具体描述
本书是为想在短期内通过学校、培训班培训或者自学获取操作员级国家计算机职业资格证书的广大考生专门编写的速成教材。
本书根据劳动和社会保障部国家计算机职业资格认证大纲编写。书中的范例大量采用了操作员级要求掌握的试题，力求使广大考生通过本教材的学习，准确把握考核要求和特点，轻松通过考试获取考证。
本书内容包括计算机基础知识、键盘击键技术及中文输入法、Windows XP、 Word2000、Excel2000和Internet的基础知识等内容。
本书特点：（一）内容精练、实用、丰富、系统、循序渐进， 图文并茂，操作步骤详细。（2）重点突出，重点讲解操作员必须掌握的基本知识和操作技能，边讲边练，讲练结合。（3）每章后都备有习题和操作要求、答案，方便教学和自学，准确把握考核要求和特点，使学生轻松上手。（4）本教材已在劳动和社会保障部一些定点培训机构及考点试用，深受教师和学生的欢迎。
本书是国家计算机职业资格证书培训考试的教材，同时也可以作为高等职业院校计算机应用基础教材。
《数字时代的企业级数据治理实践》 —— 构筑面向未来的数据资产管理蓝图 书籍定位： 本书深度聚焦于当前企业在数字化转型浪潮下面临的核心挑战——如何将海量、异构的数据转化为可靠、可信赖的战略资产。它不再关注基础的输入法操作技巧，而是全面阐述一套系统化、可落地的企业级数据治理（Data Governance）框架、方法论及其在不同业务场景中的应用。 目标读者： 首席信息官（CIO）、首席数据官（CDO）、数据战略规划师、企业架构师、数据治理项目负责人、数据合规与风险管理专业人士，以及希望深入理解现代数据管理体系的高级技术人员和业务管理者。 --- 第一部分：数据治理的战略基石与时代必然性 第一章：数字化转型中的数据原罪与治理的战略重塑 在数据爆炸的背景下，企业普遍面临“数据沼泽”的困境：数据质量低下、标准不一、权责不清导致业务决策失真。本章首先剖析了传统信息孤岛的弊端，阐述为何数据治理已从“IT部门的辅助工作”转变为“驱动业务增长与风险控制的核心战略支柱”。我们将探讨治理与大数据、人工智能（AI）战略之间的依存关系，强调没有高质量、可信赖的数据，任何高级分析都将是空中楼阁。 第二章：构建全面的数据治理框架（The Enterprise Data Governance Framework） 本章详细拆解了国际领先的数据治理框架构成要素，包括组织架构（Data Governance Council, Data Stewards, Data Owners）、政策与标准制定、流程与机制设计。我们将深入探讨“集中式”、“分散式”及“混合式”治理模型的优劣势，并提供一套评估企业当前成熟度的模型，帮助读者确定最适合自身的治理路线图。重点将放在如何建立跨部门的协作机制，确保治理不再是孤立的 IT 任务，而是深入到业务流程中的“DNA”。 第三章：数据价值链与治理的价值捕获 数据治理的最终目标是释放数据价值。本章从数据生命周期的角度（采集、存储、处理、分析、归档）审视治理的介入点。我们不谈论如何敲击键盘输入文字，而是讨论如何通过元数据管理（Metadata Management）实现数据血缘追踪（Data Lineage），确保从源头到报告的每一步都可追溯、可审计。同时，本章将阐述如何量化数据治理的投资回报率（ROI），将合规成本转化为竞争优势。 --- 第二部分：核心治理要素的深度解析与实践 第四章：数据质量（Data Quality）：从清洗到持续监控 数据质量是治理的生命线。本章超越了简单的数据清洗概念，着重于构建持续的数据质量管理体系。内容涵盖数据质量的维度（准确性、完整性、一致性、及时性等）定义、质量规则的自动化引擎配置，以及如何在数据集成管道（Data Pipeline）中嵌入质量校验点。实践案例将展示如何利用机器学习技术来识别和修复复杂的数据模式错误。 第五章：元数据与业务术语表（Glossary）：连接业务与技术 元数据是理解数据的“地图”。本章详细介绍技术元数据（Schema、表结构）与业务元数据（业务定义、计算逻辑）的集成方法。我们将重点讲解如何建立和维护企业级的业务术语表（Business Glossary），确保“客户”、“收入”、“活跃用户”等核心指标在全公司范围内定义统一，消除因语义不一致导致的决策偏差。 第六章：数据安全、隐私与合规性治理 在 GDPR、CCPA、国内数据安全法等法规日益收紧的背景下，合规性治理是重中之重。本章聚焦于数据分类分级（Data Classification）的实践，如何识别敏感数据（PII、PHI），并结合数据屏蔽（Masking）、脱敏（Anonymization）和访问控制策略，实现数据的“可用而不可见”。探讨基于角色的访问控制（RBAC）在数据湖和数据仓库中的精细化落地。 --- 第三部分：技术工具与治理的集成落地 第七章：数据治理平台的技术选型与集成 现代数据治理需要强大的技术平台支撑。本章对比分析市场上主流的数据治理工具集（Cataloging Tools, Quality Platforms, MDM Solutions）的功能特性。核心内容在于阐述如何将治理工具无缝集成到现有的数据架构中，包括数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）以及云原生环境（AWS, Azure, GCP）中的治理实践。我们强调自动化在治理流程中的关键作用。 第八章：主数据管理（MDM）在统一视图中的核心作用 主数据（如客户、产品、供应商）是驱动业务流程和分析的基础。本章深入探讨主数据管理的必要性、模型选择（中心辐射型、注册型等）及其与数据治理的协同关系。重点讲解如何通过 MDM 平台建立“黄金记录”（Golden Record），并确保主数据在交易系统、分析平台和外部共享中的一致性与权威性。 第九章：治理的敏捷化：将治理融入 DevOps/DataOps 流程 传统瀑布式的治理模式已无法适应快速迭代的业务需求。本章提出“嵌入式治理”的概念，即在数据产品的开发周期（DataOps）中即时应用治理标准。探讨如何通过自动化脚本、持续集成/持续部署（CI/CD）流水线来验证数据模型的合规性、质量标准和权限设置，实现“左移”治理，确保数据资产在生成之初就具备高可靠性。 --- 结论：数据治理的未来趋势与持续演进 总结全书，强调数据治理是一个持续改进的循环过程，而非一次性项目。展望未来，本章将讨论人工智能在治理自动化中的潜力，例如利用 ML 自动发现数据关系、预测数据质量风险，以及治理在增强型分析和实时数据流中的新挑战。为企业管理者提供了一张面向未来十年数据资产管理的清晰路线图。
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