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出版者:�峰資訊

作者:潘得龍

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003年11月06日

价格:NT$ 560

装帧:

isbn号码:9789864214129

丛书系列:

图书标签:

• Oracle
• 数据库
• 管理
• SQL
• PLSQL
• 性能优化
• 备份恢复
• 数据仓库
• 高可用
• 运维

大数据时代下的数据治理与安全实践 书籍名称： 现代企业数据管理：从战略规划到落地实施 作者： 行业资深数据架构师与合规专家团队 页数： 约 750 页 出版日期： 2024 年秋季 --- 内容简介： 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简单地“拥有数据”，而是如何高效、安全、合规地管理和利用海量异构数据。本书《现代企业数据管理：从战略规划到落地实施》正是针对这一核心需求，提供一套全面、深入且极具实战指导意义的框架和方法论。它旨在帮助首席数据官（CDO）、数据架构师、数据治理团队以及IT基础设施负责人，系统化地构建和优化适应未来业务发展的数据生态系统。 本书摒弃了传统数据库管理中侧重于特定供应商技术细节的论述，转而聚焦于跨平台、跨云环境下的数据战略、组织架构、流程设计与技术选型。我们坚信，成功的企业数据管理是一个集技术、流程与人才于一体的系统工程。 第一部分：数据战略与组织重塑（Data Strategy & Organizational Transformation） 本部分深入探讨了数据管理如何从一个技术职能转变为驱动业务创新的核心战略支柱。 第一章：数据驱动型组织的蓝图构建 清晰阐述了数据战略与企业整体业务战略的对齐机制。内容涵盖如何通过数据成熟度评估模型（Data Maturity Assessment Model, DMAM）确定当前水平，并制定清晰的未来三至五年数据战略路线图。重点分析了数据驱动型文化在组织内部的培养，包括数据素养的普及和跨部门协作的障碍分析与消除。 第二章：数据治理的组织架构与职能划分 详细介绍了构建高效数据治理委员会（Data Governance Council）的最佳实践。我们将深入解析数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）、数据生产者（Data Producer）和数据消费者（Data Consumer）的角色与职责矩阵（RACI）。探讨了集中式、分散式和联邦式治理模型的适用场景及混合模式的实施细节。 第三章：构建数据资产目录与元数据管理体系 元数据是理解和使用数据的“钥匙”。本章详细介绍了技术元数据（Schema、性能指标）、业务元数据（定义、规则）和操作元数据的收集、存储与生命周期管理。着重介绍了如何利用自动化工具构建企业级数据资产目录（Data Catalog），实现数据的“一键发现”与“语义一致性”。 第二部分：数据质量与生命周期管理（Data Quality & Lifecycle Management） 高质量的数据是所有分析和决策的基础。本部分提供了一套从源头到归档的完整数据质量管理体系。 第四章：端到端的数据质量框架 超越简单的清洗工作，本章构建了一个包含“定义、测量、分析、改进、监控”的闭环数据质量管理（DQM）框架。详细介绍了衡量数据准确性、完整性、一致性、及时性和有效性的关键绩效指标（KPIs）。 第五章：主数据管理（MDM）与参考数据 针对企业核心实体（如客户、产品、供应商）的唯一性和一致性需求，本章提供了构建主数据管理平台的实践指南。内容涵盖数据建模、匹配与合并算法的选择（如模糊匹配、机器学习辅助匹配），以及如何设计高效的MDM流程，确保“单一事实来源”（Single Source of Truth）的落地。 第六章：数据生命周期管理（DLM）与存储优化 数据从产生到报废有着不同的价值密度。本章探讨了基于业务价值和合规性要求的冷热数据分离策略。内容涉及数据分层存储（Tiered Storage）、长期归档标准、数据销毁与匿名化技术，以实现存储成本效益最大化和合规性要求。 第三部分：数据安全、隐私与合规（Security, Privacy & Compliance） 在全球数据法规日益严格的背景下，数据安全与隐私保护已成为企业生存的底线。 第七章：数据安全架构与零信任模型 本书提出了适应多云和混合环境的安全数据架构。重点阐述了如何将零信任（Zero Trust）原则应用于数据访问控制。内容包括身份与访问管理（IAM）在数据层面的细化应用、安全审计日志的收集与分析，以及数据泄露预防（DLP）工具的集成策略。 第八章：数据脱敏、匿名化与隐私计算技术 针对个人身份信息（PII）的处理挑战，本章深入介绍了差分隐私（Differential Privacy）、假名化（Pseudonymization）和数据合成（Synthetic Data Generation）等前沿技术。提供了如何平衡数据可用性与隐私保护的实践案例和评估方法。 第九章：全球数据合规性映射与实施 详细解析了 GDPR, CCPA, PIPL 等主要国际数据法规的核心要求。本章提供了一个“合规性清单”和“数据映射工具”，帮助企业识别受影响的数据流，并设计满足不同司法管辖区要求的跨境数据传输解决方案。 第四部分：技术选型与实施挑战（Technology & Implementation） 本部分着眼于当前主流技术栈，提供选型指南和实战部署经验。 第十章：现代数据平台架构的选择与演进 全面对比了数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）以及新兴的数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的优劣。分析了在云原生环境下，如何选择适合企业工作负载的计算与存储分离方案，并探讨了数据网格（Data Mesh）的初步实践路线。 第十一章：数据集成与数据管道的健壮性设计 侧重于构建高可靠、可观测的数据管道（Data Pipeline）。涵盖了从 ETL 到 ELT 的范式转变，重点讲解了流处理（Streaming）技术在实时数据同步中的应用，以及如何利用数据可观测性（Data Observability）工具监控管道健康状况。 第十二章：数据治理与技术工具的集成落地 探讨了如何将治理策略固化到技术工具中，实现自动化治理。包括如何集成数据质量引擎到 CI/CD 流程，如何利用自动化元数据工具支撑治理决策，以及如何评估不同数据治理平台（DGP）的适用性，确保战略能够有效地转化为可执行的IT操作。 --- 目标读者： 首席数据官 (CDO) 与 数据战略规划师 数据架构师 与 企业架构师 数据治理与数据质量团队负责人 信息安全与合规官 (CISO/CRO) 希望转型为数据驱动的业务线负责人 本书的特点在于其平衡性：既有高屋建瓴的战略高度，又有深入底层的技术实施细节；既强调数据价值的挖掘，又坚守数据安全与合规的红线。它不是一本关于特定软件操作手册，而是一份指导企业在新数据时代稳健前行的“管理圣经”。

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这本书最让我感到惊喜的是它对“数据库架构演进与未来的展望”所持有的深刻见解，这部分内容显然是资深从业者对行业趋势的提炼。作者没有沉溺于对旧版本的怀旧，而是前瞻性地探讨了Oracle向云端迁移过程中可能遇到的挑战与机遇。特别是关于“In-Memory Column Store”技术的解析，书中清晰地对比了传统行存储和列存储在分析型查询（OLAP）中的性能差异，并通过模拟报表加载的场景，量化了性能提升的幅度，这对于正计划从传统数仓迁移到集成分析环境的团队来说，简直是及时的雨露。更具启发性的是，作者还探讨了如何利用Oracle的Exadata特性，将硬件和软件的优化紧密结合起来，实现整体吞吐量的最大化。这不仅仅是技术介绍，更是一种战略层面的指导——它提醒我们，在如今的IT环境中，单纯优化软件层面的代码是不够的，必须学会如何与底层硬件和云平台的能力深度融合。这本书提供的是一种“系统观”，促使我们跳出单一SQL的局限，去思考整个数据生态的优化路径。

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对于我这种需要经常处理跨部门数据迁移和系统集成的工程师来说，这本书在“数据泵”（Data Pump）的使用技巧上提供的洞察简直是无价之宝。以往我们都是用最基础的`expdp`和`impdp`命令，能导进来数据就谢天谢地了，根本顾不上效率和数据一致性。这本书则深入挖掘了Data Pump的并行处理能力和网络模式传输的奥秘。作者不仅展示了如何通过设置`PARALLEL`参数显著缩短大型Schema迁移的时间，更重要的是，他们揭示了如何利用“Schema Link”和“Network Mode”在不产生大量中间文件的情况下，实现数据库间的实时或准实时数据同步雏形。有一段关于“Data Pump Transform”（转换）的描述让我茅塞顿开，原来在导入过程中，我们不仅可以修改表名或表空间，甚至可以在导入时动态地应用SQL语句来清洗或重构数据结构，这极大地简化了我们过去需要在导出前手动修改DDL文件的繁琐步骤。这种对工具深层特性的挖掘和应用，让原本枯燥的迁移工作变得高效且富有掌控感，它把一个日常工具，升级成了解决复杂数据集成问题的利器。

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这本关于Oracle数据库管理的实践指南，真是让人耳目一新，尤其是在我深入探究数据库架构和性能优化这个领域时，它提供的视角相当独到。书中对于SQL优化和索引策略的讲解，并非停留在教科书式的理论层面，而是通过大量的实际案例，展示了在面对海量数据和高并发场景时，如何精准定位瓶颈并进行外科手术般的调整。我特别欣赏作者对于“慢查询日志”的深度剖析，他们不仅仅是告诉你这个工具是什么，更是手把手地教你如何解读那些晦涩难懂的执行计划，将其中的每一行代码指令都视为可以被优化的对象。记得有一次我们线上系统出现了一个棘手的报表生成延迟问题，几乎所有人都束手无策，尝试了各种通用的优化方法都收效甚微。我翻阅了这本书的相应章节，书中关于临时表空间使用和嵌套循环连接的深入讨论，一下子点醒了我。原来是底层统计信息陈旧导致的优化器误判，导致执行路径选择了效率极低的方式。这本书的价值就在于，它能让你从“会用”数据库，进阶到“精通”数据库的内在运行机制，对于希望成为一线DBA的专业人士来说，这几乎是一本案头必备的参考手册，它教会我们如何像医生诊断病情一样，去审视和修复数据库的“脉搏”。

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坦白说，我过去对数据库的备份与恢复机制一直抱有一种敬畏又有点模糊的态度，总觉得这是一个只有在灾难发生时才会用到的“保险箱”，不够“前沿”。然而，这本著作对RMAN（Recovery Manager）的系统性阐述彻底颠覆了我的看法。作者没有回避那些枯燥的参数设置和脚本编写，反而以一种近乎工程学的严谨态度，构建了一个多层次、高可用的灾备模型。书中对“时间点恢复”（Point-In-Time Recovery, PITR）的讲解尤其精彩，它详细拆解了归档日志、控制文件和数据文件之间的复杂依赖关系，并用流程图清晰地展示了数据丢失场景下的每一步操作，包括如何处理不一致的块。我印象最深的是关于“Data Guard”的对比分析，作者没有简单地罗列主备复制的技术点，而是从业务连续性（BC）和灾难恢复能力（DR）的角度，对比了物理备库和逻辑备库在数据延迟、故障切换速度和版本兼容性上的优劣势，这为我们选择合适的容灾架构提供了极具价值的决策依据。读完这部分内容，我才真正理解，备份和恢复不仅仅是技术活，更是对业务稳定性的终极承诺，这本书让这份承诺变得有章可循、有据可依。

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我对数据库安全一直心存芥蒂，总觉得Oracle的权限控制系统像一个深不见底的迷宫，稍有不慎就可能造成权限过度授予的隐患。这本书中专门设立的安全章节，以一种自上而下的方式，清晰地梳理了Oracle的安全模型。它没有仅仅停留在用户和角色的基础概念上，而是重点剖析了“虚拟私有数据库”（VPD）和“细粒度审计”（Fine-Grained Auditing, FGA）的实际部署案例。VPD的讲解尤其深入，通过几个具体的场景，比如如何限制销售人员只能看到自己区域的客户数据，作者展示了如何通过函数和策略动态地修改用户看到的查询结果集，而用户本身对此一无所知。这种“透明化”的安全隔离，对于满足合规性要求至关重要。此外，书中关于“密码策略管理”和“Wallet”的使用指南，也为我们建立强健的身份验证机制提供了即插即用的模板。这本书的价值在于，它将抽象的安全概念具象化为可执行的配置步骤，让数据库安全不再是高不可攀的壁垒，而是可以被系统化构建和维护的堡垒。

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