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主数据驱动的数据治理——原理、技术与实践电子书

主数据是企业数据资产中的黄金部分,是大数据应用的核心推动力。本书涵盖了主数据治理的关键主题: 数据资产,数据治理 治理框架,治理模型 治理方法,治理过程 治理产品,治理案例 模型框架,数据集成 数据质量,数据安全

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作       者:王兆君,曹朝辉,王钺

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2019-04-01

字       数:36.8万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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“数据”已成为企业的一项宝贵的战略资产。为了使庞大的数据发挥更大的价值,企业必须着眼于数据治理和综合利用。主数据驱动的数据治理是指从企业杂乱的数据中捕捉具有高业务价值、被企业内各业务部门重复使用的关键数据行管理,构建单一、准确、权威的数据来源,从而提高企业的整体数据质量,提升数据资产价值,推动业务创新,全面增强企业竞争力。本书编者将近10年在数据治理咨询工作中积累的经验和知识行总结,通过对数据治理的原理、技术、案例、发展趋势等内容的介绍,为读者行数据治理、主数据管理实践提供重要的参考。 全书分为4篇,共14章。*篇数据治理概念(第1~3章),面向数据治理组织管理者,从数据治理的必要性、可行性、应用效果等行展,回答管理者关心的数据治理的核心问题; 第二篇数据治理实施(第4~8章),面向数据治理团队成员,介绍数据治理工作的前期准备、工作步骤、治理过程、后期运维等内容; 第三篇数据治理技术(第9~13章),面向IT工程技术人员,从技术视角展数据治理的系统架构与模型、数据治理质量评估、数据安全保护、数据集成服务等内容; 第四篇数据治理前景(第14章),对数据治理应用前景行展望。 本书可作为从事信息化建设的管理者、数据治理团队、IT咨询从业者、IT工程技术人员、相关专业在校师生的参考读物。<br/>【推荐语】<br/>主数据是企业数据资产中的黄金部分,是大数据应用的核心推动力。本书涵盖了主数据治理的关键主题: 数据资产,数据治理 治理框架,治理模型 治理方法,治理过程 治理产品,治理案例 模型框架,数据集成 数据质量,数据安全<br/>【作者】<br/>王兆君  高级工程师,北京三维天地科技有限公司高级副总裁。在企业信息化领域服务30年,在智能制造、电子商务、数据治理等领域具有专长。多次主持企业信息咨询规划项目建设,负责过近百家大型企业信息化项目的组织管理工作,承担多项国家标准的制定任务。为能源、化工、电力、建筑、冶金等行业的数据治理建设提供过专业咨询服务。在信息化实施方面积累了丰富的经验。 王钺  博士,清华大学电子工程系副研究员。长期从事传感网、大数据,以及数据治理领域的研究工作。主持或参与包括国家973、863计划在内的20余项科研项目,发表论文50余篇。 曹朝辉  数据标准化资深专家,北京三维天地科技有限公司副总裁。从事信息标准化咨询和实施工作超过15年。参与国际贸易、电子商务、人体工效学等方面的“十一五” “十二五” “十三五”国家科技支撑计划项目3项,曾负责和参与过国家食品药品监督管理总局、中国海油、中煤能源、国家电投、中国国电、中国有色、中国铝业、中国黄金、中船重工、中兴通讯、京东方、四川长虹等单位数据标准咨询和系统实施项目,在数据标准构建、数据清洗和治理、数据管控、数据集成和应用等方面具有丰富的经验。<br/>
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前言

第一篇 数据治理概念

第1章 数据治理概述

1.1 数据治理背景

1.2 数据资产和数据管理

1.3 数据治理的目标和挑战

1.4 数据治理的核心内容

1.5 数据治理的评估——成熟度模型

第2章 主数据和主数据管理

2.1 主数据的概念

2.2 主数据管理的概念

2.3 主数据管理的意义

第3章 主数据驱动的数据治理

3.1 数据治理框架

3.2 主数据驱动的数据治理框架

3.3 主数据驱动的数据治理过程

3.4 数据治理工具和系统选型

第二篇 数据治理实施

第4章 主数据项目的准备

4.1 主数据项目实施的主要风险

4.2 数据治理管理组织

4.3 数据管理规范体系

第5章 主数据体系规划方法

5.1 主数据体系规划的任务和步骤

5.2 主数据体系评估方法论

5.3 现状调研与需求分析

5.4 主数据识别分析方法

5.5 主数据体系规划设计

5.6 主数据体系架构设计

5.7 主数据管理实施规划

第6章 主数据项目实施步骤

6.1 实施方法概述

6.2 项目实施阶段的主要任务

6.3 各主要阶段的任务分工

6.4 数据准备

6.5 人员培训

6.6 程序设计

6.7 系统集成

6.8 系统测试

6.9 系统试运行及上线

6.10 系统评价

6.11 项目管理

第7章 主数据项目的运维和管理

7.1 主数据运维管理体系

7.2 主数据运维管理内容

7.3 主数据运维应急响应措施

7.4 对外部供应商的运维要求

第8章 典型主数据管理产品及实施案例

8.1 主数据管理系统模式的分类

8.2 典型产品和解决方案及其对比

8.3 先进企业的主数据管理现状

8.4 主数据典型应用案例介绍

第三篇 数据治理技术

第9章 数据架构和模型

9.1 数据架构

9.2 数据模型

第10章 数据集成

10.1 企业应用集成

10.2 数据集成交换服务

10.3 构建数据服务体系

10.4 形成数据资产全局视图

第11章 数据质量管理

11.1 数据质量的定义

11.2 数据质量评估框架

11.3 数据质量评估测量类型

11.4 数据评估方案

11.5 数据质量战略

第12章 主数据全生命周期管理

12.1 主数据全生命周期管理及意义

12.2 主数据全生命周期管理内容

12.3 数据清洗管理

12.4 建立主数据全生命周期管理体系

第13章 数据安全管理

13.1 数据安全的意义和作用

13.2 数据安全的关键内容

13.3 数据隐私保护

第四篇 数据治理前景

第14章 主数据管理应用前景展望

14.1 主数据管理应用市场发展趋势

14.2 大数据时代的主数据管理

14.3 基于云服务的主数据管理

14.4 面向人工智能的主数据管理

14.5 区块链技术与主数据管理

14.6 主数据管理——企业发展的坚实根基

附录CD

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