Emerging Topics and Technologies in Information Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Lytras, Miltiadis D. (EDT)/ De Pablos, Patricia Ordonez (EDT)

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:

价格:1505.00 元

装帧:

isbn号码:9781605662220

丛书系列:

图书标签:

• 信息系统
• 新兴技术
• 科技趋势
• 数字化转型
• 创新
• IT管理
• 数据分析
• 人工智能
• 云计算
• 区块链

数字时代的数据治理与智能应用前沿探索 本书简介 本书深度聚焦于当前信息系统领域中最为关键且快速发展的两大支柱：数据治理的复杂性与挑战，以及人工智能（AI）技术在业务流程中的深度融合与变革。我们旨在为信息技术专业人士、数据科学家、企业决策者以及高校研究人员提供一个全面、深入且极具前瞻性的视角，以应对数字经济浪潮下的管理与技术难题。 我们不探讨“Emerging Topics and Technologies in Information Systems”这一特定书目的具体内容，而是立足于当前信息系统实践的前沿，剖析两大核心领域——数据治理框架的构建与落地，以及面向实际业务场景的深度学习与自动化应用——所面临的机遇与严峻挑战。 --- 第一部分：精益化与合规驱动下的企业数据治理（Data Governance in the Age of Compliance and Efficiency） 在海量数据成为核心资产的背景下，如何确保数据的质量、安全、隐私和合规性，已成为信息系统稳定运行的基石。本部分将数据治理提升到战略决策层面，探讨构建一个可持续、可审计、敏捷适应的治理体系的必要路径。 1. 数据治理的战略定位与组织架构重塑 我们将深入分析数据治理不再是IT部门的孤立任务，而是跨职能（Legal, Compliance, Business Operations）的系统工程。讨论内容包括： 治理委员会的设立与权力分配： 如何平衡中央集权的数据标准制定与业务部门的数据使用灵活性。 数据所有权（Data Stewardship）的界定与问责制： 建立清晰的“谁拥有数据，谁负责质量”的问责矩阵，以及如何激励业务人员参与数据质量提升。 数据治理成熟度模型（DGMM）的实际应用： 不仅停留在理论层面，而是探讨如何根据企业自身的数字化阶段，选择并定制合适的成熟度模型，设定可量化的改进里程碑。 2. 应对全球数据隐私与合规的挑战（GDPR, CCPA及本土化监管） 随着全球数据流动性的增加，合规成本与风险同步攀升。本书将细致剖析： 隐私增强技术（Privacy-Enhancing Technologies, PETs）： 重点探讨差分隐私（Differential Privacy）和安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）在保护敏感数据共享和分析中的实际部署案例与技术限制。 数据主权与跨境数据流动的技术与法律壁垒： 探讨如何在满足不同国家/地区的数据驻留要求的同时，保持全球化业务的效率。 自动化合规审计系统： 如何利用元数据管理和数据血缘追踪（Data Lineage）工具，构建一个能够实时响应监管查询的自动化报告机制。 3. 数据质量、主数据管理（MDM）与元数据管理的深度整合 数据治理的生命力在于数据质量。本部分超越传统的数据清洗范畴，强调“预防胜于治理”的理念： 主动式数据质量管理： 探讨将数据质量规则内嵌至数据采集（Source System）环节的技术实现，例如利用流式处理技术进行实时验证与修正。 企业级主数据管理（MDM）的挑战与最佳实践： 重点分析在微服务架构和多云环境下，如何维护一个统一、权威的客户、产品或供应商视图，并确保其在所有下游系统中的同步性与一致性。 知识图谱在元数据管理中的作用： 如何将技术元数据（如数据库Schema）与业务元数据（如指标定义）和操作元数据（如ETL日志）通过图数据库进行关联，从而实现对数据资产的更深层次的理解和查询。 --- 第二部分：面向业务转型的深度学习与自动化系统（Deep Learning and Automation for Business Transformation） 第二部分将视野投向如何利用前沿的计算智能技术，驱动信息系统从支持性工具向核心业务价值创造者的转变。我们专注于模型的可解释性、大规模部署的鲁棒性以及人机协作的优化。 4. 工业级机器学习运维（MLOps）的实践与挑战 从实验原型到生产环境的稳定运行，是大多数企业AI项目失败的关键瓶颈。本书将详尽阐述： 全生命周期的自动化管道构建： 涵盖从特征工程自动化（Feature Store的建立）到模型训练、版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）的端到端流程。 模型漂移（Model Drift）的实时监控与再训练策略： 探讨如何设计敏感度指标，以便在生产数据分布发生显著变化时，系统能自动触发模型性能评估和安全再训练流程。 基础设施的弹性与优化： 比较Kubernetes、SageMaker、Vertex AI等平台在异构计算资源（GPU/TPU）管理和成本效益方面的优劣，以及如何实现高效的资源调度。 5. 可解释性人工智能（XAI）在关键决策中的应用 随着AI模型渗透到信贷审批、医疗诊断等高风险领域，对“黑箱”模型的信任危机日益加剧。 XAI方法的分类与选择： 对比全局解释方法（如特征重要性排序）与局部解释方法（如LIME和SHAP值）在不同业务场景下的适用性。 因果推断与反事实解释： 超越相关性，探讨如何利用因果模型来回答“如果输入A改变，输出会如何变化”的关键问题，以支持更具洞察力的决策制定。 构建可解释性报告的自动化流程： 如何将解释结果作为模型部署的一部分，满足监管和业务用户的透明度要求。 6. 认知自动化与流程挖掘的融合（Cognitive Automation and Process Mining） 流程效率的提升依赖于对现有业务流程的准确认知和优化。 流程挖掘（Process Mining）的理论基础与工具应用： 如何从事件日志中自动发现、监控和改进实际的业务流程，识别瓶颈和非合规路径。 结合自然语言处理（NLP）的非结构化数据挖掘： 探讨如何整合非结构化文本数据（如邮件、工单记录）来完善流程挖掘的结果，实现对“暗流”流程的洞察。 机器人流程自动化（RPA）与认知模型的集成： 论述如何将高级的计算机视觉、文档理解（Document Understanding）技术嵌入到RPA机器人中，以实现对复杂、变化多端的任务的自动化处理，从而构建下一代智能自动化系统。 --- 结论：面向未来的信息系统架构范式 本书的收尾部分将综合前两部分的讨论，展望未来信息系统架构的演进方向——从集中式、僵化的系统向以数据为中心、具备高度自治和适应性的平台演进。强调在日益复杂的网络安全环境和技术迭代速度下，企业必须在治理的稳固性和技术的敏捷性之间找到动态平衡点。本书提供的不仅仅是技术指南，更是一套应对信息系统领域持续变革的战略框架。

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