信息资源检索与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:化学工业出版社

作者:朱丽君

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:24.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502558918

丛书系列:

图书标签:

• 信息检索
• 资源发现
• 图书馆学
• 情报学
• 信息科学
• 数据库
• 检索技术
• 文献检索
• 信息应用
• 知识管理

好的，这是一份关于一本假设名为《数字时代的数据治理与战略规划》的图书简介，旨在详细阐述其内容，并且不涉及“信息资源检索与应用”的相关主题。 --- 《数字时代的数据治理与战略规划》 图书简介 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，数据已然成为驱动商业决策、优化运营效率乃至重塑产业格局的核心资产。然而，伴随数据量的激增和应用场景的复杂化，如何有效、安全、合规地管理和利用这些“新石油”，已成为摆在所有组织面前的重大挑战。《数字时代的数据治理与战略规划》正是为应对这一挑战而精心撰写的一部深度专著。本书不仅提供了构建稳健数据治理框架的理论基石，更融入了大量实战性的战略规划方法论和前沿技术应用案例，旨在帮助企业和机构从数据无序状态迈向数据驱动的智慧未来。 第一部分：数据治理的基石——理念、挑战与框架构建 本书开篇深入探讨了数据治理在当代企业管理中的战略定位。我们首先厘清了数据治理与数据管理的区别与联系，强调数据治理是关于“人、流程与技术”的系统性变革，而非单纯的技术部署。 数据治理的战略价值重估： 分析了数据治理如何直接影响企业的风险控制、合规性（如GDPR、CCPA等全球数据保护法规）以及商业创新能力。我们探讨了数据质量危机对决策准确性的隐性成本，并阐述了将数据视为企业核心资产的必要性。 挑战与痛点剖析： 详细梳理了当前组织在数据治理中普遍面临的九大痛点，包括数据孤岛化、数据标准不统一、责任主体模糊、安全与隐私的内在矛盾等。通过引入“数据成熟度模型”，帮助读者客观评估自身现状。 构建统一的数据治理框架（DGF）： 本部分的核心是介绍一个可操作的、分层的治理框架。这包括定义数据治理的组织架构（如设立数据治理委员会、数据所有者、数据管家等角色）、制定政策与标准的流程规范，以及如何通过技术工具实现治理的自动化落地。我们特别强调了“自上而下的承诺”与“自下而上的执行”如何协同作用。 第二部分：核心实践——数据质量、元数据管理与主数据 数据治理的成功最终取决于其实施的深度和广度。本部分聚焦于数据治理中最关键的技术与流程实践领域。 数据质量管理（DQM）的精细化操作： 数据质量不再是简单的“清洗”工作，而是一个持续的、嵌入业务流程的生命周期管理。本书详细介绍了数据质量维度（准确性、完整性、一致性、时效性等）的度量指标体系（KPIs），并提供了从源头捕获、实时监控到异常处理的完整流程设计。特别展示了如何利用机器学习模型辅助识别和修复低质量数据。 元数据管理——数据资产的“地图”： 元数据被视为数据治理的神经中枢。我们不仅讲解了技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成，更阐述了如何构建一个动态的、可被业务人员理解和查询的“数据词典”和“数据血缘”追踪系统。理解数据从何而来、经过了谁的手、最终流向何处的“血缘关系”，是实现审计和溯源的关键。 主数据管理（MDM）的战略部署： 探讨了主数据（如客户、产品、供应商）在跨系统集成中的核心地位。本书提供了一套从数据建模、冲突解决策略（如合并、匹配算法）到系统集成架构的MDM实施路线图，确保组织对核心业务实体拥有“黄金记录”。 第三部分：战略规划与技术演进——数据驱动的未来蓝图 数据治理的终极目标是支撑业务战略的实现。本部分将视角从战术落地提升到企业级战略规划层面。 制定数据战略路线图： 如何将宏观的业务目标（如提升客户体验、开拓新市场）转化为具体的数据能力需求？本书提供了一套“目标导向型”数据战略规划方法，包括差距分析、能力成熟度对标、投资回报率（ROI）评估以及分阶段的实施蓝图设计。重点讨论了如何平衡短期可见成果与长期架构建设。 数据安全与隐私保护的治理集成： 在零信任安全模型下，数据治理必须内建安全与合规机制。本章深入剖析了数据分类分级（Classification and Tagging）技术在自动化安全策略执行中的应用，如何平衡数据共享的便利性与严格的访问控制，尤其关注于敏感数据（PII）的脱敏、加密与使用授权流程。 利用新兴技术赋能治理： 探讨了人工智能、区块链等前沿技术在数据治理领域的前景。例如，如何利用AI进行异常数据模式的自动发现、利用自动化工具进行数据沿袭文档的自动生成；以及区块链技术在数据溯源和建立可信赖的跨组织数据交换机制中的潜力。 构建数据文化与组织变革： 强调技术和流程的成功依赖于“人”。本书最后一部分着重于如何通过培训、激励机制和清晰的沟通策略，在组织内部培养起“数据责任感”，将数据治理思维融入日常工作流程，真正实现从“管数据”到“用数据”的文化转变。 读者对象： 本书面向企业高管（CEO、CDO、CIO）、数据治理办公室（DGO）负责人、数据架构师、数据质量专家、风险与合规部门的专业人士，以及所有致力于将数据资产最大化价值的IT与业务战略规划人员。 《数字时代的数据治理与战略规划》不仅是一本理论参考书，更是一份实用的行动指南，它将指引组织穿越复杂的数据迷雾，构建起一个面向未来、坚实可靠的数据智能生态系统。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆