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出版者:Addison Wesley

作者:Thomas Connolly

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2008-6-19

价格:GBP 62.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781405874373

丛书系列:

图书标签:

• 数据库系统
• 商业数据库
• 数据管理
• 数据库设计
• 数据建模
• SQL
• 数据库应用
• 信息系统
• 商业智能
• 数据分析

探索数据驱动决策的基石：现代企业信息管理导论 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，审视当代企业赖以生存和发展的信息系统的构建、管理与优化。我们聚焦于信息技术在企业战略层面的应用，而非局限于特定软件或编程语言的细节。本书将引导读者理解，在一个数据爆炸的时代，如何有效地将原始信息转化为可操作的商业智能。 第一部分：企业信息生态系统的宏观图景 本部分为理解企业信息系统的复杂性奠定了基础。我们将从战略高度审视信息系统在组织中的定位，探讨技术如何驱动业务流程的再造与创新。 第一章：信息时代的商业转型与信息系统战略 本章首先描绘了信息技术如何颠覆传统行业结构，并催生了全新的商业模式（如平台经济、共享经济）。我们详细分析了信息系统战略与企业整体战略的对齐（Alignment）问题，强调信息系统不再仅仅是支撑部门，而是核心竞争力的源泉。内容涵盖了信息资产的识别、价值评估方法，以及如何通过信息技术实现差异化竞争优势。此外，我们探讨了数字化转型（Digital Transformation）的阶段性挑战与机遇，特别是组织文化、人才结构在转型中的作用。我们不会涉及任何具体的数据库设计或SQL查询技术，而是侧重于管理层如何评估和决策信息技术投资的合理性。 第二章：企业级信息架构与治理框架 现代企业需要一个健壮、灵活的信息架构来支撑其跨部门、跨地域的运营。本章深入剖析了企业信息架构（Enterprise Architecture, EA）的构成要素，包括业务架构、应用架构、数据架构和技术架构之间的相互关系。我们重点讲解了TOGAF等主流架构框架的基本原理，并讨论了如何建立有效的信息治理（Information Governance）体系。信息治理不仅关乎数据质量，更关乎数据所有权、隐私保护、合规性（如GDPR、CCPA等）的政策制定与执行。本章将大量引用案例研究，分析治理不善可能导致的重大商业风险。 第三章：业务流程管理与信息流动的映射 任何信息系统都是为了支持和优化特定的业务流程。本章的核心在于理解端到端的业务流程（如订单到现金、采购到付款）如何依赖于信息的准确、及时流动。我们将介绍业务流程建模符号（BPMN）的应用，重点分析流程自动化（RPA）的潜力与局限性。我们关注的是“流程如何运行”以及“信息需要在哪些节点被捕获、转换和分发”，而非底层数据存储的具体实现细节。 --- 第二部分：数据资产的捕获、整合与价值提炼 本部分将焦点从宏观架构转移到企业核心资产——数据的管理和利用上。我们探讨的是如何构建一个可靠的数据基础，以支持高级分析和决策制定。 第四章：数据生命周期管理与数据质量策略 数据的价值与其质量息息相关。本章系统阐述了数据从产生、使用、归档到销毁的完整生命周期。重点讨论了数据质量维度（准确性、一致性、完整性、及时性）的定义、度量标准（KPIs）的建立，以及数据清洗、标准化和主数据管理（Master Data Management, MDM）的策略制定。我们侧重于组织如何通过流程和组织结构来保障数据质量，而不是探讨数据清洗的具体算法。 第五章：信息集成与企业数据交互模型 在高度分散化的企业环境中，信息孤岛是效率的巨大杀手。本章探讨了实现企业内部及与外部伙伴之间信息无缝集成的关键技术和方法论。内容覆盖了面向服务的架构（SOA）的基本理念，企业应用集成（EAI）的不同模式（如点对点、消息总线），以及数据仓库与数据湖在数据整合中的战略定位。讨论的重点是集成策略的选择、中间件在连接异构系统中的作用，以及如何设计面向业务需求的集成接口。 第六章：商业智能（BI）与决策支持体系的构建 数据只有被有效地分析和呈现，才能转化为决策力。本章详细阐述了商业智能体系的结构，包括ETL/ELT过程的概述（仅从业务需求角度），多维数据建模（如星型、雪花模型）的概念及其对报表性能的影响，以及可视化仪表板的设计原则。我们深入分析了如何根据不同的决策层次（战略、战术、操作）来设计差异化的报告和分析工具，强调用户体验（UX）在BI系统成功中的决定性作用。 --- 第三部分：新兴技术对信息系统的重塑 本部分展望未来，探讨前沿技术如何改变企业处理、存储和利用信息的方式，以及伴随而来的管理挑战。 第七章：云计算与分布式信息系统的演进 云计算（IaaS, PaaS, SaaS）已成为现代信息系统的基石。本章分析了企业评估和迁移至云环境的关键考虑因素，包括成本效益分析（TCO）、供应商锁定风险、多云和混合云策略的制定。我们关注的是云计算对IT运维模式的转变（从资本支出到运营支出）以及其在弹性伸缩、全球化部署方面的优势，而非特定云服务商的技术栈。 第八章：大数据、机器学习与知识发现 处理和理解海量、多样化数据（Volume, Velocity, Variety）是当前信息系统的核心挑战。本章概述了大数据生态系统的概念框架，探讨了机器学习模型如何在业务场景中（如预测性维护、客户流失分析）落地和部署，形成闭环反馈。重点在于理解如何构建一个能够持续训练、迭代和部署分析模型的 MLOps 流程，以及如何管理和治理这些模型（Model Governance）以确保公平性和可解释性。 第九章：信息安全、隐私保护与弹性运营 在一个互联的世界中，信息安全是不可妥协的基础。本章从风险管理角度出发，探讨了企业级信息安全框架（如ISO 27001）的应用。内容涵盖了威胁建模、安全策略的制定，以及如何构建强大的灾难恢复（DR）和业务连续性计划（BCP）。我们着重于如何通过定期的安全审计和员工安全意识培训，将安全文化植入日常运营之中，以应对日益复杂的网络威胁。 总结：构建面向未来的信息战略 本书的最终目标是培养读者对企业信息系统的全面洞察力，使其能够超越技术实现的层面，从业务价值、风险控制和战略增长的角度，有效地规划、选择和管理支撑企业运营的复杂信息体系。本书不教授读者如何“构建”一个特定的系统，而是教导他们如何“领导”和“治理”信息系统，以驱动持续的商业成功。

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作为一名刚刚踏入IT行业的新人，我对数据库的理解一直停留在基础的SQL操作层面。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。作者用一种非常平实易懂的语言，将复杂的数据库理论分解成一个个可以理解的概念。例如，在讲解分布式数据库时，他并没有直接陷入技术细节，而是通过一个假设的全球化电商平台的例子，循序渐进地解释了数据分片、数据复制等关键技术是如何工作的。书中还包含了许多实用的代码示例和操作指南，让我可以边学边练，巩固知识。我特别喜欢书中关于数据库选型和迁移的章节，这些内容对我未来在实际工作中可能会遇到的项目非常有指导意义。这本书的亮点在于它的实用性和指导性，能够帮助初学者快速建立起扎实的数据库基础，并为他们未来的职业发展打下坚实的基础。

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这本书的内容确实如其名，聚焦于“商业数据库系统”，但其深度和广度远超我的预期。它不仅仅是对现有数据库技术的罗列，更深入地探讨了不同数据库模型（关系型、NoSQL等）的演进历程、各自的优劣势以及在不同商业场景下的适用性。作者对于数据建模的讲解尤其详尽，从ER图的设计到规范化的应用，都进行了细致的剖析，并提供了大量的实际案例供读者参考。我特别欣赏书中关于性能调优的部分，它不仅介绍了索引、查询优化等常用技巧，还深入分析了硬件、网络以及系统架构对数据库性能的影响，为我提供了多维度的优化思路。此外，书中还涉及了数据仓库、商业智能等与数据库紧密相关的领域，让我对整个数据处理流程有了更全面的认识。读完这本书，我感觉自己不仅仅是掌握了数据库技术，更像是获得了一套系统性的商业数据解决方案的能力。这本书的价值在于它能够帮助读者建立起一套完整的数据库知识体系，并将其应用于实际的商业决策中。

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坦白说，我最初是被这本书的标题所吸引，以为它会是一本偏重于技术实现的指南。然而，在阅读的过程中，我发现它更侧重于从战略和管理的角度来审视商业数据库系统。书中对数据治理、数据安全、以及数据库生命周期管理等方面的探讨，让我对数据库的认识提升到了一个新的层面。作者强调了数据作为企业核心资产的重要性，以及如何通过有效的数据库管理来最大化数据的价值。对于数据隐私保护和合规性要求，书中也进行了深入的解读，并提供了相应的实践建议。我尤其喜欢书中关于数据备份与恢复策略的部分，它详细介绍了不同场景下的备份方案以及灾难恢复的流程，这对于任何一家企业来说都是至关重要的。这本书的视角非常宏观，它能够帮助管理者和技术人员理解数据库系统在整个企业运营中的战略地位，并做出更明智的决策。

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我一直对数据库的底层原理感到好奇，这本书的深入讲解恰好满足了我的求知欲。作者并没有回避那些相对晦涩的技术细节，例如存储引擎的内部机制、查询解析和优化器的算法等，而是用清晰的图表和逻辑性的论述，将这些复杂的概念一一呈现。我尤其对书中关于数据库并发控制的讲解印象深刻，作者详细解释了各种锁机制（如行锁、表锁、间隙锁）的原理和应用场景，以及多版本并发控制（MVCC）是如何实现的。这种对细节的挖掘，让我对数据库的运行原理有了更深刻的理解。此外，书中还探讨了一些前沿的数据库技术，如内存数据库、列式数据库等，并分析了它们在特定场景下的优势。这本书适合那些希望深入了解数据库“黑盒子”内部运作的读者，它能够帮助你从更本质的角度去理解和掌握数据库技术。

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这本书给我留下了深刻的印象，虽然我并非科班出身，但作者用一种非常易于理解的方式，将原本可能枯燥的数据库概念娓娓道来。从最基础的数据存储和检索原理，到更复杂的事务管理和并发控制，每个章节都像是精心设计的阶梯，让我一步步攀登，丝毫没有感受到学习的压力。我尤其喜欢作者在讲解某些高级概念时，会穿插一些生动形象的比喻，比如将数据库锁比作游乐场的排队机制，将事务的ACID特性拆解成日常生活中的一些可靠场景。这种“接地气”的教学方式，极大地帮助我理解了这些抽象的技术。而且，书中提供的案例分析非常贴近实际工作场景，让我能够将理论知识与实际应用相结合，思考如何在真实世界中运用这些数据库技术来解决问题。即使是那些从未接触过数据库系统的读者，也能从中受益匪浅，对数据管理有一个清晰的认知。这本书的优点在于它并没有一味地堆砌术语，而是注重培养读者的逻辑思维能力和解决问题的能力。我强烈推荐给所有对数据科学、软件开发或者任何与数据打交道的工作感兴趣的人。

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就靠今晚和明早了！刚把爹

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