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大數據治理:理論與方法 版權信息
- ISBN：9787121421815
- 條形碼：9787121421815 ; 978-7-121-42181-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據治理:理論與方法 內容簡介
大數據治理是傳統信息治理的延續和擴展，其涉及的內容很好廣泛。大數據治理確保以正確的方式對數據和信息進行管理，為大數據的有效應用保駕護航，使得數據成為一個有機整體而不是各自為政。大數據治理所需的技術支撐需要涵蓋大數據管理、存儲、質量、共享與開放、安全與隱私保護等多個方面。本書首先對大數據治理的背景和基本概念進行簡要介紹，嘗試為讀者提供對大數據治理的基礎認識；然后從政策、管理和技術等多個方面對大數據治理相關的概念和方法加以介紹，對數據架構管理、元數據管理、主數據管理、大數據集成、數據質量管理、數據的標準化、數據資產化、數據安全與隱私保護等進行深入探討，以期為讀者提供一個比較全面的大數據治理的場景。本書適合作為高等院校“數據科學與大數據”專業的本科生、研究生的教材，也可供大數據領域的從業人員閱讀，還可為對大數據治理感興趣的廣大讀者提供參考。
大數據治理:理論與方法 目錄
第1 章 大數據治理的背景和基本概念………………………………………………… 1
1. 1 大數據治理的定義………………………………………………………… 2
1. 2 大數據治理的應用………………………………………………………… 3
1. 2. 1 大數據治理的任務…………………………………………………… 3
1. 2. 2 數據治理與數據管理的區別…………………………………………… 4
1. 2. 3 大數據治理的典型案例……………………………………………… 4
1. 3 大數據治理的挑戰………………………………………………………… 7
1. 3. 1 大數據的發展和現狀………………………………………………… 7
1. 3. 2 當下面臨的挑戰……………………………………………………… 8
1. 4 本書的主要內容…………………………………………………………… 9
第2 章 數據架構管理……………………………………………………………… 11
2. 1 數據架構概述…………………………………………………………… 12
2. 2 IBM 數據架構參考模型………………………………………………… 13
2. 2. 1 邏輯層……………………………………………………………… 14
2. 2. 2 垂直層……………………………………………………………… 16
2. 3 企業數據架構參考模型………………………………………………… 17
2. 4 CESI 大數據參考架構模型……………………………………………… 18
2. 5 大數據技術參考架構…………………………………………………… 19
2. 6 數據湖(Data Lake) …………………………………………………… 20
2. 7 面向大數據的數據架構實現…………………………………………… 21
2. 7. 1 Hadoop ……………………………………………………………… 21
2. 7. 2 Storm ……………………………………………………………… 23
2. 7. 3 Spark ……………………………………………………………… 24
2. 7. 4 三種架構的比較分析………………………………………………… 25
2. 8 數據架構設計原則……………………………………………………… 25
第3 章 元數據管理………………………………………………………………… 27
3. 1 元數據概述……………………………………………………………… 28
3. 1. 1 定義………………………………………………………………… 28
3. 1. 2 組織方式…………………………………………………………… 29
3. 1. 3 作用和意義………………………………………………………… 31
3. 2 業務元數據……………………………………………………………… 32
3. 2. 1 意義………………………………………………………………… 32
3. 2. 2 概念………………………………………………………………… 33
3. 2. 3 實踐要點…………………………………………………………… 34
3. 3 技術元數據……………………………………………………………… 34
3. 3. 1 意義………………………………………………………………… 34
3. 3. 2 概念………………………………………………………………… 35
3. 3. 3 實踐要點…………………………………………………………… 36
3. 4 元數據管理……………………………………………………………… 36
3. 4. 1 元數據管理方案…………………………………………………… 37
3. 4. 2 元數據標準和規范………………………………………………… 39
3. 4. 3 元數據管理的成熟度………………………………………………… 40
第4 章 主數據管理………………………………………………………………… 42
4. 1 概述……………………………………………………………………… 43
4. 1. 1 主數據的概念……………………………………………………… 43
4. 1. 2 主數據的類型……………………………………………………… 44
4. 1. 3 主數據管理的基本思路……………………………………………… 44
4. 2 主數據管理系統………………………………………………………… 45
4. 2. 1 主數據管理的架構設計……………………………………………… 46
4. 2. 2 主數據管理的核心功能……………………………………………… 50
4. 2. 3 主數據管理的實現風格……………………………………………… 50
4. 3 主數據管理的成熟度…………………………………………………… 52
第5 章 大數據集成………………………………………………………………… 56
5. 1 數據集成的基本概念…………………………………………………… 57
5. 1. 1 數據集成的定義…………………………………………………… 57
5. 1. 2 數據集成的分類…………………………………………………… 58
5. 1. 3 數據集成的難點…………………………………………………… 59
5. 2 傳統數據集成…………………………………………………………… 60
5. 2. 1 聯邦數據庫系統…………………………………………………… 61
5. 2. 2 中間件集成………………………………………………………… 62
5. 2. 3 數據倉庫…………………………………………………………… 63
5. 3 傳統數據集成的關鍵技術……………………………………………… 65
5. 3. 1 模式匹配…………………………………………………………… 65
5. 3. 2 數據映射…………………………………………………………… 66
5. 4 跨界數據集成…………………………………………………………… 67
5. 4. 1 基于階段的集成…………………………………………………… 67
5. 4. 2 基于特征的集成…………………………………………………… 68
5. 4. 3 基于語義的集成…………………………………………………… 68
第6 章 數據質量管理……………………………………………………………… 71
6. 1 概述……………………………………………………………………… 72
6. 1. 1 數據質量定義……………………………………………………… 72
6. 1. 2 數據質量問題……………………………………………………… 74
6. 2 缺失值填充……………………………………………………………… 76
6. 2. 1 什么是缺失值……………………………………………………… 76
6. 2. 2 缺失值處理方法…………………………………………………… 77
6. 2. 3 缺失值處理例析…………………………………………………… 79
6. 3 實體識別與真值發現…………………………………………………… 81
6. 3. 1 什么是實體識別…………………………………………………… 81
6. 3. 2 基于規則的實體識別方法…………………………………………… 81
6. 3. 3 什么是真值發現…………………………………………………… 84
6. 3. 4 真值發現方法……………………………………………………… 85
6. 5 錯誤檢測與修復………………………………………………………… 85
6. 5. 1 格式內容清洗……………………………………………………… 85
6. 5. 2 邏輯錯誤清洗……………………………………………………… 86
6. 5. 3 非需求數據清洗…………………………………………………… 87
6. 6 面向大數據的數據清洗………………………………………………… 87
6. 6. 1 大數據清洗的探索………………………………………………… 87
6. 6. 2 時間序列錯誤清洗………………………………………………… 88
6. 6. 3 基于眾包的數據清洗………………………………………………… 90
第7 章 數據標準化………………………………………………………………… 92
7. 1 數據標準化概述………………………………………………………… 93
7. 1. 1 數據標準…………………………………………………………… 93
7. 1. 2 數據標準管理……………………………………………………… 94
7. 1. 3 企業數據標準化…………………………………………………… 95
7. 2 數據標準化例析………………………………………………………… 95
7. 2. 1 工業大數據………………………………………………………… 95
7. 2. 2 信息技術元數據注冊系統…………………………………………… 97
第8 章 數據資產化………………………………………………………………… 98
8. 1 數據資產管理概述……………………………………………………… 99
8. 1. 1 數據資產…………………………………………………………… 99
8. 1. 2 數據資產管理……………………………………………………… 100
8. 2 數據資產發現與評估…………………………………………………… 101
8. 2. 1 數據資產發現……………………………………………………… 101
8. 2. 2 數據資產評估……………………………………………………… 102
8. 3 數據交易與數據定價…………………………………………………… 103
8. 3. 1 數據交易………………………………………………………… 103
8. 3. 2 數據定價………………………………………………………… 106
8. 4 拓展: 大數據拍賣模型………………………………………………… 107
8. 4. 1 問題背景………………………………………………………… 107
8. 4. 2 基本拍賣模型……………………………………………………… 107
8. 4. 3 擴展的Vickrey 拍賣模型…………………………………………… 108
8. 4. 4 擴展的序貫拍賣模型……………………………………………… 111
第9 章 數據安全與隱私保護………………………………………………… 114
9. 1 概述……………………………………………………………………… 115
9. 1. 1 基本概念………………………………………………………… 115
9. 1. 2 數據安全與數據管理生命周期……………………………………… 116
9. 2 數據安全存儲、傳輸與訪問…………………………………………… 117
9. 2. 1 加密存儲和傳輸…………………………………………………… 117
9. 2. 2 訪問控制………………………………………………………… 120
9. 3 數據安全檢索與處理…………………………………………………… 121
9. 3. 1 安全檢索………………………………………………………… 121
9. 3. 2 安全處理………………………………………………………… 124
9. 4 隱私保護………………………………………………………………… 125
9. 4. 1 基本概念………………………………………………………… 125
9. 4. 2 數據脫敏………………………………………………………… 127
9. 4. 3 k-匿名…………………………………………………………… 128
9. 2. 4 差分隱私………………………………………………………… 130
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大數據治理:理論與方法 作者簡介
王宏志，哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院副教授、博士生導師。研究方向包括大數據管理、數據質量、圖數據管理。發表學術論文140余篇，出版學術專著兩本，參與翻譯《算法導論(第3版)》。在愛課程網、學堂在線、好大學在線上搶先發售開設“大數據算法”在線課程，出版《大數據算法》教材。
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