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出版者:

作者:韩泽坤

出品人:

页数:429

译者:

出版时间:2005-1

价格:39.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787500656821

丛书系列:

图书标签:

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数字化转型浪潮下的企业级数据治理与智能决策实战 图书名称：数字化转型浪潮下的企业级数据治理与智能决策实战 图书定价： 198.00 元 开本： 16开 页数： 680页 ISBN： 978-7-5198-5567-3 --- 内容简介：超越传统工具的范式升级 在当前以云计算、大数据和人工智能为核心驱动力的数字化浪潮中，企业对于数据资产的依赖已从支持性工具转变为核心竞争力。本书《数字化转型浪潮下的企业级数据治理与智能决策实战》聚焦于构建面向未来的、具备高度敏捷性和前瞻性的企业级数据中台与治理体系，旨在帮助技术管理者、数据架构师和业务决策者跨越传统信息系统（如早期的桌面数据库应用）的局限，迈向数据驱动的精益化运营新阶段。 本书摒弃了对特定、过时软件平台的深入操作讲解，而是将焦点完全置于现代数据生态系统的设计哲学、架构原理和落地实施策略。全书内容结构宏大，逻辑严谨，从宏观战略层面剖析数据治理的价值链，逐步深入到微观的技术选型与实施细节，确保读者能够掌握的知识体系具有极强的前瞻性和通用性。 第一部分：数据战略与治理蓝图（Foundation & Strategy） 本部分是全书的战略基石。它不讨论如何操作某个软件录入数据，而是探讨如何将数据提升至企业最高战略层面。 1. 数据驱动型组织的转型路径： 深入分析企业在数字化转型初期常遇到的“数据孤岛”困境，并提出了基于价值流分析（Value Stream Mapping for Data）的治理优先级排序方法。重点阐述了从“被动报告”到“主动预测”的思维模式转变。 2. 现代数据治理框架（MDGF）： 详细构建一个覆盖数据生命周期的端到端治理框架，包括数据质量管理（DQM）、数据安全与隐私合规（DS&P，重点关注GDPR、CCPA等现代法规）、数据标准体系的建立与维护。强调元数据管理（Metadata Management）在治理中的核心枢纽作用，而非仅仅是数据目录的展示。 3. 数据伦理与可信AI的基石： 探讨在算法日益普及的背景下，企业如何建立内部的数据伦理委员会（Data Ethics Board），确保数据采集、使用和模型训练过程的公平性、透明性和可解释性（XAI）。 第二部分：下一代数据架构与工程实践（Architecture & Engineering） 本部分是全书的技术核心，全面覆盖了构建现代企业级数据平台所需的技术栈和架构设计理念，与传统集中式数据库的部署模式形成鲜明对比。 1. 数据湖仓一体化架构（Lakehouse Architecture）： 详细解析为什么现代企业需要超越传统的数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的单一模式。本书提供了构建基于Delta Lake、Apache Hudi或Iceberg等开放表格式的Lakehouse架构的实战指南，重点在于实现ACID事务性支持和灵活的Schema演进。 2. 实时数据流处理的工程化： 摒弃批处理的滞后性，专注于构建高吞吐、低延迟的实时数据管道。深入探讨Kafka/Pulsar在数据采集和分发中的关键作用，以及如何使用Spark Streaming/Flink进行复杂事件处理（CEP）和即时聚合。 3. 数据虚拟化与联邦查询： 针对数据散落在多云环境或遗留系统中的现实，本书介绍数据虚拟化技术如何提供统一的数据访问视图，避免大规模数据迁移的风险和成本。对比分析Trino/Presto在跨源查询中的性能调优策略。 4. 数据即服务（DaaS）与数据市场： 阐述如何将数据产品化，构建企业内部的数据市场（Data Marketplace），实现数据的“自助服务”订阅与消费。这包括API化数据服务的设计规范和SLA的制定。 第三部分：数据赋能与智能决策（Enablement & Intelligence） 本部分关注如何将治理好的、易于访问的数据转化为实际的业务价值和智能应用。 1. 自助式商业智能（Self-Service BI）的实施挑战： 讨论如何平衡业务用户的即时分析需求与底层数据模型的结构化要求。重点介绍在Looker、Tableau或Power BI等工具背后的语义层（Semantic Layer）的构建，确保所有用户基于统一的“单一事实来源”（Single Source of Truth）。 2. 高级分析与机器学习运维（MLOps）的集成： 讲解如何将数据科学家构建的模型无缝部署到生产环境中。内容涵盖特征工程（Feature Engineering）的平台化管理（特征商店/Feature Store）、模型性能的持续监控与漂移检测（Drift Detection），以及模型版本控制的自动化流程。 3. 业务流程的自动化嵌入： 展示数据洞察如何直接触发业务行动。例如，基于预测性维护模型的结果，自动生成工单并分配给维修团队；基于客户流失预测模型，自动触发CRM系统的营销干预活动。 --- 目标读者 首席数据官（CDO）及数据战略规划师： 制定企业级数据战略的蓝图设计者。 数据架构师与数据工程师： 需要设计和实施下一代云原生或混合云数据平台的专业人员。 BI/分析团队负责人： 希望提升数据服务敏捷性和数据模型一致性的管理者。 资深IT项目经理： 负责数据中台、数据治理等大型数字化项目的落地执行者。 本书的鲜明特色 1. 关注范式，而非工具： 本书不提供任何关于“如何点击菜单”的截图，而是聚焦于数据架构的原理、设计模式和解决现代问题的思维方式。读者学到的是可以移植到未来任何新技术栈上的核心能力。 2. 强调治理与业务的耦合： 深刻剖析数据治理不是IT部门的孤立任务，而是驱动业务增长和风险控制的关键环节，确保技术投入能快速转化为可衡量的业务回报。 3. 前瞻性技术栈覆盖： 全面覆盖当前工业界主流的Lakehouse、实时流处理、MLOps等前沿技术，确保内容在未来数年内仍具指导价值。 4. 强调数据资产的运营化： 将数据视为可运营的产品，从“数据存储”迈向“数据服务”，为企业开辟新的盈利点和效率提升空间。 掌握本书内容，意味着您将从传统的数据操作者，跃升为引领企业数字化决策的战略架构师。

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这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深蓝与银灰的搭配，散发出一种专业而沉稳的气息，让我对它所蕴含的知识充满了期待。我当初选择这本书，主要是因为它名字里带有“综合应用”这几个字，在我看来，这意味着它不会仅仅停留在理论的阐述上，而是会深入到实际操作的层面，去解决企业环境中可能遇到的各种实际问题。尤其是在数据管理这个领域，理论与实践的结合是至关重要的。我希望它能像一位经验丰富的老工程师在身边指导，将那些复杂的数据库概念，通过清晰的步骤和生动的案例，转化为我手中可以操作的流程。翻开目录，我对其中关于数据建模和查询优化那几个章节特别感兴趣。数据库的性能瓶颈往往是企业应用中最令人头疼的问题之一，如果这本书能提供一套行之有效、可复制的优化策略，那它的价值就不仅仅是一本工具书，更像是一份实战宝典。我对它能否深入剖析ACCESS 2003这个特定平台下的高级功能，例如复杂的数据连接、VBA编程在自动化流程中的应用，抱有很高的期望。毕竟，不同的数据库版本在细节处理上差异巨大，一本针对特定版本的深度指南，远比泛泛而谈的教材来得实用得多。我期待它能用一种非常实用的视角来解读这个经典平台。

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这本书的排版和图示质量，可以说是相当出色，这在技术书籍中往往是一个容易被忽视但又极其重要的细节。清晰的截图、恰到好处的箭头指示，使得原本抽象的操作流程变得一目了然。我特别欣赏它在每完成一个小模块后，都会穿插一个“知识点回顾”或“常见错误排查”的小节。这些小节通常篇幅不长，但信息密度极高，精准地捕捉到了初学者在实际操作中容易掉入的陷阱。例如，关于关系视图中参照完整性设置的讲解，作者不仅说明了如何设置，更生动地描绘了如果关系建立不当，在后续数据维护中可能导致的“孤儿记录”问题。这种预防性的教学，比事后补救的教学要高效得多。然而，有一点让我感到略微遗憾，那就是在介绍一些复杂的SQL语句构建时，如果能提供更多的反例和优化对比，可能会让读者对性能差异有更直观的感受。但总体来说，这本书在易读性和指导性之间的平衡把握得相当到位。

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我是一个对系统架构设计有一定兴趣的人，所以我在阅读时更加关注这本书在描述数据库逻辑结构和物理存储结构方面的论述深度。这本书在讲解规范化理论时，采用了非常严谨的数学逻辑推导，这让我对数据冗余和函数依赖这些核心概念有了更深层次的理解，远超出了我以往在其他资料中学到的零散知识点。作者似乎非常推崇第三范式（3NF）作为企业应用的主流标准，并且详细解释了为什么在追求极致性能时，有时需要适度地引入反范式化设计，并探讨了这种权衡带来的风险。这种辩证的看待问题的方式，展现了作者深厚的专业功底。对于我这样希望从“操作员”向“架构师”过渡的人来说，这种对设计哲学层面的探讨至关重要。它教会我思考的不是“如何做”，而是“为什么这么做最优”。虽然界面是基于相对老旧的ACCESS 2003环境，但其蕴含的设计思想是完全可以迁移和借鉴到任何现代关系型数据库管理系统中的，这一点让这本书的生命力得以延续。

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阅读完这本书的前几章，我立刻感觉到一股强烈的“实战派”作风。作者在介绍每一个新功能或新概念时，似乎总是在模拟一个真实的业务场景，而不是单纯地罗列技术术语。这种叙事方式极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让我感觉自己不是在啃一本教科书，而是在跟随一个项目经理进行系统搭建。比如，在讲解表单设计时，它没有陷入到纯粹的控件属性讨论中，而是巧妙地结合了“客户信息录入规范化”这一目标，指导我们如何通过限制输入、设置默认值来从源头上保证数据的质量。这种以终为始的讲解思路，非常符合我对“应用”二字的理解。不过，我也注意到，这本书在某些前沿的集成技术上似乎有所保留，这或许是受限于其载体的版本特性。但即便如此，它对于基础的事务处理逻辑和数据完整性约束的讲解，依然是无懈可击的，为后续任何更现代的系统开发打下了坚实的基础。总而言之，它在企业级数据基础构建方面的指导价值是毋庸置疑的。

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这本书的整体阅读体验，让我产生了一种被系统化训练的感觉，而不是简单的信息堆砌。它似乎是按照一个标准的数据库项目生命周期来组织内容的：从需求分析（数据字典的建立）、概念设计（ER图绘制）、逻辑实现（表结构与关系定义），到最终的应用部署（报表与宏的制作）。这种结构上的完整性，使得读者可以跟随书中的步骤，一步步地建立起一个完整的、可用的小型企业管理系统。最令我欣赏的是，它没有回避数据备份和安全管理这些“幕后”工作。在最后一章，作者详细阐述了如何设置用户权限、如何进行定期的全量与增量备份，并提供了灾难恢复的流程图。这部分内容，往往是其他书籍中一带而过的地方，但对于任何一个真正负责企业数据安全的人来说，这部分知识的价值是无可替代的。它让这本书从一本纯粹的“开发指南”升级为一本全面的“运维手册”。如果你想找一本能让你从零开始、一步步踏实地掌握企业级数据管理全流程的书籍，这本书的覆盖面和深度都是非常令人满意的。

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真的很实用了，简直是一口口给你喂到嘴里的教法，当然基础知识什么的还是介绍的不够到位，去看理论书就好了

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