DAMA数据管理知识体系指南(中文版计算机科学与技术学科研究生系列教材)/计算机 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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DAMAInternational 著

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• 数据管理
• DAMA-DMBOK
• 数据治理
• 数据架构
• 数据建模
• 数据质量
• 元数据管理
• 数据安全
• 数据集成
• 计算机科学
• 信息管理

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302283607

商品编码：1027828658

出版时间：2012-09-01

作  者:DAMA International 著作 马欢//刘晨 译者 定  价:37 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2012年09月01日 装  帧:平装 ISBN:9787302283607 ●第1章  引论1
●1.1  数据：企业资产1
●1.2  数据、信息、知识1
●1.3  数据生命周期3
●1.4  数据管理职能3
●1.5  共同的责任4
●1.6  广阔的范围5
●1.7  一个新兴行业5
●1.8  逐步完善的知识体系6
●1.9  DAMA--数据管理协会6
●1.10  本指南的目的7
●1.11  本指南的目标7
●1.12  本指南的对象7
●1.13  本指南的用途7
●1.14  其他知识体系指南8
●1.15  DAMA数据管理辞典8
●1.16  DAMA-DMBOK职能架构8
●1.17  本指南的结构11
●1.18  反复出现的主题12
●第2章  数据管理概述13
●部分目录

内容简介

暂无

探索数据世界的奥秘：构建智能未来的基石 在这信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步、商业决策乃至科学探索的核心动力。然而，海量数据之中潜藏着无限的价值，也伴随着前所未有的挑战。如何有效地管理、组织、保护和利用这些宝贵的数据资产，成为当今信息技术领域最关键的问题之一。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是希望带领读者踏上一段引人入胜的探索之旅，深入理解数据管理的本质，解锁数据蕴含的巨大潜力，并为构建更加智能、高效的未来奠定坚实的基础。我们将从数据生命周期的全景视角出发，剖析数据从产生、收集、存储、处理、分析到最终归档或销毁的每一个环节，揭示其中蕴含的原理、方法和最佳实践。 第一部分：数据管理的基石——理解与规划 在踏上数据管理的旅程之前，理解数据的本质和价值至关重要。我们将首先探讨： 数据的概念与范畴： 数据究竟是什么？它以何种形式存在？从结构化数据到半结构化数据，再到非结构化数据，我们将系统梳理数据的多样性，并理解不同数据类型的特点及其管理上的差异。 数据管理的战略意义： 数据不仅仅是原始的记录，更是企业决策的智慧来源，是创新产品的驱动力。我们将深入分析数据管理如何支持业务战略的实现，提升组织的核心竞争力，并探讨数据驱动型组织的构建理念。 数据治理的框架与原则： 如何确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和安全性？数据治理是实现这些目标的关键。我们将介绍数据治理的核心原则，包括数据所有权、数据质量管理、数据安全策略、数据合规性要求等，并探讨如何建立一个有效的、可持续的数据治理体系。 数据架构的设计与演进： 数据架构是组织数据的蓝图。我们将介绍不同类型的数据架构，如数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台等，并分析它们在不同应用场景下的优势和劣势。同时，我们将关注数据架构的演进趋势，以及如何适应快速变化的数据需求。 第二部分：数据生命周期的管理——从生成到利用 理解了数据管理的基础，我们将深入数据生命周期的各个阶段，学习如何对数据进行精细化管理： 数据采集与集成： 数据从哪里来？如何有效地从不同的源头采集并整合数据，确保数据的可用性和一致性？我们将探讨各种数据采集技术，如ETL（Extract, Transform, Load）、ELT（Extract, Load, Transform）等，以及数据集成过程中可能遇到的挑战和解决方案。 数据存储与组织： 如何选择最适合的数据存储技术？从关系型数据库、NoSQL数据库到分布式文件系统，我们将详细分析各种存储方案的特点、适用场景以及性能考量。同时，我们将学习数据建模的技术，如何根据业务需求设计高效、可扩展的数据模型。 数据处理与转换： 原始数据往往需要经过清洗、转换和 enriquecimiento (丰富) 才能发挥价值。我们将介绍数据清洗的技术，如何识别和处理异常值、缺失值、重复值，以及数据转换的方法，如何将数据转化为可用的格式。 数据质量管理： 数据质量是数据价值的生命线。我们将深入探讨数据质量的维度（准确性、完整性、一致性、唯一性、及时性、有效性），并学习如何构建数据质量规则、进行数据质量评估、实施数据质量改进措施，以及如何建立持续的数据质量监控机制。 数据安全与隐私保护： 在数据日益敏感的今天，数据安全和隐私保护已成为重中之重。我们将学习数据加密、访问控制、脱敏处理、合规性审计等关键技术和方法，并关注GDPR、CCPA等数据保护法规的要求，确保数据的合规使用。 数据检索与查询： 如何快速、准确地从海量数据中找到所需信息？我们将学习SQL（Structured Query Language）等查询语言，并探讨索引、视图、分区等优化技术，以提升数据检索的效率。 第三部分：数据价值的挖掘——分析与洞察 数据的价值最终体现在其能否为决策提供支持，为创新注入活力。本部分将聚焦于数据的分析与洞察： 数据分析的基础： 我们将从描述性统计分析入手，学习如何通过图表和指标来理解数据的基本特征。随后，我们将介绍推断性统计分析，如何从样本数据推断总体特征，以及假设检验等方法。 数据可视化： 如何将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来？数据可视化是沟通数据洞察的关键。我们将学习各种可视化图表（柱状图、折线图、散点图、饼图、热力图等）的应用场景，并探讨如何运用 Tableau、Power BI 等工具进行高效的数据可视化。 商业智能（BI）与数据仓库： BI系统如何帮助企业进行战略决策？我们将深入理解数据仓库的构建原理、多维分析（OLAP）的概念，以及如何通过BI工具进行报表制作、仪表盘设计和仪表盘分析。 大数据分析技术： 面对海量、多样、高速的数据，传统的分析方法可能力不从心。我们将介绍大数据技术栈，如Hadoop、Spark等，以及分布式存储和计算的理念。 机器学习与人工智能在数据分析中的应用： 机器学习如何帮助我们从数据中发现隐藏的模式和规律？我们将介绍监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，以及回归、分类、聚类等常用算法，并探讨它们在预测、推荐、异常检测等领域的应用。 数据挖掘与模式发现： 如何从大量数据中提取有价值的知识？我们将学习关联规则挖掘、序列模式挖掘、聚类分析、分类挖掘等数据挖掘技术，以发现数据中潜在的联系和规律。 第四部分：数据管理的未来趋势与挑战 数据管理领域在不断发展，新的技术和理念层出不穷。我们将展望未来，探讨： 云原生数据管理： 云计算如何改变数据管理的范式？我们将探讨云存储、云数据库、云数据仓库、云数据湖等服务，以及云原生架构下的数据管理优势。 AI驱动的数据管理： 人工智能将如何在数据治理、数据质量、数据安全等方面发挥更大作用？我们将探讨AI在自动化数据管理任务中的潜力。 数据中台的建设与实践： 如何构建一个统一、高效的数据平台，赋能业务创新？我们将深入理解数据中台的架构设计、核心能力以及在实际业务中的应用。 实时数据处理与流式分析： 在瞬息万变的商业环境中，实时数据分析变得越来越重要。我们将介绍流式处理技术，如Kafka、Flink等，以及如何实现数据的实时采集、处理和分析。 数据伦理与社会责任： 随着数据能力的增强，如何确保数据使用符合伦理道德和社会责任？我们将探讨数据偏见、算法公平性、数据滥用等问题，并思考如何构建一个更加负责任的数据社会。 通过对以上内容的系统学习和深入思考，读者将能够建立起对数据管理的全面认知，掌握应对各种数据挑战的工具和方法，并能够站在更高的视角，思考数据在驱动未来创新和社会发展中的关键作用。本书的目标是赋能每一位读者，使其能够自信地驾驭数据，从中发掘无限可能，为构建一个更加智能、高效、美好的世界贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，我就被其严谨的学术风格和宏大的知识体系所折服。它并非一本泛泛而谈的科普读物，而是带着一种深度钻研的态度，将数据管理这一庞杂的学科领域进行了梳理和归纳。每一章节的开头都对本章的主题进行了清晰的界定，随后层层递进，深入挖掘核心概念和技术细节。作者在讲解过程中，大量引用了业界权威的定义和标准，并结合了前沿的研究成果，使得内容具有很高的时效性和学术价值。我尤其欣赏的是书中对不同数据管理方法论的比较分析，这让我能够更清晰地认识到各种方法的优劣势，以及它们在不同场景下的适用性。例如，书中对敏捷数据管理和传统瀑布式数据管理模型的对比，就让我对项目实施有了更深的理解。此外，书中还穿插了一些历史发展脉络的梳理，这有助于我们理解当前数据管理技术和理念的演进过程，从而更好地把握未来的发展趋势。对于希望构建扎实数据管理理论基础的研究生来说，这本书无疑提供了一个坚实的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计就非常吸引人，封面的配色沉稳大气，与“数据管理”这一主题十分契合。打开书本，纸张的质感也很好，摸起来很舒服，印刷清晰，字体大小适中，长时间阅读也不会感到疲劳。在内容方面，这本书以一种非常系统的方式呈现了数据管理的各个方面，从基础概念的引入，到复杂理论的深入探讨，都安排得井井有条。我特别喜欢它在阐述某些抽象概念时，会辅以实际的案例分析，这极大地帮助我理解了理论的实际应用。书中对数据治理、数据质量、数据安全等关键领域的介绍，都非常详实，并且深入浅出。作为一名研究生，我深知理论知识的重要性，但更看重其如何指导实践。这本书在这方面做得相当出色，它不仅教会了我“是什么”，更让我思考了“为什么”和“如何做”。我发现自己能够将书中的知识点与我正在进行的研究课题联系起来，为我的论文写作提供了宝贵的思路和方法论支持。整体而言，这是一本非常值得推荐的数据管理领域的入门和进阶读物，对于有志于在数据科学领域深造的学生来说，绝对是必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容深度和广度上都达到了相当高的水平，它涵盖了数据管理的方方面面，从理论基础到技术实现，从管理策略到实践应用，都有详尽的阐述。我尤其看重书中对数据治理框架的介绍，这部分内容为我理解如何建立一个有效的、可持续的数据治理体系提供了清晰的指导。书中不仅解释了治理的各个组成部分，还提供了实现这些组成部分的具体方法和工具。此外，对于数据安全和隐私保护的讨论，也让我意识到了在数据管理过程中必须高度重视的方面。作者在讲解这些内容时，并没有停留在概念层面，而是深入探讨了相关的法律法规和行业最佳实践，这对于我们这些即将进入实际工作岗位的学生来说，具有非常重要的现实意义。总而言之，这是一本集理论性、实践性和前瞻性于一体的优秀著作，它不仅帮助我巩固了现有的知识，更激发了我对数据管理领域更深层次的探索兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格相对正式，符合学术教材的特点，但并不枯燥乏味。作者善于运用清晰的比喻和形象的描述来解释复杂的概念，使得即使是初次接触数据管理领域的读者，也能较快地理解其中的精髓。我尤其注意到书中对一些行业术语的解释非常到位，并且会提供相关的背景信息，这对于我这样一名正在学习中的研究生来说，是极大的帮助。通过阅读，我对数据仓库、数据湖、大数据平台等概念有了更清晰的认识，并且理解了它们之间的联系和区别。书中对数据生命周期管理的讲解，更是让我眼前一亮，它将一个原本看似零散的过程，梳理成一个完整的闭环，强调了每个阶段的重要性以及各个阶段之间的相互影响。我还发现书中列举的参考文献非常丰富，这为我进一步的深入研究提供了宝贵的线索，我打算在看完本书后，根据这些参考文献去查阅更多相关的文献资料，以拓宽我的知识面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构非常人性化，各个章节之间的过渡自然流畅，逻辑性极强。每一章节的结尾都会有一个小结，帮助读者回顾本章的重点内容，同时还会引出下一章即将讨论的内容，这种设计大大提升了阅读的连贯性和效率。我个人非常喜欢书中关于数据架构设计的章节，它详细介绍了不同类型的数据架构，以及如何根据业务需求进行选择和设计。这部分内容对我目前面临的课题设计非常有启发性，让我能够更系统地思考数据存储、处理和访问的整体方案。书中对元数据管理和数据目录的讨论也给我留下了深刻的印象，我认识到这些看似“幕后”的工作，对于整个数据管理体系的有效运行至关重要。总的来说，这本书就像一位经验丰富的数据管理导师，循循善诱地引导我一步步走进数据管理的殿堂，让我对这个领域有了更全面、更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

还可以。值得看看。还可以。值得看看。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

买吧，学习用的，可是我自己看不懂，太难了

评分☆☆☆☆☆

太高深哒

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

书的质量还不错，好评。至于内容，这都是自己所需，无好坏之分

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

还不错。。