为你推荐
内容简介
前言
第一篇 理论与方法
第1章 为什么数据治理如此重要
1.1 科技特征及演化趋势
1.2 数据资产的特征
1.3 数据之“痛”，“痛”在哪里
1.4 数据治理，治理什么
1.5 本章小结
第2章 敏捷数据治理方法论
2.1 什么是敏捷数据治理
2.2 敏捷数据治理的总体框架、执行要点及主要特性
2.3 确定目标、厘清现状
2.4 数据治理平台规划
2.5 本章小结
第二篇 平台建设与工具
第3章 敏捷数据治理平台的技术规划
3.1 技术框架的总体思考
3.2 数据存储
3.3 数据技术底座
3.4 数据ETL
3.5 产品选型建议
3.6 本章小结
第4章 敏捷数据治理平台的功能分析
4.1 智能数据应用
4.2 数据指标体系
4.3 模型构建
4.4 主数据管理
4.5 元数据管理
4.6 数据标准管理
4.7 数据质量管理
4.8 本章小结
第5章 数据治理项目的落地实施
5.1 项目实施过程管理
5.2 长效运营与持续改善
5.3 项目实践中的难点
5.4 本章小结
第6章 数据治理工具箱
6.1 数据ETL工具
6.2 主数据管理工具
6.3 元数据管理工具
6.4 数据标准管理工具
6.5 数据质量管理工具
6.6 数据共享与开放工具
6.7 本章小结
第三篇 场景解读
第7章 应用场景
7.1 大型集团/企业
7.2 零售与分销行业
7.3 制造业
7.4 电商行业
7.5 政府、金融和能源等领域
7.6 本章小结
第8章 技术场景
8.1 混合云架构下的数据治理
8.2 大数据架构下的数据治理
8.3 微服务架构下的数据治理
8.4 本章小结
第9章 业务场景
9.1 财务数据治理与应用
9.2 供应链数据治理与应用
9.3 营销数据治理与应用
9.4 生产数据治理与应用
9.5 本章小结
后记 总结与展望
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜
购物车
个人中心
6.5
