池网科技 一、数据的管理者是？
数据库管理员的职责:
一、
一般监视
1．
监控数据库的警告日志。Alert
.log,定期做备份删除。
2．
Linstener.log的监控，/network/admin/linstener.ora。
3．
重做日志状态监视，留意视图v$log，v$logfile，该两个视图存储重做日志的信息。
4．
监控数据库的日常会话情况。
5．
碎片、剩余表空间监控，及时了解表空间的扩展情况、以及剩余空间分布情况，如果有连续的自由空间，手工合并。
6．
监控回滚段的使用情况。生产系统中，要做比较大的维护和数据库结构更改时，用rbs_big01来做。
7．
监控扩展段是否存在不满足扩展的表。
8．
监控临时表空间。
9．
监视对象的修改。定期列出所有变化的对象。
10．
跟踪文件，有初始化参数文件、用户后台文件、系统后台文件
二、
对数据库的备份监控和管理
数据库的备份至关重要，对数据库的备份策略要根据实际要求进行更改，数据的日常备份情况进行监控。由于我们使用了磁带库，所以要对legato备份软件进行监控，同时也要对rman备份数据库进行监控。
三、
规范数据库用户的管理
定期对管理员等重要用户密码进行修改。对于每一个项目，应该建立一个用户。DBA应该和相应的项目管理人员或者是程序员沟通，确定怎样建立相应的数据库底层模型，最后由DBA统一管理，建立和维护。任何数据库对象的更改，应该由DBA根据需求来操作。
四、
对SQL语句的书写规范的要求
一个SQL语句，如果写得不理想，对数据库的影响是很大的。所以，每一个程序员或相应的工作人员在写相应的SQL语句时，应该严格按照《SQL书写规范》一文。最后要有DBA检查才可以正式运行。
五、
DBA深层次要求
一个数据库能否健康有效的运行，仅靠这些日常的维护还是不够的，还应该致力于数据库的更深一层次的管理和研究：数据库本身的优化，开发上的性能优化；项目的合理化；安全化审计方面的工作；数据库的底层建模研究、规划设计；各种数据类型的处理；内部机制的研究；ora-600错误的研究、故障排除，等等很多值得探讨的问题。
二、大数据 大产品
大数据和大产品是当今数字时代的两个热门话题。随着技术的不断发展和互联网的普及，大数据和大产品已经成为各行各业关注的焦点。本文将探讨大数据和大产品的定义、特点以及它们对企业和社会的影响。
什么是大数据？
大数据是指规模庞大、类型复杂且难以处理的数据集合。这些数据通常具有高速、高维度和高变异性的特点。大数据能够帮助企业从各个方面获取有价值的信息，如市场趋势、客户需求、产品性能等。
大数据的特点体现在以下几个方面：
- 规模庞大：大数据集合的规模通常以TB、PB甚至EB计量单位来衡量。
- 类型复杂：大数据涵盖了结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图片等）。
- 难以处理：传统的数据处理工具和方法无法处理大数据，需要借助大数据技术和算法。
- 高速：大数据的处理速度要求高，要能够实时获取和分析数据。
- 高维度：大数据包含的数据维度多，能够提供更全面的视角。
- 高变异性：大数据集合中的数据往往具有多样性和不确定性，需要进行合理的处理和分析。
大数据的应用领域
大数据在各行各业都有着广泛的应用：
1. 零售业：通过大数据分析销售数据、用户行为，帮助企业预测市场趋势，优化供应链管理，提高运营效率。
2. 金融业：通过大数据分析用户信用记录、交易数据等，进行风险评估和欺诈检测，提高投资决策的准确性。
3. 医疗保健：通过大数据分析患者病历、医疗数据，帮助医生诊断疾病，提高诊疗效果。
4. 制造业：通过大数据分析生产数据、设备数据，进行质量控制和设备维护，提高生产效率。
5. 城市规划：通过大数据分析交通数据、人流数据等，优化城市交通规划、资源分配，提升城市管理水平。
什么是大产品？
大产品是指基于大数据技术和分析能力，构建起来的符合市场需求并具备高附加值的产品。大产品是传统产品与大数据技术的结合，能够实现数据驱动的决策和创新。
大产品具有以下特点：
- 数据驱动：大产品以数据为核心，通过数据分析和挖掘为产品提供有价值的功能和服务。
- 市场需求：大产品必须符合市场需求，能够满足用户的实际需求，并创造商业价值。
- 高附加值：大产品通过数据分析和智能化的功能，提供更便捷、高效和个性化的服务，具备较高的附加值。
- 用户体验：大产品注重用户体验，通过数据分析和个性化推荐等方式，提供更符合用户需求和偏好的产品体验。
- 创新性：大产品通过运用大数据技术和分析方法，实现对传统产品的改造和创新。
大产品的案例分析
大产品在各个行业都有着广泛的应用，下面以电商行业和出行行业为例，分析大产品的具体案例。
1. 电商行业：通过大数据分析用户的购物行为、浏览历史等，实现个性化推荐、精准广告投放，提高用户购买转化率。
2. 出行行业：通过大数据分析用户的出行需求、交通状况等，实现智能路径规划、交通拥堵预警，提升用户出行体验。
通过以上案例可以看出，大数据和大产品对企业和社会都具有重要意义。
大数据和大产品的影响
1. 对企业的影响：
大数据和大产品为企业带来了新的商业机会和竞争优势。通过运用大数据技术和分析能力，企业能够更好地了解市场、理解客户需求，从而优化产品设计、改进运营模式。大产品的应用也可以提高企业的竞争能力，满足用户的个性化需求，提高用户满意度和忠诚度。
2. 对社会的影响：
大数据和大产品也对整个社会产生了深远的影响。通过大数据的分析和挖掘，政府能够更好地了解社会状况，制定科学合理的政策。同时，大产品的应用也提升了城市的智能化水平，优化了资源配置，提高了生活的便捷性和品质。
综上所述，大数据和大产品对于企业和社会都具有重要的意义。企业应积极应用大数据技术和分析能力，构建起符合市场需求的大产品，从而实现商业价值的最大化。同时，社会各界也应加强对大数据和大产品相关技术的研究和应用，推动数字时代的发展和进步。
三、360大数据产品
360大数据产品：驱动企业发展的力量
在当今信息爆炸的时代，数据无疑是企业发展的关键。尤其是在互联网行业，每一个用户的点击、搜索、购买行为都会产生海量的数据，而这些数据隐藏着无限的商业价值。作为企业，如何从这些海量数据中获得洞察，指导决策，提升竞争力，成为摆在管理者面前亟待解决的问题。
而在这个数据驱动的时代，360大数据产品应运而生。360大数据产品致力于提供全方位的数据解决方案，帮助企业深度挖掘数据潜力，实现智能化决策，助力企业成长。
360大数据产品的优势
- 数据全面：360大数据产品拥有丰富的数据来源，覆盖广泛，能够提供更全面、准确的数据支持。
- 智能分析：借助人工智能和机器学习技术，360大数据产品能够进行深度挖掘和智能分析，帮助企业发现问题、优化决策。
- 定制化服务：360大数据产品能够根据企业的实际需求，提供定制化的数据解决方案，确保数据落地实效。
- 持续创新：360大数据产品团队不断进行技术创新和产品升级，保持行业领先地位，为客户提供优质的数据服务。
360大数据产品的功能与应用
360大数据产品具有多种功能模块，涵盖数据采集、清洗、存储、分析等多个环节，能够为企业提供全方位的数据支持。
数据采集
360大数据产品可以从多个数据源进行数据采集，包括网站数据、APP数据、社交媒体数据等，确保数据的全面性和准确性。
数据清洗
通过数据清洗技术，360大数据产品可以对原始数据进行清洗和去重，提高数据质量，减少误差发生的可能性。
数据分析
360大数据产品拥有强大的数据分析功能，可以进行数据挖掘、统计分析、可视化展示等多种分析方式，帮助企业深度理解数据。
数据应用
最终，360大数据产品的价值在于数据应用。企业可以利用360大数据产品提供的洞察和报告，指导营销决策、产品优化、服务升级等方面，实现业务增长和竞争优势。
360大数据产品的未来展望
随着人工智能、大数据技术的不断发展，360大数据产品在未来将迎来更广阔的发展空间。未来，360大数据产品将更加智能化、个性化，为企业提供更加优质、全面的数据支持。
综上所述，360大数据产品作为企业数据化转型的重要工具，将继续发挥重要作用，为企业发展注入新的动力。
四、公司HR职位大还是管理者大？
从公司人员管理的角度来说，HR的职位要比管理者的职位要大一点，hr负责公司人员的制度建设及管理工作，而公司的管理者只是负责具体业务工作。
五、公司人事职位大还是管理者大？
公司人事经理负责招聘公司所有的员工入职，辞退等工作，但不包括管理者，而管理者负责全公司运营，人事任免，包括人事经理，所以在公司中管理者比人事经理职位高。
六、管理者的三大技能？
有效的管理者必须具备“三大”基本技能：技术性技能、人际性技能和概念性技能。
七、产品数据定义？
一、充分利用可获得数据
在开展一个调研，执行数据分析的阶段，我们可以首先去思考下，除了我们调研中设置的数据以外，还有哪些数据我们是可以获取并进行分析的。从便于理解数据分析思维的角度，我们把数据类型可分为：用户数据、行为数据、态度数据、产品数据。
用户数据：是指用户本身的属性和基本情况，比如：性别、年龄、身份、职业、地区等，了解用户数据便于我们在后续的分析阶段更好的对用户进行细分和拆解。
行为数据：是用户与产品交互过程中产生的数据，即记录用户做过什么的数据，常通过产品埋点等方式记录收集，比如：用户点击酷家乐设计入口的次数、在某个页面的停留时间、查看过的页面类型/数量、使用过哪些工具类型等，行为数据主要包括用户做了哪些行为、发生行为的时间等。
态度数据：是用户对于某个事情或者观点的态度，通常是通过我们在研究中设置好的问题来获取，比如常见的：用户的满意度、NPS、某个问题对用户的影响程度等。
产品数据：是产品本身属性或者具备的数据，例如：产品名称、产品价格、产品种类、功能个数、产品评论、产品销量、产品满意度等。
八、数据产品经理与产品经理区别？
数据产品经理与产品经理之间主要的区别在于其职责和工作重点的不同。1. 职责不同：数据产品经理是负责数据产品的开发、设计和推广，主要关注数据的采集、处理和分析，以及如何将数据应用于产品的优化和改进。产品经理则更侧重于整个产品的规划、市场需求分析、用户研究以及产品的设计、开发和上线等全过程的管理。2. 工作重点不同：数据产品经理更注重数据分析和挖掘，在产品开发和优化过程中充分利用数据，并使用数据来支持决策。而产品经理则更关注整体产品的战略规划、市场竞争力以及用户体验等方面，需要综合考虑市场、用户和技术等多个因素。3. 技能需求不同：数据产品经理需要具备数据分析和处理的专业知识，熟悉相关的数据分析工具和技术，具备一定的数据科学基础。而产品经理则需要具备产品管理、市场分析、用户研究等方面的技能，同时还需要了解产品开发流程和技术知识。总之，数据产品经理与产品经理虽然在产品领域都扮演着重要角色，但其关注点和职责有所不同，需要具备不同的技能和知识背景。在实践中，两者也需要相互合作，以共同推动产品的发展和创新。
九、数据产品与数据分析区别？
数据产品是根据数据得出的产品，如统计率。数据分析是对数据产品进行研究，得出一定的结果
十、车间管理者认为如何提升产品的质量？
不同的车间管理者可能有不同的方法和策略来提升产品质量，这通常取决于具体的生产环境、产品类型和质量标准。建议您与车间管理者直接沟通，以了解他们的具体观点和实施计划。车间管理者可以采取以下措施来提升产品的质量：
强化质量意识：车间管理者应该加强员工的质量意识培养，让每个员工都明白质量的重要性，并将其作为工作的首要任务。
建立完善的质量管理体系：车间管理者可以引入ISO质量管理体系或其他相关标准，建立起一套完整的质量管理流程和标准，确保产品在每个环节都符合质量要求。
加强员工培训：车间管理者应该定期组织培训，提升员工的技术水平和质量意识，使其能够熟练掌握生产工艺和操作规范，减少人为因素对产品质量的影响。
引入先进的生产设备和技术：车间管理者可以考虑引进先进的生产设备和技术，提高生产效率和产品质量，同时降低生产成本。
加强过程监控和数据分析：车间管理者应该建立起有效的过程监控机制，及时发现和解决生产过程中的问题，并通过数据分析找出潜在的质量改进点。
建立质量反馈机制：车间管理者应该建立起与客户的良好沟通和反馈机制，及时了解客户的需求和反馈，以便及时调整和改进产品质量。
这些措施可以帮助车间管理者提升产品的质量，确保产品符合客户的要求，并提升企业的竞争力。
