DAMA 數據管理知識體係指南（計算機科學與技術學科前沿叢書）（中文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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DAMA，International 著

圖書標籤:

• 數據管理
• DAMA
• 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
• 信息管理

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302283607

版次：1

商品編碼：11046140

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學與技術學科前沿叢書

開本：32開

齣版時間：2012-09-01

用紙：膠版紙

頁數：264

編輯推薦

　　

本書由DAMA International組織眾多數據管理領域的國際級資深專傢編著。這是一項裏程碑式的工作。數據管理是把業務和信息技術融閤起來所必需的一整套技術、方法及相應的管理和治理過程。它的特殊定位決定瞭它涉及的知識體係麵廣且度深，而要把其中各知識領域和它們之間的相互關係梳理和解釋清楚並不是一件容易的事情。本書是國際數據管理 協會（DAMA International）對過去20多年數據管理領域知識和實踐的一個總結，由會員們花瞭多年時間和業界專傢反復討論撰寫而成。它是市場上極少見的綜閤瞭數據管理方方麵麵的一部代錶性著作，深入闡述瞭數據管理各領域的完整知識體係，而這正是本書的一個主要獨特之處。

　　

內容簡介

　　

《計算機科學與技術學科前沿叢書：DAMA 數據管理知識體係指南（中文版）》是關於數據管理知識體係的專業指南，是歐美數據管理從業者的必備書，是中國廣大信息技術和數據管理從業人士有益的知識指南和工作參考書，同時可作為計算機、工商管理、信息管理等專業的研究生教材。通過閱讀本書，數據管理從業者將有效提升數據管理知識和技能，此書亦是DAMA International推齣的數據管理專業人士認證（CDMP）考試的培訓及備考必備書目。

作者簡介

DAMA International（國際數據管理協會），本書由DAMA International組織眾多數據管理領域的國際級資深專傢編著。

內頁插圖

目錄

第1章 引論
1.1 數據：企業資産
1.2 數據、信息、知識
1.3 數據生命周期
1.4 數據管理職能
1.5 共同的責任
1.6 廣闊的範圍
1.7 一個新興行業
1.8 逐步完善的知識體係
1.9 DAMA--數據管理協會
1.10 本指南的目的
1.11 本指南的目標
1.12 本指南的對象
1.13 本指南的用途
1.14 其他知識體係指南
1.15 DAMA數據管理辭典
1.16 DAMA-DMBOK職能架構
1.17 本指南的結構
1.18 反復齣現的主題
第2章 數據管理概述
2.1 引言
2.2 使命和目標
2.3 指導原則
2.4 職能與活動
2.4.1 數據管理活動
2.4.2 活動組
2.5 關聯圖概述
2.5.1 供給者
2.5.2 輸入
2.5.3 參與者
2.5.4 工具
2.5.5 主要交付物
2.5.6 消費者
2.5.7 測量指標
2.6 角色
2.6.1 組織類型
2.6.2 個人角色類型
2.7 技術
2.7.1 軟件産品類彆
2.7.2 專用硬件
2.8 推薦閱讀
第3章 數據治理
3.1 簡介
3.2 概念和活動
3.2.1 數據治理
3.2.2 數據管理製度
3.2.3 數據治理和管理製度組織
3.2.4 數據管理服務組織
3.2.5 數據管理執行官
3.2.6 數據治理辦公室
3.3 數據治理活動
3.3.1 數據戰略
3.3.2 數據政策
3.3.3 數據架構
3.3.4 數據標準和規程
3.3.5 法規遵從
3.3.6 問題管理
3.3.7 數據管理項目
3.3.8 數據管理服務
3.3.9 數據資産估值
3.3.10 溝通與推廣
3.3.11 相關的治理框架
3.4 綜述
3.4.1 指導原則
3.4.2 過程總結
3.4.3 組織和文化問題
3.5 推薦閱讀
3.5.1 網站
3.5.2 重點推薦
3.5.3 監管與閤規
3.5.4 常規書籍
第4章 數據架構管理
4.1 簡介
4.2 概念和活動
4.2.1 架構綜述
4.2.2 活動
4.3 綜述
4.3.1 指導原則
4.3.2 過程總結
4.3.3 組織和文化問題
4.4 推薦閱讀
4.4.1 書籍
4.4.2 文章和網站
第5章 數據開發
5.1 簡介
5.2 概念和活動
5.2.1 係統開發生命周期
5.2.2 數據建模方式
5.2.3 數據建模、分析和解決方案設計
5.2.4 詳細的數據設計
5.2.5 數據模型和設計質量管理
5.2.6 數據項目實施
5.3 綜述
5.3.1 指導原則
5.3.2 過程總結
5.3.3 組織和文化問題
5.4 推薦閱讀
5.4.1 數據模型和數據庫設計
5.4.2 業務規則
5.4.3 信息工程
5.4.4 敏捷開發
5.4.5 麵嚮對象和麵嚮對象設計
5.4.6 麵嚮服務的架構（SOA）
5.4.7 結構化查詢語言（SQL）
5.4.8 軟件過程改進
5.4.9 可擴展標識語言（XML）
第6章 數據操作管理
6.1 簡介
6.2 概念及活動
6.2.1 數據庫支持
6.2.2 數據技術管理
6.3 綜述
6.3.1 指導原則
6.3.2 過程總結
6.3.3 組織和文化問題
6.4 推薦閱讀
第7章 數據安全管理
7.1 簡介
7.2 概念與活動
7.2.1 理解數據安全需要和監管要求
7.2.2 定義數據安全策略
7.2.3 定義數據安全標準
7.2.4 定義數據安全控製及措施
7.2.5 管理用戶、密碼和用戶組成員
7.2.6 管理數據訪問視圖和權限
7.2.7 監控用戶身份認證和訪問行為
7.2.8 劃分信息密級
7.2.9 審計數據安全
7.3 外包項目的數據安全
7.4 綜述
7.4.1 指導原則
7.4.2 過程總結
7.4.3 組織和文化問題
7.5 推薦閱讀
7.5.1 文獻和論文
7.5.2 主要的隱私和安全法規
第8章 參考數據和主數據管理
8.1 簡介
8.2 概念和活動
8.2.1 參考數據
8.2.2 主數據
8.2.3 理解參考數據和主數據整閤需求
8.2.4 識彆參考數據和主數據的來源及貢獻者
8.2.5 定義和維護數據整閤架構
8.2.6 實施參考數據和主數據解決方案
8.2.7 定義和維護數據匹配規則
8.2.8 建立“黃金”記錄
8.2.9 定義和維護層次及關聯關係
8.2.10 計劃和實施新數據源的整閤
8.2.11 復製和分發參考數據與主數據
8.2.12 管理參考數據和主數據的變更
8.3 綜述
8.3.1 指導原則
8.3.2 過程總結
8.3.3 組織和文化問題
8.4 推薦閱讀
第9章 數據倉庫和商務智能管理
9.1 簡介
9.2 概念和活動
9.2.1 數據倉庫活動--簡要的曆史迴顧
9.2.2 數據倉庫和商務智能架構和組件
9.2.3 戰術型、戰略型和操作型商務智能
9.2.4 數據倉庫活動的不同類型
9.2.5 維度數據建模的概念和術語
9.3 數據倉庫和商務智能管理活動
9.3.1 理解商務智能信息需求
9.3.2 定義並維護數據倉庫和商務智能架構
9.3.3 實施數據倉庫和數據集市
9.3.4 實施商務智能的工具和用戶界麵
9.3.5 處理商務智能所需數據
9.3.6 監控並調整數據倉庫處理過程
9.3.7 監控並調整商務智能活動和性能
9.4 綜述
9.4.1 指導原則
9.4.2 過程總結
9.4.3 組織和文化問題
9.5 推薦閱讀
9.5.1 數據倉庫DW
9.5.2 商務智能BI
9.5.3 數據挖掘DM
9.5.4 聯機分析處理OLAP
第10章 文檔和內容管理
10.1 簡介
10.2 概念和活動
10.2.1 非結構化數據
10.2.2 文檔/檔案管理
10.2.3 內容管理
10.3 綜述
10.3.1 指導原則
10.3.2 過程總結
10.3.3 組織和文化問題
10.4 推薦閱讀
10.4.1 文檔和內容管理
10.4.2 檔案管理
10.4.3 企業信息門戶
10.4.4 圖書館學中的元數據
10.4.5 XML文檔中的語義
10.4.6 非結構化數據和商務智能
10.4.7 標準
10.4.8 在綫資源
第11章 元數據管理
11.1 簡介
11.2 概念和活動
11.2.1 元數據定義
11.2.2 元數據的曆史（1990-2008）
11.2.3 元數據戰略
11.2.4 元數據管理活動
11.3 綜述
11.3.1 指導原則
11.3.2 過程總結
11.3.3 組織和文化問題
11.4 推薦閱讀
11.4.1 一般閱讀
11.4.2 圖書館學中的元數據
11.4.3 地理空間元數據標準
11.4.4 ISO元數據標準
第12章 數據質量管理
12.1 簡介
12.2 概念和活動
12.2.1 數據質量管理方法
12.2.2 開發和提升數據質量意識
12.2.3 定義數據質量需求
12.2.4 剖析、分析和評估數據質量
12.2.5 定義數據質量指標
12.2.6 定義數據質量業務規則
12.2.7 測試和驗證數據質量需求
12.2.8 確定與評估數據質量服務水平
12.2.9 持續測量和監控數據質量
12.2.10 管理數據質量問題
12.2.11 清洗和校正數據質量缺陷
12.2.12 設計並實施數據質量管理操作程序
12.2.13 監控數據質量管理操作程序和績效
12.3 數據質量工具
12.3.1 數據剖析
12.3.2 解析和標準化
12.3.3 數據轉換
12.3.4 身份識彆和匹配
12.3.5 改善
12.3.6 報告
12.4 綜述
12.4.1 指導原則
12.4.2 過程總結
12.4.3 組織和文化問題
12.5 推薦讀物
第13章 職業發展
13.1 職業特點
13.2 DAMA會員資格
13.3 持續教育與培訓
13.4 認證
13.4.1 如何獲取CDMP認證
13.4.2 CDMP考試標準
13.4.3 CDMP認證的其他要求
13.4.4 CDMP資格考試
13.4.5 可接受的供應商培訓認證
13.4.6 考試準備
13.4.7 參加CDMP考試
13.4.8 職業發展/再認證
13.5 職業道德
13.6 著名的數據管理專業人士
13.6.1 終身成就奬
13.6.2 專業成就奬
13.6.3 政府成就奬
13.6.4 學術成就奬
13.6.5 DAMA社區奬
附錄A
A.1 數據管理供給者
A.2 數據管理輸入
A.3 數據管理參與者
A.4 數據管理工具
A.5 數據管理主要交付物
A.6 數據管理消費者
A.7 數據管理度量指標
A.8 軟件産品分類
A.9 概要流程錶
A.10 標準
A.10.1 非美國的隱私法律
A.10.2 美國的隱私法律
A.10.3 特定行業的安全和隱私規範
A.10.4 標準
參考文獻

前言/序言

數據管理是把業務和信息技術融閤起來所必需的一整套技術、方法及相應的管理和治理過程。它的特殊定位決定瞭它涉及的知識體係麵廣且度深，而要把其中各知識領域和它們之間的相互關係梳理和解釋清楚並不是一件容易的事情。本書是國際數據管理協會（DAMA International）對過去20多年數據管理領域知識和實踐的一個總結，由會員們花瞭多年時間和業界專傢反復討論撰寫而成。它是市場上唯一綜閤瞭數據管理方方麵麵的一部權威性著作。目前市場上有關數據某一專門領域的著作並不鮮見，但把數據管理各領域作為一個完整的知識體係來討論的據我所知卻僅此一本，而這正是本書的一個主要獨特之處。

經過國際數據管理協會中國分會（DAMA China）許多會員一年的協同努力，《DAMA數據管理知識體係指南》現已被翻成中文，將由清華大學齣版社齣版，不久就能與國內從事數據管理各領域的讀者見麵瞭。

參與這次翻譯和校對的主要會員有馬歡、劉晨、陳榕、劉峰、周宜靜、石傑、劉天雪、車春雷、王金華、何棟誌、劉彬、何曉梅、李波、劉凱、田景熙、王洋、唐英等。書中有些詞匯比較新，為瞭找到最恰當和準確的中文來錶達原意，他們不辭辛勞、反復推敲，保證瞭翻譯的質量。我在此對他們在百忙中自願抽齣大量寶貴業餘時間所作的努力以使此書能夠成功翻譯齣版錶示深深的謝意和敬意。

DAMA International根據不同業務對數據的不同需求，把數據管理的主要功能分為10個領域。對絕大多數數據管理人員來說他們的工作往往隻涉及其中的一個或少數幾個領域，但由於各數據管理領域間存在的內在聯係，即使為瞭做好某個數據管理領域的本職工作，他們也需要對數據管理的方方麵麵有一定的全麵瞭解。所以本書無論對初級，還是中、高級數據管理人員來說都是一本很需要的參考書。本書除瞭介紹和討論瞭數據管理各領域的知識外，還收集和提供瞭許多業界公認帶有一定權威性的相關文章或書籍信息，以作繼續深入鑽研。對不是以數據管理為主業但在自己業務領域中經常要與數據打交道的業務和管理人員，此書可以幫助他們對數據管理有個初步和較全麵的瞭解，也有助於他們與數據管理專業人員的溝通。

齣版此書的另一個目的是: 像其他成熟的行業一樣，隨著數據管理行業的成熟和發展，它也需要有一套標準術語和公認的做法。目前不管是業內還是業外都覺得數據管理中用的詞匯、稱呼、方法、工具和意見比較混亂，其中還摻雜瞭不少似是而非、模棱兩可的概念，造成溝通上的睏難和不必要的浪費。DAMA International希望通過此書的齣版有助於數據管理行業標準的討論和建立，從而進一步推動這行業的健康發展。從某種意義上來講，本書的齣版是數據管理行業開始走嚮成熟的一個重要標誌。

在國內，特彆是近年來，數據管理的概念和重要性正越來越得到重視。企業管理層開始在企業級的數據管理方麵加大投入，力爭通過加強數據管理提升公司對業績、風險和市場響應的管理能力。DAMA China 作為旨在“加深市場理解數據管理在融閤業務和技術中的作用”的專業非營利組織，也希望本書的中文版可以給國內同行一些啓發，吸收國際先進經驗，形成適閤中國企業環境的數據管理的更佳實踐。

數據和對它的管理不是今天纔有，也不是有瞭計算機纔有，它的發展貫穿瞭整個人類的文明史。但隨著計算機和網絡技術近幾十年來的飛速發展，數據的增長速度已超過瞭摩爾定律和網絡的增長速度，數據管理從最初對數字（數據）的計算，演進到對業務概念含義規範化和數據化的“計算”，大大拓展瞭傳統數據管理的範疇和加深瞭人們對數據進一步的認識。

我衷心希望《DAMA數據管理知識體係指南》中文版的齣版對推進我國數據管理行業的發展，提高我國數據管理和信息化建設的水平作齣應有的貢獻。

鬍本立國際數據管理協會副主席國際數據管理協會中國分會主席前世界銀行首席技術官2012年3月

前言DAMA數據管理知識體係指南　

　這是一項裏程碑式的工作。

本書詳細描述瞭一個現代企業中數據管理活動涉及的各個方麵活動。它不僅包括瞭識彆數據管理問題和責任的目標和宗旨，還包括瞭對組織裏參與者的建議和所期待的結果。

盡管圍繞數據管理，尤其是數據開發，書中提齣瞭一些做什麼或者不做什麼的重要建議，但是話說迴來，我不認為這是一本教你如何做的書，也不是一本論文集。它對技術工作給齣瞭一大堆的參考資料，那些教你如何做的書會將逐步充滿對數據管理技術細節感興趣的讀者的書庫。

在DAMA初建時期，我就和DAMA保持著聯係，這麼多年來，看著數據管理知識體係在實踐和格式上的演變，現在已經接近有50個版本瞭。齣版是項異常艱苦的工作，需要對數據管理瞭解較少的主題進行文章和案例的編輯，DAMA芝加哥分會的會員精心地準備瞭一切。同時，這是獨一無二的工作，很少有同樣主題的參考資料。它已經成為業內人員的一本實用手冊，值得放入每一個數據管理專業人員的書櫃。對一個從事數據工作的新手，這裏麵有豐富的信息，同時對數據老手也有它的價值，可以作為檢查錶來驗證他們的理解和職責，彌補知識麵的不足。本書知識麵的寬度和完整性讓人印象深刻。

本書最初的目標簡述如下：

(1)　建立共識。

(2)　提供標準定義。

(3)　識彆指導原則。

(4)　綜述被接受的良好實踐活動。

(5)　簡述參加問題。

(6)　澄清範圍和邊界。

(7)　指導讀者獲取深度理解的額外資源。

應當說，本書成功地達到瞭上述各個目標。

《DAMA數據管理知識體係指南》（或《DAMA-DMBOK指南》）值得每一位數據管理專業人士放入他們的書架。世界已經進入信息時代，數據已經成為企業擁有的最重要資源。作為一本指南，它可以幫助那些從事數據管理和實踐的人設定期望和分配責任。

感謝各位參與者，特彆是編輯們不朽的工作。感謝所有目前的和未來的數據管理者，你們在復雜的信息時代留下瞭閃亮的軌跡。這項工作將為你們提供一本有價值的入門書。

John A. Zachman 加利福尼亞州 格倫代爾

...

Deborah HendersonJohn Schley

《DAMA-DMBOK指南》倡導者DAMA國際主席

DAMA國際教育和研究副主席

DAMA基金會主席前言DAMA數據管理知識體係指南　

　首先感謝《DAMA-DMBOK指南》計劃委員會幾個月來每周一次的後勤和進度審查協調會。在DAMA行政管理人員Kathy Hadzibajric的支持下，委員會的核心成員Deborah Henderson、Mark Mosley、Michael Brackett、Eva Smith、Susan Earley和Ingrid Hunt誌願付齣瞭很多的個人時間，這本指南終於得以問世。

還要衷心感謝那些為框架願景做齣主要貢獻的人，他們以完全誌願的形式，按照嚴格的格式要求，及時地、高質量地交付瞭各個章節內容，我們十分感激。

我們特彆感謝Mark Mosley紮實的理論、堅持不懈和所投入的大量時間，以及Michael Brackett的建議、成果和手稿；還要感謝DAMA董事會顧問John Zachman、Len Silverston和鬍本立的熱情幫助。

項目的所有誌願者們犧牲瞭和傢庭、親人相處的時間參與到這項沒有報酬的工作中，最後嚮你們的傢屬緻以誠摯的謝意。

Deborah HendersonJohn Schley

《DAMA-DMBOK指南》倡導者DAMA國際主席

DAMA國際教育和研究副主席

DAMA基金會主席

...

所有編輯們熱烈感謝所有參與瞭《DAMA-DMBOK指南》項目的DAMA會員。他們對該書的貢獻和對數據管理專業發展的價值是無限的，如果您對《DAMA-DMBK指南》提供的支持被我們不經意地忽略瞭，我們在此誠摯地道歉。

Mark Mosley，開發編輯 Michael Brackett，齣版編輯

數據科學的基石：一本關於數據管理核心原則的全麵指南 在信息爆炸的數字時代，數據已成為驅動創新、商業決策乃至社會進步的核心要素。然而，數據並非僅僅是信息的堆積，其背後蘊藏著巨大的價值，而這份價值的挖掘與實現，離不開係統、規範、高效的數據管理。本書正是為深入理解和掌握數據管理這一關鍵領域而作，它將帶領讀者穿越紛繁復雜的數據世界，抵達數據管理知識體係的殿堂。 本書並非一本介紹具體數據庫技術或特定軟件工具的“如何操作”指南。相反，它更側重於構建一套關於數據管理的基礎理論框架和方法論。它探討的是數據管理的核心原則、最佳實踐以及未來發展趨勢，旨在為讀者提供一個理解數據價值、構建健壯數據體係的“為什麼”和“是什麼”的深刻認識。 本書內容概覽： 第一部分：數據管理基礎 數據是什麼？——數據本質與價值的探尋： 在信息時代，數據已不再僅僅是原始記錄。本書首先深入剖析數據的本質，從其形態（結構化、半結構化、非結構化）、生命周期（創建、存儲、處理、分析、歸檔、銷毀）以及在不同業務場景下的作用進行闡釋。 我們將探討數據所蘊含的潛在價值，包括提升運營效率、驅動精準營銷、支持戰略決策、推動産品創新等。理解數據的價值是有效管理的前提，本書將引導讀者認識到數據作為一種戰略資産的重要性。 同時，本書也將觸及數據質量的定義，為何高質量的數據是所有分析和決策的基石，並初步介紹影響數據質量的常見因素。 數據管理的重要性與目標： 為何我們需要進行數據管理？本書將詳細闡述數據管理在現代組織中的關鍵作用。它解決瞭數據孤島、數據冗餘、數據不一緻、數據安全風險等一係列普遍存在的問題。 本書將清晰地勾勒齣數據管理的核心目標：確保數據的可用性（Accessibility）、可訪問性（Availability）、完整性（Integrity）、一緻性（Consistency）、安全性（Security）和閤規性（Compliance）。每一個目標都將通過具體場景和案例進行生動講解。 我們將探討數據管理如何支持業務戰略的實現，如何降低IT成本，以及如何提高決策的準確性和效率。 數據管理的概念模型與架構： 理解數據管理的邏輯結構至關重要。本書將介紹數據管理通用的概念模型，包括數據實體、屬性、關係等基本元素。 我們將探討數據管理架構的構成，包括數據采集、數據存儲、數據處理、數據服務等各個環節，並分析不同架構模式的優缺點。 本書還將引入數據治理（Data Governance）的概念，並將其置於數據管理體係的核心地位。數據治理是確保數據按照既定策略和標準被有效管理和使用的“大腦”，它指導著整個數據管理活動的執行。 第二部分：數據管理的構成要素與核心領域 數據架構（Data Architecture）： 數據架構是數據管理的藍圖。本書將深入講解數據架構的設計原則，包括數據模型設計（概念模型、邏輯模型、物理模型）、數據庫設計、數據倉庫設計、數據湖設計等。 我們將探討不同類型的數據存儲解決方案，如關係型數據庫、NoSQL數據庫、內存數據庫、分布式存儲係統等，並分析它們在不同應用場景下的適用性。 本書也將介紹數據集成（Data Integration）的策略和技術，包括ETL（Extract, Transform, Load）、ELT（Extract, Load, Transform）等，以及它們在構建統一數據視圖中的作用。 數據建模（Data Modeling）： 數據建模是數據管理中最基礎也是最關鍵的環節之一。本書將詳細講解各種數據建模技術，包括概念數據模型、邏輯數據模型（如ER模型、UML模型）和物理數據模型。 我們將學習如何識彆數據需求、定義數據實體、屬性和關係，以及如何根據業務需求進行範式設計，確保數據的規範性和避免冗餘。 本書還會討論麵嚮不同應用場景的數據模型設計，例如為事務處理（OLTP）優化的模型與為分析處理（OLAP）優化的模型之間的差異。 數據存儲與管理（Data Storage and Management）： 本書將深入探討各種數據存儲技術，不僅僅是數據庫。我們將分析文件存儲、對象存儲、塊存儲等不同存儲介質的特點和適用場景。 我們將討論數據生命周期管理（Data Lifecycle Management）的重要性，包括數據的創建、使用、歸檔、備份、恢復和最終的銷毀，以及如何在不同階段優化存儲成本和性能。 數據安全與隱私保護（Data Security and Privacy）是本書的重中之重。我們將詳細介紹數據加密、訪問控製、身份認證、脫敏處理、審計追蹤等安全措施，並討論如何遵守GDPR、CCPA等數據隱私法規。 數據處理與分析（Data Processing and Analytics）： 原始數據隻有經過有效的處理和分析纔能轉化為有價值的信息。本書將介紹數據處理的基本概念，包括數據清洗（Data Cleaning）、數據轉換（Data Transformation）、數據聚閤（Data Aggregation）等。 我們將探討數據分析的常用方法和技術，從描述性分析（ Descriptive Analytics）到診斷性分析（Diagnostic Analytics），再到預測性分析（Predictive Analytics）和規範性分析（Prescriptive Analytics）。 本書也會簡要介紹大數據處理框架（如Hadoop、Spark）的基本原理，以及它們如何支持海量數據的處理和分析。 數據質量管理（Data Quality Management）： “垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）是數據科學領域的一句名言。本書將深入探討數據質量的重要性，並介紹數據質量管理的完整流程，包括數據質量評估、數據質量規則定義、數據質量監控、數據質量改進等。 我們將學習如何識彆和度量數據質量問題，例如準確性（Accuracy）、完整性（Completeness）、一緻性（Consistency）、及時性（Timeliness）、唯一性（Uniqueness）和有效性（Validity）。 本書還將提供具體的策略和技術，幫助組織建立持續的數據質量改進機製。 元數據管理（Metadata Management）： 元數據是“關於數據的數據”。本書將強調元數據管理在數據管理中的核心作用，它提供瞭數據的上下文信息，使得數據更容易被理解、查找、使用和管理。 我們將探討不同類型的元數據，包括技術元數據（如錶名、列名、數據類型）、業務元數據（如業務術語、業務規則）和操作元數據（如數據源、數據處理日誌）。 本書還將介紹元數據管理工具的作用，以及如何構建集中的元數據倉庫，支持數據資産的發現和管理。 數據安全與閤規（Data Security and Compliance）： 在日益嚴格的監管環境下，數據安全與閤規是企業不可忽視的責任。本書將深入探討數據安全防護的各個層麵，包括網絡安全、應用安全、數據庫安全以及物理安全。 我們將詳細講解數據加密、訪問控製、身份認證、權限管理、數據脫敏、數據備份與恢復等關鍵技術和策略。 同時，本書也將關注數據閤規性問題，包括如何理解和遵守相關的數據隱私法規（如GDPR、CCPA），以及如何在數據管理實踐中確保閤規性，避免法律風險。 第三部分：數據管理的高級主題與未來趨勢 數據治理（Data Governance）： 數據治理是數據管理體係的“操作係統”。本書將深入闡述數據治理的定義、目標、原則和關鍵組件，包括數據戰略、數據策略、數據標準、數據角色與職責、數據流程、數據度量等。 我們將探討如何建立有效的數據治理框架，如何推動數據所有權和責任，以及如何通過數據治理來提升數據質量、降低數據風險，並實現業務價值。 本書還將介紹數據治理在實際落地過程中可能遇到的挑戰以及應對策略。 大數據環境下的數據管理（Data Management in Big Data Environments）： 隨著數據量的激增和多樣化，傳統的管理方法已無法滿足需求。本書將探討大數據環境下數據管理的新挑戰，包括數據存儲（如HDFS, S3）、數據處理（如Spark, Flink）、數據倉庫與數據湖的結閤（Data Lakehouse）等。 我們將分析如何在大規模、異構的數據集中實現數據的高效訪問、處理和分析。 數據集成與互操作性（Data Integration and Interoperability）： 在現代企業中，數據分散在各種不同的係統和應用中。本書將深入探討數據集成的重要性，以及各種數據集成模式和技術，包括ETL、ELT、API集成、數據虛擬化等。 我們將討論如何實現跨係統、跨部門的數據共享和協同，以及如何建立統一的數據視圖，支持更全麵的業務洞察。 數據管理工具與技術生態（Data Management Tools and Technology Ecosystem）： 本書將概覽當前數據管理領域的主要工具和技術類彆，包括數據庫管理係統（DBMS）、數據倉庫工具、ETL工具、數據質量工具、元數據管理工具、數據治理平颱等。 我們將分析這些工具如何協同工作，共同構成一個完整的數據管理生態係統。 數據管理的發展趨勢（Trends in Data Management）： 本書將展望數據管理領域的未來發展方嚮，包括人工智能（AI）在數據管理中的應用（如自動化數據治理、智能數據質量檢測）、數據編織（Data Fabric）和數據網格（Data Mesh）等新興架構模式、以及對實時數據處理和分析的日益增長的需求。 我們將探討這些趨勢如何影響未來的數據管理實踐，以及企業應如何為之做好準備。 本書的讀者對象： 本書適閤於所有對數據管理有深度興趣的專業人士，包括但不限於： 數據分析師、數據科學傢、數據工程師： 他們是數據管理理論的直接實踐者，本書將為他們提供堅實的理論基礎和更廣闊的視野。 IT架構師、係統分析師： 他們負責設計和構建數據相關的係統，本書將幫助他們理解數據管理的原則和最佳實踐，以設計更健壯、可擴展的係統。 數據庫管理員（DBA）、數據倉庫管理員： 本書將幫助他們從更宏觀的角度理解自己的工作在整個數據管理體係中的位置。 業務決策者、部門經理： 他們需要理解數據如何被管理和利用，以便做齣更明智的業務決策。 對數據管理領域感興趣的學生和研究人員： 本書將為他們提供一個全麵、係統的學習框架。 結論： 在數據驅動的時代，有效的數據管理不再是可選項，而是必選項。本書旨在為讀者提供一套關於數據管理的知識體係，幫助他們理解數據管理的底層邏輯，掌握核心原則和方法，從而更好地駕馭數據，釋放其巨大的潛能。通過閱讀本書，讀者將能夠構建更可靠、更安全、更智能的數據體係，為個人職業發展和組織業務的成功奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據背後的邏輯和價值充滿著探索欲，總覺得數據管理是一個既抽象又充滿魅力的領域。這本書的齣現，恰好滿足瞭我對知識體係化構建的渴望。我驚喜地發現，它不僅僅是羅列各種技術和工具，而是從宏觀的戰略層麵，到微觀的操作細節，都給予瞭詳盡的闡述。書中對數據價值的挖掘、數據驅動的決策等話題的探討，讓我看到瞭數據在商業運營中的巨大潛力。我喜歡它那種“授人以魚不如授人以漁”的教育理念，它不是簡單地告訴我們答案，而是引導我們去思考問題的本質，去構建自己的知識框架。我期待通過閱讀這本書，能夠建立起一套完整的數據管理思維，能夠更敏銳地捕捉數據中的商機，並將其轉化為實際的業務成果。這本書仿佛為我打開瞭一扇通往數據智慧的大門，讓我看到瞭一個更加清晰和有條理的數據世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透露齣一種嚴謹而專業的學術氣息，那種深邃的藍色和簡潔的字體搭配，仿佛預示著裏麵承載著沉甸甸的知識。我一直對數據管理這個領域充滿瞭好奇，但市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼流於錶麵，很難找到一本能夠真正深入淺齣、體係完整的著作。當我拿到這本《DAMA 數據管理知識體係指南》時，我立刻就被它厚重的分量和精煉的標題所吸引。雖然我還沒有開始細讀，但我能感受到它所蘊含的深度和廣度，這不僅僅是一本書，更像是一張通往數據管理全景的地圖，為我這樣想要係統性學習的讀者指明瞭方嚮。我期待它能為我梳理清楚數據生命周期的各個環節，理解數據治理的復雜性，以及在信息爆炸的時代如何有效地駕馭數據這個寶貴的資源。我相信，這本書將成為我深入數據科學領域不可或缺的啓濛之作，帶領我跨越那些零散的知識點，構建起紮實的數據管理理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻被它清晰的章節結構和嚴謹的邏輯綫條所摺服。每一個概念的提齣都循序漸進，像是為初學者搭建瞭一個穩固的階梯，讓我能夠一步步攀登。我特彆欣賞它對“數據治理”這一核心概念的深入剖析，這不僅僅是關於技術層麵的操作，更包含瞭很多管理學和組織學的考量。這本書讓我明白瞭，數據治理並非一蹴而就，而是一個持續演進、需要多方協同的過程。書中提及的各種數據管理框架和最佳實踐，為我提供瞭寶貴的參考。我尤其對其中關於數據質量管理和元數據管理的章節産生瞭濃厚的興趣，這正是當前許多企業在數字化轉型過程中麵臨的痛點。這本書就像一位經驗豐富的大師，用娓娓道來的方式，將復雜的數據管理理念化繁為簡，讓我在閱讀的過程中，不僅能夠理解“是什麼”，更能思考“為什麼”以及“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的專業性和權威性，從它隸屬於“計算機科學與技術學科前沿叢書”這一係列就能窺見一斑。在閱讀過程中，我能感受到作者深厚的學術功底和豐富的實踐經驗。它不是一本簡單意義上的技術手冊，而更像是一本數據管理的“聖經”。我特彆欣賞書中對數據管理原則和標準的深入解讀，這為我們在實際工作中提供瞭堅實的理論基礎和行為準則。從數據建模到數據倉庫，從數據挖掘到數據可視化，每一個環節都被描繪得淋灕盡緻。這本書讓我認識到，優秀的數據管理不僅僅是技術的堆砌，更是一門藝術，需要係統性的規劃、精細化的執行和持續的優化。我期待通過學習這本書，能夠提升我在數據管理方麵的專業素養，為未來在數據領域的發展奠定堅實的基礎，並能夠為所在機構的數據戰略貢獻自己的力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在IT行業摸爬滾打多年的技術人員，我深知數據在現代企業中的核心地位。然而，隨著數據量的爆炸式增長和業務復雜性的不斷提升，如何有效地管理和利用數據，已經成為一個亟待解決的難題。《DAMA 數據管理知識體係指南》的齣現，無疑為我們提供瞭強有力的理論支持和實踐指導。這本書的體係性非常強，涵蓋瞭數據戰略、數據架構、數據開發、數據安全等多個維度，幾乎觸及瞭數據管理的全生命周期。我尤其關注書中關於數據安全和隱私保護的部分，這不僅是閤規性的要求，更是贏得客戶信任的關鍵。同時，書中對新興技術在數據管理中的應用也進行瞭探討，例如大數據、人工智能等，這讓我能夠跟上技術發展的步伐，為企業的數據管理提供更具前瞻性的解決方案。這本書的內容深度和廣度都達到瞭相當高的水平，能夠滿足不同層次讀者對數據管理的認知需求。

評分☆☆☆☆☆

非常好，送貨快，價格閤適

評分☆☆☆☆☆

把數據管控的內容都囊括進來瞭，對數據管控的知識體係是個總結，還是不錯的！

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

好書！好翻譯！膠裝質量好！

評分☆☆☆☆☆

速度挺快的

評分☆☆☆☆☆

值得一讀的數據方麵的專業書籍

評分☆☆☆☆☆

書已買完瞭，就剩下學瞭！加油，好書推薦。

評分☆☆☆☆☆

好書，數據治理必備

評分☆☆☆☆☆

很有用的書，值得購買