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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Richard T. Watson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-10-28

价格:USD 92.30

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471180746

丛书系列:

图书标签:

• 数据管理
• 数据库
• 数据治理
• 数据质量
• 数据安全
• 数据仓库
• 大数据
• 数据分析
• 信息管理
• 数据建模

《数据管理》（Data Management）是一本旨在全面解析现代信息时代核心基石——数据——的深度探讨。本书将带领读者穿越错综复杂的数据世界，从基础概念的梳理到前沿技术的应用，提供一套系统性的知识体系。 在本书的开篇，我们将首先构建坚实的数据基础。这意味着我们将深入剖析“数据”本身的定义、演变及其在不同领域的角色。从原始的比特和字节，到结构化、半结构化和非结构化数据的分类，再到数据的生命周期管理——采集、存储、处理、分析、共享和归档——每一个环节都将得到详尽的阐述。我们还将回顾数据管理思想的发展历程，理解其如何从简单的数据库管理演进到如今涵盖了海量数据、实时处理和智能分析的复杂生态。 随后，本书将聚焦于数据的组织与存储。读者将学习到各种数据模型，如关系模型、NoSQL模型（键值、文档、列族、图）等，并理解它们各自的优缺点以及适用的场景。存储技术方面，我们将详尽介绍传统的关系型数据库（SQL）及其在事务处理（OLTP）中的关键作用，同时也会深入探讨NoSQL数据库在应对大数据量、高并发和灵活数据结构时的优势。此外，我们还会触及数据仓库、数据湖以及数据湖仓一体等现代数据架构，解析它们在支持商业智能（BI）和高级分析方面的作用。 数据的质量和治理是本书的另一个重要篇章。本书将强调数据质量对于任何决策和分析的重要性，并提供一套实用的方法论来评估和提升数据质量，包括数据清洗、数据验证、数据去重和数据标准化等技术。更进一步，我们将探讨数据治理的框架和最佳实践，包括数据所有权、数据安全、隐私保护、合规性（如GDPR、CCPA）以及元数据管理。理解并实施有效的数据治理，能够确保数据的可信度、可用性和合规性，从而建立起企业的数据信任基石。 在数据处理与分析部分，我们将深入浅出地介绍各种数据处理技术。这包括批处理和流处理的原理及应用，以及MapReduce、Spark等分布式计算框架的优势。本书还将引导读者认识到数据分析的价值，从描述性分析、诊断性分析，到预测性分析和规范性分析。我们将介绍SQL的进阶用法，以及Python、R等数据科学语言在数据探索、可视化和建模中的应用。读者将了解到如何从海量数据中提取有价值的洞察，支撑业务决策。 随着技术的发展，大数据和人工智能（AI）已成为数据管理不可或缺的一部分。本书将探讨大数据技术栈，如Hadoop生态系统（HDFS, Hive, Pig等）及其演进，以及云原生数据平台（如AWS, Azure, GCP上的数据服务）如何简化和加速数据管理流程。在AI方面，我们将阐述AI模型如何依赖高质量的数据进行训练和部署，以及数据管理如何在AI的整个生命周期中发挥关键作用，包括特征工程、模型监控和数据漂移检测。 最后，本书将展望数据管理的未来趋势，包括实时数据处理、边缘计算中的数据管理、自动化数据管理（DataOps）、以及AI驱动的数据管理解决方案。我们将强调持续学习和适应变化的重要性，以应对日益增长的数据量和不断演进的技术挑战。 《数据管理》力求成为一本理论与实践相结合的指南，它不仅会为数据专业人士提供一套严谨的知识体系，也将为那些希望理解数据在现代世界中核心作用的读者提供深刻的启示。无论您是数据工程师、数据科学家、数据分析师，还是希望提升组织数据能力的管理者，本书都将为您提供宝贵的指导和深刻的见解。

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我还没有机会深入翻阅这本书，但光是它沉甸甸的分量和严谨的排版，就让我对其中的内容充满了敬意和期待。在当今这个信息爆炸的时代，数据已经渗透到了我们生活的方方面面，如何有效地管理这些海量的数据，并从中挖掘出有价值的信息，是每个行业都在努力攻克的难题。我猜测这本书将为我提供一套系统性的数据管理框架，涵盖从数据的采集、存储、处理到分析、应用和治理的整个生命周期。我非常期待书中能够详细阐述各种数据存储技术，比如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等等，并深入探讨数据安全、数据隐私以及数据质量等关键问题。我相信，这本书的学习过程将极大地提升我在这方面的理论认知和实践能力，帮助我更自信地应对工作中遇到的各种数据挑战，并更好地利用数据赋能决策。

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这本书的外观给我一种稳重且信息量巨大的感觉，让我对其中蕴含的知识充满了好奇。我尚未开始细读，但仅凭其厚度和精美的装帧，我就能预见到它将是一部关于数据管理领域的深度解析。在当今这个数字化浪潮席卷全球的时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一，如何有效地管理这些资产，确保其可用性、完整性和安全性，是每一个组织都面临的严峻挑战。我非常期待这本书能够为我揭示数据管理的最新趋势和前沿技术，例如大数据架构、云计算在数据管理中的应用、人工智能在数据分析中的作用等等。我设想书中会通过大量的案例分析和实践指导，帮助读者理解复杂的数据概念，并掌握构建和维护高效数据系统的关键技能。这本书无疑将是我在数据管理领域探索进取道路上的一位良师益友，为我打开更广阔的视野。

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这本书的封面设计简洁而专业，散发着一种严谨的气息，这让我对接下来的阅读充满了期待。虽然我还没有深入阅读，但我可以想象它会是关于如何高效地利用数据，让数据为我们说话的宝典。在这个数据驱动的时代，掌握如何管理和分析数据，已经成为了个人和企业不可或缺的技能。我非常好奇书中会如何阐述数据生命周期的各个阶段，从数据的产生、采集，到存储、处理，再到使用、归档和销毁，每一个环节都充满了挑战和机遇。尤其是在数据安全和隐私保护日益受到重视的今天，我猜测书中会重点探讨相关的法规、技术和最佳实践，为读者提供一套完整的解决方案。我相信，通过阅读这本书，我能够更深入地理解数据管理的复杂性，并掌握一套行之有效的方法论，来应对各种数据管理难题。这本书的出现，正是我在数据管理领域寻求更深层次理解的及时雨。

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这本书的封面设计就透露出一种专业且深刻的气息，预示着它将是一部关于数据管理领域不可多得的宝藏。虽然我还没有开始细读，但凭着我过往的经验，我能够想象书中蕴含着海量的信息和深刻的见解。在这个数据驱动的时代，理解和掌握数据管理至关重要，它关系到信息的有效利用、资源的合理分配以及决策的科学性。我非常期待这本书能为我提供一个全面的视角，去审视数据在企业运作中的角色，以及如何构建一个强大而灵活的数据管理体系。我猜想书中会深入探讨数据架构的设计原则，数据集成的方法论，以及数据生命周期管理的最佳实践。同时，我也期待它能为我揭示当前数据管理领域的热点和未来发展趋势，例如云原生数据平台、数据编织（Data Fabric）等概念。这本书无疑将成为我学习和实践数据管理道路上的一盏明灯。

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我一直对数据管理这个领域非常感兴趣，尤其是它在现代商业决策中的重要性。这本书虽然我还没来得及细读，但从它厚实的体量和沉甸甸的质感来看，我就能感受到它涵盖的内容会非常深入和全面。我特别期待它能为我揭示那些隐藏在海量数据背后的宝贵信息，以及如何有效地组织、存储、处理和保护这些信息。在信息爆炸的时代，数据已经不再是简单的数字集合，而是驱动企业创新和增长的核心动力。因此，掌握先进的数据管理技术，学会从数据中提取洞察，对我来说至关重要。我推测这本书会详细介绍各种数据模型、数据库系统、数据仓库、数据湖等概念，并且会涉及数据治理、数据安全、数据隐私等方面的内容。我设想在阅读过程中，能够学习到如何构建高效的数据管道，如何确保数据的准确性和一致性，以及如何利用数据分析工具来支持业务发展。这本书无疑会成为我数据管理知识体系中一块坚实的基石，帮助我在不断变化的市场环境中保持领先地位。

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