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出版者:科学出版社

作者:(美)David S.Linthicum

出品人:

页数:253

译者:

出版时间:2002-6

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787030104052

丛书系列:

图书标签:

• B2B集成
• 应用集成
• EDI
• API
• Web Services
• SOA
• ESB
• 数据集成
• 企业应用
• 集成模式
• 云计算

现代企业数字化转型中的数据治理与架构设计 图书简介 在当今快速迭代的商业环境中，企业对数据资产的依赖程度达到了前所未有的高度。数据不再仅仅是记录业务活动的副产品，而是驱动战略决策、优化运营效率、乃至重塑商业模式的核心动力。然而，随着信息系统的爆炸式增长和数据源的日益分散，如何确保数据的准确性、一致性、安全性和合规性，成为了摆在所有现代化企业面前的严峻挑战。本书聚焦于企业数据治理的宏观战略与具体实践，以及支撑这些实践的现代化数据架构的构建。 本书深入剖析了数据治理的复杂性，将其视为一项跨职能的持续性管理活动，而非一次性的技术项目。我们首先构建了坚实的数据治理基础理论框架，详细阐述了数据治理的愿景、原则、驱动因素以及关键成功要素。这包括但不限于：数据战略的制定与企业目标对齐、组织架构（如数据治理委员会、数据所有者、数据管家）的建立与职责划分，以及配套的政策、标准和流程的落地。读者将理解如何通过建立清晰的问责机制和有效的利益相关者沟通模型，确保数据治理的各项举措能够真正嵌入到日常业务流程中去。 在数据质量管理这一核心领域，本书提供了从概念到落地的全景路线图。我们不仅探讨了数据质量维度（如完整性、准确性、及时性、一致性、有效性和唯一性）的定义与量化方法，还详细介绍了数据质量保障的生命周期管理：从数据源的分析与剖析，到质量规则的定义、监控、报告与可视化，最终实现质量问题的闭环改进。书中的案例分析将展示如何利用先进的工具和技术，自动化地发现、清洗和维护关键业务数据，从而为后续的分析和决策提供可靠的基础。 数据标准与元数据管理是实现数据资产化的基石。本书花费大量篇幅阐述如何建立和维护企业级的数据标准体系，包括数据命名规范、数据定义标准、数据交换格式标准等。更重要的是，我们深入探讨了元数据管理的重要性。元数据——“关于数据的数据”——是理解数据血缘、业务背景和技术谱系的“地图”。我们详尽介绍了技术元数据、业务元数据和操作元数据的整合策略，强调构建一个集中式、可被业务用户和技术人员共同理解和访问的业务术语表（Business Glossary）和数据目录（Data Catalog）。这使得企业能够快速定位所需数据、理解其含义、评估其可靠性，并追踪其从源头到消费端的完整旅程。 在数据安全与隐私保护方面，本书紧跟全球法规的步伐，如GDPR、CCPA等对数据保护的要求。我们阐述了数据安全治理的策略，包括访问控制策略（基于角色的访问控制RBAC、基于属性的访问控制ABAC的实施）、数据加密技术在静态数据和传输中的应用、以及敏感数据发现与脱敏技术。对于隐私计算，书中探讨了假名化、同态加密等前沿技术在保障数据可用性的同时，如何满足严格的合规要求。数据生命周期安全管理贯穿全书，确保数据从创建到销毁的每一个环节都受到有效保护。 数据架构的演进与设计是实现数据治理愿景的技术载体。本书避开了对特定厂商产品的过度介绍，转而聚焦于指导性的架构原则和设计模式。我们分析了传统数据仓库、数据湖、数据湖仓一体（Lakehouse）等不同架构范式的优劣，并阐述了如何根据企业的业务需求和数据特性选择最合适的架构蓝图。核心内容包括： 1. 数据模型设计： 从概念模型、逻辑模型到物理模型的转换过程，强调维度建模（星型、雪花型）和范式化建模在不同应用场景下的权衡。 2. 数据集成策略： 详细讨论了ETL（抽取-转换-加载）和ELT（抽取-加载-转换）的适用场景，以及流式数据处理（如事件驱动架构）与批处理的协同机制。 3. 数据服务化： 如何通过API和微服务架构，将数据以标准化的方式暴露给内部和外部应用，实现数据的松耦合和高可用性。 最后，本书着重强调数据治理与现代分析的协同。数据治理的最终目标是赋能业务创新。我们探讨了如何通过治理框架，为高级分析（如机器学习、人工智能）的成功奠定基础。这包括为AI模型提供经过治理的、高质量的训练数据集，确保模型的可解释性（通过血缘追踪和元数据支撑），以及管理分析结果的部署和反馈循环。本书旨在为企业的数据官（CDO）、数据架构师、数据治理专家、以及希望深入理解数据价值链的高级管理者提供一套系统化、可操作的知识体系。它不是一本关于如何操作某个软件工具的手册，而是一部关于如何构建一个数据驱动型组织所需的思维模型、组织框架和技术路线图的权威指南。

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