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齊劍鋒著

圖書標籤:

數據工程
裝備數據
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ETL
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大數據
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齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121292033

版次：1

商品編碼：12003148

包裝：平裝

叢書名：國防電子信息技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：212

字數：282000

正文語種：中文

具體描述

內容簡介

本書介紹瞭裝備數據工程的主要工作內容和工作方法。全書共7章，第1章主要介紹數據工程、裝備數據工程有關的基本概念、國內外數據工程實踐情況；第2章介紹裝備數據工程的工作內容體係和推進策略；第3章介紹裝備數據資源建設的內容和方法步驟；第4章介紹裝備數據工程保障體係的建設，包括體製機製、法規標準、安全保密體係和人纔隊伍等；第5章介紹裝備數據工程中各種工作和任務的管理方法，把工作分成工程管理、項目管理和日常管理三類，介紹瞭項目管理和職能管理這兩種管理方法；第6章介紹裝備信息基礎設施的構成和建設思路；第7章介紹裝備數據工程涉及的部分關鍵技術。

作者簡介

齊劍鋒：男，1968年生，軍械工程學院信息工程係副教授，博士，計算機科學與技術學科碩士研究生導師。曾獲軍隊科技進步二等奬2項，三等奬1項，編著譯著10餘部，發錶論文40餘篇。長期從事軍隊信息化、企業信息化研究和實踐，曾參加多項軍隊信息化項目，主持過多年捲煙企業ERP研發與實施和企業信息化總體規劃項目，有豐富的大型軟件工程實踐經驗。近年主要從事裝備數據編碼標準、裝備數據工程、人工智能等方麵的研究。李三群：男，軍械工程學院六係主任，教授，碩士研究生導師。楊素敏：女，軍械工程學院信息工程係副教授。

前言/序言

前　言

隨著信息技術應用的普及，數據資源已經成為一種重要的資源。“用數據做決策”、“用數據強管理”、“用數據促創新”成為普遍共識。在軍事領域，數據已經成為繼人和武器裝備之後戰鬥力構成的核心要素。

裝備數據是我軍數據資源的重要組成部分，是實現裝備精細化保障的基礎。裝備數據工程是裝備業務信息化和裝備保障信息化的基礎性工程，旨在運用係統工程方法和先進的信息技術手段，對裝備數據資源進行頂層規劃設計，構建豐富翔實的裝備數據資源庫，建立完善配套的管理保障機製，實現裝備信息的高效流動和充分利用，促進裝備全係統、全壽命業務管理信息化，提高裝備保障能力和保障水平。

裝備數據工程方麵的研究比較多，很多裝備數據和信息技術方麵的專傢學者及實踐工作者都對裝備數據工程的理論技術體係和工作體係進行瞭探索，取得瞭很多有益的成果。本書藉鑒瞭多位專傢已有的成果，總結瞭我們參加多年裝備業務和裝備保障領域信息化和數據工程工作的經驗，試圖為裝備數據工程梳理齣一個較為完整的工作與方法體係，提供一個較為清晰的工作思路。本書沒有麵麵俱到地介紹裝備數據工程的各種具體技術，而是勾勒齣相關工作與方法的總體結構，重點說明做什麼，為相關工作人員提供一個總體思路。書中根據需要，介紹瞭一些重要的技術內容。希望本書能為廣大的裝備數據工程工作人員提供有益的幫助。

參與本書內容研究和撰寫的人員：齊劍鋒、李三群、楊素敏、高秀峰、古平、陳利軍、杜曉明、張彤、王路。

由於我們水平有限，雖然很努力，但仍難免有不足甚至謬誤之處，懇請讀者發現後指齣。

作者

2016年3月於石傢莊

智慧之網：數據驅動的現代社會構建在這個信息爆炸的時代，我們早已身處一個由數據編織而成的龐大網絡之中。從我們每一次的點擊、每一次的滑動，到每一次的購買、每一次的齣行，都如同無數細小的絲綫，匯聚成一股奔騰不息的洪流，深刻地塑造著我們所處的社會、我們所做齣的決策，乃至我們對世界的認知。這本書，並非一本關於技術手冊的詳盡指南，也不是對某個具體工具的深度剖析，而是旨在勾勒齣這一宏大圖景的輪廓，探尋數據作為現代社會最寶貴的資源之一，如何被理解、被組織、被轉化為能夠賦能進步、驅動創新的關鍵要素。我們生活的世界，已然成為一個由數據驅動的有機體。每一個城市都在監測交通流量，優化信號燈的配時，讓通勤更順暢；每一次的科學研究，都依賴海量實驗數據的分析，來揭示宇宙的奧秘，或者攻剋疾病的難關；每一次的商業決策，都建立在市場趨勢、用戶行為和財務報錶的細緻梳理之上，以求得風險最小化和收益最大化；甚至我們每一次的娛樂體驗，也都在被個性化推薦算法精準地捕捉和滿足，讓我們在浩瀚的數字內容海洋中，更容易找到觸動心靈的那一頁。然而，數據的價值並非天然顯現，它需要被精心捕獲、嚴謹整理，並以一種能夠被理解和應用的方式呈現。這其中蘊含著一套係統性的思維方式和一係列復雜的操作流程。這套流程，從最基礎的數據采集開始，涉及到如何確保數據的準確性、完整性和時效性。想象一下，如果一個城市交通監測係統收集到的數據是錯誤的，那麼由此做齣的優化決策很可能適得其反，加劇擁堵。同樣，如果一項重要的科學研究依賴於不完整的數據集，其結論的可信度將大打摺扣。因此，數據的“源頭活水”是否清澈，是其後續價值的基石。采集而來的原始數據，往往是雜亂無章的。就像從不同地方挖齣來的礦石，它們需要經過提煉、分揀、加工，纔能成為有用的材料。數據的“清洗”與“轉換”，便是這一關鍵的“提煉”過程。這其中包含瞭識彆和修正錯誤、處理缺失值、統一數據格式、消除重復項等一係列細緻的工作。一個看似微小的錯誤，在龐大的數據集中，可能會被放大，導緻整個分析結果的偏差。因此，數據科學傢和工程師們必須具備敏銳的洞察力和嚴謹的態度，如同煉金術士般，在海量原始數據中，煉取齣純淨的“黃金”。數據的組織與存儲，則是構建智慧之網的“骨骼”與“血脈”。隨著數據量的指數級增長，如何高效、安全、可擴展地存儲海量數據，成為一項巨大的挑戰。從最初的簡單文件係統，到如今的分布式數據庫、數據湖、數據倉庫等，技術的演進伴隨著我們對數據管理能力的不斷提升。這些復雜的係統，不僅要能夠存儲數據，更要能夠快速檢索、查詢和訪問，為後續的數據分析和應用提供便捷的通道。想象一下，一個龐大的圖書館，如果書本雜亂無章，讀者將很難找到所需的內容。而一個有序、高效的圖書館係統，則能極大地提升知識的獲取效率。一旦數據被清洗、組織並存儲起來，其真正的價值就開始顯現——“分析”與“洞察”。這是數據驅動決策的核心環節。通過各種統計方法、可視化技術和機器學習算法，我們可以從數據中挖掘齣隱藏的模式、關聯和趨勢。例如，零售商可以通過分析顧客的購買曆史，預測他們未來的消費偏好，從而進行精準營銷。醫療機構可以分析病人的健康數據，識彆潛在的疾病風險，並提供個性化的預防方案。城市管理者可以分析居民的齣行數據，優化公共交通網絡，提升居民的生活質量。這一過程，是將冰冷的數據轉化為有溫度的智慧，是將模糊的現象轉化為清晰的認知。然而，數據的價值並非止步於“洞察”。真正的飛躍在於將這些洞察轉化為“行動”和“應用”。這便是“數據産品化”的範疇。從智能推薦係統到自動駕駛汽車，從金融風險評估模型到精準醫療診斷工具，無數改變我們生活的創新，都是建立在對數據的深度理解和高效應用之上。數據不再僅僅是靜止的記錄，而是成為瞭能夠驅動機器、優化流程、甚至創造全新體驗的“活”的要素。在這個過程中，技術的進步扮演著至關重要的角色。大數據處理框架、雲計算平颱、人工智能算法的飛速發展，為我們處理和利用海量數據提供瞭前所未有的能力。這些技術如同強大的工具箱，讓我們可以更高效、更深入地探索數據的奧秘。但技術本身並非終點，它始終是服務於我們對數據價值的追求。理解數據的本質，掌握數據的處理方法，運用數據驅動的思維方式，已經成為現代社會每一個領域不可或缺的能力。無論你是身處技術前沿的工程師，還是緻力於商業策略的決策者，亦或是探索科學真理的研究者，對數據的敬畏之心和駕馭能力，將決定你在這個時代的競爭力。本書所要探討的，正是這一宏大敘事中的關鍵脈絡。它關乎如何構建一個能夠高效、安全、負責任地收集、處理、分析和應用數據的係統。它關乎如何將原始的數據洪流，轉化為驅動社會進步、賦能個人發展的智慧之流。這不僅僅是關於技術，更是關於如何以一種全新的視角，去理解我們所處的世界，並參與到塑造未來的進程中。我們邀請您一同踏上這場探索之旅，去發現數據所蘊藏的無限可能，去構建一個更加智慧、更加美好的未來。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

《裝備數據工程導論》這本書給我的感覺，就像是打開瞭一扇通往未來世界的大門。雖然我不是專業的數據工程師，但作者以一種非常宏觀的視角，嚮我們展示瞭數據在當今社會扮演的角色以及它未來發展的趨勢。書中並沒有深入講解具體的代碼實現，而是更側重於數據工程的整體架構、核心理念以及它所能帶來的變革。我被書中關於“數據驅動決策”的理念深深吸引，它強調瞭如何將原始數據轉化為有價值的信息，並最終指導企業的運營和戰略。書中的一些章節，比如探討大數據在智能製造中的應用，讓我看到瞭工業4.0的影子，理解瞭如何通過傳感器收集海量數據，再經過分析來優化生産流程、提高産品質量。此外，作者對於數據倫理和治理的討論也讓我印象深刻。在數據爆炸的時代，如何負責任地使用數據，保護個人隱私，避免數據偏見，這些都是亟待解決的問題。這本書在這方麵給齣瞭很多值得深思的觀點，也讓我認識到數據工程不僅僅是技術問題，更是涉及社會、倫理和法律的復雜議題。這本書的視角非常開闊，適閤所有對未來科技發展感興趣的讀者，它能幫助我們更好地理解這個被數據深刻影響的世界。

評分☆☆☆☆☆

讀完《裝備數據工程導論》，我不得不說，這絕對是一本能夠點燃你對數據世界好奇心的書。作者的敘事方式非常引人入勝，他用一種探索者的口吻，帶領讀者一步步深入瞭解數據工程的方方麵麵。書中並沒有太多空泛的理論，而是充滿瞭實際的案例和思考。我印象最深刻的是，作者在探討數據平颱的構建時，並沒有直接羅列各種工具和技術，而是從實際業務場景齣發，分析瞭不同類型的數據平颱所麵臨的挑戰和最佳實踐。書中的一些章節，對於如何構建一個可擴展、高性能的數據管道，進行瞭深入的剖析，這讓我對數據處理的復雜性有瞭更深刻的認識。而且，作者在講解過程中，還會時不時地引導讀者思考，比如“我們為什麼要收集這些數據？”，“這些數據能為我們帶來什麼？”，這種互動式的寫作風格，讓我感覺自己不僅僅是在閱讀，更像是在參與一場關於數據的深度對話。這本書的啓發性非常強，它能夠幫助讀者打開思路，思考數據在不同場景下的應用潛力，並激發進一步學習和探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

對於《裝備數據工程導論》這本書，我的評價是，它成功地將一個可能顯得枯燥的技術領域，變得生動有趣且富有啓發性。作者在敘述上非常有條理，他從數據生命周期的各個環節，比如數據的采集、存儲、轉換、分析和可視化，都進行瞭清晰的闡述。我特彆欣賞書中對於數據可視化部分的講解，它不僅僅是展示圖錶，而是強調如何通過恰當的圖錶類型和設計，將復雜的數據轉化為易於理解的洞察。作者還引用瞭很多生動的例子，比如利用地圖數據來分析城市人口流動，或者用時間序列數據來預測股票走勢，這些都讓我對數據可視化有瞭更直觀的認識。書中的內容深入淺齣，即使對數據工程一無所知的人，也能通過閱讀這本書，對整個數據工程的體係有一個初步的瞭解。而且，作者在講解過程中，還會不時地穿插一些技術演進的曆史，比如從傳統的數據庫係統到如今的大數據平颱，這種曆史性的視角，讓我能夠更好地理解數據工程是如何一步步發展到今天的。這本書的實用性和知識性都非常強，對於想要瞭解數據工程基礎知識的讀者來說，無疑是一本極佳的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

讀完《裝備數據工程導論》後，我真是受益匪淺，原本對數據工程這個概念模糊不清，甚至覺得它離我普通讀者的生活很遙遠，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它沒有一開始就拋齣大量晦澀難懂的技術術語，而是從一個非常生活化的場景切入，比如分析人們的購物習慣，來引齣數據收集、清洗、處理以及最終應用的整個流程。我尤其喜歡作者在舉例時，會把復雜的概念拆解成一個個小故事，比如模擬一個電商平颱如何通過用戶行為數據來推薦商品，或者一個城市如何利用交通數據來優化信號燈。這種“接地氣”的講解方式，讓我能夠輕鬆理解數據工程背後的邏輯和價值。而且，書中在講解每個階段時，都會穿插一些實際應用的案例，讓我看到數據工程是如何在金融、醫療、製造業等不同領域發揮作用的。例如，在介紹數據安全和隱私保護時，作者列舉瞭幾個真實世界的數據泄露事件，並深入分析瞭其中的原因和如何通過技術手段來防範，這讓我對數據安全有瞭更深刻的認識，也更加警惕自己在網絡上的信息安全。總體而言，這本書就像一位耐心而博學的老師，一步步地引導我探索數據工程的奧秘，讓我從一個“小白”變成瞭一個對數據世界充滿好奇和理解的普通讀者。

評分☆☆☆☆☆

《裝備數據工程導論》這本書，給我最大的感受是其前瞻性和戰略性。它並沒有局限於現有的技術細節，而是著眼於數據工程的未來發展方嚮和其在企業戰略中的重要地位。我尤其對書中關於“數據資産化”的論述感到震撼，它將數據提升到瞭企業核心資産的層麵，並探討瞭如何通過數據工程來挖掘和放大數據的價值。書中的一些章節，對於如何構建一個高效的數據驅動型組織，提供瞭非常實用的指導。作者分析瞭不同類型的企業在數據應用上麵臨的挑戰，並給齣瞭相應的解決方案。例如，在討論如何建立數據治理體係時，書中詳細介紹瞭數據標準、數據質量管理、元數據管理等關鍵環節，這讓我意識到，要想真正實現數據價值，良好的治理是基礎。這本書的語言風格非常專業且權威，但又不會讓人感到難以接近，它能夠幫助讀者建立起對數據工程的全局觀，理解其在整個商業生態係統中的戰略意義。對於企業決策者、戰略規劃者以及對數據驅動商業模式感興趣的讀者來說，這本書的價值不言而喻。