺乏对企业流程和业务的深入分析，这样的知识管理与流程结合根本不可能落地。

破解之道：

有种观点是：目前在中国实施知识管理，应该有70%以上的显性知识管理融入流程和制度中，让大部分的知识管理工作成为员工工作的一部分，剩下才是激励部分。

知道知识管理需要融入流程，但关键的问题是如何融入？这就需要找到合适的方法和工具去对业务流程进行知识管理分析，明确每个流程节点上的知识产出：这个节点应该产生什么知识，这些知识是显性的还是隐性的；明确每个流程节点上的知识需求：为了完成这一步的工作，需要哪些知识，需要的知识在企业内部是否存在，是以何种形式存在，如何方便、快捷地获得。

失败原因之六：缺乏激励机制或者激励失灵

失败案例：

某房地产公司的销售部分的知识管理实施，在初期的时候规定了有经验的销售人员必须带一个徒弟，通过手把手地教来提高整个团队的销售额度和客户满意度，并对有经验的销售人员提供激励：徒弟做得好，师傅可以拿到额外的提成。从理论上说，这样的方式可以促进有经验销售人员的显性和隐性知识的传递，利于新人的成长和提高。

但同时，该销售部门的绩效考核标准是每周都要评选“业绩之星”，每个月要选出“销售冠军”，并对这些“业绩之星”和“销售冠军”进行奖励。相对于业绩之星和销售冠军的奖励，有经验的销售人员带徒弟所得到的激励微不足道，对这些人根本构不成激励。这样的结果是，整个销售部门仍然是明星员工业绩很高，而新人成长速度和空间很小。

案例剖析：

知识分为显性知识和隐性知识。显性知识可以用语言、文字等形式表达；而隐性知识则无法用语言、文字明确表达出来并被人理解。在知识密集的企业和部门中，决定企业生产率高低的主要原因取决于隐性知识的显性化、能力和扩散的速度。从隐性知识到显性知识的转化有一个过程。这个过程可能是一个月、半年甚至十年八年，而有一部分知识也许永远无法显性化。人是知识的载体，知识工作者创造和利用知识。这也就是为什么知识管理不等于管理知识的原因所在。

既然隐性知识如此重要，所以在知识管理的实施中，必须要涉及规则和方法来对隐性知识进行有效的管理。但隐性知识受制于知识工作者个人，他可以选择是否显性化（如果能显性化的话），可以选择共享给谁和是否共享。这个时候知识管理中的激励措施就显得十分重要，通过制度的设计，对于隐性知识的共享、显性化工作给予鼓励，对于私藏和不愿意共享的进行副激励，从而促进隐性知识的显性化、共享与传播。

大部分实施知识管理的企业都知道需要进行对知识管理的激励，但所设计的激励机制以某个方面看却在阻碍知识传播和分享。

破解之道：

从该案例中，我们看到企业制定了相关的激励措施。但这些措施对于需要激励的对象基本上没有价值，所以最后该部门的师傅带徒弟的方式基本就没有执行。后来我们帮他们设计的形式是“绩效之星”和“销售冠军”的评价都是按照一个师傅一个徒弟的形式进行，根据徒弟的水平设定师傅和徒弟之间的权重，根据他们两个人的绩效进行考核，并且规定徒弟如果达不到某个水平，师傅业绩再高也不能入选。加之其他辅助制度的设计，终于带来了师傅对徒弟指导得尽心、尽力，有效地促进了新员工的成长和老员工知识的分享和转移。

大数据分析一般用什么工具分析？

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

一、Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了重大挑战项目：高性能计算与通信的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支持这些调查和研究活动;

5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

三、Storm

Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为Drill的开源项目。Apache Drill 实现了Google’s Dremel。Drill已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而Drill将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

Drill项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析废品邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发DrillApache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

五、RapidMiner

RapidMiner提供机器学习程序。而数据挖掘，包括数据可视化，处理，统计建模和预测分析。

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点

免费提供数据挖掘技术和库;100%用Java代码(可运行在操作系统);数据挖掘过程简单，强大和直观;内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程;可以用简单脚本语言自动进行大规模进程;多层次的数据视图，确保有效和透明的数据;图形用户界面的互动原型;命令行(批处理模式)自动大规模应用;Java API(应用编程接口);简单的插件和推广机制;强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模;400多个数据挖掘运营商支持;耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

RapidMiner的局限性;RapidMiner 在行数方面存在大小限制;对于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件资源。

六、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。 Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它展示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;

Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来展示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

七、Druid

Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

八、Ambari

大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。

Ambari处理集群Hadoop服务的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。

3、监视Hadoop集群

Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

九、Spark

大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public - 大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

2、Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

2、KNIME的用途

不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

数据可视化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。

2、使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起;您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

2、NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek ，UCINet ，GraphML和边缘列表。

3、NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?

十六、Google搜索运营商

1、什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

2、Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

2、求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

3、求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

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