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《十一五高职高专经贸管理类规划教材•会计电算化教程》分上下两篇，主要介绍了系统管理、总账系统、报表管理、薪资管理、固定资产管理、往来账款管理、采购管理、销售管理、库存管理、存货核算管理等内容。以企业实际案例为流程主线，将企业业务与软件功能有机结合，使读者在了解理论的同时，也相应掌握实际解决方案。《十一五高职高专经贸管理类规划教材•会计电算化教程》既可以作为财经类专业教材，又可以作为财会人员的岗位培训教材或自学用书。
穿越数字洪流：企业级数据治理与智能决策的未来蓝图 一部深刻洞察当代商业环境变革，聚焦于如何构建面向未来的、数据驱动型组织的权威指南。 图书简介 在这个数据爆炸的时代，信息不再仅仅是资源，而是决定企业生死存亡的核心战略资产。本书《穿越数字洪流：企业级数据治理与智能决策的未来蓝图》并非传统的理论汇编，而是为面临数字化转型阵痛、渴望实现数据价值最大化的企业高管、技术领导者以及数据专业人士量身打造的实战手册和战略指南。它摒弃了晦涩的学术术语，直击企业在数据管理、质量控制、合规性以及如何将数据转化为可执行洞察（Actionable Insights）过程中的核心痛点。 全书结构严谨，逻辑清晰，围绕企业数据生命周期的各个关键环节展开深度剖析，旨在帮助读者构建一个健壮、敏捷且符合未来趋势的企业级数据生态系统。 第一部分：基石的重塑——从数据孤岛到统一数据战略 本部分着眼于数字化转型的起点——数据战略的制定与基础设施的现代化。我们认为，任何成功的数字化转型都必须建立在清晰、统一的数据愿景之上。 第一章：战略的制高点——数据在现代商业中的战略定位 数据即资产的量化与价值评估： 如何从财务和运营角度评估数据的真实价值，而非停留在口号层面。讨论数据资产负弱点分析（Data Asset Vulnerability Analysis, DAVA）。 构建数据驱动型文化的组织变革： 探讨如何打破部门壁垒，建立数据所有权（Data Ownership）和责任制（Accountability）。详细阐述了“数据素养”（Data Literacy）在不同层级员工中的培养路径。 数字化转型中的数据蓝图绘制： 介绍如何将企业的业务目标（如客户体验提升、供应链优化）反向映射到所需的数据架构和采集策略。 第二章：打破壁垒——数据架构的演进与集成挑战 从传统数据仓库到现代数据平台（MDP）： 深入分析企业级数据仓库（EDW）、数据湖（Data Lake）与数据湖仓一体（Data Lakehouse）的优缺点及其在不同业务场景下的适用性。 实时数据流与微服务架构的融合： 探讨Kafka、Pulsar等流处理技术在金融交易、物联网（IoT）和客户行为实时反馈中的应用，以及如何确保流式数据的事务一致性。 异构系统的数据集成范式： 重点介绍数据虚拟化（Data Virtualization）与数据网格（Data Mesh）架构的理念，以及如何通过API管理实现跨平台、跨云环境下的数据互操作性。 第二部分：信任的构建——企业级数据治理的实操框架 数据治理是确保数据可用性、可信度和合规性的核心。本部分提供了一个可立即部署的企业级数据治理实施框架（Enterprise Data Governance Implementation Framework, EDGIF）。 第三章：质量为王——数据质量管理（DQM）的闭环流程 六维数据质量评估模型： 详细拆解准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性这六大维度，并提供针对性的度量指标（KPIs）。 自动化数据质量检查与清洗流水线： 介绍基于机器学习的异常检测技术，如何自动识别并修复数据漂移（Data Drift）和模式冲突。 源头治理：预防胜于治理： 强调在数据采集和输入阶段即嵌入质量控制点的最佳实践。 第四章：权力的边界——数据安全、隐私与合规性 全球数据监管格局解析： 全面梳理GDPR、CCPA、中国《数据安全法》和《个人信息保护法》对企业数据处理的实质性影响。 隐私增强技术（PETs）的应用实践： 深入探讨同态加密（Homomorphic Encryption）、差分隐私（Differential Privacy）和安全多方计算（SMPC）在保护敏感数据分析中的落地案例。 数据生命周期中的权限精细化控制： 介绍基于角色的访问控制（RBAC）到基于属性的访问控制（ABAC）的升级路径，确保“最小必要权限”原则的落地。 第五章：元数据的引擎——构建企业级知识图谱 元数据管理系统的选型与部署： 区分技术元数据、业务元数据和操作元数据的管理需求。 血缘追踪（Data Lineage）的自动化构建： 展示如何利用工具自动映射数据从源头到报告的全过程，这对于审计和问题溯源至关重要。 业务术语表的标准化与推广： 确保企业内部对“客户”、“收入”等核心业务概念的定义保持绝对一致，是实现跨部门协作的前提。 第三部分：价值的释放——从数据到智能决策的飞跃 有了高质量、合规的数据基础后，如何高效地从中提取商业智能（BI）和预测性洞察，是本部分的重点。 第六章：决策力的中枢——现代商业智能与可视化 BI平台的选择与优化： 比较传统报表工具与现代探索式分析平台（如Tableau、Power BI的高级功能）的适用场景。 叙事性分析（Narrative Analytics）： 如何超越枯燥的图表，通过数据故事化引导高管做出更迅速、更准确的决策。 嵌入式分析（Embedded Analytics）： 将分析能力无缝集成到日常业务应用（如CRM、ERP）中，实现“数据即用”。 第七章：预测的艺术——机器学习与人工智能的业务赋能 构建可信赖的AI（Trustworthy AI）： 讨论模型的可解释性（XAI）在金融信贷、医疗诊断等高风险决策中的必要性。 M LOps：从模型到生产的工程化路径： 详细介绍模型版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习项目中的应用，确保模型性能的持续稳定。 生成式AI（GenAI）在数据分析中的角色： 探讨如何利用大型语言模型（LLMs）辅助数据探索、自动化报告生成和自然语言查询（NLQ）。 第八章：面向未来的数据组织——敏捷性与持续优化 DevOps与DataOps的融合实践： 建立数据管道的敏捷开发和运维流程，显著缩短从需求提出到价值交付的时间周期。 数据成本管理（FinOps for Data）： 随着云资源消耗的增加，本章提供了优化云数据存储、计算资源的实用策略，实现“花在刀刃上”的数据投入。 建立持续改进的反馈循环： 将业务部门对数据产品的反馈系统化，驱动数据治理和模型迭代，确保数据架构始终与业务战略同步。 结语：数据主权的未来掌控者 本书的最终目标是赋能读者，将企业从被动地“使用数据”转变为主动地“驾驭数据”，在瞬息万变的商业环境中保持领先地位。它不仅是一本技术指南，更是一份对未来企业运营模式的深刻预言与行动纲领。 本书特色： 实战案例导向： 书中引用了来自金融、制造、零售等多个行业的真实案例和挑战。 工具与技术中立： 重点在于方法论和架构设计，而非推销特定供应商的产品。 面向未来： 深度覆盖了数据网格、隐私计算、生成式AI等前沿技术对企业数据管理的影响。
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