cOracle CMC管理新的数据资产管理模式（oracle cm）

随着数据技术和互联网的发展，数据价值的重要性越来越被企业所认识，数据资产管理也成为企业中不可或缺的一环。为了更好地管理数据资产，目前CMC（Configuration Management Center）管理在企业的使用越来越广泛。

CMC管理是一种新兴的数据资产管理模式，采用cOracle技术，将数据资产作为一个整体进行管理，包括数据的采集、存储、加工、挖掘、展现等多个环节。同时，CMC管理通过对数据进行可视化管理，让用户更加直观地了解数据资产的状态，便于企业做出更准确的决策。

下面，我们将介绍CMC管理的几个关键环节：

一、数据采集

数据采集是CMC管理的第一步，在CMC管理中，通常会通过API接口或其他数据源将数据加载到数据仓库或数据湖中，可以通过以下代码示例进行实现：

“`python

import requests

import json

def get_data():

url = ‘https://api.example.com/data’

headers = {

‘Authorization’: ‘Bearer ACCESS_TOKEN’

}

response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:

data = json.loads(response.text)

return data

else:

return None

以上代码是一个简单的Python数据采集示例，通过请求API接口获取数据，随后将数据转化成JSON格式。获取到的数据可以被存储在数据仓库或数据湖中，并进行下一步操作。

二、数据存储

CMC管理中，数据存储通常采用数据仓库或数据湖的方式，Oracle数据库是其中一种较为常见的数据存储方式。可以通过以下代码示例，直接使用Python连接数据库，并将数据存储到Oracle数据库中：

```python
import cx_Oracle
dsn_tns = cx_Oracle.makedsn('LOCALHOST', '1521', service_name='ORCLCDB')
connection = cx_Oracle.connect(user='USERNAME', password='PASSWORD', dsn=dsn_tns)
data = {'name': 'John', 'age': 28}
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('INSERT INTO people (name, age) VALUES (:1, :2)', (data['name'], data['age']))
connection.commit()

以上代码是一个简单的Python连接Oracle数据库的示例，实现了向数据库插入数据的功能。需要注意的是，需要安装cx_Oracle模块，并根据具体Oracle数据库的设置修改dsn_tns和connection中的参数。

三、数据加工

数据加工是CMC管理中至关重要的一个环节，通过数据加工，可以将大量原始数据进行筛选、清洗、分析、过滤等处理，加工出更有价值的信息。可以通过以下代码示例，使用Python进行简单的数据转换：

“`python

import pandas as pd

raw_data = {‘name’: [‘Bob’, ‘Sue’, ‘John’], ‘age’: [32, 20, 28]}

data_frame = pd.DataFrame(raw_data)

data_frame[‘age’] = data_frame[‘age’] + 1

print(data_frame)

以上代码是一个简单的Python数据加工示例，通过Pandas将原始数据转化成数据框，并将年龄加1。需要注意的是，需要安装pandas模块。

四、数据挖掘

数据挖掘是CMC管理的又一关键环节，通过数据挖掘，可以发现数据中隐藏的规律和趋势，为企业决策提供有力的支持。可以通过以下代码示例，使用Python实现k-means聚类算法：

```python
from sklearn.cluster import KMeans
data = [[5, 3], [10, 12], [15, 20], [24, 10], [30, 45], [85, 70]]
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(data)
labels = kmeans.labels_
print(labels)

以上代码是一个简单的Python数据挖掘示例，通过KMeans算法将数据进行聚类，并输出聚类结果。需要注意的是，需要安装scikit-learn模块。

五、数据展现

数据展现是CMC管理的最后一环节，在数据展现中，可以通过各种图表、报表、仪表盘等形式，直观地展示数据资产的状态和趋势。以下是一个基于Matplotlib的简单数据展现示例：

“`python

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(10)

y1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

y2 = [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

plt.plot(x, y1, ‘b-‘, label=’line1’)

plt.plot(x, y2, ‘g–‘, label=’line2’)

plt.xlabel(‘X’)

plt.ylabel(‘Y’)

plt.legend()

plt.show()

以上代码是一个简单的Python数据展现示例，通过Matplotlib绘制了两条线性图线，并展示了图例。需要注意的是，需要安装matplotlib模块。

总结：

综上所述，CMC管理是一种新兴的数据资产管理模式，适用于各种类型的企业数据。通过CMC管理，可以将数据资产作为一个整体进行管理，对数据进行可视化处理，为企业提供更加准确的决策支持。通过以上几个关键环节的介绍，可以了解到CMC管理的基本流程，并掌握一些数据技术的基本使用方法。