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DAMA数据管理知识体系指南(第二版修订版)
数据要素化时代的数据治理
数据湖仓
构建数据湖仓
DAMA数据管理知识体系指南(第二版修订版)
机械工业出版社(胡博等译)

编辑推荐

近年来,数据管理备受重视。在众多管理方法和管理学派中,对数据管理知识体系的权威和系统讲解较为缺乏。《DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版修订版)》是DAMA国际推出的数据管理领域“圣经”,是数据管理专业人士认证(CDMP)考试、DAMA中国数据治理工程师(CDGA)、数据治理专家(CDGP)和首席数据官(CCDO)的培训及备考必备书目,是一本不可多得的数据管理工具书,既可以给初学者入门指南,也可以给资深人士直接的知识架构。

名人/专家/媒体推荐语

在数据被誉为新型资产的时代,健全的数据管理实践的重要性不容忽视。国际数据管理协会(DAMA国际)非常荣幸地推出《DAMA数据管理知识体系指南(第2版修订版)》。这一修订版体现了我们对数据管理领域不懈的承诺,致力于为数据管理社区提供前沿、全面且实用的指导,以应对当今不断变化的数据环境。

本修订版旨在为广大的受众群体提供权威参考,包括数据管理专业人士、企业领导者、教育工作者及学生。无论你是数据管理领域的新手,还是经验丰富的从业者,这本书都将为你提供宝贵的洞见和实用的建议,帮助你应对数据管理的复杂挑战,推动你的组织走向卓越的数据管理之路。

国际数据管理协会主席 彼得·艾肯

内容简介

本书全面深入地探讨了有效数据管理面临的挑战、复杂性及其巨大价值;定义了一套数据管理的指导原则,阐述了如何将这些原则应用于不同的数据管理功能领域;提供了企业级数据管理实践的功能框架,涵盖广泛采用的实践、方法、技术、职能、角色、交付成果和衡量标准;确立了数据管理的通用术语体系,成为数据管理专业人员最佳实践的基础。本书为数据管理和IT专业人员、企业高管、知识工作者、教育者和相关研究人员提供了数据管理知识体系框架,帮助他们更好地管理数据、优化数字基础设施。

作者简介

DAMA国际是一个全球性数据管理和业务专业志愿人士组成的非营利协会,自1988年成立以来,一直致力于数据管理的研究、实践及相关知识体系的建设,在数据管理领域累积了极为深厚的知识沉淀和丰富经验,并先后出版了《DAMA数据管理字典》和《DAMA数据管理的知识体系和指南》(DAMA-DMBOK),集业界数百位专家的经验于一体,是数据管理业界最佳实践的结晶,已成为数据管理工作的经典参考和指南,在全球范围内广受好评。

数据要素化时代的数据治理
人民邮电出版社(胡博主编)
随着数字化的发展,数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节,为数据的拥有者或使用者带来经济效益,成为一种新型的生产要素,给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。 本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。*篇“数据治理新趋势”介绍DataOps的发展及实践,产业级数据治理新趋势,数据治理的场景化、工程化和智能化,以及数据资产的*运营。*篇“新理论、新方法和新技术”介绍数业的逻辑及路径、数据治理的闭环管理方法、数据资产价值的呈现、数据治理的共治共享、精益数据治理,以及数据治理的“新四化”。第三篇“新型数据基础设施”详细介绍来自平安人寿、阿里巴巴和镜舟科技3家企业的数据中台产品的创新情况。第四篇“行业数据治理与数据*治理”*介绍高校是如何进行数据治理的,然后介绍数据的*运营和数据质量问题解决之道。第五篇“企业*实践”分享中国石化、中电金信和中国联通3家企业在数据要素化过程中积累的经验。 本书适合对数据管理、数据治理、数字化转型等相关主题感兴趣的读者阅读,尤其适合从事相关工作的读者参考借鉴。
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数据湖仓
人民邮电出版社(胡博主译)
1.本书的一作为比尔·恩门,被誉为“数据仓库之父”,先提出数据仓库概念的学者,在数据库技术管理与数据库设计方面拥有超过35年的经验。 2.本书由国际专业的数据管理专业团体DAMA中国团队翻译。 3.本书涵盖数据湖仓的多个主题,包括基本概念、应用领域和案例分析等,内容丰富多样,语言易懂简洁,能够满足不同领域读者的需求。 4.本书不仅介绍数据湖仓构建的理论知识,而且包含非常有趣的案例分析,可以帮助读者更好地理解理论知识在实际问题中的应用。
构建数据湖仓
请华大学出版社(胡博主译)

在数据湖仓的所有新增要素中,排名第一的就是可以利于数据分析和机器学习所用的分析基础设施。分析基础设施包括一众大家广为熟悉的东西,当然也包括一些可能对大家还有些陌生或略带新鲜感的概念。比如包括:元数据、数据血缘、 数据体量的度量 、数据创建的历史记录、数据转换描述。

数据湖仓的第二个新增要素,是识别和使用通用连接器。通用连接器允许合并和比较所有不同来源的数据。如果没有通用连接器,就很难(实际上是几乎不可能)将数据湖仓中的不同数据关联起来。但有了这个中西,就可以关联任何类型的数据。

使用数据湖仓,就有可能实现以往任何其它方式都不可行或不可能实现的某种程度的数据分析和机器学习。 但与其它架构一样,我们需要理解数据湖仓的架构以及它的能力,以便于我们基于这种架构创建数据分析蓝图和开展数据分析规划。