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在GIS中,都支持矢量数据的无级缩放,拿工具中的放大缩小,或者在比例尺栏写上比例尺分母即可;
至于比例尺之间的转化是个纯测绘的概念:不同比例尺能够显示的最小地物不同,所以地图编辑工作中有地图缩编一项;
问题中的1:2000图比例尺变为1:500图的扩大比例尺制图,在测绘中是不允许的,因为1:500要求地物更详细,本来用点表达的,可能已经需要细部测量,而需要用外轮廓来表达了!
数据管理的核心驱动因素
数据管理的核心驱动力在于组织通过数据资产管理获得商业价值。关键在于拥有高质量、可靠性的数据做支撑。
数据管理的目标
数据安全/数据质量/元数据
理解和支撑业务人员的数据需求。
确保数据资产的完整。
确保高质量的数据和信息。
确保数据隐私和机密性。
防止未经授权的访问和操作。
有效发挥价值。
数据
数据被强调为关于世界的事实。
一些约定，经常被记录为一个特定的数据，称为“元数据”。
需要构建数据架构、数据建模管理、元数据、数据质量管理，帮助人们理解和使用数据。
数据和信息
信息=数据+元数据
金字塔：数据-信息-知识-智能
数据资产
资产是可以被拥有和控制，逾期带来经济价值的资源。
数据管理原则
数据管理需求源自于业务。
数据管理需要跨领域业务支撑。
数据管理需要基于全生命周期管理。
数据治理简介
数据治理的定义：在管理数据资产中行驶的权利和管控，包括：计划、监督和实施。
数据治理的职能：指导其他领域的活动。
数据治理的目的：确保依据数据管理制度和最佳时间的管理数据。
数据治理的驱动力：从数据中获取价值。
数据治理的侧重点：如何决策，是关于人、数据、流程的行为方式。
数据变革管理工作：向组织传达数据治理好的好处和必要条件。
业务驱动因素
法律合规性驱动，eg金融&医疗行业。
业务需求驱动。
战略目标驱动，主要集中在减少风险（eg数据安全/隐私）和改进流程（合规性、质量提升、元数据管理、效率管理）。
问题驱动。
对标驱动。
目标和原则
可持续性。
嵌入式：融入软件开发方法、数据分析应用、主数据管理和风险管理。
可度量。
领导力和决策。
业务驱动。
共同责任。
多层面：企业层和各地基层，通常发生在中间层。
基于框架：必须建立一个运营框架来定义各自职责和工作内容。
原则导向
以数据为中心的组织
数据作为资产管理起来。
鼓励数据管理的最佳实践。
企业的数据战略必须跟业务战略一致。
应该不断的优化改进数据管理流程。
数据治理组织
立法职能（定义策略、标准和企业框架）、司法职能（问题管理和升级）和执行职能（保护和服务、管理责任）。
治理模型可能是集中组织，也可能是分布式和联邦式。
数据资产估值
衡量价值的五种方式
1、替换成本。2、市场估值。3、发现商机（BI识别的机会，通过交易或销售获得价值收入）。4、数据销售。5、风险成本（缺少必须数据、存在不应留存数据、数据不正确等）
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评论列表（3条）
我是珠升号的签约作者“新波”
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