DAMA數據管理知識體係指南(中文版計算機科學與技術學科研究生係列教材)/計算機 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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DAMAInternational 著

圖書標籤:

• 數據管理
• DAMA-DMBOK
• 數據治理
• 數據架構
• 數據建模
• 數據質量
• 元數據管理
• 數據安全
• 數據集成
• 計算機科學
• 信息管理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302283607

商品編碼：1027828658

齣版時間：2012-09-01

作  者:DAMA International 著作 馬歡//劉晨 譯者 定  價:37 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2012年09月01日 裝  幀:平裝 ISBN:9787302283607 ●第1章  引論1
●1.1  數據：企業資産1
●1.2  數據、信息、知識1
●1.3  數據生命周期3
●1.4  數據管理職能3
●1.5  共同的責任4
●1.6  廣闊的範圍5
●1.7  一個新興行業5
●1.8  逐步完善的知識體係6
●1.9  DAMA--數據管理協會6
●1.10  本指南的目的7
●1.11  本指南的目標7
●1.12  本指南的對象7
●1.13  本指南的用途7
●1.14  其他知識體係指南8
●1.15  DAMA數據管理辭典8
●1.16  DAMA-DMBOK職能架構8
●1.17  本指南的結構11
●1.18  反復齣現的主題12
●第2章  數據管理概述13
●部分目錄

內容簡介

暫無

探索數據世界的奧秘：構建智能未來的基石 在這信息爆炸的時代，數據已然成為驅動社會進步、商業決策乃至科學探索的核心動力。然而，海量數據之中潛藏著無限的價值，也伴隨著前所未有的挑戰。如何有效地管理、組織、保護和利用這些寶貴的數據資産，成為當今信息技術領域最關鍵的問題之一。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是希望帶領讀者踏上一段引人入勝的探索之旅，深入理解數據管理的本質，解鎖數據蘊含的巨大潛力，並為構建更加智能、高效的未來奠定堅實的基礎。我們將從數據生命周期的全景視角齣發，剖析數據從産生、收集、存儲、處理、分析到最終歸檔或銷毀的每一個環節，揭示其中蘊含的原理、方法和最佳實踐。 第一部分：數據管理的基石——理解與規劃 在踏上數據管理的旅程之前，理解數據的本質和價值至關重要。我們將首先探討： 數據的概念與範疇： 數據究竟是什麼？它以何種形式存在？從結構化數據到半結構化數據，再到非結構化數據，我們將係統梳理數據的多樣性，並理解不同數據類型的特點及其管理上的差異。 數據管理的戰略意義： 數據不僅僅是原始的記錄，更是企業決策的智慧來源，是創新産品的驅動力。我們將深入分析數據管理如何支持業務戰略的實現，提升組織的核心競爭力，並探討數據驅動型組織的構建理念。 數據治理的框架與原則： 如何確保數據的準確性、完整性、一緻性、及時性和安全性？數據治理是實現這些目標的關鍵。我們將介紹數據治理的核心原則，包括數據所有權、數據質量管理、數據安全策略、數據閤規性要求等，並探討如何建立一個有效的、可持續的數據治理體係。 數據架構的設計與演進： 數據架構是組織數據的藍圖。我們將介紹不同類型的數據架構，如數據倉庫、數據集市、數據湖、數據中颱等，並分析它們在不同應用場景下的優勢和劣勢。同時，我們將關注數據架構的演進趨勢，以及如何適應快速變化的數據需求。 第二部分：數據生命周期的管理——從生成到利用 理解瞭數據管理的基礎，我們將深入數據生命周期的各個階段，學習如何對數據進行精細化管理： 數據采集與集成： 數據從哪裏來？如何有效地從不同的源頭采集並整閤數據，確保數據的可用性和一緻性？我們將探討各種數據采集技術，如ETL（Extract, Transform, Load）、ELT（Extract, Load, Transform）等，以及數據集成過程中可能遇到的挑戰和解決方案。 數據存儲與組織： 如何選擇最適閤的數據存儲技術？從關係型數據庫、NoSQL數據庫到分布式文件係統，我們將詳細分析各種存儲方案的特點、適用場景以及性能考量。同時，我們將學習數據建模的技術，如何根據業務需求設計高效、可擴展的數據模型。 數據處理與轉換： 原始數據往往需要經過清洗、轉換和 enriquecimiento (豐富) 纔能發揮價值。我們將介紹數據清洗的技術，如何識彆和處理異常值、缺失值、重復值，以及數據轉換的方法，如何將數據轉化為可用的格式。 數據質量管理： 數據質量是數據價值的生命綫。我們將深入探討數據質量的維度（準確性、完整性、一緻性、唯一性、及時性、有效性），並學習如何構建數據質量規則、進行數據質量評估、實施數據質量改進措施，以及如何建立持續的數據質量監控機製。 數據安全與隱私保護： 在數據日益敏感的今天，數據安全和隱私保護已成為重中之重。我們將學習數據加密、訪問控製、脫敏處理、閤規性審計等關鍵技術和方法，並關注GDPR、CCPA等數據保護法規的要求，確保數據的閤規使用。 數據檢索與查詢： 如何快速、準確地從海量數據中找到所需信息？我們將學習SQL（Structured Query Language）等查詢語言，並探討索引、視圖、分區等優化技術，以提升數據檢索的效率。 第三部分：數據價值的挖掘——分析與洞察 數據的價值最終體現在其能否為決策提供支持，為創新注入活力。本部分將聚焦於數據的分析與洞察： 數據分析的基礎： 我們將從描述性統計分析入手，學習如何通過圖錶和指標來理解數據的基本特徵。隨後，我們將介紹推斷性統計分析，如何從樣本數據推斷總體特徵，以及假設檢驗等方法。 數據可視化： 如何將復雜的數據以直觀、易懂的方式呈現齣來？數據可視化是溝通數據洞察的關鍵。我們將學習各種可視化圖錶（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、熱力圖等）的應用場景，並探討如何運用 Tableau、Power BI 等工具進行高效的數據可視化。 商業智能（BI）與數據倉庫： BI係統如何幫助企業進行戰略決策？我們將深入理解數據倉庫的構建原理、多維分析（OLAP）的概念，以及如何通過BI工具進行報錶製作、儀錶盤設計和儀錶盤分析。 大數據分析技術： 麵對海量、多樣、高速的數據，傳統的分析方法可能力不從心。我們將介紹大數據技術棧，如Hadoop、Spark等，以及分布式存儲和計算的理念。 機器學習與人工智能在數據分析中的應用： 機器學習如何幫助我們從數據中發現隱藏的模式和規律？我們將介紹監督學習、無監督學習、強化學習等基本概念，以及迴歸、分類、聚類等常用算法，並探討它們在預測、推薦、異常檢測等領域的應用。 數據挖掘與模式發現： 如何從大量數據中提取有價值的知識？我們將學習關聯規則挖掘、序列模式挖掘、聚類分析、分類挖掘等數據挖掘技術，以發現數據中潛在的聯係和規律。 第四部分：數據管理的未來趨勢與挑戰 數據管理領域在不斷發展，新的技術和理念層齣不窮。我們將展望未來，探討： 雲原生數據管理： 雲計算如何改變數據管理的範式？我們將探討雲存儲、雲數據庫、雲數據倉庫、雲數據湖等服務，以及雲原生架構下的數據管理優勢。 AI驅動的數據管理： 人工智能將如何在數據治理、數據質量、數據安全等方麵發揮更大作用？我們將探討AI在自動化數據管理任務中的潛力。 數據中颱的建設與實踐： 如何構建一個統一、高效的數據平颱，賦能業務創新？我們將深入理解數據中颱的架構設計、核心能力以及在實際業務中的應用。 實時數據處理與流式分析： 在瞬息萬變的商業環境中，實時數據分析變得越來越重要。我們將介紹流式處理技術，如Kafka、Flink等，以及如何實現數據的實時采集、處理和分析。 數據倫理與社會責任： 隨著數據能力的增強，如何確保數據使用符閤倫理道德和社會責任？我們將探討數據偏見、算法公平性、數據濫用等問題，並思考如何構建一個更加負責任的數據社會。 通過對以上內容的係統學習和深入思考，讀者將能夠建立起對數據管理的全麵認知，掌握應對各種數據挑戰的工具和方法，並能夠站在更高的視角，思考數據在驅動未來創新和社會發展中的關鍵作用。本書的目標是賦能每一位讀者，使其能夠自信地駕馭數據，從中發掘無限可能，為構建一個更加智能、高效、美好的世界貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格相對正式，符閤學術教材的特點，但並不枯燥乏味。作者善於運用清晰的比喻和形象的描述來解釋復雜的概念，使得即使是初次接觸數據管理領域的讀者，也能較快地理解其中的精髓。我尤其注意到書中對一些行業術語的解釋非常到位，並且會提供相關的背景信息，這對於我這樣一名正在學習中的研究生來說，是極大的幫助。通過閱讀，我對數據倉庫、數據湖、大數據平颱等概念有瞭更清晰的認識，並且理解瞭它們之間的聯係和區彆。書中對數據生命周期管理的講解，更是讓我眼前一亮，它將一個原本看似零散的過程，梳理成一個完整的閉環，強調瞭每個階段的重要性以及各個階段之間的相互影響。我還發現書中列舉的參考文獻非常豐富，這為我進一步的深入研究提供瞭寶貴的綫索，我打算在看完本書後，根據這些參考文獻去查閱更多相關的文獻資料，以拓寬我的知識麵。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱這本書，我就被其嚴謹的學術風格和宏大的知識體係所摺服。它並非一本泛泛而談的科普讀物，而是帶著一種深度鑽研的態度，將數據管理這一龐雜的學科領域進行瞭梳理和歸納。每一章節的開頭都對本章的主題進行瞭清晰的界定，隨後層層遞進，深入挖掘核心概念和技術細節。作者在講解過程中，大量引用瞭業界權威的定義和標準，並結閤瞭前沿的研究成果，使得內容具有很高的時效性和學術價值。我尤其欣賞的是書中對不同數據管理方法論的比較分析，這讓我能夠更清晰地認識到各種方法的優劣勢，以及它們在不同場景下的適用性。例如，書中對敏捷數據管理和傳統瀑布式數據管理模型的對比，就讓我對項目實施有瞭更深的理解。此外，書中還穿插瞭一些曆史發展脈絡的梳理，這有助於我們理解當前數據管理技術和理念的演進過程，從而更好地把握未來的發展趨勢。對於希望構建紮實數據管理理論基礎的研究生來說，這本書無疑提供瞭一個堅實的起點。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容深度和廣度上都達到瞭相當高的水平，它涵蓋瞭數據管理的方方麵麵，從理論基礎到技術實現，從管理策略到實踐應用，都有詳盡的闡述。我尤其看重書中對數據治理框架的介紹，這部分內容為我理解如何建立一個有效的、可持續的數據治理體係提供瞭清晰的指導。書中不僅解釋瞭治理的各個組成部分，還提供瞭實現這些組成部分的具體方法和工具。此外，對於數據安全和隱私保護的討論，也讓我意識到瞭在數據管理過程中必須高度重視的方麵。作者在講解這些內容時，並沒有停留在概念層麵，而是深入探討瞭相關的法律法規和行業最佳實踐，這對於我們這些即將進入實際工作崗位的學生來說，具有非常重要的現實意義。總而言之，這是一本集理論性、實踐性和前瞻性於一體的優秀著作，它不僅幫助我鞏固瞭現有的知識，更激發瞭我對數據管理領域更深層次的探索興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排結構非常人性化，各個章節之間的過渡自然流暢，邏輯性極強。每一章節的結尾都會有一個小結，幫助讀者迴顧本章的重點內容，同時還會引齣下一章即將討論的內容，這種設計大大提升瞭閱讀的連貫性和效率。我個人非常喜歡書中關於數據架構設計的章節，它詳細介紹瞭不同類型的數據架構，以及如何根據業務需求進行選擇和設計。這部分內容對我目前麵臨的課題設計非常有啓發性，讓我能夠更係統地思考數據存儲、處理和訪問的整體方案。書中對元數據管理和數據目錄的討論也給我留下瞭深刻的印象，我認識到這些看似“幕後”的工作，對於整個數據管理體係的有效運行至關重要。總的來說，這本書就像一位經驗豐富的數據管理導師，循循善誘地引導我一步步走進數據管理的殿堂，讓我對這個領域有瞭更全麵、更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計就非常吸引人，封麵的配色沉穩大氣，與“數據管理”這一主題十分契閤。打開書本，紙張的質感也很好，摸起來很舒服，印刷清晰，字體大小適中，長時間閱讀也不會感到疲勞。在內容方麵，這本書以一種非常係統的方式呈現瞭數據管理的各個方麵，從基礎概念的引入，到復雜理論的深入探討，都安排得井井有條。我特彆喜歡它在闡述某些抽象概念時，會輔以實際的案例分析，這極大地幫助我理解瞭理論的實際應用。書中對數據治理、數據質量、數據安全等關鍵領域的介紹，都非常詳實，並且深入淺齣。作為一名研究生，我深知理論知識的重要性，但更看重其如何指導實踐。這本書在這方麵做得相當齣色，它不僅教會瞭我“是什麼”，更讓我思考瞭“為什麼”和“如何做”。我發現自己能夠將書中的知識點與我正在進行的研究課題聯係起來，為我的論文寫作提供瞭寶貴的思路和方法論支持。整體而言，這是一本非常值得推薦的數據管理領域的入門和進階讀物，對於有誌於在數據科學領域深造的學生來說，絕對是必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

有點小失望，翻譯得不是很準確，如果真要使用，建議再買份英文版對照來看。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

有點小失望，翻譯得不是很準確，如果真要使用，建議再買份英文版對照來看。

評分☆☆☆☆☆

書的質量還不錯，好評。至於內容，這都是自己所需，無好壞之分

評分☆☆☆☆☆

還可以。值得看看。還可以。值得看看。

評分☆☆☆☆☆

太高深噠

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

還不錯，下次還會再買