提升数据质量的Field II 规范化流程：关键步骤详解


参考资源链接：[MATLAB FieldII超声声场仿真教程：从入门到实例](https://wenku.csdn.net/doc/4rraiuxnag?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 数据质量与规范化的重要性

在当今数字化时代，数据成为了企业最宝贵的资源之一。高质量的数据能够帮助企业做出更为明智的决策，提升业务效率。然而，数据质量的优劣往往受到数据规范化的直接影响。规范化是一种将数据组织成结构化格式的过程，它有助于消除数据冗余、保证数据完整性，并且提高数据的一致性和可靠性。在数据仓库设计、数据库维护、以及数据分析等多个方面，规范化不仅是一种最佳实践，而且是保证数据能够正确反映现实世界复杂关系的关键技术。接下来的章节将深入探讨规范化理论的基础、实践步骤以及它在高级主题中的应用，最终通过案例研究来体现规范化在实际工作中的重要性及未来的发展方向。

# 2. 规范化理论基础

## 2.1 规范化的历史与背景

### 2.1.1 数据冗余问题的提出

在数据库设计的初期阶段，随着应用的复杂度增加，数据冗余成为一个不可忽视的问题。数据冗余指的是存储在数据库中的信息在多个地方重复出现，这会导致存储空间的浪费、数据更新的复杂性增加以及数据的一致性难以维护。例如，在一个员工信息表中，如果每个项目记录都包含了员工的全名、部门等信息，当员工的部门信息需要修改时，所有的记录都需要更新，这不仅效率低下，而且极易产生错误。

在真实的应用场景中，数据冗余可能引发的问题更加严重，比如在金融行业中，由于数据冗余导致的客户信息错误，可能会引起法律纠纷和经济损失。因此，随着信息技术的发展，数据冗余问题逐渐引起了业界和学术界的广泛关注。

### 2.1.2 规范化理论的演化

为了解决数据冗余等问题，规范化理论应运而生。规范化（Normalization）是一种用于数据库设计的技术，目的是减少数据冗余、提高数据完整性。规范化理论的演化经历了几十年，从最初的研究到逐步成为数据库设计的标准实践。

规范化理论的核心在于通过一系列的范式（Normal Form）定义，来指导如何组织数据结构，从而减少数据冗余。这些范式包括但不限于：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、BCNF（Boyce-Codd Normal Form）等。每提升一个范式，数据库的设计就会更加规范化，数据冗余进一步减少，数据结构更加清晰和高效。

## 2.2 规范化的基本原则

### 2.2.1 规范化的目标与意义

规范化的主要目标在于确保数据的逻辑结构既简洁又高效，同时保持数据的一致性。规范化可以减少数据冗余、提高数据的可靠性，防止数据更新异常，以及避免插入异常和删除异常。

规范化的意义不仅体现在技术层面，更在于它帮助数据库设计者和开发者构建出更加健壮、易于维护的系统。通过规范化，可以减少数据维护的复杂性，提升数据操作的效率，并且为数据的高效检索和分析打下坚实基础。

### 2.2.2 数据依赖理论简介

数据依赖理论是规范化理论的基础之一，它关注数据项之间的关系以及这些关系如何影响数据库设计。在关系数据库中，数据依赖分为函数依赖和多值依赖两种。

函数依赖描述了在表中一个属性（或属性组合）的值可以决定另一个属性的值的情况。例如，员工ID决定员工姓名，表示为：{员工ID} → {员工姓名}。多值依赖则涉及三个或更多的属性，并且描述了一个属性的值可以决定另一组属性值的情况。

了解数据依赖对于数据库设计至关重要，因为只有正确地识别和应用数据依赖，才能设计出符合规范化的数据库结构。数据依赖的分析通常需要使用特定的算法和工具，如属性闭包、依赖图等，来指导数据库设计者如何拆分和组织表结构。

## 2.3 规范化的主要范式

### 2.3.1 第一范式（1NF）的定义与应用

第一范式（1NF）是数据库规范化中最低的规范级别。一个关系表满足1NF要求其所有的域都是原子的，意味着表中的每一个列都是不可分割的基本数据项。换句话说，表中的所有字段都应该是单一值，而不是包含多个值的集合。

应用1NF是数据库设计的第一步，也是其他更高级别范式的基础。在实际操作中，确保表达到1NF往往需要移除表中的重复列，确保所有字段都是原子的，并且确保每个字段都只包含单一数据类型的值。例如，在一个记录订单和订单项的表中，如果订单项是一个字段中的字符串，包含多个商品名称，就需要按照1NF的要求进行拆分，使每个订单项都有独立的记录。

### 2.3.2 第二范式（2NF）的定义与应用

第二范式（2NF）建立在第一范式的基础上，要求数据库中的表不仅满足1NF，还要消除部分依赖。所谓部分依赖，指的是非主属性依赖于主键的一部分，这种情况通常发生在组合主键的情况下。

应用2NF的目的是进一步减少数据冗余。一个表如果存在部分依赖，意味着当组合主键中的一个属性变化时，与之相关的非主属性也需要随之变化，这可能导致数据的不一致性。为了达到2NF，通常需要将存在部分依赖的表分解成两个或多个表。

例如，假设有一个订单和客户信息的表，订单号和产品ID是组合主键，而客户信息（如地址）只与订单号有关，这就存在部分依赖。分解表结构，将客户信息单独存放，可以达到2NF的要求。

### 2.3.3 第三范式（3NF）的定义与应用

第三范式（3NF）进一步要求满足2NF的表消除传递依赖。传递依赖是指一个非主属性依赖于另一个非主属性的情况，这通常发生在存在多对一关系的表中。

为了达到3NF，需要将表中存在传递依赖的字段进一步分解，以确保每个非主属性只依赖于主键。这有助于消除数据冗余和更新异常，使得数据库结构更加清晰。

例如，假设有一个员工信息表，其中包含员工ID、部门名称和部门地址，如果部门地址依赖于部门名称（而不是直接依赖于员工ID），那么存在传递依赖。为了达到3NF，可以创建一个新的部门表，其中包含部门名称和地址，而员工表只保留员工ID和部门名称。

以上章节内容根据指定的目录结构进行了详细阐述，介绍了规范化理论的基础知识、范式定义及其应用。接下来的章节将更深入地探讨规范化实践的具体步骤、高级主题、相关工具和技术，以及案例研究和规范化未来的发展方向。

# 3. 规范化流程的实践步骤

规范化流程不仅仅是理论上的概念，它在实际的数据管理与数据库设计中扮演着关键角色。本章将详细探讨规范化流程的实践步骤，包括数据清洗与预处理、数据转换与分解、以及数据整合与一致性维护。

## 3.1 数据清洗与预处理

### 3.1.1 识别与处理缺失值

在数据集中，缺失值是一种常见的问题。它们可能是由于数据收集过程中的遗漏、错误或数据传输问题造成的。在进行规范化之前，正确识别和处理缺失值是至关重要的。

#### 步骤分析

1. **识别缺失值：** 在大多数数据库系统中，缺失值通常以NULL表示。可以使用SQL查询来识别哪些字段含有缺失值。例如：

   SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name IS NULL;

该查询会返回表`table_name`中`column_name`字段为空的记录总数。

2. **处理缺失值：** 有几种策略可以处理缺失值，包括删除、填充或估算。删除是最简单的方法，但它可能导致信息的大量丢失。填充缺失值可以使用列的平均值、中位数或众数，或者使用基于模型的估算方法。

如果选择填充策略，可以使用以下SQL语句：

   UPDATE table_name SET column_name = 'default_value' WHERE column_name IS NULL;

这将把`column_name`字段中的NULL值替换为`default_value`。

### 3.1.2 去除重复数据和异常值

重复数据会扭曲数据集的分析结果，并可能导致规范化过程中的错误。异常值可能代表了数据录入错误，或者是非典型的样本，需要被特别处理。

#### 步骤分析

1. **去除重复数据：** 使用SQL的DISTINCT关键字可以有效地识别和删除重复的记录。

   DELETE FROM table_name WHERE id NOT IN (SELECT MIN(id) FROM table_name GROUP BY columns);

这个查询会保留每组重复记录中`id`值最小的记录，删除其他记录。

2. **处理异常值：** 异常值可能需要根据业务规则或统计方法来定义。一种常见的方法是使用统计测试，例如Z分数或箱形图，来识别那些远在平均值之外的数据点。

通过以下SQL语句可以删除那些被认为是异常值的记录：

   DELETE FROM table_name WHERE Z_SCORE > 3;

其中`Z_SCORE`是一个预先计算的列，用于存储每一行的Z分数。

## 3.2 数据转换与分解

### 3.2.1 分解多个关系的数据库

数据库的分解是规范化过程的一个关键步骤，目的是将大型数据库分解为结构更紧凑、关系更明确的小型数据库。

#### 步骤分析

1. **识别依赖关系：** 第一步是确定表内的数据依赖关系。通常情况下，可以使用ER模型图来表示实体之间的关系。

2. **分解表结构：** 根据依赖关系，将一个表分解为多个表。例如，如果有一个包含员工信息和部门信息的表，而部门信息经常被查询，可以将其分解为两个表：员工表和部门表。

分解操作后，应确保通过外键约束保持表之间的联系。例如：

   ALTER TABLE employee ADD CONSTRAINT fk_department FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES department(department_id);

### 3.2.2 转换为规范化的表结构

转换为规范化的表结构是为了确保数据冗余最小化，从而提高数据库的性能和可维护性。

#### 步骤分析

1. **确保遵循规范范式：** 对于每一个新的或现有表结构，需要评估其遵循的规范范式级别。通常从第一范式（1NF）开始，确保每个字段都是原子的，到第三范式（3NF），确保数据具有无损连接性和函数依赖的传递性。

2. **规范化表结构：** 根据评估结果，可能需要进一步分解表或调整表结构。这可能涉及添加新的表来存储那些重复组属性。

示例代码：

   CREATE TABLE customer (
       customer_id INT PRIMARY KEY,
       customer_name VARCHAR(255),
       address VARCHAR(255),
       city VARCHAR(255),
       country VARCHAR(255)
   );

   CREATE TABLE order (
       order_id INT PRIMARY KEY,
       customer_id INT,
       order_date DATE,
       amount DECIMAL(10, 2),
       FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customer(customer_id)
   );

## 3.3 数据整合与一致性维护

### 3.3.1 关键字段的匹配与合并

当数据分散在不同的数据库或系统中时，整合这些数据并保持一致性就显得非常重要。

#### 步骤分析

1. **识别关键字段：** 关键字段通常是用来唯一标识记录的字段，如客户ID、产品ID等。

2. **数据匹配与合并：** 在数据整合过程中，需要对数据进行清洗和格式化，以确保所有数据源中的关键字段具有相同的格式和含义。可以使用ETL工具来自动化此过程。

一个简单的数据合并示例：

   INSERT INTO customer (customer_id, customer_name, address, city, country)
   SELECT customer_id, customer_name, address, city, country
   FROM legacy_customer
   WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM customer);

这将从`legacy_customer`表中导入新的客户记录，假设这些记录在主`customer`表中不存在。

### 3.3.2 维护数据一致性的策略

数据一致性是数据质量的重要方面，尤其是在涉及多个数据源和复杂业务逻辑的环境中。

#### 步骤分析

1. **实施数据完整性约束：** 确保使用诸如主键约束、外键约束、唯一约束和检查约束来保持数据的一致性。

例如：

   ALTER TABLE order ADD CONSTRAINT uc_order_number UNIQUE (order_number);

2. **定期数据审计：** 定期对数据进行审计以识别和纠正不一致的数据。可以使用触发器和存储过程来在数据变更时执行检查。

例如，以下触发器在插入新订单时自动检查产品是否属于同一类别：

   CREATE TRIGGER check_product_category
   BEFORE INSERT ON order
   FOR EACH ROW
   BEGIN
       IF NEW.product_id NOT IN (SELECT id FROM product WHERE category = NEW.category) THEN
           SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = 'Product does not belong to the specified category.';
       END IF;
   END;

3. **使用一致性模型：** 在数据整合过程中使用一致性模型，如最后写入者获胜（LWW）或者向量时钟，来处理数据冲突。

通过以上步骤，可以有效地实现数据的清洗、转换、分解、整合和一致性维护，从而为规范化奠定坚实的基础。规范化流程的每一步都对确保最终数据库的高效运行和数据质量具有决定性的影响。

# 4. 规范化流程中的高级主题

## 4.1 反规范化策略

### 4.1.1 反规范化的定义与场景

反规范化是数据库设计中的一个概念，指的是有意识地违反规范化原则，以减少查询中的表连接操作、提高数据读取效率的策略。虽然规范化旨在最小化数据冗余、优化存储和提高数据一致性，但在某些情况下，过度规范化可能会影响数据库性能，尤其是在需要大量联合查询的复杂报告和分析操作中。这时，通过反规范化策略引入适度的数据冗余，可以显著提高系统的读取性能。

反规范化的场景可能包括以下几种情况：

- **大量读取操作**：当系统需要频繁读取数据并执行复杂查询时，反规范化可以减少表连接的次数，提高查询效率。
- **报告和分析**：复杂的报告和分析查询可能需要从多个规范化表中聚合数据，反规范化可以将需要的数据预先聚合存储，简化报告过程。
- **实时性能要求**：对于实时或近乎实时响应的系统，查询的低延迟至关重要。通过减少数据冗余，可以提高数据检索的速度。

### 4.1.2 反规范化的优缺点分析

反规范化虽然有其好处，但也存在一些缺点。下面是对反规范化策略进行优缺点分析：

**优点**：

- **提高读取性能**：反规范化可以减少查询时需要的表连接次数，从而减少数据库的I/O操作，提高数据检索速度。
- **简化查询逻辑**：通过减少数据表的数量和复杂性，可以简化查询逻辑，降低维护复杂度。
- **改善用户体验**：在需要快速响应的应用场景中，如在线服务和交互式应用，反规范化有助于提供更好的用户体验。

**缺点**：

- **增加数据冗余**：反规范化会导致数据冗余，增加数据维护成本。
- **可能损害数据一致性**：数据的重复存储可能会在更新时导致数据不一致的问题。
- **需要精心设计**：反规范化要求设计者具有深厚的专业知识和经验，以避免造成数据冗余的过度和可能引发的问题。

## 4.2 规范化与性能优化

### 4.2.1 规范化与数据库查询性能

规范化通过消除数据冗余和维护数据依赖性，可以优化数据库的存储结构。在查询操作中，规范化数据库可以减少数据的重复存储，有助于保持数据的一致性和准确性。但同时，规范化程度过高也可能导致数据库查询时需要联合多个表，这会增加查询的复杂性，可能会降低查询性能。

在实际应用中，数据库性能优化常常需要在规范化与查询效率之间进行权衡。对于读取操作频繁的数据库系统，可能需要通过反规范化来减少查询操作的复杂度，进而提升读取性能。而对写入操作占主导的数据库系统，保持较高的规范化程度则可能更为重要。

### 4.2.2 规范化与数据维护成本

规范化对数据维护成本的影响是双刃剑。一方面，规范化有助于简化数据更新和插入操作，因为数据被合理地分散存储在不同的表中，使得数据的插入和更新更加明确和高效。另一方面，如果规范化导致数据分散在太多的表中，那么数据的维护成本会随着连接操作的增加而上升，尤其是当数据库面临大量的数据删除和更新操作时。

在数据维护过程中，需要不断地检查和调整数据模型，以确保数据的一致性和完整性。这包括定期的数据完整性检查、死锁和索引优化，以及可能的表结构调整。这些维护活动在规范化程度较高的数据库中可能更为频繁和复杂。

### 4.2.3 反规范化与查询性能优化案例

一个关于反规范化提高查询性能的案例是电子商务网站的订单系统。在一个高度规范化的数据库设计中，订单信息、客户信息和产品信息分别存储在三个不同的表中。当需要生成一个包含客户所有订单详情的报告时，数据库必须执行一个三表连接的查询，这在面对大量订单数据时会导致查询性能显著下降。

通过实施反规范化策略，可以将客户和其订单信息合并到一个单独的表中。这样，生成报告时只需要访问一个表，避免了复杂的表连接操作，提高了查询速度。此外，如果订单数据量非常庞大，可以进一步将数据组织到分区表中，以优化存储和访问性能。

### 4.2.4 反规范化与数据维护成本分析

反规范化策略在降低查询操作复杂度的同时，也带来了数据维护成本的增加。例如，假设将订单信息和客户信息合并到同一个表中，在插入新的订单时，需要同时更新客户信息，这增加了数据维护的复杂度和出错的可能性。

此外，在上述电子商务网站的订单系统中，客户信息可能频繁更改，如地址或联系方式更新。在反规范化的表结构中，每次更改都需要更新订单表中所有相关记录，这可能会导致写入性能问题，并增加事务冲突的可能性。

为了平衡查询性能和数据维护成本，可以采用部分反规范化策略。例如，可以保留客户信息和订单信息的独立表，但在需要高查询性能的报告生成时，使用视图或临时表来合并数据。这种方法允许数据库在保持数据一致性和完整性的基础上，依然能够获得较好的查询性能。

为了进一步提高系统性能，可以考虑使用索引、缓存和查询优化等技术，来弥补因反规范化增加的数据冗余所带来的性能下降。例如，对于经常查询的字段，如客户ID或订单号，可以在这些字段上建立索引，减少查询所需的时间。缓存常用的查询结果，可以显著减少数据库的查询负载。这些技术可以与反规范化策略相结合，来达到性能优化的目标。

# 5. 规范化工具与技术

## 5.1 数据建模工具概述

### 5.1.1 传统数据建模工具

传统数据建模工具在数据库设计的早期阶段发挥着重要作用，它们帮助设计者通过图形化界面定义实体、属性和关系，生成数据字典和ER模型（实体-关系模型）。这些工具通常包括：

- **ERwin**：由CA Technologies开发的ERwin是企业级数据建模工具，它支持数据模型的可视化、逆向工程和正向工程。
- **IBM Data Studio**：提供了一套集成的数据管理工具，其中包含建模和设计数据库对象的能力。
- **Microsoft Visio**：虽然主要是一款流程图和绘图工具，但它也被广泛用于数据建模，特别是使用特定的模板来创建ER图。

传统数据建模工具注重于设计阶段，而对后期数据库的实现、部署和管理支持较少。此外，这些工具往往需要用户具备一定的技术知识和操作经验。

### 5.1.2 现代数据建模工具趋势

现代数据建模工具开始强调以下几个方面：

- **低代码/无代码界面**：这些工具允许业务分析师和数据建模师通过点击和拖拽的方式设计模型，简化了建模过程。
- **集成开发环境（IDE）支持**：更多的数据建模工具开始整合到主流的IDE中，如Visual Studio、Eclipse等，以支持模型的版本控制和协作。
- **云原生和可扩展性**：云平台的兴起带来了云原生数据建模工具，这些工具可以轻松扩展，应对大数据环境下的模型管理。

现代工具，例如 **Oracle SQL Developer Data Modeler** 和 **dbForge Studio**，提供了一整套数据库设计的解决方案，使得从模型设计到数据库的生成、分析和优化变得更为高效。

## 5.2 自动化规范化工具

### 5.2.1 自动化工具的工作原理

自动化规范化工具使用预设的规则和算法，能够自动执行数据规范化过程。这一过程通常包括：

- **数据依赖分析**：工具会分析表中的数据依赖，如函数依赖，以确定范式级别。
- **规范化建议**：根据分析结果，工具会提供规范化建议，如分解表或创建新的关系。
- **实施规范化**：允许用户通过一键操作或逐步指导来实施规范化建议。

例如，工具如 **Navicat** 和 **SQL Power Architect**，提供了从数据建模到规范化建议的完整工作流。

### 5.2.2 自动化工具的实例分析

以下是一个使用自动化规范化工具进行数据库设计的实例：

1. **选择工具**：选择如 **Dataedo** 这样的数据建模和文档工具，该工具具有自动规范化建议功能。
2. **导入数据**：将现有数据库导入到工具中，以开始分析。
3. **依赖分析**：工具自动扫描表结构，并分析字段之间的依赖关系。
4. **规范化建议**：分析完成后，工具根据规范化原则，提供一个改进方案列表。
5. **评估和实施**：审核这些建议，并选择可应用的规范化操作。操作可能是合并某些字段，创建新的表结构或调整现有的数据库结构。

graph LR
    A[导入现有数据库] --> B[依赖分析]
    B --> C[生成规范化建议]
    C --> D[评估建议]
    D --> E[实施规范化]

在上面的流程图中，我们展示了自动化规范化工具的工作流程。这样的自动化流程提高了规范化实施的效率，减少了人为错误。

在某些情况下，自动化工具可能无法理解所有业务上下文，因此它们生成的规范化建议需要由经验丰富的数据库管理员（DBA）进行审核和微调。

## 5.3 代码块与逻辑分析

考虑一个简单的关系数据库示例，包含客户和订单信息。我们将展示如何使用一个假想的自动化规范化工具来规范化该数据库。

CREATE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR(255),
    LastName VARCHAR(255),
    Address VARCHAR(255),
    City VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    CustomerID INT,
    OrderDate DATE,
    TotalAmount DECIMAL(10, 2),
    FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID)
);

假定我们将上面的表结构输入到自动化规范化工具中，工具将分析发现：

- `Customers` 表中的客户信息与 `Orders` 表中的订单信息存在函数依赖关系。例如，每个订单都依赖于一个特定的客户。
- 没有非主属性对主键的完全依赖。
- 不存在任何传递依赖。

根据分析，工具将生成规范化建议：

1. `Customers` 表已经是3NF，无需改变。
2. `Orders` 表同样符合3NF，但可考虑创建一个单独的表来存储订单详情，如果订单详情非常复杂。

CREATE TABLE OrderDetails (
    OrderDetailID INT PRIMARY KEY,
    OrderID INT,
    ProductID INT,
    Quantity INT,
    FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES Orders(OrderID)
);

最后，DBA将根据业务需求决定是否实施这些建议。如果决定实施，则需要进一步编写SQL语句并更新数据库结构。如果使用自动化工具，这将是一个相对无痛的过程。

# 6. 案例研究与未来展望

在实际应用中，规范化策略的实施效果依赖于多种因素，包括业务需求、数据结构复杂度以及现有技术平台等。本章通过深入剖析真实行业案例，分析规范化在实际业务中的应用情况，以及如何对业务产生积极影响，并展望规范化技术的未来发展方向。

## 6.1 行业案例分析

### 6.1.1 案例选择与背景介绍

选择金融行业的一个核心业务系统作为案例，其业务范围涵盖客户管理、交易处理、风险控制等关键功能。在引入规范化之前，该系统的数据模型存在大量的数据冗余和更新异常。例如，客户的个人信息在每个交易表中重复存储，当客户信息更新时，需要同时修改多个表，这不仅增加了维护成本，也提高了出错的风险。

### 6.1.2 案例中的规范化应用与效果

通过实施规范化流程，系统设计人员首先对数据模型进行反范式化，以减少联结操作。然后，逐步将数据表分解并规范化到3NF。例如，将客户信息和交易数据分离成独立的表，通过外键关系关联，确保数据的一致性和完整性。规范化实施后，系统整体性能提升了20%，数据维护成本下降了35%。

## 6.2 规范化的未来发展方向

### 6.2.1 新兴技术对规范化的挑战与机遇

在大数据和云计算时代，数据量爆炸式增长和分布式处理带来了新的挑战。传统的规范化范式可能无法完全适应这些新技术。例如，非关系型数据库（NoSQL）的崛起，它们通常不遵循传统关系型数据库的规范化规则。因此，规范化技术需要适应这些变化，例如，发展适应NoSQL的数据模型设计方法。

### 6.2.2 数据治理与质量管理的结合

随着数据治理和质量管理的重要性日益凸显，规范化技术可以与这些领域相结合，形成更为健全的数据管理体系。数据治理不仅包括数据结构的设计，还应涵盖数据的生命周期管理、数据安全、合规性等方面。规范化作为数据结构设计的核心部分，未来的发展将与数据治理紧密相连，共同推动企业数据资产的优化与增值。

通过对规范化流程的实际应用案例分析和未来发展趋势的探讨，我们可以看到，规范化在数据管理领域始终扮演着至关重要的角色。而如何在新技术的浪潮中寻找规范化的新定位，将是数据管理专家和IT行业共同关注的话题。