数据治理理论

㈠ 西方语境下的治理理论是什么

西方影响的这个什么东西啊，这个应该是比较一个零食，或者是一个当地人研究出来的东西。

㈡ 数据库分析的原理是什么

数据库系统的基本概念

数据：实际上就是描述事物的符号记录。
数据的特点：有一定的结构，有型与值之分，如整型、实型、字符型等。而数据的值给出了符合定型的值，如整型值15。
数据库：是数据的集合，具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内，是多种应用数据的集成，并可被各个应用程序共享。
数据库存放数据是按数据所提供的数据模式存放的，具有集成与共享的特点。
数据库管理系统：一种系统软件，负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等，是数据库的核心。
数据库管理系统功能：
（1）数据模式定义：即为数据库构建其数据框架；
（2）数据存取的物理构建：为数据模式的物理存取与构建提供有效的存取方法与手段；
（3）数据操纵：为用户使用数据库的数据提供方便，如查询、插入、修改、删除等以及简单的算术运算及统计；
（4）数据的完整性、安生性定义与检查；
（5）数据库的并发控制与故障恢复；
（6）数据的服务：如拷贝、转存、重组、性能监测、分析等。
为完成以上六个功能，数据库管理系统提供以下的数据语言：
（1）数据定义语言：负责数据的模式定义与数据的物理存取构建；
（2）数据操纵语言：负责数据的操纵，如查询与增、删、改等；
（3）数据控制语言：负责数据完整性、安全性的定义与检查以及并发控制、故障恢复等。
数据语言按其使用方式具有两种结构形式：交互式命令(又称自含型或自主型语言)宿主型语言（一般可嵌入某些宿主语言中）。
数据库管理员：对数据库进行规划、设计、维护、监视等的专业管理人员。
数据库系统：由数据库（数据）、数据库管理系统（软件）、数据库管理员（人员）、硬件平台（硬件）、软件平台（软件）五个部分构成的运行实体。
数据库应用系统：由数据库系统、应用软件及应用界面三者组成。
文件系统阶段：提供了简单的数据共享与数据管理能力，但是它无法提供完整的、统一的、管理和数据共享的能力。
层次数据库与网状数据库系统阶段 ：为统一与共享数据提供了有力支撑。
关系数据库系统阶段
数据库系统的基本特点：数据的集成性 、数据的高共享性与低冗余性 、数据独立性（物理独立性与逻辑独立性）、数据统一管理与控制。
数据库系统的三级模式：
（1）概念模式：数据库系统中全局数据逻辑结构的描述，全体用户公共数据视图；
（2）外模式：也称子模式与用户模式。是用户的数据视图，也就是用户所见到的数据模式；
（3）内模式：又称物理模式，它给出了数据库物理存储结构与物理存取方法。
数据库系统的两级映射：
（1）概念模式到内模式的映射；
（2）外模式到概念模式的映射。

4.2 数据模型

数据模型的概念：是数据特征的抽象，从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表与操作提供一个抽象的框架。描述了数据结构、数据操作及数据约束。
E-R模型的基本概念
（1）实体：现实世界中的事物；
（2）属性：事物的特性；
（3）联系：现实世界中事物间的关系。实体集的关系有一对一、一对多、多对多的联系。
E-R模型三个基本概念之间的联接关系：实体是概念世界中的基本单位，属性有属性域，每个实体可取属性域内的值。一个实体的所有属性值叫元组。
E-R模型的图示法：（1）实体集表示法； （2）属性表法； （3）联系表示法。
层次模型的基本结构是树形结构，具有以下特点：
（1）每棵树有且仅有一个无双亲结点，称为根；
（2）树中除根外所有结点有且仅有一个双亲。
从图论上看，网状模型是一个不加任何条件限制的无向图。
关系模型采用二维表来表示，简称表，由表框架及表的元组组成。一个二维表就是一个关系。
在二维表中凡能唯一标识元组的最小属性称为键或码。从所有侯选健中选取一个作为用户使用的键称主键。表A中的某属性是某表B的键，则称该属性集为A的外键或外码。
关系中的数据约束：
（1）实体完整性约束：约束关系的主键中属性值不能为空值；
（2）参照完全性约束：是关系之间的基本约束；
（3）用户定义的完整性约束：它反映了具体应用中数据的语义要求。

4.3关系代数

关系数据库系统的特点之一是它建立在数据理论的基础之上，有很多数据理论可以表示关系模型的数据操作，其中最为著名的是关系代数与关系演算。
关系模型的基本运算：
（1）插入 （2）删除 (3)修改 （4）查询（包括投影、选择、笛卡尔积运算）

4.4 数据库设计与管理

数据库设计是数据应用的核心。
数据库设计的两种方法：
（1）面向数据：以信息需求为主，兼顾处理需求；
（2）面向过程：以处理需求为主，兼顾信息需求。
数据库的生命周期：需求分析阶段、概念设计阶段、逻辑设计阶段、物理设计阶段、编码阶段、测试阶段、运行阶段、进一步修改阶段。
需求分析常用结构析方法和面向对象的方法。结构化分析（简称SA）方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图表达数据和处理过程的关系。对数据库设计来讲，数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。
数据字典是各类数据描述的集合，包括5个部分：数据项、数据结构、数据流（可以是数据项，也可以是数据结构）、数据存储、处理过程。
数据库概念设计的目的是分析数据内在语义关系。设计的方法有两种
（1）集中式模式设计法（适用于小型或并不复杂的单位或部门）；
（2）视图集成设计法。
设计方法：E-R模型与视图集成。
视图设计一般有三种设计次序：自顶向下、由底向上、由内向外。
视图集成的几种冲突：命名冲突、概念冲突、域冲突、约束冲突。
关系视图设计：关系视图的设计又称外模式设计。
关系视图的主要作用：
（1）提供数据逻辑独立性；
（2）能适应用户对数据的不同需求；
（3）有一定数据保密功能。
数据库的物理设计主要目标是对数据内部物理结构作调整并选择合理的存取路径，以提高数据库访问速度有效利用存储空间。一般RDBMS中留给用户参与物理设计的内容大致有索引设计、集成簇设计和分区设计。
数据库管理的内容：
（1）数据库的建立；
（2）数据库的调整；
（3）数据库的重组；
（4）数据库安全性与完整性控制；
（5）数据库的故障恢复；
（6）数据库监控。

㈢ 数据治理到底在哪里治对企业来说重要吗有哪些可以进行数据处理的平台

业来说重要吗？有哪些可以进行数据处理

㈣ 关于对 “数量管理理论” 的评价

搞不懂你说的是什么，是量化管理？数据分析？数据化管理？还真没听过数量管理。我觉得你说的是数据化管理。
数据化管理是指将所管辖范围内的业务工作通过完善的数据统计、数据分析体系进行明确计量、科学分析，以数据报表的形式进行记录、查询、展示等，为管理者提供准确详实的业务状况。宗旨在于为管理者提供真实有效科学的决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业管理可持续发展。
数据化管理是继改革开放以来，国内企业对精细化管理、丰田生产方式、JIT、质量体系认证、绩效管理等先进的管理方式进行广泛学习并运用过程中逐渐形成的一种新的管理模式。同时，也是行业间频繁的信息交流、人才流动过程中，普通企业充分利用了现代金融企业一切立足于数据信息所进行的管理方法的广泛传递而形成的一种管理模式。但是，目前此种立足于数据进行管理的模式并未完全形成简明的体系，一切都是在摸索过程中，并未得到广泛地深入研究和推广普及。
数据化管理是对传统的账簿式（并非只是财务账簿，如管理者笔记等）管理的深化，是随着计算机技术的发展及普及、随着财务、金融等以数据作为操作基准行业的发展演化而来。目前，多个行业的很多企业都在开始运用数据对业务发展状况进行监控，并指导管理工作的开展。
企业管理求简单模式，数字化复制方法。人人都说不可能会有简单模式，数字化复制方法，我说有——五千年以来没发现的数字化成功理论，这数字化成功理论本就存在你的一举一动上，每一个企业、每一个人天天所做的事都不可脱离的现实，它不是什么深不可测的理论体系，但可解释历史、决策现在、预测未来的一种中国本土全新的科学理论。它是理论与实践两者时时刻刻不脱离同时应用的认识论和方法论理论基础。李绘芳老师认为，数据化管理有如下意义：
1、数据化管理是科学管理的基础。
科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策，是科学管理的基础。
2、数据化管理是科学领导的参考。
领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。
3、数据化管理是企业管理改进的关键。
优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动，最终都以数据最为参考，达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。数据化管理是一种全新的管理方法，其推广和运用可以促进民族企业的发展，增强国际竞争力。下面，李绘芳老师与您分享一个案例：
A公司是某市主要大型连锁超市公司之一，下属20个门店，门店面积从1000至3000平方米不等，分布在该市市区和下属各镇，有一个大约8000平方米的配送中心和500平方米的总部办公室。年营业额近3亿元人民币。A公司连锁经营，统一管理，统一采购，由配送中心统一配送的商品约占80%的比例。A公司管理人员的学历水平不算很高，但很好学，公司风气正派，工作作风雷厉风行，富有团队精神，公司员工非常刻苦勤奋。
A公司现有电脑管理系统已使用三年，具备前台收银、门店管理、配送中心管理和总部管理的网络管理功能。但系统运作状况一直不好，A公司和系统供应商互有抱怨，A公司系统的主要使用人员如采购、店长等对系统很不信任，认为系统经常出错，功能不足，更没有办法相信电脑中的数据。A公司的管理人员说：他们当时说，用上系统之后就什么都知道，结果我们用几年，仍然是什么都不知道。但当时A公司的系统供应商是一家国内较大型的专业零售软件公司，国内也有许多用户在使用该系统供应商的软件，其系统相对比较成熟。
后来A公司董事会为了提高管理规范化水平，聘请独立管理顾问Mr.John以该公司副总经理的身份主持该项工作。通过一段时间的分析论证，Mr.John认为要加强公司的规范化管理水平，没有高质量的数据信息作为支撑是不可能达成规范化管理要求的，于是数据化管理就被确定为提升A公司管理的突破口，并将随后的工作分为两大阶段进行：数据清洗和整理；数据化管理工作的展开。
针对这些核心管理问题，Mr.John组织设计了一套管理报表，报表按照不同的管理职位（例如部门经理、采购员、店长等）和天/周/月的类别划分，本着20/80法则，将每个管理职位常用报表数量基本6-8张以内。KPI指标和报表设计之后先由电脑部试用两周，然后对其中的数据指标含义、准确性和重要性等进行深入分析，最后确定。KPI指标和报表定稿后，A公司又对每一个使用者再次进行培训，详细讲解各种指标和报表的含义，强调这些数据都是现实经营水平反映，各管理人员有责任改善这些指标。通过新的KPI指标和报表，许多管理人员发现许多难以置信的问题，例如三个月内无销售的单品竟达1000多种；实际到货率只有75%左右；一年累计采购金额不超过10万元的供应商竟有近百个，等等。
经过半年左右集中清理，上述管理问题得到明显改善，历年积压商品全部得到清理，新的滞销商品能够及时发现和处理，不再过多地占用货架和资金；门店商品到货率平均达到85%，重点商品到货率保持在95%以上；Mr.John根据业务需要，运用了进价指数的新指标，衡量总体商品采购进价下降幅度，结果整体采购进价降低了0.3%；对所有供应商进行了合理调整，供应商数量由800多个压减到500多个；确定了A类商品的范围，对大约1000种商品实行采购、配送、门店销售的全过程重点管理，A类商品销量提高约10%；系统的毛利率、毛利额等数据可以直接提供给财务部使用，实现财务数据的无缝廉洁，并可以对门店和采购部门下达毛利指标；对新商品引进制定了规范管理体系。
通过近一年的数据化管理工作的开展，A公司的多有管理人员都意识到了系统数据的应用价值，学会了运用系统数据帮助自己的工作开展，减少了部门和人员之间的扯皮推诿，为A公司内部精细化管理（如促销管理、商品ABC管理、商品结构调整合全员绩效管理等）奠定了基础。
提起麦当劳，恐怕在当今中国不知道它的人可谓是寥寥无几。地点是快餐经营成败的关键因素，麦当劳就是凭借着独到的“选址秘诀”而开一个火一个的。在选址时，麦当劳会进行大量的前期市场调研和资料收集，涉及到人口、经济水平、消费能力、发展规模和潜力、收入水平、商圈等级和发展空间等各个方面，而且还要对不同商圈中的物业进行评估，包括人流测试、顾客能力对比、可见度和方便性的考察等，以此为基础再进行营业额预估和财务分析。数据之庞杂繁琐，恐怕是多少中国企业所不能想像的。
麦当劳深谙“一步差三市”的道理。什么是数字化管理，麦当劳给我们上了生动的一课。真正的“数字化管理”是在决策前用数字作支撑的，而冒牌的“数字化管理”是在决策后用数字作掩护的。国内一些企业为赶潮流而构筑的数字工程无论看起来多么绚丽，都是劳民伤财、毫无价值。数据化管理的基本流程如下：
1、收集数据。收集数据，是指将业务领域类的一切活动进行计量，然后由专人进行管理。计量的前提是要设计与业务活动实际相符合的表格单据（文件记录）。数据记录一般由一线的业务操作人员填写完成，最终通过各基层管理干部逐级上交。收集数据中必须注意的是数据的真实性、准确性、时效性。对于基础数据的质疑可以采用统计方法进行检验判别。
2、整理数据。整理数据，是指将收集完毕的数据进行归类，对有效的数据进行统计，剔除无效数据。整理数据中需要注意数据的真伪、时效等。
3、记录数据。记录数据，是指将一切有效的数据记录在特定形式的数据文档中。在这个环节，需要设计一套适合业务实际的数据统计表格，命名为“业务名称+基础数据库.xls”的形式，存储在固定的硬盘存储区域。此环节尤其要注意数据保存，切忌不能因重装系统、电脑损坏等造成基础数据遗失，因此，需要操作者进行必要的数据备份。
4、分析数据。是指根据管理需要，从基础数据库中选取有关联的数据，通过常规的数据统计分析方法形成特定报表予以呈现。常规的数据分析方法包括：①数据展示（数据表格、数据图表）。即充分利用计算机操作软件，将数据进行直观的展示。②数据分析。数据分析常规方法是对比分析（包括同比、环比、定基比）、趋势分析（时间段趋势分析）、结构分析、异常分析等。数据分析过程中，需要大量运用常规的统计分析软件进行，包括一般人熟练使用的officeexcell、和专业统计分析软件SPSS、e-viewsMinitab等。③如果在对于管理者统计专业知识底子丰厚的情况下，还有必要对数据进行检验分析，以呈现数据的准确性。以上数据分析载体为报表，报表设计应简洁、明确、适合管理层的接受能力，和必须注意时效性。
5、数据化管理。是指经过以上步骤形成的数据报表，基本能够明确指出业务工作中存在的基本状况，因此，李绘芳老师认为，在向管理层提供报表的同时，需要明确指出报表中显现的各类突出问题，并根据自己所掌握的能力提出合理的管理建议，以供管理者决策使用。
最后，数字化管理的时代劲风是不会逆转的，数字背后所蕴含的管理哲学更是值得我们挖掘的。数字，只有在正确经营思想的指引下才能发挥应有的威力，也才有进一步精准和细化的必要。希望我们的企业管理者能重视数据化管理！做好数据化管理！

㈤ 大数据对于管理理论与实践的影响

大数据对企业管理的影响：
1.大数据对企业管理思想的影响
大数据时代的来临改变了企业的内外部环境，引起了企业的变革与发展。企业越来越智能化，管理实现了信息化。企业中的数据收集、传输利用需要现代管理思想的支撑。
大数据环境下的企业管理应当以人为本，在实践的基础上运用现代信息化技术，采用柔性管理，将数据当做附加资产来看待。企业运营离不开数据的支撑，企业管理当中如果不能够深刻认识到大数据的重要性，仅仅以公司短期盈利作为目标，是缺乏战略性的思考。有效的利用数据分析结果，提前进行预测，抓住市场先机、顾客需求，就能主动赢得市场，才能在企业管理与销售业绩上创造出更大的财富。
2.大数据对企业管理决策的影响
大数据背景下数据的分析利用是企业决策的关键。首先，大数据的决策需要大市场的数据。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案选择、决策方案制定和评估等决策实施过程，对企业的管理决策产生影响。大数据决策的特点体现在数据驱动型决策，大数据环境下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的决策方式、业务模式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。
其次，大数据对决策者和决策组织提出了更高的要求。大数据时代改变了过去依靠经验、管理理论和思想的决策方式。管理决策层根据大数据分析结果发现和解决问题、预测机遇与挑战、规避风险。这就要求决策层具有较高的决策水平。由于大数据背景下需要企业全员的参与，动态变动环境下，决策权力更加分散才有利于企业做出正确的决策。这就要求企业的组织更加趋于扁平化。
3.大数据对企业人力资源管理的影响
人力资源是企业中最宝贵的资源，是企业创造核心竞争力的基础。基于大数据技术，企业将大大提高人力资源管理的效率和质量。有效的加快人力资源工作从过去的经验管理模式向战略管理模式的转变。
公司从员工招聘到绩效考核与培训，积累了大量的各类非线性数据，这些数据都是无形的资产，利用大数据技术，将这些数据进行整合分析利用，能够为企业带来巨大贡献。首先，在员工招聘上，只需将单位用人要求与员工各项能力数据相匹配，结合人力资源招聘的经验，便可轻松选出符合要求的员工。其次，在绩效考核上，进行标准化管理，将员工日常的各类数据进行分析，设定等级标准，即可得出客观公正的考核结果。这大大排除了绩效管理的主观性与不全面性。最后，根据大数据的分析结果，针对不同员工区别培训，更有效率的提高了培训水平。
4.大数据对企业财务管理的影响
大数据使财务管理的模式和工作理念颠覆性的改变。首先，财务管理更加稳健。公司将各类财务数据在大数据技术下进行发掘，提纯出更多有用的财务信息，及早的发现财务风险，为管理决策者提供重要的决策依据，做出正确的决断。其次，财务数据的处理更加及时高效。财务数据在企业日常运营当中举足轻重，企业的各项交易都依赖于财务数据的分析，企业基于大数据，通过对财务数据的分析和处理，能够改进财务管理工作的运行模式，并且是有效率的，企业资金资本运作成本降低和压缩了，利润相应提高了。企业资源最丰富的积累，最基础的财务数据，通过大数据技术进行对财务数据，整理和分析，实现了企业价值增值。
总结：

大数据时代对企业的管理提出了更高的要求。信息化时代下企业每天都在产生大量的数据，大数据时代下，这些数据影响着企业管理的方方面面，它改变着企业的管理思想与管理模式，使企业的决策更加准确高效，使人力资源管理工作更便捷，使企业财务管理稳健、绩效考核客观公正，企业管理中应加强收集分析利用这些数据，确保数据的准确与安全防护。将传统经验、理论管理与大数据管理决策想结合，适应时代发展，将企业做大做强。

㈥ 公共治理理论有哪些主要内容简答题，无书

公共治理理论是对作为传抄统公共管理理论的公共行政理论进行反思和批判，并且
对新公共管理理论和新公共服务理论之合理内核进行整合的结果，其核心观点是主张通过合
作、
协商、
伙伴关系，
确定共同的目标等途径，
实现对公共事务的管理，
其内容包括：
第一，
公共治理是由多元主体组成的公共行动体系；
第二，
公共管理的责任边界具有相当的模糊性；
第三，多元化的公共管理主体之间存在着权力依赖和互动的伙伴关系；第四，治理语境下的
公共管理，是多元化的公共管理主体基于伙伴关系进行合作的一种自主自治的网络管理；第
五，治理语境下的政府在社会公共网络管理中扮演着“元治理”角色。

㈦ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

㈧ 数据治理的价值体系包括哪些方面

数据服务：通过数据的采集、清洗、导入，提升数据质量，确保数据的一致性。这部分体内现着主数据治理的关键容价值。

数据流通：通过实现信息整合和分发机制，支持跨业务、跨部门、跨系统的信息流转和协同。这部分体现着业务数据治理的关键价值。

数据洞察：通过消除数据内在的质量缺陷，明确数据之间的关联关系，帮助数据分析人员更好地理解数据，实现数据洞察。这部分体现着分析数据治理的关键价值。

最终，数据治理体系的搭建工作才能算完成，古人的“道法术器势”哲学思想理论显得尤为博大精深。

关于数据治理的价值体系包括哪些方面，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈨ 产品数据管理的发展

PDM技术的发展可以分为以下三个阶段，配合工具的PDM系统、PDM 产品产生和PDM的标准化阶段。
1．配合CAD工具的PDM系统 早期的PDM产品诞生于二十世纪的八十年代初。在当时，CAD已经在企业中得到了广泛的应用，工程师们在享受CAD带来的好处的同时，但不得不将大量的时间浪费有查找设计所需信息上，对于电子数据的存储和获取新方法的需求变得越来越迫切了。针对这种需求，各CAD厂家配合自己CAD软件推出的第一代PDM 产品，这些产品的目标主要是解决大量电子数据的存储和管理问题，提供了维护“电子绘图仓库 ”的功能。
第一代PDM产品仅在一定程度上缓解了“信息孤岛”问题，仍然普遍存在系统功能较弱。集成能力和开放程度较低等问题。
2．专业PDM产品 通过对早期PDM产品功能的不断扩展，最终出现了专业化的PDM产品，如SDRC公司的Metaphase和ESS的IMAN等就是第二代PDM产品的代表。
与第一代PDM产品相比，在第二代PDM产品中出现了许多新功能，如对产品生命周期内各种形式的产品数据的管理能力、对产品结构与配置和管理、对电子数据的发布和更改的控制以及基于成组技术的零件分类管理与查询等，同时软件的集成能力和开放程度也有较大的提高，少数优秀PDM产品可以真正实现企业级的信息集成和功能集成。
第二代PDM产品在取得巨大进步时，在商业上也获得了很大的成功。PDM开始成为一个产业，出现了许多专业开发、销售和实施PDM的公司。
3．PDM的标准化阶段 1997年2月，OMG组织公布了其PDM Enabier标准草案。作为PDM领域的第一个国际标准，本草案由许多PDM领域的主导厂商参与制订，如IBM、SDRC、PTC等，PDM Enabier的公布标志着PDM技术的标准化方面迈出了崭新的一步。
PDM Enabier基于CORBA技术就PDM的系统功能、PDM的逻辑模型和多在PDM系统间的互操作提出了一个标准。统一标准的制订为新一代标准化PDM产品的发展奠定了基础。
从EDM发展到PDM，再从初级的PDM发展到虚拟的可视化的PDM：PDM技术的发展历程如下：
PDM技术作为一门管理技术，管理着企业的全部知识资产。随着PDM技术的不断更新。为用户提供的功能越来越强大，同时又必须有效地保护原有的资源。一般来说，CAD系统的改变可以通过图形数据交换标准来保护原有资源。理论上PDM系统的改变可以通过STEP标准来保护原有的资源，可实际上由于PDM系统内巨大的数据量，往往这种转换是不可取的。因此，用户在选择PDM产品时要慎重，使用时要稳重，更新时要保重。