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齐剑锋 著

图书标签:

• 数据工程
• 装备数据
• 数据分析
• 数据建模
• 数据仓库
• ETL
• 数据治理
• 大数据
• Python
• SQL

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121292033

版次：1

商品编码：12003148

包装：平装

丛书名： 国防电子信息技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：212

字数：282000

正文语种：中文

内容简介

本书介绍了装备数据工程的主要工作内容和工作方法。全书共7章，第1章主要介绍数据工程、装备数据工程有关的基本概念、国内外数据工程实践情况；第2章介绍装备数据工程的工作内容体系和推进策略；第3章介绍装备数据资源建设的内容和方法步骤；第4章介绍装备数据工程保障体系的建设，包括体制机制、法规标准、安全保密体系和人才队伍等；第5章介绍装备数据工程中各种工作和任务的管理方法，把工作分成工程管理、项目管理和日常管理三类，介绍了项目管理和职能管理这两种管理方法；第6章介绍装备信息基础设施的构成和建设思路；第7章介绍装备数据工程涉及的部分关键技术。

作者简介

齐剑锋：男，1968年生，军械工程学院信息工程系副教授，博士，计算机科学与技术学科硕士研究生导师。曾获军队科技进步二等奖2项，三等奖1项，编著译著10余部，发表论文40余篇。长期从事军队信息化、企业信息化研究和实践，曾参加多项军队信息化项目，主持过多年卷烟企业ERP研发与实施和企业信息化总体规划项目，有丰富的大型软件工程实践经验。近年主要从事装备数据编码标准、装备数据工程、人工智能等方面的研究。李三群：男，军械工程学院六系主任，教授，硕士研究生导师。杨素敏：女，军械工程学院信息工程系副教授。

目录

第1章 绪论

1．1 数据

1．1．1 数据的含义

1．1．2 信息的含义

1．1．3 数据和信息的关系

1．2 装备数据

1．2．1 装备的含义

1．2．2 装备数据的含义

1．3 数据工程

1．3．1 工程的含义

1．3．2 数据工程的含义

1．4 装备数据工程

1．5 国内外数据工程实践

1．5．1 外军数据工程实践

1．5．2 国内数据工程实践

1．6 装备数据工程的地位和作用

1．6．1 促进装备科学发展的必由之路

1．6．2 提高装备管理水平的必然要求

1．6．3 提高装备保障力的重要基础

第2章 装备数据工程体系

2．1 总体框架

2．1．1 装备数据资源建设

2．1．2 信息基础设施建设

2．1．3 支撑环境建设

2．1．4 装备数据工程管理

2．2 指导思想

2．2．1　统一领导、全员参与

2．2．2　统筹规划、分步实施

2．2．3　重点突破、整体推进

2．2．4　应用主导、注重实效

2．2．5　人才为本、建强力量

2．2．6　完善制度、健全机制

2．3　实施原则

2．3．1　效益至上 确保实用

2．3．2　创新拓展、力求先进

2．3．3　体系完善、安全保密

2．3．4　质量第一、服务可靠

2．3．5　开放兼容、互联共享

2．3．6　精打细算、降低成本

2．4　建设发展路径

2．4．1　工程建设阶段

2．4．2　形成能力阶段

2．4．3　发展提高阶段

第3章　装备数据资源建设

3．1　装备数据资源建设流程

3．1．1　数据需求分析

3．1．2　数据规划

3．1．3　数据模型设计

3．1．4　设计方案实施

3．1．5　数据采集与汇总

3．2　装备数据质量保证

3．2．1　装备数据质量问题典型案例

3．2．2　全面质量管理的思想

3．2．3　数据质量的定义与分类

3．2．4　数据质量的评测

3．2．5　装备数据质量保证措施

3．3　装备数据管理与应用

3．3．1　装备数据管理

3．3．2　装备数据服务

3．3．3　装备数据应用

3．3．4　装备数据保障

3．4　装备数据资源建设评估方法

3．4．1　装备数据服务能力评估

3．4．2　装备数据保障能力评估

3．4．3　装备数据应用效益评估

第4章　装备数据工程支撑条件

4．1　体制机制建设

4．1．1　装备数据工程管理体制

4．1．2　装备数据工程管理机制

4．2　法规标准体系建设

4．2．1　法规标准体系的构成

4．2．2　管理法规

4．2．3　技术标准

4．2．4　法规标准的制定

4．2．5　法规标准的实施

4．2．6　法规标准建设的要求

4．3　安全保密体系建设

4．3．1　安全保密体系构成

4．3．2　技术体系

4．3．3　管理体系

4．3．4　建设要求

4．4　人才队伍建设

4．4．1　人才队伍的构成

4．4．2　对人才的要求

4．4．3　人才培养

第5章　装备数据工程管理方法

5．1　装备数据工程管理的内涵

5．2　规划管理

5．2．1　规划方案的制定

5．2．2　规划方案的实施

5．2．3　规划效果的评估

5．3　工程管理

5．3．1　工程管理组织机构

5．3．2　工程计划管理

5．3．3　项目合同管理

5．3．4　工程技术管理

5．4　日常管理

5．4．1　装备数据工程日常工作管理

5．4．2　装备数据工程要素日常管理

5．5　装备数据工程管理模式

5．5．1　装备数据工程项目管理

5．5．2　装备数据工程职能管理

第6章　信息基础设施建设

6．1　信息基础设施的总体布局

6．2　机房设施

6．2．1　机房布局

6．2．2　机房装修

6．2．3　综合布线

6．2．4　通信系统

6．2．5　供配电系统

6．2．6　新风与空调系统

6．2．7　监控系统

6．2．8　机动承载平台

6．3　网络基础设施

6．3．1　网络分类

6．3．2　网络设备

6．3．3　高可用性网络基本结构

6．3．4　网络安全基本结构

6．3．5　网络管理系统

6．4　信息服务基础设施

6．4．1　主机系统

6．4．2　存储系统

6．4．3　云计算与云存储

6．5　安全基础设施

6．5．1　电子身份认证中心

6．5．2　加解密标准和设备

6．6　信息基础设施的工程实施

6．6．1　需求分析

6．6．2　技术设计

6．6．3　建设实施

6．6．4　系统验收

6．7　信息基础设施建设基本要求

第7章　部分关键技术简介

7．1　系统分析与建模

7．1．1　结构化分析方法

7．1．2　面向对象分析方法

7．2　数据集成

7．2．1　数据集成的常用方法

7．2．2　数据集成的常见接口标准

7．2．3　数据集成常用技术

7．3　数据挖掘与决策支持

7．3．1　数据挖掘技术

7．3．2　决策支持系统

7．4　评估方法

7．4．1　层次分析法

7．4．2　模糊评价法

7．4．3　专家评估预测法

7．4．4　多目标决策法

7．5　新技术与应用

7．5．1　物联网

7．5．2　云计算

7．5．3　大数据

参考文献

前言/序言

前　言

随着信息技术应用的普及，数据资源已经成为一种重要的资源。“用数据做决策”、“用数据强管理”、“用数据促创新”成为普遍共识。在军事领域，数据已经成为继人和武器装备之后战斗力构成的核心要素。

装备数据是我军数据资源的重要组成部分，是实现装备精细化保障的基础。装备数据工程是装备业务信息化和装备保障信息化的基础性工程，旨在运用系统工程方法和先进的信息技术手段，对装备数据资源进行顶层规划设计，构建丰富翔实的装备数据资源库，建立完善配套的管理保障机制，实现装备信息的高效流动和充分利用，促进装备全系统、全寿命业务管理信息化，提高装备保障能力和保障水平。

装备数据工程方面的研究比较多，很多装备数据和信息技术方面的专家学者及实践工作者都对装备数据工程的理论技术体系和工作体系进行了探索，取得了很多有益的成果。本书借鉴了多位专家已有的成果，总结了我们参加多年装备业务和装备保障领域信息化和数据工程工作的经验，试图为装备数据工程梳理出一个较为完整的工作与方法体系，提供一个较为清晰的工作思路。本书没有面面俱到地介绍装备数据工程的各种具体技术，而是勾勒出相关工作与方法的总体结构，重点说明做什么，为相关工作人员提供一个总体思路。书中根据需要，介绍了一些重要的技术内容。希望本书能为广大的装备数据工程工作人员提供有益的帮助。

参与本书内容研究和撰写的人员：齐剑锋、李三群、杨素敏、高秀峰、古平、陈利军、杜晓明、张彤、王路。

由于我们水平有限，虽然很努力，但仍难免有不足甚至谬误之处，恳请读者发现后指出。

作者

2016年3月 于石家庄

智慧之网：数据驱动的现代社会构建 在这个信息爆炸的时代，我们早已身处一个由数据编织而成的庞大网络之中。从我们每一次的点击、每一次的滑动，到每一次的购买、每一次的出行，都如同无数细小的丝线，汇聚成一股奔腾不息的洪流，深刻地塑造着我们所处的社会、我们所做出的决策，乃至我们对世界的认知。这本书，并非一本关于技术手册的详尽指南，也不是对某个具体工具的深度剖析，而是旨在勾勒出这一宏大图景的轮廓，探寻数据作为现代社会最宝贵的资源之一，如何被理解、被组织、被转化为能够赋能进步、驱动创新的关键要素。 我们生活的世界，已然成为一个由数据驱动的有机体。每一个城市都在监测交通流量，优化信号灯的配时，让通勤更顺畅；每一次的科学研究，都依赖海量实验数据的分析，来揭示宇宙的奥秘，或者攻克疾病的难关；每一次的商业决策，都建立在市场趋势、用户行为和财务报表的细致梳理之上，以求得风险最小化和收益最大化；甚至我们每一次的娱乐体验，也都在被个性化推荐算法精准地捕捉和满足，让我们在浩瀚的数字内容海洋中，更容易找到触动心灵的那一页。 然而，数据的价值并非天然显现，它需要被精心捕获、严谨整理，并以一种能够被理解和应用的方式呈现。这其中蕴含着一套系统性的思维方式和一系列复杂的操作流程。这套流程，从最基础的数据采集开始，涉及到如何确保数据的准确性、完整性和时效性。想象一下，如果一个城市交通监测系统收集到的数据是错误的，那么由此做出的优化决策很可能适得其反，加剧拥堵。同样，如果一项重要的科学研究依赖于不完整的数据集，其结论的可信度将大打折扣。因此，数据的“源头活水”是否清澈，是其后续价值的基石。 采集而来的原始数据，往往是杂乱无章的。就像从不同地方挖出来的矿石，它们需要经过提炼、分拣、加工，才能成为有用的材料。数据的“清洗”与“转换”，便是这一关键的“提炼”过程。这其中包含了识别和修正错误、处理缺失值、统一数据格式、消除重复项等一系列细致的工作。一个看似微小的错误，在庞大的数据集中，可能会被放大，导致整个分析结果的偏差。因此，数据科学家和工程师们必须具备敏锐的洞察力和严谨的态度，如同炼金术士般，在海量原始数据中，炼取出纯净的“黄金”。 数据的组织与存储，则是构建智慧之网的“骨骼”与“血脉”。随着数据量的指数级增长，如何高效、安全、可扩展地存储海量数据，成为一项巨大的挑战。从最初的简单文件系统，到如今的分布式数据库、数据湖、数据仓库等，技术的演进伴随着我们对数据管理能力的不断提升。这些复杂的系统，不仅要能够存储数据，更要能够快速检索、查询和访问，为后续的数据分析和应用提供便捷的通道。想象一下，一个庞大的图书馆，如果书本杂乱无章，读者将很难找到所需的内容。而一个有序、高效的图书馆系统，则能极大地提升知识的获取效率。 一旦数据被清洗、组织并存储起来，其真正的价值就开始显现——“分析”与“洞察”。这是数据驱动决策的核心环节。通过各种统计方法、可视化技术和机器学习算法，我们可以从数据中挖掘出隐藏的模式、关联和趋势。例如，零售商可以通过分析顾客的购买历史，预测他们未来的消费偏好，从而进行精准营销。医疗机构可以分析病人的健康数据，识别潜在的疾病风险，并提供个性化的预防方案。城市管理者可以分析居民的出行数据，优化公共交通网络，提升居民的生活质量。这一过程，是将冰冷的数据转化为有温度的智慧，是将模糊的现象转化为清晰的认知。 然而，数据的价值并非止步于“洞察”。真正的飞跃在于将这些洞察转化为“行动”和“应用”。这便是“数据产品化”的范畴。从智能推荐系统到自动驾驶汽车，从金融风险评估模型到精准医疗诊断工具，无数改变我们生活的创新，都是建立在对数据的深度理解和高效应用之上。数据不再仅仅是静止的记录，而是成为了能够驱动机器、优化流程、甚至创造全新体验的“活”的要素。 在这个过程中，技术的进步扮演着至关重要的角色。大数据处理框架、云计算平台、人工智能算法的飞速发展，为我们处理和利用海量数据提供了前所未有的能力。这些技术如同强大的工具箱，让我们可以更高效、更深入地探索数据的奥秘。但技术本身并非终点，它始终是服务于我们对数据价值的追求。 理解数据的本质，掌握数据的处理方法，运用数据驱动的思维方式，已经成为现代社会每一个领域不可或缺的能力。无论你是身处技术前沿的工程师，还是致力于商业策略的决策者，亦或是探索科学真理的研究者，对数据的敬畏之心和驾驭能力，将决定你在这个时代的竞争力。 本书所要探讨的，正是这一宏大叙事中的关键脉络。它关乎如何构建一个能够高效、安全、负责任地收集、处理、分析和应用数据的系统。它关乎如何将原始的数据洪流，转化为驱动社会进步、赋能个人发展的智慧之流。这不仅仅是关于技术，更是关于如何以一种全新的视角，去理解我们所处的世界，并参与到塑造未来的进程中。我们邀请您一同踏上这场探索之旅，去发现数据所蕴藏的无限可能，去构建一个更加智慧、更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

对于《装备数据工程导论》这本书，我的评价是，它成功地将一个可能显得枯燥的技术领域，变得生动有趣且富有启发性。作者在叙述上非常有条理，他从数据生命周期的各个环节，比如数据的采集、存储、转换、分析和可视化，都进行了清晰的阐述。我特别欣赏书中对于数据可视化部分的讲解，它不仅仅是展示图表，而是强调如何通过恰当的图表类型和设计，将复杂的数据转化为易于理解的洞察。作者还引用了很多生动的例子，比如利用地图数据来分析城市人口流动，或者用时间序列数据来预测股票走势，这些都让我对数据可视化有了更直观的认识。书中的内容深入浅出，即使对数据工程一无所知的人，也能通过阅读这本书，对整个数据工程的体系有一个初步的了解。而且，作者在讲解过程中，还会不时地穿插一些技术演进的历史，比如从传统的数据库系统到如今的大数据平台，这种历史性的视角，让我能够更好地理解数据工程是如何一步步发展到今天的。这本书的实用性和知识性都非常强，对于想要了解数据工程基础知识的读者来说，无疑是一本极佳的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

《装备数据工程导论》这本书给我的感觉，就像是打开了一扇通往未来世界的大门。虽然我不是专业的数据工程师，但作者以一种非常宏观的视角，向我们展示了数据在当今社会扮演的角色以及它未来发展的趋势。书中并没有深入讲解具体的代码实现，而是更侧重于数据工程的整体架构、核心理念以及它所能带来的变革。我被书中关于“数据驱动决策”的理念深深吸引，它强调了如何将原始数据转化为有价值的信息，并最终指导企业的运营和战略。书中的一些章节，比如探讨大数据在智能制造中的应用，让我看到了工业4.0的影子，理解了如何通过传感器收集海量数据，再经过分析来优化生产流程、提高产品质量。此外，作者对于数据伦理和治理的讨论也让我印象深刻。在数据爆炸的时代，如何负责任地使用数据，保护个人隐私，避免数据偏见，这些都是亟待解决的问题。这本书在这方面给出了很多值得深思的观点，也让我认识到数据工程不仅仅是技术问题，更是涉及社会、伦理和法律的复杂议题。这本书的视角非常开阔，适合所有对未来科技发展感兴趣的读者，它能帮助我们更好地理解这个被数据深刻影响的世界。

评分☆☆☆☆☆

《装备数据工程导论》这本书，给我最大的感受是其前瞻性和战略性。它并没有局限于现有的技术细节，而是着眼于数据工程的未来发展方向和其在企业战略中的重要地位。我尤其对书中关于“数据资产化”的论述感到震撼，它将数据提升到了企业核心资产的层面，并探讨了如何通过数据工程来挖掘和放大数据的价值。书中的一些章节，对于如何构建一个高效的数据驱动型组织，提供了非常实用的指导。作者分析了不同类型的企业在数据应用上面临的挑战，并给出了相应的解决方案。例如，在讨论如何建立数据治理体系时，书中详细介绍了数据标准、数据质量管理、元数据管理等关键环节，这让我意识到，要想真正实现数据价值，良好的治理是基础。这本书的语言风格非常专业且权威，但又不会让人感到难以接近，它能够帮助读者建立起对数据工程的全局观，理解其在整个商业生态系统中的战略意义。对于企业决策者、战略规划者以及对数据驱动商业模式感兴趣的读者来说，这本书的价值不言而喻。

评分☆☆☆☆☆

读完《装备数据工程导论》后，我真是受益匪浅，原本对数据工程这个概念模糊不清，甚至觉得它离我普通读者的生活很遥远，但这本书彻底颠覆了我的认知。它没有一开始就抛出大量晦涩难懂的技术术语，而是从一个非常生活化的场景切入，比如分析人们的购物习惯，来引出数据收集、清洗、处理以及最终应用的整个流程。我尤其喜欢作者在举例时，会把复杂的概念拆解成一个个小故事，比如模拟一个电商平台如何通过用户行为数据来推荐商品，或者一个城市如何利用交通数据来优化信号灯。这种“接地气”的讲解方式，让我能够轻松理解数据工程背后的逻辑和价值。而且，书中在讲解每个阶段时，都会穿插一些实际应用的案例，让我看到数据工程是如何在金融、医疗、制造业等不同领域发挥作用的。例如，在介绍数据安全和隐私保护时，作者列举了几个真实世界的数据泄露事件，并深入分析了其中的原因和如何通过技术手段来防范，这让我对数据安全有了更深刻的认识，也更加警惕自己在网络上的信息安全。总体而言，这本书就像一位耐心而博学的老师，一步步地引导我探索数据工程的奥秘，让我从一个“小白”变成了一个对数据世界充满好奇和理解的普通读者。

评分☆☆☆☆☆

读完《装备数据工程导论》，我不得不说，这绝对是一本能够点燃你对数据世界好奇心的书。作者的叙事方式非常引人入胜，他用一种探索者的口吻，带领读者一步步深入了解数据工程的方方面面。书中并没有太多空泛的理论，而是充满了实际的案例和思考。我印象最深刻的是，作者在探讨数据平台的构建时，并没有直接罗列各种工具和技术，而是从实际业务场景出发，分析了不同类型的数据平台所面临的挑战和最佳实践。书中的一些章节，对于如何构建一个可扩展、高性能的数据管道，进行了深入的剖析，这让我对数据处理的复杂性有了更深刻的认识。而且，作者在讲解过程中，还会时不时地引导读者思考，比如“我们为什么要收集这些数据？”，“这些数据能为我们带来什么？”，这种互动式的写作风格，让我感觉自己不仅仅是在阅读，更像是在参与一场关于数据的深度对话。这本书的启发性非常强，它能够帮助读者打开思路，思考数据在不同场景下的应用潜力，并激发进一步学习和探索的欲望。