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isbn号码:9787116048584

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• 数据库系统

《数字时代的企业级数据管理与治理》 本书导览：构建面向未来的数据资产体系 在信息爆炸与数字化转型的浪潮下，数据已成为驱动企业决策、优化运营效率乃至重塑商业模式的核心资产。然而，仅拥有数据是远远不够的，如何高效地管理、治理、保护和利用这些海量、异构、高价值的数据，成为了摆在每一位企业领导者、数据架构师和技术人员面前的严峻挑战。 《数字时代的企业级数据管理与治理》并非一本关于传统数据库系统原理或特定编程语言的教材，它是一部全面、深入探讨现代企业级数据生命周期管理和战略治理框架的实战指南。本书将带领读者跳出狭隘的技术实现层面，聚焦于如何构建一个健壮、敏捷、合规的数据生态系统，确保数据资产能够持续地为企业的创新和增长提供动力。 --- 第一部分：数据战略与组织重塑（The Strategic Imperative） 本部分奠定了数据治理的战略基石，强调了数据管理从技术职能向核心业务驱动力的转变。 第一章：数据资产化的战略定位 本章深入分析了数据在当前商业环境中的战略价值定位，探讨了如何将数据视为一种与人力、资本同等重要的核心资产。我们将剖析当前企业面临的主要数据挑战（如数据孤岛、数据质量低下、缺乏统一视图），并阐述构建以数据驱动的组织文化所必需的思维模式转变。内容包括：数据价值链的解构、衡量数据成熟度的框架、以及如何将数据战略与企业整体业务目标对齐的关键步骤。 第二章：构建数据治理的组织架构与角色定义 成功的治理并非技术堆栈的堆砌，而是清晰的权责分配。本章详细介绍了构建高效数据治理体系所需的组织结构，包括设立数据治理委员会（DGC）、首席数据官（CDO）的职责界限，以及数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）和数据消费者之间的协作机制。我们提供了不同规模企业适应的治理模型（集中式、分布式、联邦式）的优劣分析及落地实践。 第三章：政策、标准与合规框架的建立 数据治理的核心在于“治”——制定并执行规则。本章聚焦于制定驱动数据使用的制度体系。重点解析了关键领域政策的制定流程，包括数据安全保密等级标准、数据生命周期管理规范（从采集到销毁）、以及跨部门数据共享的审批流程。同时，本章会结合GDPR、CCPA等全球性法规要求，指导企业如何将合规性嵌入日常数据操作流程中，实现“合规即设计”（Compliance by Design）。 --- 第二部分：数据质量与主数据管理（The Core of Trust） 数据信任度是所有高级数据应用（如AI/ML）的先决条件。本部分聚焦于确保数据的准确性、一致性和完整性。 第四章：全生命周期数据质量管理体系 本章不再局限于传统的简单校验，而是构建一套主动、预测性的数据质量管理（DQM）体系。内容涵盖：质量维度（准确性、完整性、及时性、一致性）的量化指标定义；数据质量的源头控制方法（如流程嵌入、前端校验）；以及数据质量的监控、报告与持续改进闭环流程。我们详细介绍了如何利用数据剖析工具（Data Profiling）来揭示隐藏的质量问题。 第五章：企业级主数据管理（MDM）的架构与实现 主数据（如客户、产品、供应商）是企业运营的“黄金记录”。本章深入探讨了MDM的必要性、战略选型（集中式、集中式/注册式、协作式）以及实施路径。重点讲解了“黄金记录”的创建过程，包括数据合并（Matching）、数据匹配（Linking）、数据清洗与同步机制。本章将展示如何通过MDM平台实现跨系统的唯一、权威数据视图。 第六章：元数据管理：理解数据的“数据” 元数据是理解数据上下文、血缘关系和治理规则的关键。本章全面解析了技术元数据（结构、模式）、业务元数据（定义、业务术语）和操作元数据（使用情况、质量分数）的收集、存储与维护。我们将介绍数据血缘追踪（Data Lineage）的重要性，它如何在发生数据错误或合规审计时，提供清晰的追溯路径。 --- 第三部分：数据安全、隐私与生命周期运营（Protection and Velocity） 随着云原生技术和大数据平台的普及，数据安全与隐私保护面临新的挑战。本部分侧重于如何在保障安全的前提下，加速数据的流动与应用。 第七章：现代数据安全与访问控制策略 本章超越了传统的防火墙安全，深入探讨了数据层面的精细化安全控制。内容包括：基于角色的访问控制（RBAC）与基于属性的访问控制（ABAC）的对比与应用；敏感数据发现与分类；数据屏蔽、脱敏（Masking）和令牌化（Tokenization）技术在非生产环境中的应用实践。我们将分析如何在数据湖、数据仓库和数据网格架构中实施一致的安全策略。 第八章：数据隐私工程与差分隐私基础 数据隐私已成为企业必须掌握的工程能力。本章系统介绍了数据匿名化与假名化的技术选择与局限性。核心内容聚焦于隐私增强技术（PETs），特别是差分隐私（Differential Privacy）的基本原理、应用场景（如统计报告的发布）以及实施考量。本章旨在帮助读者理解如何在提供高可用分析价值的同时，满足严格的隐私保护要求。 第九章：数据运营与平台敏捷性：迈向数据网格（Data Mesh） 面对快速变化的业务需求，传统集中式数据平台面临扩展瓶颈。本章作为前瞻性章节，详细介绍了数据网格（Data Mesh）的核心理念——将数据视为产品，并通过领域驱动的去中心化架构来管理。我们将探讨如何规划数据产品（Data Product）的交付、建立跨领域的数据契约，以及基础设施即代码（IaC）在数据平台自动化部署中的应用。 --- 总结与展望 《数字时代的企业级数据管理与治理》旨在为企业提供一套全面的、可落地的、面向未来的数据管理蓝图。本书的价值在于连接了战略愿景、组织执行力、质量保证和技术实施，确保企业能够建立起一个值得信赖、高效运行的数据资产体系，从而在日益激烈的数据竞争中占据优势。本书适合所有致力于提升数据资产价值、构建数据驱动文化的高级管理人员、数据架构师、数据治理专家以及资深数据工程师阅读。

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