在数据存储管理中，数据存储平台有必要配备吗？ 数据库中的数据存储在表和报表中
你认为数据管理的必要性有哪些？
现在国内的企业重硬件，轻软件，中系统，轻应用，重操作，轻数据。却不知道日积月累的数据才是真正企业的金矿啊，这里面积累了多少企业真实的生产信息。
数据是企业大应用的细胞，通俗点说是企业应用是一个高楼，数据分析和挖掘 是一个盖楼的方式方法，而数据就是大厦的砖头。如果没有这些砖头，那么大厦就无从起来，如果砖头不标准（数据标准化没到位），大厦盖起来费劲、砖头质量不好（数据的真实性与严肃性没有得到保障）盖得大厦质量无从保障！数据管理是需要持续不断的对企业的信息化进行介入、规范、标准。需要很大的软硬件投入和人的投入。
总的来说，有一把手的支持或者相应的信息支撑部门，深入了解企业现状，发现潜在的数据应用，并逐步实现出来，提供给企业管理人员，逐步看到数据的作用，这样形成良性循环，数据管理才能做到位
三菱plc里数据储存有什么用
数据存储的作用就是保存数据，比如你做一个自整定的PID，PID参数自整定后的值，需要存储，要不每次都得自整定；再比如用PLC计每天产品的数量，然后要一个月累积起来的数量，就需要每天存储当天的数量，或者累积存储数量。数据存储就是存数据，有数据需要存储就用了呗。
望采纳。。。。。。
大数据存储需要具备什么？
大数据之大
大是相对而言的概念。例如，对于像SAPHANA那样的内存数据库来说，2TB可能就已经是大容量了；而对于像谷歌这样的搜索引擎，EB的数据量才能称得上是大数据。
大也是一个迅速变化的概念。HDS在2004年发布的USP存储虚拟化平台具备管理32PB内外部附加存储的能力。当时，大多数人认为，USP的存储容量大得有些离谱。但是现在，大多数企业都已经拥有PB级的数据量，一些搜索引擎公司的数据存储量甚至达到了EB级。由于许多家庭都保存了TB级的数据量，一些云计算公司正在推广其文件共享或家庭数据备份服务。 有容乃大
由此看来，大数据存储的首要需求存储容量可扩展。大数据对存储容量的需求已经超出目前用户现有的存储能力。我们现在正处于PB级时代，而EB级时代即将到来。过去，许多企业通常以五年作为IT系统规划的一个周期。在这五年中，企业的存储容量可能会增加一倍。现在，企业则需要制定存储数据量级（比如从PB级到EB级）的增长计划，只有这样才能确保业务不受干扰地持续增长。这就要求实现存储虚拟化。存储虚拟化是目前为止提高存储效率最重要、最有效的技术手段。它为现有存储系统提供了自动分层和精简配置等提高存储效率的工具。拥有了虚拟化存储，用户可以将来自内部和外部存储系统中的结构化和非结构化数据全部整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产变成一个单一的存储资源池时，自动分层和精简配置功能就可以扩展到整个存储基础设施层面。在这种情况下，用户可以轻松实现容量回收和容量利用率的最大化，并延长现有存储系统的寿命，显著提高IT系统的灵活性和效率，以满足非结构化数据增长的需求。中型企业可以在不影响性能的情况下将HUS的容量扩展到近3PB，并可通过动态虚拟控制器实现系统的快速预配置。此外，通过HDSVSP的虚拟化功能，大型企业可以创建0.25EB容量的存储池。随着非结构化数据的快速增长，未来，文件与内容数据又该如何进行扩展呢？ 不断生长的大数据
与结构化数据不同，很多非结构化数据需要通过互联网协议来访问，并且存储在文件或内容平台之中。大多数文件与内容平台的存储容量过去只能达到TB级，现在则需要扩展到PB级，而未来将扩展到EB级。这些非结构化的数据必须以文件或对象的形式来访问。基于Unix和Linux的传统文件系统通常将文件、目录或与其他文件系统对象有关的信息存储在一个索引节点中。索引节点不是数据本身，而是描述数据所有权、访问模式、文件大小、时间戳、文件指针和文件类型等信息的元数据。传统文件系统中的索引节点数量有限，导致文件系统可以容纳的文件、目录或对象的数量受到限制。HNAS和HCP使用基于对象的文件系统，使得其容量能够扩展到PB级，可以容纳数十亿个文件或对象。位于VSP或HUS之上的HNAS和HCP网关不仅可以充分利用模块存储的可扩展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommandSuite带来的好处。HNAS和HCP为大数据的存储提供了一个优良的架构。大数据存储平台必须能够不受干扰地持续扩展，并具有跨越不同时代技术的能力。数据迁移必须在最小范围内进行，而且要在后台完成。大数据只要复制一次，就能具有很好的可恢复性。大数据存储平台可以通过版本控制来跟踪数据的变更，而不会因为大数据发生一次变更，就重新备份一次所有的数据。HDS的所有产品均可以实现后台的数据移动和分层，并可以增加VSP、HUS数据池、HNAS文件系统、HCP的容量，还能自动调整数据的布局。传统文件系统与块数据存储设备不支持动态扩展。大数据存储平台还必须具有弹性，不允许出现任何可能需要重建大数据的单点故障。HDS可以实现VSP和HUS的冗余配置，并能为HNAS和HCP节点提供相同的弹性。
数据库系统存储哪些必要的信息
数据字典是系统中各类数据描述的集合。数据字典的内容通常包括: ( l )数据项; ( 2 )数据结构; ( 3 )数据流; ( 4 )数据存储; ( 5 )处理过程五个部分。其中数据项是数据的最小组成单位，若干个数据项可以组成一个数据结构。数据字典通过对数据项和数据结构的定义来描述数据流和数据存储的逻辑内容。数据字典的作用:数据字典是关于数据库中数据的描述，在需求分析阶段建立，是下一步进行概念设计的基础，并在数据库设计过程中不断修改、充实、完盖。