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出版者:中国水利水电出版社

作者:刘玉宝

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2006-6

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787508437972

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 数据库
• 数据库
• 原理
• 应用
• SQL
• 数据建模
• 关系数据库
• 数据库设计
• 数据管理
• MySQL
• Oracle
• PostgreSQL

《数据治理的智慧：构建高效、安全、合规的数据体系》 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，如何有效地管理、利用和保护这些数据，却成为了摆在企业面前的巨大挑战。海量数据的涌入，不同来源、不同格式、不同质量的数据散落在各个角落，数据的价值难以显现，甚至可能带来法律合规风险和安全隐患。《数据治理的智慧：构建高效、安全、合规的数据体系》一书，正是为应对这一时代课题而生。 本书并非一本纯粹的技术手册，也不是一套僵化的理论框架。它更侧重于从战略、组织、流程和技术等多个维度，为读者提供一套全面、系统且切实可行的数据治理解决方案。我们深入探讨了数据治理的本质，阐释了其在提升企业运营效率、驱动业务创新、增强市场竞争力等方面不可或缺的作用。 第一部分：数据治理的战略基石 在本部分，我们将首先从战略高度审视数据治理的意义。在数字化转型的大潮中，数据不再仅仅是IT部门的负担，而是驱动业务增长、优化决策、提升客户体验的关键要素。本书将帮助读者理解： 为何需要数据治理？ 我们将深入剖析当前企业在数据管理上面临的普遍痛点，例如数据孤岛、数据质量低下、数据安全漏洞、合规性挑战以及数据利用效率不高等。通过案例分析，展示数据治理缺失所带来的巨大损失和机遇错失。 数据治理的价值与目标。 本书将清晰地阐述数据治理能够为企业带来的核心价值，包括提高数据可信度、保障数据安全、满足合规性要求、提升数据可用性、赋能数据驱动决策、降低运营成本以及促进业务创新等。我们将引导读者明确自身企业数据治理的战略目标。 数据治理与企业战略的融合。 数据治理不应是孤立的行动，而应与企业的整体战略紧密结合。本书将探讨如何将数据治理纳入企业顶层设计，确保数据策略与业务目标保持一致，从而最大化数据资产的战略价值。 构建数据治理文化。 技术和流程固然重要，但数据治理的成功更依赖于企业内部文化的转变。我们将强调培养数据意识、数据素养以及跨部门协作的重要性，为数据治理的落地奠定坚实的文化基础。 第二部分：数据治理的核心要素与实践 在奠定战略基础后，本书将深入剖析数据治理的关键组成部分，并提供具体的实践指导。这部分是本书的核心内容，旨在为读者提供一套可操作的实施框架： 数据战略与政策制定。 如何根据企业实际情况，制定清晰、可执行的数据战略和相关政策？本书将详细介绍数据策略的构成要素，包括数据定义、数据标准、数据所有权、数据访问权限、数据生命周期管理等，并提供制定这些政策的实用方法。 数据组织与角色职责。 有效的数据治理需要明确的组织架构和清晰的角色职责。我们将探讨数据治理委员会、数据所有者、数据管理员、数据 Steward 等关键角色的设立及其职责范围，以及如何构建一个高效协同的数据治理团队。 数据流程与生命周期管理。 数据从产生到最终销毁，需要经历一系列的流程。本书将详细阐述数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）的各个阶段，包括数据采集、存储、处理、分析、共享、归档和销毁，并提供优化这些流程的建议，以确保数据的质量、安全和合规性。 数据质量管理。 “垃圾进，垃圾出”是数据管理的铁律。本书将深入探讨数据质量的定义、维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性等）以及度量方法。我们将介绍数据质量问题的识别、分析、度量、改进和监控的技术和流程，包括数据清洗、数据验证、数据标准化等。 数据安全与隐私保护。 在日益严峻的数据安全威胁和日益严格的隐私法规（如GDPR、CCPA等）环境下，数据安全与隐私保护至关重要。本书将聚焦于数据加密、访问控制、身份认证、漏洞管理、数据脱敏、数据备份与恢复等关键技术和管理措施，帮助企业构建坚实的数据安全防护体系，并满足合规性要求。 元数据管理。 元数据是描述数据的数据，是理解和管理数据的关键。本书将深入讲解元数据的类型（技术元数据、业务元数据、操作元数据等）、元数据管理的重要性以及如何建立有效的元数据管理体系，包括元数据采集、存储、关联和查询等。 数据标准与数据模型。 建立统一的数据标准和规范化的数据模型是实现数据互操作性和一致性的基础。本书将指导读者如何定义和实施数据标准，以及如何构建清晰、一致的数据模型，以支持企业级的数据集成和共享。 数据目录与数据发现。 拥有海量数据的企业，往往面临“知道有数据，但不知道在哪里，是什么”的困境。本书将重点介绍数据目录（Data Catalog）的作用，如何构建一个易于搜索、理解和访问的数据目录，从而提升数据的可发现性和可用性。 第三部分：数据治理的技术支撑与工具应用 技术是实现数据治理的重要驱动力。本书将对支持数据治理的关键技术和常用工具进行深入剖析，帮助读者选择和应用最适合的技术方案： 数据治理平台。 介绍当前市面上主流的数据治理平台的功能模块，如元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据资产管理、数据血缘追踪等，并提供选择合适平台时的考量因素。 数据集成技术。 探讨ETL（Extract, Transform, Load）、ELT（Extract, Load, Transform）、CDC（Change Data Capture）等数据集成技术在打通数据孤岛、整合异构数据方面的应用。 主数据管理（MDM）。 深入讲解主数据管理的概念、目标和实现方法，以及MDM如何在企业内部建立一致、权威的主数据视图，提升数据的整体质量和可信度。 数据安全技术。 介绍加密技术、访问控制列表（ACL）、角色基础访问控制（RBAC）、数据脱敏（Data Masking）、数据水印等在保障数据安全方面的具体应用。 数据血缘追踪。 详细阐述数据血缘（Data Lineage）的概念及其重要性，包括追踪数据的来源、转换过程和去向，在问题排查、影响分析和合规性审计中的关键作用。 数据虚拟化技术。 探讨数据虚拟化如何在不移动数据的情况下，实现数据的集成和访问，提高数据访问效率和灵活性。 人工智能与机器学习在数据治理中的应用。 展望AI和ML在自动化数据质量检测、异常检测、数据分类、数据安全策略优化等方面的潜力。 第四部分：数据治理的实施路线图与挑战应对 理论结合实践，本书将为读者提供一份切实可行的数据治理实施路线图，并帮助读者预见和应对实施过程中可能遇到的挑战： 制定数据治理实施计划。 从项目启动、需求分析、试点推行到全面推广，本书将提供详细的实施步骤和时间规划建议。 建立度量体系与持续改进。 如何衡量数据治理的成效？本书将介绍关键绩效指标（KPIs）的设定，以及如何通过持续监控和评估，不断优化数据治理体系。 变革管理与沟通策略。 数据治理的实施往往伴随着组织和流程的变革，本书将强调有效的沟通和变革管理策略，以获得员工的支持和参与。 常见挑战与应对策略。 识别数据治理实施过程中可能遇到的挑战，如缺乏高层支持、部门阻力、技术集成复杂性、成本控制等，并提供切实可行的解决方案。 成功案例分析。 通过分析不同行业、不同规模企业的成功数据治理实践案例，为读者提供可借鉴的经验和启示。 《数据治理的智慧：构建高效、安全、合规的数据体系》并非一本枯燥的说教，而是一本集理论深度、实践指导和前瞻视野于一体的指南。无论您是企业高管、IT专业人士、数据分析师，还是希望提升数据管理能力的业务人员，都能从中获得宝贵的知识和可操作的建议。 我们相信，通过掌握本书中的智慧，您的企业能够有效驾驭海量数据，将其转化为真正的竞争优势，在数字化浪潮中乘风破浪，实现可持续的增长与创新。本书将帮助您从“数据混乱”走向“数据有序”，从“数据负担”转变为“数据财富”。

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这本书的实践指导性远远超出了我的预期。虽然理论基础扎实，但它从未脱离实际应用场景。作者在介绍数据建模方法时，引入了大量来自金融风控、电商推荐引擎和物联网数据处理的真实场景案例。让我印象深刻的是，书中对比了两种看似相似但实则迥异的数据库设计哲学——一种是强调绝对的事务完整性，另一种则是侧重于高并发下的最终一致性。通过这些对比，我学会了如何根据业务需求灵活选择最合适的底层数据结构。书中附带的代码示例虽然没有直接给出完整的程序，但每一个关键逻辑点都用伪代码或清晰的流程图进行了标注，这使得读者可以非常直观地将理论知识映射到自己的编程实践中去。读完这部分内容，我感觉自己对构建高可用、高性能的数据服务有了一个更清晰、更具操作性的蓝图。

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坦率地说，这本书的阅读体验是一种智力上的挑战，但绝对是值得的。作者的叙述风格非常凝练，几乎没有一句废话，这要求读者必须全神贯注。尤其是在深入到并发控制和事务隔离级别的那几章，我不得不经常停下来，回顾前面关于锁机制和多版本控制（MVCC）的描述。这套体系构建得极其精巧，让人不得不惊叹于人类智慧在解决数据竞争问题上的创造力。书中没有采用那种过度简化的比喻来稀释内容的深度，而是选择直面复杂性，用清晰的逻辑链条带领读者攻克难关。它真正做到了培养读者的批判性思维，而不是简单地灌输知识。读完这部分，我不再满足于仅仅会使用某个数据库产品，而是开始思考驱动这些产品背后的设计哲学，这是一种质的飞跃。

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我非常喜欢这本书对未来趋势的展望部分。在全书的收尾，作者没有急流勇退，而是将目光投向了下一代数据管理技术。他探讨了图数据库、时间序列数据库在特定应用场景下的崛起，并对内存计算（In-Memory Computing）的潜力进行了审慎的评估。最让我感到兴奋的是，书中分析了人工智能模型对数据存储和查询模式带来的革命性影响，比如向量化数据管理的需求。这种前瞻性视角，让这本书不仅仅是回顾过去和总结现有技术的工具书，更像是一张指向未来技术演进方向的导航图。它鼓励读者保持好奇心，持续学习，因为在数据领域，任何停滞都意味着落后。对于那些希望自己的知识体系能够适应未来十年技术变革的从业者来说，这本书提供了必要的理论基石和战略视野。

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我过去对信息系统的理解，大多停留在“软件如何运行”的层面，但这本书彻底颠覆了我的认知。它花了好几章的篇幅，详细剖析了分布式系统架构下的数据一致性问题，那逻辑推导简直如同精密的数学证明一般严谨。特别是对CAP理论的阐释，不再是简单地罗列公式，而是结合了几个经典的商业案例进行沙盘推演，让你真切地感受到，在设计一个系统时，做出任何一个权衡都不是轻而易举的。我尤其欣赏作者在讲解复杂算法时所采用的“庖丁解牛”式的分解手法，他总能将一个看似难以逾越的技术壁垒，拆解成若干个可以被清晰理解的小模块。阅读过程中，我感觉自己像是在跟随一位经验极其丰富的工程师进行现场指导，他不仅告诉我“怎么做”，更重要的是解释了“为什么必须这样做”。这种对底层原理刨根问底的写作风格，对于希望打下坚实基础的学习者来说，无疑是一份无价的财富。

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这本书的封面设计得非常吸引人，深蓝色的背景搭配着银灰色的字体，给人一种既专业又沉稳的感觉。我翻开第一页，发现它并非那种枯燥的教科书，而是充满了对“数据”这个概念的深度思考。作者似乎用了大量的篇幅来探讨信息爆炸时代下，我们如何才能真正理解和驾驭那些海量的数据洪流。书中详细阐述了数据采集、清洗、存储的复杂流程，特别是关于“元数据”的管理哲学，让我耳目一新。它没有直接跳入技术细节，而是先构建了一个宏大的概念框架，让我这个非专业人士也能窥见数据世界的全貌。比如，书中用了一个很形象的比喻，将数据比作一座巨大的地下城，而各种数据库技术就是开采和照明的工具。这种由宏观到微观的叙事方式，极大地提升了我阅读的兴趣和专注度，让我愿意一步步深入探索。我对其中关于“数据主权”和“信息伦理”的讨论印象尤为深刻，这部分内容超越了纯粹的技术范畴，触及了社会学和哲学的层面，促使我停下来深思。

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