Pro Business Activity Monitoring in BizTalk 2009

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出版者:
作者:Snowman, Geoff/ Sanders, Jeff
出品人:
页数:355
译者:
出版时间:2009-7
价格:$ 56.49
装帧:
isbn号码:9781430219149
丛书系列:
图书标签:
  • BizTalk Server 2009
  • BAM
  • Business Activity Monitoring
  • Integration
  • Workflow
  • SOA
  • Microsoft
  • Enterprise Application Integration
  • Process Monitoring
  • Event Correlation
  • Data Analysis
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具体描述

Business Activity Monitoring, or BAM, provides real-time business intelligence by capturing data as it flows through a business system. By using BAM, you can monitor a business process in real time and generate alerts when the process needs human intervention. Pro Business Activity Monitoring in BizTalk 2009 focuses on Microsoft's BAM tools, which provide a flexible infrastructure that captures data from Windows Communication Foundation, Windows Workflow Foundation, .NET applications, and BizTalk Server. This book shows why BAM is an important component of any business intelligence strategy because it bridges the gap between business intelligence and business process management. * Part One of the book covers the basics of BAM. It teaches you how to install BAM, and then it leads you through a complete but simple project to capture data from a WCF service * Part Two of the book describes the BAM toolset. It shows you how to define the data that is captured by BAM, wire up a BizTalk application for BAM, and view BAM data using the BAM Portal * Part Three of the book focuses on monitoring applications written in WCF or WF. It also shows you how to use the BAM API * Part Four of the book covers advanced topics in BAM. These topics include integrating BAM with Microsoft's BI stack, creating relationships between BAM activities, managing BAM servers, and monitoring BizTalk applications using BAM This book contains numerous exercises to help you learn BAM. Source code for the samples is available from Apress.com. For many CIOs, business intelligence is at the top of their priority lists. Learn why with Pro Business Activity Monitoring in BizTalk 2009. What you'll learn * Show users what your application is doing and how their business * Implement a BAM solution without writing any code * Monitor applications written in WCF, WF, and BizTalk Server * Create an observation model to define the data that BAM will collect from your application * Use the BAM API to implement custom BAM solutions * Manage a BAM solution * Integrate BAM with your BI strategy and Microsoft's BI tools Who this book is for This book is for anyone who wants to know what's happening in their organization, right now! Developers building WCF, WF, or BizTalk applications will learn how to monitor those applications without writing extra code. Architects will learn how to bridge service-oriented architecture, business process management, and BI. Decision makers will learn how to see what's happening inside business processes. BI specialists will learn how BAM provides real-time capabilities that supplement any BI strategy. Business users and analysts will learn how BAM allows them to understand what's happening in the business every minute of every day. Table of Contents * Welcome to Business Activity Monitoring! * Installing and Configuring BAM * Your First BAM Project * Where BAM Fits in Your Business * The BAM Observation Model * The Tracking Profile Editor * Consuming BAM Data and the BAM Portal * Capturing Data from WCF * Capturing Data from WF * The BAM API * BAM and Business Intelligence * Relationship Advice * Managing BAM * Monitoring BizTalk Status Using * Building Better BAM

好的,根据您的要求,以下是一份关于一本与《Pro Business Activity Monitoring in BizTalk 2009》无关的书籍的详细简介。这本书的主题聚焦于企业级数据治理与数据质量管理在现代金融服务环境中的应用。 --- 企业级数据治理与数据质量管理:金融服务领域的实践蓝图 导言:在数据洪流中锚定信任与合规 在当今由数据驱动的经济环境中,金融服务业正面临着前所未有的复杂性与监管压力。无论是应对巴塞尔协议III的资本要求、反洗钱(AML)法规,还是满足客户日益增长的个性化服务需求,其核心都离不开对数据资产的精细化管理和深度信任。然而,许多金融机构仍深陷于数据孤岛、质量低下和治理结构模糊的泥潭。 本书《企业级数据治理与数据质量管理:金融服务领域的实践蓝图》旨在为金融机构的首席数据官(CDO)、数据治理委员会成员、风险管理专家以及IT架构师提供一套全面、实用的框架和实施指南,帮助他们构建一个稳健、可持续的企业级数据治理和数据质量管理体系。我们不再将数据视为技术部门的负担,而是视为驱动业务创新、确保监管合规和提升客户体验的核心战略资产。 本书的核心理念在于,有效的数据治理是数据质量的基石,而高质量的数据则是实现业务目标和风险控制的先决条件。 我们将深入探讨如何在高度受监管的环境下,系统性地解决数据生命周期中的关键挑战。 第一部分:数据治理的战略基石与组织架构 本部分着重于确立数据治理的战略高度和组织基础,确保自上而下的承诺与自下而上的执行力能够有效结合。 第一章:金融业数据治理的驱动力与挑战 本章首先剖析驱动金融机构进行数据治理的五大核心力量:监管压力(如GDPR、CCPA、DORA等)、风险管理需求(信用风险、市场风险、操作风险)、客户体验提升、数字化转型(AI/ML应用)以及运营效率优化。接着,我们将系统梳理当前面临的典型挑战,包括数据所有权不明确、缺乏统一的数据词汇表、以及跨部门数据共享的壁垒。 第二章:构建高效的数据治理组织模型 成功的治理绝非单一部门的责任。本章详述了构建三层治理模型的蓝图: 1. 战略层(数据治理委员会/理事会): 成员构成、决策权界定、KPI制定与预算审批流程。 2. 管理层(首席数据官办公室/数据治理办公室): 职能划分、流程标准化、政策制定与沟通机制。 3. 操作层(数据管理者/数据所有者/数据管家): 职责的明确化(Data Stewardship),如何将治理原则落地到日常数据操作中。 第三章:制定和推行数据治理政策与标准 我们将详细阐述如何起草一系列关键政策文件,包括:数据安全与隐私政策、数据质量标准定义、元数据管理规范以及数据生命周期管理策略。重点讲解“如何将晦涩的政策转化为可操作的、嵌入业务流程的SOP(标准操作程序)”。 第二部分:数据质量管理的深度实践与技术选型 数据质量是治理效能最直观的体现。本部分将深入探讨数据质量的五个维度(准确性、完整性、一致性、及时性和有效性)在金融场景中的具体落地细节。 第四章:数据质量维度在关键业务场景的量化评估 本章提供针对性的评估方法论。例如,在信贷审批中,如何量化客户收入数据的“准确性”和“一致性”;在监管报告中,如何定义和监控“及时性”与“完整性”的阈值。引入“数据质量评分卡”的概念,实现对关键数据域(如客户主数据、交易数据)的实时监控。 第五章:元数据管理:数据治理的神经中枢 元数据是理解、信任和使用数据的关键桥梁。本书详述了技术元数据(如数据结构)、业务元数据(如业务定义)和操作元数据(如质量度量)的三位一体管理策略。重点讨论数据血缘(Data Lineage)的构建,特别是在复杂跨系统集成环境下的追踪方法,这对于满足可追溯性审计要求至关重要。 第六章:数据质量工具链与流程集成 本章超越单纯的工具介绍,关注如何将数据质量规则引擎、数据清洗工具、数据标准化流程无缝嵌入到数据摄取、转换和存储的各个阶段。探讨主动式(Proactive)质量管理而非被动的纠错,包括使用机器学习进行异常数据模式识别。 第三部分:数据治理在风险管理与合规中的核心作用 本部分聚焦于数据治理如何直接赋能金融机构应对最严峻的外部挑战。 第七章:利用数据治理强化风险数据整合与资本计量 深入探讨在巴塞尔协议框架下,如何通过统一的治理框架确保风险数据仓库(RDM)中数据的一致性与可比性。讲解如何构建“单一事实来源”(Single Source of Truth)以支持风险聚合分析,并有效应对监管机构对风险模型输入数据的严格审查。 第八章:反洗钱(AML)与客户身份识别(KYC)中的数据治理 AML/KYC流程的有效性完全依赖于高质量的客户主数据(CDD)。本章分析了在跨国运营中,如何通过治理确保客户身份信息(如名称、地址、制裁名单匹配)的准确和及时更新。讲解如何利用治理体系支持“知晓你的客户”的持续监控要求。 第九章:数据治理驱动的报告准确性与可解释性 金融机构需要向监管机构提交海量报告。本章探讨如何通过定义权威的“报告指标”和“报告数据源”,确保“一数一源,一源多用”的原则得以实现。重点强调数据治理在支持监管报告的“可解释性”(Explainability)方面所起到的作用,确保每一个数字都有明确的、可追溯的业务逻辑支撑。 结语:迈向数据信任驱动的未来 《企业级数据治理与数据质量管理:金融服务领域的实践蓝图》不是一份静态的指南,而是一套持续演进的路线图。本书的最终目标是帮助金融机构实现从“被动合规”向“主动利用”的转变,将数据治理内化为企业文化的一部分,从而在变幻莫测的市场环境中,构建起坚实的数据信任护城河,驱动可持续的创新与增长。 ---

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