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250千字 字数
2023-11-01 发行日期
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主编推荐语

一本介绍数字化转型背景下数据资源管理相关理论、方法与应用的图书。

内容简介

数字化转型对社会和各类组织机构提出了大数据管理的需求，数据资源管理能力将成为新时代各行各业信息管理者的核心竞争力。

本书从数字化转型与大数据管理的基本理论与应用实际出发，系统构建数据资源管理的知识体系，内容包括数据资源管理基本概念与原理、数据存储与管理、数据架构与设计、数据组织、元数据管理、数据分析与服务、数据质量管理、数据安全管理、数据资源管理组织与原则等。

本教材适用于数据管理、信息管理、数据科学、大数据管理与应用等相关领域的本科生、研究生等。

目录

  • 版权信息
  • PREFACE 前言
  • CHAPTER 1 第1章 数字化转型
  • ■ 章前案例：
  • 1.1 数字化转型概述
  • 1.1.1 数字化转型定义
  • 1.1.2 数字化转型目标
  • 1.1.3 数字化转型特征
  • 1.1.4 数字化转型的战略意义
  • 1.2 数字化转型机理与过程
  • 1.2.1 数字化转型机理
  • 1.2.2 数字化转型方法与路径
  • 1.3 数据成为重要战略资源
  • 1.3.1 国家战略
  • 1.3.2 数据要素
  • 1.3.3 数据确权与交易
  • 1.3.4 数据资产价值
  • CHAPTER 2 第2章 数据与数据资源管理
  • ■ 章前案例：
  • 2.1 数据、信息、知识与智慧
  • 2.1.1 数据、信息、知识与智慧框架
  • 2.1.2 数据的概念、类型与特征
  • 2.1.3 信息的概念、类型与特征
  • 2.1.4 知识的概念、类型与特征
  • 2.1.5 智慧的概念、类型与特征
  • 2.2 数据管理
  • 2.2.1 数据管理定义
  • 2.2.2 数据管理目标
  • 2.2.3 数据管理技术
  • 2.3 数据资源管理
  • 2.3.1 数据资源管理定义
  • 2.3.2 数据资源管理目标
  • 2.3.3 数据资源管理原则
  • 2.3.4 数据资源管理流程
  • 2.3.5 数据资源管理方法与技术
  • 2.3.6 数据资源管理的发展历程
  • 2.3.7 数据资源管理的研究视角
  • CHAPTER 3 第3章 数据架构与设计
  • ■ 章前案例：
  • 3.1 数据架构概述
  • 3.1.1 数据架构的定义
  • 3.1.2 数据架构的目标
  • 3.1.3 数据架构内容与原则
  • 3.2 数据分层结构
  • 3.2.1 主题域
  • 3.2.2 业务对象
  • 3.2.3 逻辑数据实体
  • 3.2.4 属性
  • 3.3 数据建模
  • 3.3.1 数据模型组件与级别
  • 3.3.2 数据建模方法
  • 3.3.3 数据建模活动
  • 3.4 数据感知
  • 3.4.1 应用程序数据感知
  • 3.4.2 模拟信号数据感知
  • 3.4.3 外部数据感知
  • CHAPTER 4 第4章 数据存储与管理
  • ■ 章前案例：
  • 4.1 数据存储基本理论
  • 4.1.1 数据存储定义
  • 4.1.2 数据存储方式
  • 4.1.3 数据存储的发展
  • 4.2 数据湖
  • 4.2.1 数据湖定义
  • 4.2.2 入湖数据类型
  • 4.2.3 数据湖体系结构
  • 4.2.4 数据湖中的数据流转过程
  • CHAPTER 5 第5章 数据组织
  • ■ 章前案例：
  • 5.1 数据组织基础
  • 5.1.1 数据组织
  • 5.1.2 数据组织的原则
  • 5.1.3 数据组织的目标
  • 5.1.4 信息组织与知识组织
  • 5.2 数据组织工具
  • 5.2.1 代码表法
  • 5.2.2 分类法
  • 5.2.3 标签法
  • 5.2.4 元数据法
  • 5.2.5 本体
  • 5.2.6 知识图谱
  • 5.2.7 不同数据组织方法间的比较
  • 5.3 数据湖中的数据组织
  • 5.3.1 数据池
  • 5.3.2 应用程序类数据组织
  • 5.3.3 模拟信号类数据组织
  • 5.3.4 非结构化文本数据组织
  • CHAPTER 6 第6章 数据分析与服务
  • ■ 章前案例：
  • 6.1 数据分析概论
  • 6.1.1 数据分析定义
  • 6.1.2 数据湖中的数据分析过程
  • 6.1.3 数据分析方法
  • 6.2 数据可视化
  • 6.2.1 数据可视化定义
  • 6.2.2 数据可视化步骤
  • 6.2.3 数据可视化方法
  • 6.3 数据服务
  • 6.3.1 数据服务定义
  • 6.3.2 数据服务分类
  • 6.3.3 以用户体验为中心的数据自助服务
  • CHAPTER 7 第7章 元数据管理
  • ■ 章前案例：
  • 7.1 元数据管理概述
  • 7.1.1 元数据定义与作用
  • 7.1.2 元数据管理定义
  • 7.1.3 数据模型与元数据
  • 7.2 元数据类型与架构
  • 7.2.1 元数据类型
  • 7.2.2 元数据架构
  • 7.2.3 元数据标准
  • 7.3 元数据管理流程
  • 7.3.1 元数据创建
  • 7.3.2 元数据维护
  • 7.3.3 元数据查询
  • 7.3.4 元数据分析
  • 7.4 元数据管理策略
  • 7.4.1 传统的元数据管理
  • 7.4.2 典型的元数据管理结构
  • 7.4.3 元数据管理平台与方法
  • 7.4.4 数据湖与元数据管理
  • CHAPTER 8 第8章 数据质量控制
  • ■ 章前案例：
  • 8.1 数据质量控制概述
  • 8.1.1 数据质量要素
  • 8.1.2 数据质量控制定义
  • 8.2 数据质量控制过程
  • 8.2.1 数据质量控制阶段
  • 8.2.2 数据质量控制环节
  • 8.2.3 数据质量维度测量
  • 8.3 数据质量评估与改进
  • 8.3.1 数据质量评估
  • 8.3.2 数据质量改进
  • 8.4 数据湖数据质量控制
  • 8.4.1 从单向数据湖到多向数据湖
  • 8.4.2 数据湖中的数据调整
  • 8.5 异常数据监控
  • 8.5.1 数据异常监控体系
  • 8.5.2 常用异常数据监控方法
  • CHAPTER 9 第9章 数据安全管理
  • ■ 章前案例：
  • 9.1 数据安全管理概述
  • 9.1.1 数据安全概述
  • 9.1.2 数据安全管理概述
  • 9.2 新时代的数据安全管理
  • 9.2.1 大数据与数据安全管理
  • 9.2.2 数据共享安全管理
  • 9.2.3 以元数据为基础的数据安全管理
  • 9.3 数据安全相关法律法规
  • 9.3.1 中国数据安全立法
  • 9.3.2 欧盟数据安全立法
  • 9.3.3 美国数据安全立法
  • CHAPTER 10 第10章 数据资源管理机构
  • ■ 章前案例：
  • 10.1 数据资源管理参与者
  • 10.1.1 数据资源管理主体
  • 10.1.2 数据资源管理主体角色与责任
  • 10.1.3 数据要素利益相关方
  • 10.2 数据资源管理机构设置
  • 10.2.1 政府数据资源管理机构
  • 10.2.2 企业数据资源管理机构
  • 10.2.3 科研数据资源管理机构
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。