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出版者:中国青年

作者:[日]小馆由典，[日本]得意通编辑

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2002-1

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787500646105

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• Excel2002
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• 教程
• 软件技巧
• 数据处理
• 办公效率
• 电子表格
• Windows
• 软件应用

深度解析：下一代数据处理与商业智能 —— 专注于云原生架构、高级数据建模与决策自动化 本书聚焦于当前商业环境对实时数据洞察和自动化决策的迫切需求，全面涵盖了从数据采集到智能分析再到业务流程集成的最新技术栈与实践方法。它并非对特定旧版软件功能的简单回顾，而是面向未来五年企业数据战略的实战指南。 --- 第一部分：现代数据基础设施与云原生生态 第1章：重塑数据基石——从本地部署到云原生架构的迁移策略 本章深入探讨了企业级数据处理平台从传统本地服务器（On-Premise）向弹性、高可用云原生架构（AWS, Azure, GCP）平滑过渡的完整流程。重点分析了迁移过程中数据安全、合规性（如GDPR、CCPA）的保障措施，以及如何利用云服务商提供的托管式数据库服务（如Amazon Aurora, Azure SQL Database）实现成本优化与性能扩展。内容详细阐述了“基础设施即代码”（IaC）在数据仓库部署中的应用，特别是Terraform和Ansible在自动化配置和版本控制方面的最佳实践。 第2章：数据湖、数据仓库与数据网格的融合演进 清晰界定了数据湖（Data Lake）、传统数据仓库（Data Warehouse）与新兴数据网格（Data Mesh）架构的核心差异、适用场景及相互协作的模式。本章详细剖析了如何使用开放数据格式（如Parquet, ORC）构建统一的、可发现的数据湖，并结合Databricks Lakehouse Platform等现代平台，实现结构化和非结构化数据的统一治理和高性能查询。数据网格部分，侧重于“数据即产品”的设计理念，探讨了领域驱动设计（DDD）在数据架构中的实践，以及如何通过去中心化治理实现敏捷的数据交付。 第3章：实时数据流处理与事件驱动架构（EDA） 面对物联网（IoT）和高频交易对低延迟处理的需求，本章全面介绍了事件驱动架构的构建蓝图。核心内容聚焦于Apache Kafka及其生态系统（Kafka Connect, KSQL/ksqlDB）的高级应用。读者将学习如何设计高吞吐量的消息队列，实现CDC（Change Data Capture）的实时同步，并利用流处理框架（如Apache Flink或Spark Streaming）进行窗口聚合、状态管理和复杂事件序列（CEP）的识别。 --- 第二部分：高级数据建模、治理与质量保证 第4章：维度建模的现代迭代——星型与雪花模型的局限性突破 本章超越基础概念，探讨在面对高度复杂的业务逻辑时，如何优化维度建模以适应OLAP和数据科学需求。详细介绍了Data Vault 2.0建模方法论的原理、实施步骤及其在处理历史变化（SCD Type 6）方面的优越性。同时，对比了Inmon和Kimball方法的适用边界，并提供了针对多模型数据库（如NoSQL与关系型混合环境）的数据组织策略。 第5章：数据治理、血缘追踪与元数据管理 高质量的数据是可靠决策的前提。本章深入讲解了现代数据治理框架的五大支柱：数据质量、数据安全、主数据管理（MDM）、政策制定与合规性。重点介绍了先进的数据血缘（Data Lineage）工具如何自动映射数据流，实现影响分析和审计追踪。MDM部分，探讨了如何建立统一的黄金记录（Golden Record）系统，确保核心业务实体（客户、产品）的唯一性和一致性。 第6章：机器学习驱动的数据质量与异常检测 本章将数据质量管理提升到预测性维护层面。教授读者如何利用统计模型和无监督学习算法（如Isolation Forest, Autoencoders）来识别数据输入、转换和存储过程中的异常模式。内容包括构建自动化的数据漂移（Data Drift）监控仪表板，以及如何设置阈值和自动化的数据修复工作流，减少人工干预。 --- 第三部分：下一代商业智能与决策自动化 第7章：自服务BI的高级可视化与叙事技巧 本章关注如何使BI报告从简单的图表罗列升级为有说服力的商业叙事。除了对主流BI工具（如Tableau, Power BI）的性能调优技巧进行深入分析外，重点在于“数据叙事学”。内容包括如何选择正确的视觉编码（视觉变量），设计认知负荷最低的仪表板，以及利用交互式筛选器引导用户探索数据背后的“为什么”。 第8章：嵌入式分析与数据产品化 讲解如何将数据分析能力深度集成到日常的业务应用（如CRM、ERP）中，实现分析的“无摩擦”访问。本章详细介绍了API驱动的分析服务架构，如何通过微服务架构提供即时的、上下文相关的指标。讨论了“分析即服务”（AaaS）的商业模式，以及如何确保嵌入式报告的安全性和可扩展性。 第9章：高级分析与预测性建模的业务落地 本部分聚焦于如何将数据科学模型（如回归、分类、时间序列预测）无缝部署到生产环境中，并转化为可执行的业务决策。内容包括：MLOps（机器学习运维）的实践，涵盖模型训练、版本控制、A/B测试和持续监控的自动化流程。读者将学习如何建立反馈回路，确保预测模型的准确性能够实时影响业务流程，例如动态定价或库存优化。 第10章：自动化工作流与流程挖掘 本章探讨了如何利用流程挖掘（Process Mining）技术，从现有系统日志中发现实际的业务流程瓶颈和变异点。在此基础上，介绍如何使用低代码/无代码（LCNC）平台结合RPA（机器人流程自动化）工具，构建端到端的数据驱动自动化工作流。例如，自动触发供应链调整通知、自动审批贷款申请的决策引擎设计。 --- 本书的受众群体： 企业级数据架构师和数据工程师 BI/数据分析团队的资深专家 技术转型中的IT决策者与项目经理 寻求从数据仓库升级到现代数据平台的专业人士

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