《数据标准化：企业数据治理的基石》是一本全面关注企业数据标准化方面的工具书，主要分为5 篇。 第1 篇介绍了数据标准化是数据治理的基础，包括数据标准化与数据治理的关系，以及数据标准化主要内容、本书阅读导引。第2 篇介绍了数据标准化框架体系，包括架构类数据标准、对象类数据标准、基础类数据标准。第3 篇介绍了数据标准化实施流程与方法，包括建立数据标准化保障机制、现状分析及评估、技术平台和工具、数据标准化关键域实施。第4 篇介绍了数据标准化评价，包括数据标准化评价方法、数据标准成熟度评价、数据标准化成熟度评价流程。第5 篇介绍了数据标准化案例，包括油气行业、多元化集团、装备制造行业、核电行业、汽车行业、金融行业、政务行业、互联网行业等行业的数据治理案例，为读者提供了专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 《数据标准化：企业数据治理的基石》是工业大数据应用技术...(展开全部)

本书主要分为三部分，第一部分介绍数据湖的概念、数据湖在企业中的重要性以及Lambda架构。第二部分深入研究使用Lambda架构构建数据湖所需的主要技术组件，介绍流行的大数据技术，如Apache Hadoop、Sqoop、Flume、Flink和Elasticsearch等。第三部分展示一些非常实用的数据湖落地建议，包括企业应如何建立一个真实的数据湖，以及提高数据湖运营效率所需的其他技术组件。第三部分最后还详细介绍了几个实际的用例，以及在企业内实现这些用例时应考虑的重要方面。 通过阅读本书，你将： •使用大数据技术构建企业级数据湖。 •掌握Lambda架构的精髓，以及如何在企业内使用它。 •学习与Apache Sqoop及其功能相关的技术细节。 •Kafka与Hadoop组件集成，用于获取企业数据。 •使用Flume进行流式数据处理。 •理解Flink...(展开全部)

数据治理：工业企业数字化转型》是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 《数据治理：工业企业数字化转型》是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理...(展开全部)

数据治理：工业企业数字化转型》是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 《数据治理：工业企业数字化转型》是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理...(展开全部)

本书主要介绍如何制定有效的数据隐私战略，从而既符合业务目标和品牌定位，又确保遵守相关法律。作为制定定制战略的先决条件，获得对数据隐私问题的基本了解非常重要。书中会利用我们对全球主要立法的回顾，指导你制定数据隐私策略。读者可以从我们关于数据隐私计划与数据战略、IT战略和风险管理框架之间关系的见解中获益。在阅读本书的过程中，我们会应用各种方法来帮助你保持正确的方向。读完本书之后，例会了解新兴的隐私增强技术 (PET) 如何成为实施战略的有力工具，并准确定位数据隐私与人工智能之间的交叉点。

本书主要介绍如何制定有效的数据隐私战略，从而既符合业务目标和品牌定位，又确保遵守相关法律。作为制定定制战略的先决条件，获得对数据隐私问题的基本了解非常重要。书中会利用我们对全球主要立法的回顾，指导你制定数据隐私策略。读者可以从我们关于数据隐私计划与数据战略、IT战略和风险管理框架之间关系的见解中获益。在阅读本书的过程中，我们会应用各种方法来帮助你保持正确的方向。读完本书之后，例会了解新兴的隐私增强技术 (PET) 如何成为实施战略的有力工具，并准确定位数据隐私与人工智能之间的交叉点。

本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，上册主要包括趋势篇、体系篇，下册主要包括工具篇、实施篇及案例篇。其中趋势篇主要介绍工业企业数据治理的基本概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍数据资产运营工具、数据模型管理工具、主数据管理工具等；实施篇主要介绍数据治理实施策略和路径选择、数据治理顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理专家，所有案例均来自这些企业的实践。...(展开全部)

《数据治理：工业企业数字化转型之道（第2版）》是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为趋势篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中趋势篇主要介绍工业企业数据治理的基本概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍数据资产运营工具、数据模型管理工具、主数据管理工具等；实施篇主要介绍数据治理实施策略和路径选择、数据治理顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 《数据治理：工业企业数字化转型之道（第2版）》是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本...(展开全部)

本书从数据治理的起源和现状、数据治理的体系框架，以及不同学科对数据治理问题的认识进行探讨和思考。内容将分为两篇。第一篇介绍数据危机的概念，数据治理的理论与实践现状，以及数据治理的基本思路和体系框架。第二篇分别从信息资源管理、法学、经济学、管理学和数据科学五个学科来讨论数据治理，采用不同的研究方法，从不同的视角来分析数据治理面临的挑战，并从不同角度提出数据治理的方案。党的十九届四中全会首次将“数据”列为生产要素，充分凸显了数字经济时代数据对于经济活动和社会生活的巨大价值。开展数据治理的理论探索和实践创新，有利于全面释放数据价值助力数字经济发展，也有利于数字赋能国家治理体系和治理能力现代化。

本书从方法论的角度，围绕数据治理体系框架，梳理总结数据治理相关技术和标准。内容分为两篇：第一篇关注于数据治理的核心关键技术，从数据基础设施入手，详细介绍数据定价、数据管理、数据互操作、数据安全与隐私保护等技术；第二篇关注于数据治理的标准化工作，从标准化工具、标准体系、标准化实践与进展三个维度深度分析。本书从资产地位确立、管理体制机制、共享与开放、安全与隐私保护四个维度，选择了若干数据治理关键核心技术进行介绍，使读者可以对数据治理技术形成较为全面的总体认识，并帮助其更好地开展数据治理的技术选型、方案实施以及应用实践。此外，本书还从标准化需求出发，探讨如何面向国家、行业和企业等不同层级的数据治理目标，制定数据治理相关标准的方法与途径。当前，在中央精神的指导下，各地加快建设数字政府，大力发展数字经济，数据治理体系成为上述工作成功的关键因素，本书对于开展数据治理工作的实践者有重要的借鉴意义。