簡介
區域數據一般多種解釋，從廣義角度來看，區域數據是指一個地區有關數據的會在，例如經濟數據，交通數據等；從狹義角度來看，區域數據可以是指資料庫或數據檔案中一部分數據，或者是指圖像中區域內容。對於由地區數據組成的區域數據，一般都存儲在區域數據中心。對於狹義區域數據的研究，主要是通過數據挖掘或其他方法從數據中找到感興趣的內容，例如基於內容的圖像檢索。
數據
數據是指資料庫系統中集中存儲的一批數據的集合。它是資料庫系統的工作對象。為了把輸入、輸出或中間數據加以區別，我們常把資料庫數據稱為“存儲數據”、 “工作數據”或“運算元據”。它們是某特定套用環境中進行管理和決策所必需的信息。特定的套用環境，可以指一個公司、一個銀行、一所醫院，或一所學校等各種各樣的套用環境。在這些各種各樣的套用環境中，各種不同的套用可通過訪問其資料庫獲得必要的信息，以輔助進行決策，決策完成後，再將決策結果存儲在資料庫中。特別需要指出的是，資料庫中的存儲數據是“集成的”和“共享的”。所謂“集成”，是指把某特定套用環境中的各種套用相關的數據及其數據之間的聯繫（聯繫也是一種數據）全部地集中地並按照一定的結構形式進行存儲，或者說，把資料庫看成為若干單個性質不同的數據檔案的聯合和統一的數據整體，並且在檔案之間局部或全部消除了冗餘。這使資料庫系統具有整體數據結構化和數據冗餘小的特點。所謂“共享”，是指資料庫中的一塊塊數據可為多個不同的用戶所共享，即多個不同的用戶，使用多種不同的語言，為了不同的套用目的，而同時存取資料庫，甚至同時存取同一塊數據。共享實際上是基於資料庫是“集成的”這一事實的結果。
區域數據中心技術挑戰
數據中心（英語：data center），或稱為伺服器場，指用於安置計算機系統及相關部件的設施，例如電信和儲存系統。一般它包含冗餘和備用電源，冗餘數據通信連線，環境控制（例如空調、滅火器）和各種安全設備。區域數據中心面臨的主要技術風險除了承受自然災害、人為破壞、操作失誤、系統軟硬體故障等風險外，由於區域數據中心是將全省或者幾個省的業務和數據集於一體，具有聯網網點數量巨大、聯網網點地域分布廣闊、聯網交易數量龐大等特點，因而又面臨由集中帶來的以下幾類技術風險。
業務系統整合帶來的風險
根據區域數據中心“數據集中、資源整合”的要求，原來分散開發和部署的套用系統在數據集中的環境下需要作進一步的梳理和整合，在此轉變過程中， 硬體的更新、軟體的升級以及整合之後系統之間的相互制約，都會對各系統產生一定的影響。 如果遷移整合過程沒有規範的標準作為準則，或者出現細節上的失誤，都會對各系統的平穩連續運行造成不良影響。
數據自身的安全風險
隨著大部分業務數據都基本上集中在數據中心，其分析利用的效率固然會大大提高，但數據集中的過程也是風險相對集中的過程，一旦數據中心的存儲數據發生丟失、混亂或是被破壞等現象，造成的後果將蔓延至整個區域範圍，造成大範圍的不良影響。
系統設計不科學帶來的風險
區域數據中心業務系統應具有基本的海量在線上事務處理能力，在對此類系統進行開發之前，對單位時間內事務或交易發生量的估算非常重要，一方面要對基本的處理能力作準確估算，同時不失前瞻性，另一方面又要防止過度誇大業務量，造成信息資源浪費。因此，在開發業務系統時（尤其是在自主開發時 ），一定程度上存在著業務系統處理能力不足或者資源閒置的風險 。
網路通信“瓶頸”風險
數據集中同時也意味著網路壓力的集中， 網路頻寬如果無法滿足大量網路終端實時在線上交易的數據傳輸要求，就會存在由於通信阻塞造成在線上交易失敗或失效的風險。
維護與管理風險
由於區域數據中心的體系結構和運行管理相對複雜，由此對技術人員的運維和管理水平提出了更高的要求，如果科技隊伍的技術水平沒有配套地提升，如果沒有針對數據集中的工作環境制訂詳細的運維管理和應急處置制度，那么面對突如其來的風險事故時，將難以及時處理以確保系統連續穩定的運行。
遭受攻擊與入侵風險
區域數據中心的作用和風險都較以往分散式的體系結構更為突出， 因此在一定程度上就更加可能成為入侵攻擊的目標與對象， 且與以往相比， 由於地位突出， 區域數據中心遭受攻擊強度會更大、持續時間會更長、方式種類會更多，故一旦沒有配套的安全防護技術體系，後果將不堪構想。
應急事件的風險
區域數據中心為發揮其業務處理和分析的高效性，需要跨部門開展多層次、 多種類的協作，在此業務架構和技術架構下，應急演練涉及面廣、操作難度大，可能會造成無法開展應急演練或演練次數銳減的情況，演練實質效果很難保證，從而導致區域數據中心發生重大故障時，業務恢復效率低，技術風險不斷擴大。其它配套體系不完善帶來的風險。區域數據中心的建設過程同樣也是配套設施不斷完善的過程，在此期間， 災難備份中心建設相對滯後， IT 資源監控的技術手段有待豐富， 區域數據中心在風險方面的宣傳仍是空白，當核心繫統或設備發生故障時，由於自身風險定位不明確，將難以迅速地採取有效的應對措施。
基於內容的圖像檢索
基於內容的圖像檢索（英語：Content-based image retrieval，CBIR；或content-based visual information retrieval），屬於圖像分析的一個研究領域。基於內容的圖像檢索目的是在給定查詢圖像的前提下，依據內容信息或指定查詢標準，在圖像資料庫中搜尋並查找出符合查詢條件的相應圖片。網際網路上傳統的搜尋引擎，包括Google、Yahoo以及MSN都推出相應的圖片搜尋功能，但是這種搜尋主要是基於圖片的檔案名稱建立索引來實現查詢功能（也許利用了網頁上的文字信息）。這種從查詢文字，檔案名稱，最後到圖片查詢的機制並不是基於內容的圖像檢索。基於內容的圖像檢索指的是查詢條件本身就是一個圖像，或者是對於圖像內容的描述，它建立索引的方式是通過提取底層特徵，然後通過計算比較這些特徵和查詢條件之間的距離，來決定兩個圖片的相似程度。
