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数据血缘分析原理与实践 版权信息
- ISBN：9787111757016
- 条形码：9787111757016 ; 978-7-111-75701-6
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据血缘分析原理与实践 本书特色
数据资产化是大趋势，也是未来企业必须做的事情。而数据要想真正实现资产化，必须要有高质量的数据作为基础。数据血缘将成为高质量数据的*底层保障。数据血缘的重要性正在慢慢显现，建议所有数据相关的从业者都不要错过这波红利，也许这本书将为你的职业生涯打开新篇章。
数据血缘分析原理与实践 内容简介
这是一部可以帮助读者从0开始理解、建设并深度实践数据血缘及其系统的专业指导手册。全书所有内容均来自两位作者长期在世界500强企业从事数据相关工作的经验总结，书中不仅从原理层面带领读者深挖数据血缘本质，还有从实践层面对数据血缘的建设方法、核心技术、主流工具、在数据治理中的应用、典型行业应用案例进行了全方位剖析。 本书得到了美国南卡罗来纳大学教授、DAMA大中华区主席、中国大数据技术标准推进委员会专家、招商蛇口数字化管理及运营负责人、PowerData社区主理人等多位业界专家的鼎力推荐。 本书包括4篇14章，具体内容如下。 概念篇从企业面临的主要数据问题入手，逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值，以及数据组成的深度解读。这部分是真正落地数据血缘项目的基础，只有充分理解了这部分内容，才知道如何与上下游沟通协作。 建设篇先完整展示了一个可落地的数据血缘框架模型——“1355”框架模型，即1个周期、3种实体、5个类型、5个层级，这是数据血缘建设的基础模型；然后详细介绍了数据血缘实施路径，其中包括可能会面临的问题、具体建设方式和具体建设步骤。 技术篇重点数据血缘相关技术和产品，以及数据血缘分析的主要应用场景——数据治理。其中，包括3大数据血缘应用场景、7大数据血缘核心技术、9款主流的数据血缘产品，以及数据血缘在数据治理中的深度实践。 案例篇主要分享了互联网、服务、制造、零售快消等行业中数据血缘建设案例，帮助大家了解典型行业数据血缘的落地情况，以求获得一些启发。
数据血缘分析原理与实践 目录
目 录
前言
致谢
概念篇
第1章 走进数据血缘2
1.1 企业目前面临的问题与挑战2
1.1.1 互联网行业：数据安全面临
严峻挑战3
1.1.2 能源化工行业：数据共享互通能力待加强4
1.1.3 装备制造行业：产品数据采集难5
1.1.4 零售行业：数据分析势在必行5
1.1.5 建筑行业：大数据治理能力亟须提升6
1.1.6 从问题和挑战中找解决方案7
1.2 揭开数据血缘的面纱8
1.2.1 什么是数据和数据管理8
1.2.2 什么是数据血缘10
1.2.3 什么是数据血缘分析11
1.2.4 什么是数据血缘可视化14
1.2.5 数据血缘的特征16
1.2.6 与数据血缘相关的概念20
1.3 数据血缘分析是解决数据问题的灵丹妙药23
1.3.1 破除数据质疑23
1.3.2 数据变更影响范围快速评估24
1.3.3 数据资产价值评估度量工具25
1.3.4 为数据滥用加上一把“道德”
之锁26
1.4 本章小结27
第2章 数据血缘中的数据组成部分29
2.1 溯源血缘关系的重要依据—
元数据29
2.1.1 元数据的概念29
2.1.2 元数据的数据血缘特征31
2.2 确定血缘关系的黄金数据—
主数据32
2.2.1 主数据的概念32
2.2.2 主数据的数据血缘特征34
2.3 记录业务动态发生的数据—
业务数据35
2.3.1 业务数据的概念35
2.3.2 业务数据的数据血缘特征35
2.4 提供分析决策的重要成果—
指标数据36
2.4.1 指标数据的概念36
2.4.2 指标数据的数据血缘特征37
2.5 本章小结37
建设篇
第3章 数据血缘分析框架模型40
3.1 1个周期：数据全生命周期管理40
3.2 3种实体：数据血缘实体结构43
3.2.1 数据库血缘44
3.2.2 数据表血缘44
3.2.3 字段血缘46
3.3 5个类型：数据血缘分类48
3.3.1 逻辑血缘48
3.3.2 物理血缘48
3.3.3 时间血缘48
3.3.4 操作血缘48
3.3.5 业务血缘49
3.4 5个层级：构建基础平台，支撑
数据血缘分析49
3.4.1 血缘采集层50
3.4.2 血缘处理层52
3.4.3 血缘存储层52
3.4.4 血缘接口层53
3.4.5 血缘应用层53
3.5 本章小结57
第4章 数据血缘实施路径59
4.1 数据血缘实施过程中的问题与难点59
4.1.1 血缘质量不高59
4.1.2 实施路径不清晰61
4.1.3 数据血缘关系自动解析难62
4.2 数据血缘建设方式63
4.2.1 常见的3种建设方式的优劣势63
4.2.2 建设方式注意事项65
4.3 数据血缘建设步骤65
4.3.1 明确数据血缘目标66
4.3.2 制定数据血缘需求范围75
4.3.3 构建数据血缘系统77
4.3.4 完成数据血缘收集85
4.3.5 完成数据血缘初始化92
4.3.6 实现数据血缘的可视化93
4.4 本章小结98
技术篇
第5章 数据血缘分析应用100
5.1 数据开发应用场景100
5.2 数据资产应用场景102
5.3 数据安全应用场景103
5.4 本章小结106
第6章 数据血缘技术107
6.1 概述107
6.2 数据采集技术108
6.2.1 ETL技术应用108
6.2.2 SQL解析应用109
6.3 数据建模110
6.3.1 概念建模111
6.3.2 逻辑建模111
6.3.3 物理建模112
6.4 数据可视化技术112
6.4.1 数据可视化工具113
6.4.2 图形库和框架114
6.5 其他相关技术115
6.5.1 数据挖掘技术115
6.5.2 区块链技术116
6.5.3 人工智能技术117
6.5.4 大数据技术118
6.6 本章小结119
第7章 数据血缘产品121
7.1 国外主流数据血缘产品介绍121
7.1.1 开源的Apache Atlas平台121
7.1.2 社交网站LinkedIn的数据
平台123
7.2 国内主流数据血缘产品介绍126
7.2.1 马哈鱼数据血缘平台126
7.2.2 FineBI数据可视化工具129
7.2.3 亿信元数据管理平台129
7.2.4 飞算SoData数据机器人130
7.3 其他数据血缘产品介绍131
7.3.1 Informatica数据平台131
7.3.2 Alation数据平台131
7.3.3 Collibra数据平台132
7.4 本章小结133
第8章 数据治理中的数据血缘
应用134
8.1 数据治理体系简介134
8.1.1 数据管理、数据治理与数据
资产管理134
8.1.2 DAMA的数据治理体系136
8.1.3 DMM和DCMM138
8.1.4 华为的数据治理体系139
8.1.5 阿里的数据治理体系140
8.2 数据治理与数据血缘的关系140
8.3 数据血缘在数据治理中的应用141
8.3.1 数据血缘在数据质量提升中的
应用141
8.3.2 数据血缘在数据架构中的应用143
8.3.3 数据血缘在数据建模和设计
中的应用144
8.3.4 数据血缘在数据安全中的应用145
8.4 本章小结146
第9章 数据血缘的平
前言
致谢
概念篇
第1章 走进数据血缘2
1.1 企业目前面临的问题与挑战2
1.1.1 互联网行业：数据安全面临
严峻挑战3
1.1.2 能源化工行业：数据共享互通能力待加强4
1.1.3 装备制造行业：产品数据采集难5
1.1.4 零售行业：数据分析势在必行5
1.1.5 建筑行业：大数据治理能力亟须提升6
1.1.6 从问题和挑战中找解决方案7
1.2 揭开数据血缘的面纱8
1.2.1 什么是数据和数据管理8
1.2.2 什么是数据血缘10
1.2.3 什么是数据血缘分析11
1.2.4 什么是数据血缘可视化14
1.2.5 数据血缘的特征16
1.2.6 与数据血缘相关的概念20
1.3 数据血缘分析是解决数据问题的灵丹妙药23
1.3.1 破除数据质疑23
1.3.2 数据变更影响范围快速评估24
1.3.3 数据资产价值评估度量工具25
1.3.4 为数据滥用加上一把“道德”
之锁26
1.4 本章小结27
第2章 数据血缘中的数据组成部分29
2.1 溯源血缘关系的重要依据—
元数据29
2.1.1 元数据的概念29
2.1.2 元数据的数据血缘特征31
2.2 确定血缘关系的黄金数据—
主数据32
2.2.1 主数据的概念32
2.2.2 主数据的数据血缘特征34
2.3 记录业务动态发生的数据—
业务数据35
2.3.1 业务数据的概念35
2.3.2 业务数据的数据血缘特征35
2.4 提供分析决策的重要成果—
指标数据36
2.4.1 指标数据的概念36
2.4.2 指标数据的数据血缘特征37
2.5 本章小结37
建设篇
第3章 数据血缘分析框架模型40
3.1 1个周期：数据全生命周期管理40
3.2 3种实体：数据血缘实体结构43
3.2.1 数据库血缘44
3.2.2 数据表血缘44
3.2.3 字段血缘46
3.3 5个类型：数据血缘分类48
3.3.1 逻辑血缘48
3.3.2 物理血缘48
3.3.3 时间血缘48
3.3.4 操作血缘48
3.3.5 业务血缘49
3.4 5个层级：构建基础平台，支撑
数据血缘分析49
3.4.1 血缘采集层50
3.4.2 血缘处理层52
3.4.3 血缘存储层52
3.4.4 血缘接口层53
3.4.5 血缘应用层53
3.5 本章小结57
第4章 数据血缘实施路径59
4.1 数据血缘实施过程中的问题与难点59
4.1.1 血缘质量不高59
4.1.2 实施路径不清晰61
4.1.3 数据血缘关系自动解析难62
4.2 数据血缘建设方式63
4.2.1 常见的3种建设方式的优劣势63
4.2.2 建设方式注意事项65
4.3 数据血缘建设步骤65
4.3.1 明确数据血缘目标66
4.3.2 制定数据血缘需求范围75
4.3.3 构建数据血缘系统77
4.3.4 完成数据血缘收集85
4.3.5 完成数据血缘初始化92
4.3.6 实现数据血缘的可视化93
4.4 本章小结98
技术篇
第5章 数据血缘分析应用100
5.1 数据开发应用场景100
5.2 数据资产应用场景102
5.3 数据安全应用场景103
5.4 本章小结106
第6章 数据血缘技术107
6.1 概述107
6.2 数据采集技术108
6.2.1 ETL技术应用108
6.2.2 SQL解析应用109
6.3 数据建模110
6.3.1 概念建模111
6.3.2 逻辑建模111
6.3.3 物理建模112
6.4 数据可视化技术112
6.4.1 数据可视化工具113
6.4.2 图形库和框架114
6.5 其他相关技术115
6.5.1 数据挖掘技术115
6.5.2 区块链技术116
6.5.3 人工智能技术117
6.5.4 大数据技术118
6.6 本章小结119
第7章 数据血缘产品121
7.1 国外主流数据血缘产品介绍121
7.1.1 开源的Apache Atlas平台121
7.1.2 社交网站LinkedIn的数据
平台123
7.2 国内主流数据血缘产品介绍126
7.2.1 马哈鱼数据血缘平台126
7.2.2 FineBI数据可视化工具129
7.2.3 亿信元数据管理平台129
7.2.4 飞算SoData数据机器人130
7.3 其他数据血缘产品介绍131
7.3.1 Informatica数据平台131
7.3.2 Alation数据平台131
7.3.3 Collibra数据平台132
7.4 本章小结133
第8章 数据治理中的数据血缘
应用134
8.1 数据治理体系简介134
8.1.1 数据管理、数据治理与数据
资产管理134
8.1.2 DAMA的数据治理体系136
8.1.3 DMM和DCMM138
8.1.4 华为的数据治理体系139
8.1.5 阿里的数据治理体系140
8.2 数据治理与数据血缘的关系140
8.3 数据血缘在数据治理中的应用141
8.3.1 数据血缘在数据质量提升中的
应用141
8.3.2 数据血缘在数据架构中的应用143
8.3.3 数据血缘在数据建模和设计
中的应用144
8.3.4 数据血缘在数据安全中的应用145
8.4 本章小结146
第9章 数据血缘的平
展开全部
数据血缘分析原理与实践 作者简介
成于念，资深数据治理专家，具有近10年数据治理相关工作经验，曾就职于某世界500强企业，专门从事数据治理相关工作。曾为多家千亿级企业提供主数据、数据治理方向的培训服务，熟悉各种主流数据治理技术和产品，并发表过多篇关于数据相关文章及论文。DAMA中国会员，“人人都是产品经理”专栏作者，“PMTalk社区”专栏作者，“三节课”兼职讲师，“老司机聊数据”公众号主理人。
赛助力，资深数据治理专家，曾就职于某世界500强企业，负责数据管理相关工作，10余年ERP及数据管理类项目实践经验，曾为多家千亿级企业提供数据治理方案，行业覆盖地产、制造业、消费品、医药、汽车等，熟悉多种主流数据治理软件。发表过数据类相关文献20余篇，被多家企业推荐或引用。DAMA中国会员，“人人都是产品经理”专栏作者，“老司机聊数据”公众号主理人。
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