數(shù)據(jù)應用工程：方法論與實踐

贊譽
前言
第一部分　行業(yè)分析
第1章 數(shù)字化時代的變革與挑戰(zhàn) 2
1.1 數(shù)字經(jīng)濟與生產(chǎn)變革 2
1.1.1 從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟到數(shù)字經(jīng)濟，從土地到數(shù)據(jù) 3
1.1.2 從規(guī)?；a(chǎn)到個性化定制生產(chǎn)，從IT到DT 8
1.2 數(shù)字化時代的變革動能 10
1.2.1 技術發(fā)展創(chuàng)造變革 11
1.2.2 “新基建”提速變革 14
1.2.3 商業(yè)競爭驅動變革 16
1.2.4 社會治理需要變革 20
1.2.5 政府政策引導變革 22
1.3 數(shù)字化變革中的不確定性與挑戰(zhàn) 25
1.3.1 環(huán)境不確定性 25
1.3.2 數(shù)字化變革的挑戰(zhàn) 30
1.4 本章小結 37
第二部分　理論方法
第2章 技術變革與組織應用技術的規(guī)律 40
2.1 組織面對技術變革的三大挑戰(zhàn) 40
2.1.1 新技術不斷涌現(xiàn)，技術選擇的挑戰(zhàn) 41
2.1.2 創(chuàng)新風險很高，技術應用發(fā)展規(guī)劃的挑戰(zhàn) 45
2.1.3 發(fā)展常遇瓶頸，持續(xù)提升的挑戰(zhàn) 47
2.2 事物發(fā)展的“第一性原理” 48
2.2.1 成熟度 48
2.2.2 成熟度模型 49
2.2.3 成熟度模型分類 51
2.3 技術創(chuàng)新規(guī)律與成熟度評估 56
2.3.1 技術發(fā)展生命周期規(guī)律 56
2.3.2 基于就緒水平的技術研發(fā)成熟度評估 57
2.3.3 考慮宣傳期望的技術發(fā)展成熟度曲線 59
2.4 組織技術應用的發(fā)展規(guī)律與成熟度評估 61
2.4.1 指導早期信息化規(guī)劃的諾蘭成長階段模型 62
2.4.2 諾蘭模型在網(wǎng)絡時代與智能時代的擴展 63
2.5 組織技術應用的能力建設規(guī)律與成熟度評估 65
2.5.1 從質量方法發(fā)展來的能力成熟度模型 65
2.5.2 能力成熟度模型的基礎原理 68
2.5.3 軟件領域廣泛應用的能力成熟度模型 73
2.5.4 數(shù)據(jù)領域廣泛應用的能力成熟度模型 75
2.6 本章小結 81
第3章 數(shù)據(jù)應用成熟度模型 82
3.1 模型開發(fā)背景 82
3.2 數(shù)據(jù)應用成熟度模型框架 86
3.2.1 模型框架說明 86
3.2.2 模型階段與維度說明 87
3.3 數(shù)據(jù)應用成熟度模型評估 88
3.3.1 發(fā)展評估—數(shù)據(jù)應用維度 88
3.3.2 能力評估—數(shù)據(jù)工程維度 92
3.3.3 能力評估—數(shù)據(jù)治理維度 94
3.3.4 數(shù)據(jù)應用成熟度綜合評估 96
3.4 數(shù)據(jù)應用成熟度模型的運用 101
3.4.1 模型運用流程 101
3.4.2 成熟度進階建議和措施 102
3.5 數(shù)據(jù)工程過程 104
3.5.1 數(shù)據(jù)工程過程概述 105
3.5.2 數(shù)據(jù)理解過程 108
3.5.3 數(shù)據(jù)設計過程 111
3.5.4 數(shù)據(jù)處理過程—數(shù)據(jù)開發(fā) 114
3.5.5 數(shù)據(jù)處理過程—數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學建模 124
3.5.6 數(shù)據(jù)部署過程 129
3.5.7 數(shù)據(jù)運營過程 131
3.5.8 數(shù)據(jù)工程支持過程 133
3.6 數(shù)據(jù)治理過程?? 134
3.6.1 數(shù)據(jù)治理維度概述 134
3.6.2 宏觀決策域 135
3.6.3 核心治理域—基本治理過程 137
3.6.4 核心治理域—綜合治理過程 141
3.7 本章小結 143
第三部分　知識體系
第4章 數(shù)據(jù)治理與管理 146
4.1 元數(shù)據(jù)管理 147
4.1.1 元數(shù)據(jù)概述 147
4.1.2 元數(shù)據(jù)定義 147
4.1.3 元數(shù)據(jù)分類 148
4.1.4 元數(shù)據(jù)管理詳解 152
4.2 數(shù)據(jù)質量管理 154
4.2.1 數(shù)據(jù)質量概述 154
4.2.2 數(shù)據(jù)質量問題 156
4.2.3 數(shù)據(jù)質量測量與評價 159
4.2.4 數(shù)據(jù)質量問題的解決方法 170
4.2.5 如何做好數(shù)據(jù)質量管理 173
4.3 數(shù)據(jù)安全管理 175
4.3.1 數(shù)據(jù)安全的內容與特點 175
4.3.2 數(shù)據(jù)安全管理流程 179
4.3.3 數(shù)據(jù)合規(guī)要求的法規(guī)體系 181
4.3.4 數(shù)據(jù)安全的基礎合規(guī)要求 183
4.3.5 個人信息處理的專門合規(guī)要求 186
4.3.6 數(shù)據(jù)安全管理的技術和方法 196
4.4 本章小結 207
第5章 大數(shù)據(jù)技術詳解 208
5.1 大數(shù)據(jù)技術的方法和流行開源組件 208
5.1.1 大數(shù)據(jù)的4V特性與技術挑戰(zhàn) 208
5.1.2 大數(shù)據(jù)技術的主要方法 209
5.1.3 大數(shù)據(jù)技術的流行開源組件 211
5.2 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構 212
5.2.1 MPP數(shù)據(jù)庫架構 212
5.2.2 Hadoop體系的架構 215
5.2.3 兩種架構的對比 218
5.2.4 存儲與計算分離及云化的未來架構 220
5.3 大數(shù)據(jù)存儲技術 221
5.3.1 分布式文件存儲系統(tǒng) 222
5.3.2 分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 225
5.3.3 分布式消息傳遞系統(tǒng) 232
5.4 大數(shù)據(jù)計算技術 234
5.4.1 離線批處理 234
5.4.2 實時流處理 236
5.5 大數(shù)據(jù)分析技術 239
5.5.1 OLAP技術介紹 239
5.5.2 實時OLAP系統(tǒng)的兩種架構模型 240
5.5.3 OLAP相關技術分類 241
5.5.4 OLAP技術典型流行產(chǎn)品示例 242
5.6 數(shù)據(jù)科學技術 244
5.6.1 機器學習的基礎概念 244
5.6.2 有監(jiān)督機器學習算法 250
5.6.3 無監(jiān)督機器學習算法 260
5.7 本章小結 264
第四部分　實踐案例
第6章 數(shù)據(jù)工程與治理案例——移動大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理實踐 266
6.1 統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)工程與治理架構 266
6.2 數(shù)據(jù)倉庫設計 268
6.2.1 數(shù)據(jù)模型架構設計 269
6.2.2 數(shù)據(jù)管理規(guī)范設計 ......