数控机床及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李善术

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2005-1

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787111085676

丛书系列:

图书标签:

• 数控机床
• CNC
• 机械制造
• 工业自动化
• 数控技术
• 机床应用
• 金属加工
• 制造工程
• 数控编程
• 工业设备

好的，这是一份关于《数控机床及其应用》以外的图书简介，旨在详细描述其他领域的专业书籍内容，确保内容充实、专业且不涉及您提到的原书主题。 --- 数字化转型与企业级数据治理实践 作者： 史蒂文·R·哈里斯 / 陈丽华 出版社： 寰宇科技出版社 出版日期： 2024年6月 ISBN： 978-7-5678-9012-3 --- 内容提要 在当前以数据为核心驱动力的商业环境中，企业面临的挑战已不再是数据的采集，而是如何有效、安全、合规地管理和利用海量数据资产。本书《数字化转型与企业级数据治理实践》深入剖析了当前企业在数据治理领域面临的困境，并提供了一套系统化、可落地的实施框架和前沿方法论。 本书不仅仅停留在理论层面，而是以大量实际案例为支撑，为CIO、CDO、数据架构师以及业务决策者提供了一份详尽的路线图，指导他们如何构建一个稳健、高效的企业级数据治理体系，从而支撑数字化转型的战略目标，实现数据驱动的创新与增长。 核心章节与内容深度解析 第一部分：数据治理的战略基石与挑战（第1章至第4章） 本部分首先界定了企业级数据治理的战略价值，将其定位为数字化转型的核心基础设施，而非单纯的技术项目。 第1章：数据治理的战略必要性与价值重塑。 深入探讨了数据质量、数据安全和数据合规性（如GDPR、CCPA等）对企业声誉和运营效率的影响。通过对不同行业（金融、零售、制造）数据价值链的分析，阐明了数据治理如何从成本中心转化为价值中心。 第2章：当前企业数据环境的复杂性与痛点。 详细分析了数据孤岛、元数据缺失、数据血缘不清以及数据标准不统一等核心挑战。本章重点剖析了混合云和多云架构下数据流动的复杂性，以及由此带来的治理难度。 第3章：构建数据治理组织架构与治理委员会的运作机制。 提出了“中央集权与分布式执行”相结合的治理模型。详细介绍了数据治理办公室（DGO）的设立标准、关键角色（数据所有者、数据管理者、数据保管员）的职责划分，并提供了数据治理委员会的有效会议流程和决策机制设计。 第4章：数据治理路线图的制定与分阶段实施策略。 强调了治理工作应采取“小步快跑，快速见效”的原则。本章提供了基于业务影响力和成熟度评估（如CMMI-Data Maturity Model）的数据治理成熟度评估方法，并据此制定了为期三年、分三阶段（基础搭建、流程固化、价值实现）的实施路线图。 第二部分：数据治理的核心实践与技术支撑（第5章至第9章） 这部分是本书的技术与操作核心，聚焦于数据治理的关键组成要素和实现技术。 第5章：数据质量管理的生命周期模型。 阐述了从数据定义、度量、分析、改进到监控的全过程质量管理体系。重点介绍了如何利用AI驱动的异常检测技术，实现对数据质量问题的实时预警，而非事后修正。书中提供了多种数据质量规则集的构建范例。 第6章：元数据管理与数据目录的深度应用。 解释了技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成重要性。详细介绍了数据血缘追踪（Data Lineage）的实现技术，以及如何通过自动化数据发现和标注，构建一个可信赖的“企业级数据地图”。 第7章：数据标准与主数据管理（MDM）的集成策略。 探讨了如何在全企业范围内统一关键实体（如客户、产品、供应商）的定义。本书对比分析了集中式、注册式和协作式MDM的优劣，并提供了一套基于领域驱动设计（DDD）的数据建模方法，以支撑主数据的一致性。 第8章：数据安全、隐私保护与合规性技术。 深入解析了数据脱敏、加密和访问控制（RBAC/ABAC）在数据治理中的作用。特别关注了在云环境中如何实现数据的“零信任”安全模型，以及利用数据安全策略自动化工具来确保合规性审计的便捷性。 第9章：数据治理与数据架构的协同演进。 论述了数据中台、数据湖和数据仓库在现代数据架构中的定位。强调了数据治理必须嵌入到数据架构设计之初，通过统一的数据域划分和数据服务接口设计，确保治理策略的有效落地。 第三部分：价值实现、文化塑造与持续改进（第10章至第12章） 最后一部分关注数据治理的长期运营和文化建设，这是许多治理项目失败的关键因素。 第10章：数据治理的价值衡量与ROI分析。 提供了量化数据治理投入产出比（ROI）的框架。包括通过降低合规风险、提高营销转化率、减少数据清洗时间等维度，建立可追踪的关键绩效指标（KPIs），并展示了如何向高层管理者汇报治理成果。 第11章：培育数据驱动的文化与沟通机制。 强调数据治理的本质是变革管理。本书提供了数据素养（Data Literacy）的培训体系设计，以及如何通过内外部沟通，建立数据所有者对治理工作的积极参与感和责任感。 第12章：数据治理的未来趋势与敏捷迭代。 展望了生成式AI、知识图谱（Knowledge Graph）在数据治理自动化中的潜力。提出了持续监控与审计的反馈循环机制，确保数据治理体系能够适应业务和技术环境的快速变化，实现可持续发展。 本书特色 1. 实战导向： 全书基于全球顶尖咨询公司的实践经验和多个跨国企业的真实案例（如某银行的客户数据标准化项目、某快消品的供应链数据质量提升项目），理论与实践紧密结合。 2. 全面的框架： 提供了从战略制定、组织设计、流程规范到技术选型的“端到端”解决方案，覆盖了数据治理的所有关键维度。 3. 面向未来： 深入探讨了云原生数据栈（Data Mesh, Lakehouse）对传统治理模式的冲击与融合，确保读者所学知识具备前瞻性。 目标读者 首席数据官（CDO）、首席信息官（CIO）、企业架构师 数据治理部门的负责人和团队成员 数据质量工程师、数据架构师、数据分析师 对企业数字化转型和数据资产管理感兴趣的业务高管和IT决策者

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