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DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)

DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)

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图文详情
  • ISBN:9787111655442
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:511
  • 出版时间:2020-05-01
  • 条形码:9787111655442 ; 978-7-111-65544-2

本书特色

本书是数据管理协会(DAMA国际)组织众多国际资深专家对过去30多年数据管理领域知识和实践的总结,是市场上综合了数据管理方方面面的一部具有权威性的基础工具书。从数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、主数据管理、参考数据管理、元数据管理、商务智能和数据参考管理、数据建模设计、数据存储和操作、数据集成和互操作、文档和内容管理、大数据、数据管理人员的道德要求等方面介绍了数据管理的知识体系。

内容简介

本书是靠前数据管理协会(DAMA靠前)组织众多靠前专家对过去30多年数据管理领域知识和实践的总结,是市场上综合了数据管理方方面面的一部具有性的基础工具书。从数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、主数据管理、参考数据管理、元数据管理、商务智能和数据参考管理、数据建模设计、数据存储和操作、数据集成和互操作、文档和内容管理、大数据、数据管理人员的道德要求等方面介绍了数据管理的知识体系。

目录

目 录 中文版序一 中文版序二 原版序 第1章 数据管理……………………………………………………………………………………… 1 1.1 引言……………………………………………………………………………………………… 1 1.1.1 业务驱动因素………………………………………………………………………… 2 1.1.2 目标…………………………………………………………………………………… 2 1.2 基本概念………………………………………………………………………………………… 2 1.2.1 数据…………………………………………………………………………………… 2 1.2.2 数据和信息…………………………………………………………………………… 3 1.2.3 数据是一种组织资产………………………………………………………………… 4 1.2.4 数据管理原则………………………………………………………………………… 4 1.2.5 数据管理的挑战……………………………………………………………………… 6 1.2.6 数据管理战略………………………………………………………………………… 13 1.3 数据管理框架………………………………………………………………………………… 14 1.3.1 战略一致性模型……………………………………………………………………… 14 1.3.2 阿姆斯特丹信息模型………………………………………………………………… 15 1.3.3 DAMA-DMBOK框架………………………………………………………………… 15 1.3.4 DMBOK 金字塔(Aiken) …………………………………………………………… 19 1.3.5 DAMA 数据管理框架的进化………………………………………………………… 20 1.4 DAMA 和DMBOK ……………………………………………………………………………… 23 1.5 文献引用与推荐……………………………………………………………………………… 25 第2章 数据处理伦理……………………………………………………………………………… 28 2.1 引言…………………………………………………………………………………………… 28 2.2 业务驱动因素………………………………………………………………………………… 29 2.3 基本概念……………………………………………………………………………………… 30 2.3.1 数据伦理准则………………………………………………………………………… 30 2.3.2 数据隐私法背后的原则……………………………………………………………… 31 2.3.3 在线数据的伦理环境………………………………………………………………… 34 2.3.4 违背伦理进行数据处理的风险……………………………………………………… 34 2.3.5 建立数据伦理文化…………………………………………………………………… 37 2.3.6 数据伦理和治理……………………………………………………………………… 40 2.4 文献引用与推荐……………………………………………………………………………… 40 第3章 数据治理…………………………………………………………………………………… 43 3.1 引言…………………………………………………………………………………………… 43 3.1.1 业务驱动因素………………………………………………………………………… 45 3.1.2 目标和原则…………………………………………………………………………… 46 3.1.3 基本概念……………………………………………………………………………… 47 3.2 活动…………………………………………………………………………………………… 53 3.2.1 规划组织的数据治理………………………………………………………………… 53 3.2.2 制定数据治理战略…………………………………………………………………… 55 3.2.3 实施数据治理………………………………………………………………………… 60 3.2.4 嵌入数据治理………………………………………………………………………… 62 3.3 工具和方法…………………………………………………………………………………… 63 3.3.1 线上应用/网站……………………………………………………………………… 63 3.3.2 业务术语表…………………………………………………………………………… 64 3.3.3 工作流工具…………………………………………………………………………… 64 3.3.4 文档管理工具………………………………………………………………………… 64 3.3.5 数据治理记分卡……………………………………………………………………… 64 3.4 实施指南……………………………………………………………………………………… 64 3.4.1 组织和文化…………………………………………………………………………… 64 3.4.2 调整与沟通…………………………………………………………………………… 65 3.5 度量指标……………………………………………………………………………………… 65 3.6 文献引用与推荐……………………………………………………………………………… 66 第4 章 数据架构…………………………………………………………………………………… 69 4.1 引言…………………………………………………………………………………………… 69 4.1.1 业务驱动因素………………………………………………………………………… 70 4.1.2 数据架构成果和实施………………………………………………………………… 71 4.1.3 基本概念……………………………………………………………………………… 72 4.2 活动…………………………………………………………………………………………… 77 4.2.1 建立企业数据架构…………………………………………………………………… 79 4.2.2 整合其他企业架构…………………………………………………………………… 82 4.3 工具…………………………………………………………………………………………… 83 4.3.1 数据建模工具………………………………………………………………………… 83 4.3.2 资产管理软件………………………………………………………………………… 83 4.3.3 图形设计应用………………………………………………………………………… 83 4.4 方法…………………………………………………………………………………………… 83 4.4.1 生命周期预测………………………………………………………………………… 83 4.4.2 图标使用规范………………………………………………………………………… 84 4.5 实施指南……………………………………………………………………………………… 84 4.5.1 就绪评估和风险评估………………………………………………………………… 85 4.5.2 组织和文化……………………………………………………………………………86 4.6 数据架构治理………………………………………………………………………………… 86 4.6.1 数据架构治理活动…………………………………………………………………… 86 4.6.2 度量指标……………………………………………………………………………… 87 4.7 文献引用与推荐……………………………………………………………………………… 87 第5章数据建模和设计…………………………………………………………………………… 90 5.1 引言…………………………………………………………………………………………… 90 5.1.1 业务驱动因素………………………………………………………………………… 90 5.1.2 目标和原则…………………………………………………………………………… 91 5.1.3 基本概念……………………………………………………………………………… 92 5.2 活动…………………………………………………………………………………………… 112 5.2.1 规划数据建模……………………………………………………………………… 112 5.2.2 建立数据模型……………………………………………………………………… 113 5.2.3 审核数据模型……………………………………………………………………… 117 5.2.4 维护数据模型……………………………………………………………………… 117 5.3 工具…………………………………………………………………………………………… 117 5.3.1 数据建模工具……………………………………………………………………… 117 5.3.2 数据血缘工具……………………………………………………………………… 117 5.3.3 数据分析工具……………………………………………………………………… 118 5.3.4 元数据资料库……………………………………………………………………… 118 5.3.5 数据模型模式……………………………………………………………………… 118 5.3.6 行业数据模型………………………………………………………………………118 5.4 方法…………………………………………………………………………………………… 119 5.4.1 命名约定的*佳实践……………………………………………………………… 119 5.4.2 数据库设计中的*佳实践………………………………………………………… 119 5.5 数据建模和设计治理………………………………………………………………………… 120 5.5.1 数据建模和设计质量管理………………………………………………………… 120 5.5.2 度量指标…………………………………………………………………………… 121 5.6 文献引用与推荐……………………………………………………………………………… 123 第6章 数据存储和操作………………………………………………………………………… 127 6.1 引言…………………………………………………………………………………………… 127 6.1.1 业务驱动因素……………………………………………………………………… 128 6.1.2 目标和原则……………
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数据管理是企业的神经中枢。控制数据管理的组织控制着企业的方向和未来。从DAMA-DMBOK2这本书中所学的一切都是值得的。 Bill Inmon数据仓库之父 在这个不确定的过渡时期,这种对数据的奉献对于人类的生存至关重要,正如彼得·德鲁克所说,世界正从IT的“T”向“I”进行转变。 DAMA-DMBOK2是一本非常重要的书!我怀疑很多人对这本书的意义、重要性和权威性还不了解。展望不远的未来,它会显示出非凡的意义!而且,我相信这不会是这部开创性作品的*后一个版本! John A. Zachman企业架构之父 我在数据管理领域工作了30多年,我可以肯定地说,DAMA-DMBOK2是我们这个行业*令人印象深刻的工作。成百上千的数据管理专业人员在8年的时间里志愿完成了这项令人难以置信的工作。这是我所知道的*一本书,它展示了数据管理的所有方面是如何以全面和客观的方式结合在一起的。 Steve Hoberman数据建模大师 能为DAMA-DMBOK2中文版写一段话,我很荣幸!我知道约翰·扎克曼也为该书写了些文字,我觉得他是比我更合适来推荐该书的人。我相信我们每个人都会受益于他对该书的评价和推荐。 Loretta Mahon Smith 国际数据管理协会主席 祝贺国际数据管理协会组织编写的《DAMA数据管理知识体系指南》(第2版)中文版的出版。随着近年来数据的量、种类和复杂性继续迅速增加,为满足社会和市场对“数据管理知识体系”有一个权威性的更新探讨和总结的需要,国际数据管理协会编写了DAMA-DMBOK2。DAMA中国分会的几十位志愿者花了将近一年的时间,把它翻译成中文。我很高兴今天中文版终于出版了。中国的数字化转型需要数据的管理,DAMA的数据管理知识体系值得学习。 胡本立 国际数据管理协会前副主席/中国分会前主席 跳出正在发展中的数据技术本身庞大的知识体系,为无论来自中国公共管理界还是商业管理界的受众,厘清数据应用及其管理要点,无疑本书的翻译出版提供了一个宝贵的系统指引。 袁岳 知名主持人/数据应用专家

作者简介

国际数据管理协会(DAMA国际)是全球首个数据管理专业人士组织,是一个国际性非营利性会员组织,在世界范围内拥有数十家分会。DAMA国际独立于任何特定的供应商、技术和方法,促进对数据信息管理以及把知识作为企业的重要资产的理解、发展和实践,其使命是带领数据管理行业走向成熟。DAMA国际每年举行DAMA国际研讨会,提供专业认证方案,与ICCP合作开发数据管理专业人士的认证等,其目的是支持业务战略,增进对数据和信息管理的了解,促进其发展,推广其实践。

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