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DAMA數據管理知識體系指南(原書第2版修訂版)

DAMA數據管理知識體系指南(原書第2版修訂版)

定 價:¥138.00

作 者: [美]DAMA國際
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111778639 出版時間: 2024-12-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 大16開 頁數: 字數:  

內容簡介

  《DAMA數據管理知識體系指南(第2版修訂版)》是在DMBOK1和DMBOK2的基礎上進行的第三次修訂,是DAMA國際對過去30多年數據管理領域領域知識和實踐的總結,是一部數據管理基礎工具書。本書從數據處理道德規(guī)范、數據治理、數據架構、數據建模和設計、數據存儲和操作、數據安全、數據集成和互操作性、文檔和內容管理、參考數據和主數據、數據倉庫和商業(yè)智能、元數據管理、數據質量管理、大數據數據科學、數據管理成熟度評估、數據管理組織和角色期望、數據管理和組織變革管理等方面對數據管理知識體系進行了系統(tǒng)介紹,并描述如何在數據管理功能領域中應用這些原則。

作者簡介

  DAMA國際是一個全球性數據管理和業(yè)務專業(yè)志愿人士組成的非營利協(xié)會,自1988年成立以來,一直致力于數據管理的研究、實踐及相關知識體系的建設,在數據管理領域累積了極為深厚的知識沉淀和豐富經驗,并先后出版了《DAMA數據管理字典》和《DAMA數據管理的知識體系和指南》(DAMA-DMBOK),集業(yè)界數百位專家的經驗于一體,是數據管理業(yè)界最佳實踐的結晶,已成為數據管理工作的經典參考和指南,在全球范圍內廣受好評。

圖書目錄

中文版序一
中文版序二
中文版序三
中文版序四
譯者序
原書第2版修訂版序
原書第2版序
第1章數據管理
1.1引言
1.1.1業(yè)務驅動因素
1.1.2目標
1.2基本概念
1.2.1數據
1.2.2數據與信息
1.2.3數據是組織的資產
1.2.4數據管理原則
1.2.5數據管理的挑戰(zhàn)
1.2.6數據管理戰(zhàn)略
1.3數據管理框架
1.3.1戰(zhàn)略一致性模型
1.3.2阿姆斯特丹信息模型
1.3.3DAMA-DMBOK框架
1.3.4DMBOK金字塔
1.3.5DAMA數據管理框架的演變
1.4DAMA和DMBOK
參考文獻
第2章數據處理倫理
2.1引言
2.2業(yè)務驅動因素
2.3基本概念
2.3.1數據的倫理原則
2.3.2數據隱私法背后的原則
2.3.3在線數據的倫理環(huán)境
2.3.4違背倫理進行數據處理的風險
2.3.5建立數據倫理文化
2.3.6數據倫理和治理
參考文獻
第3章數據治理
3.1引言
3.1.1業(yè)務驅動因素
3.1.2目標和原則
3.1.3基本概念
3.2活動
3.2.1定義組織的數據治理
3.2.2制定數據治理戰(zhàn)略
3.2.3實施數據治理
3.2.4嵌入數據治理
3.3工具和方法
3.3.1在線展示/網站
3.3.2業(yè)務術語表
3.3.3工作流工具
3.3.4文檔管理工具
3.3.5數據治理計分卡
3.4實施指南
3.4.1組織和文化
3.4.2調整和溝通
3.5度量指標
參考文獻
第4章數據架構
4.1引言
4.1.1業(yè)務驅動因素
4.1.2數據架構的交付物和實踐
4.1.3基本概念
4.2活動
4.2.1建立企業(yè)數據架構
4.2.2評估現有數據架構規(guī)范
4.2.3制定數據架構路線圖
4.2.4在項目中管理企業(yè)需求
4.2.5與企業(yè)架構集成
4.3工具
4.3.1數據建模工具
4.3.2數據資產管理軟件
4.3.3圖形化設計軟件
4.4方法
4.4.1生命周期預測
4.4.2使用清晰圖表
4.5實施指南
4.5.1就緒評估和風險評估
4.5.2組織和文化變革
4.6數據架構治理
4.6.1數據架構治理活動
4.6.2度量指標
參考文獻
第5章數據建模和設計
5.1引言
5.1.1業(yè)務驅動因素
5.1.2目標和原則
5.1.3基本概念
5.2活動
5.2.1規(guī)劃數據建模
5.2.2構建數據模型
5.2.3評審數據模型
5.2.4維護數據模型
5.3工具
5.3.1數據建模工具
5.3.2血緣分析工具
5.3.3數據剖析工具
5.3.4元數據庫
5.3.5數據模型模式
5.3.6行業(yè)數據模型
5.4最佳實踐
5.4.1命名約束的最佳實踐
5.4.2數據庫設計的最佳實踐
5.5數據模型治理
5.5.1數據模型和設計質量管理
5.5.2數據建模度量指標
參考文獻
第6章數據存儲和運營
6.1引言
6.1.1業(yè)務驅動因素
6.1.2目標和原則
6.1.3基本概念
6.2活動
6.2.1管理數據庫技術
6.2.2管理數據庫運營
6.3工具
6.3.1數據建模工具
6.3.2數據庫監(jiān)控工具
6.3.3數據庫管理工具
6.3.4開發(fā)人員支持工具
6.4方法
6.4.1在低階環(huán)境下的測試
6.4.2物理命名標準
6.4.3所有變更操作腳本化
6.5實施指南
6.5.1就緒評估/風險評估
6.5.2組織與文化變革
6.6數據存儲和運營治理
6.6.1度量指標
6.6.2信息資產跟蹤
6.6.3數據審計和數據驗證
參考文獻
第7章數據安全
7.1引言
7.1.1業(yè)務驅動因素
7.1.2目標和原則
7.1.3基本概念
7.2活動
7.2.1識別數據安全需求
7.2.2制定數據安全制度
7.2.3定義數據安全細則
7.2.4評估當前的安全風險
7.2.5實施控制措施和規(guī)程
7.3工具
7.3.1殺毒軟件/安全軟件
7.3.2Web安全
7.3.3身份管理技術
7.3.4入侵檢測和入侵防御軟件
7.3.5防火墻(防御)
7.3.6元數據跟蹤
7.3.7數據脫敏/加密
7.4方法
7.4.1應用CRUD矩陣
7.4.2即時部署安全補丁
7.4.3元數據中的數據安全屬性
7.4.4項目需求中的安全要求
7.4.5加密數據的高效搜索
7.4.6文件清理
7.5實施指南
7.5.1就緒評估/風險評估
7.5.2組織和文化變革
7.5.3用戶數據權限可見性
7.5.4外包服務界的數據安全
7.5.5云環(huán)境的數據安全
7.6數據安全治理
7.6.1數據安全和企業(yè)架構
7.6.2度量指標
參考文獻
第8章數據集成和互操作
8.1引言
8.1.1業(yè)務驅動因素
8.1.2目標和原則
8.1.3基本概念
8.2活動
8.2.1規(guī)劃和分析
8.2.2設計數據集成解決方案
8.2.3開發(fā)數據集成解決方案
8.2.4實施和監(jiān)測
8.2.5維護數據集成和互操作的元數據
8.3工具
8.3.1數據轉換引擎/ETL工具
8.3.2數據虛擬化服務器
8.3.3企業(yè)服務總線
8.3.4業(yè)務規(guī)則引擎
8.3.5數據和流程建模工具
8.3.6數據剖析工具
8.3.7元數據庫
8.4方法
8.5實施指南
8.5.1就緒評估/風險評估
8.5.2組織和文化變革
8.6數據集成和互操作治理
8.6.1數據共享協(xié)議
8.6.2數據集成和互操作與數據血緣
8.6.3度量指標
參考文獻
第9章文檔和內容管理
9.1引言
9.1.1業(yè)務驅動因素
9.1.2目標和原則
9.1.3基本概念
9.2活動
9.2.1生命周期管理計劃
9.2.2管理生命周期
9.2.3發(fā)布和分發(fā)內容
9.3工具
9.3.1企業(yè)內容管理系統(tǒng)
9.3.2協(xié)作工具
9.3.3受控詞匯表和元數據工具
9.3.4標準標記和交換格式
9.3.5電子舉證技術
9.4方法
9.4.1訴訟應對預案
9.4.2訴訟應對數據地圖
9.5實施指南
9.5.1準備評估/風險評估
9.5.2組織和文化變革
9.6文檔和內容治理
9.6.1信息治理框架
9.6.2信息泛濫
9.6.3以內容質量為導向的信息治理
9.6.4度量指標
參考文獻
第10章參考數據和主數據
10.1引言
10.1.1業(yè)務驅動因素
10.1.2目標和原則
10.1.3基本概念
10.2活動
10.2.1主數據管理活動
10.2.2參考數據管理活動
10.3工具和方法
10.4實施指南
10.4.1遵循主數據架構
10.4.2監(jiān)控數據移動
10.4.3管理參考數據變更
10.4.4數據共享協(xié)議
10.4.5組織和文化變革
10.5參考數據和主數據治理
10.5.1治理過程既定事項
10.5.2度量指標
參考文獻
第11章數據倉庫和商務智能
11.1引言
11.1.1業(yè)務驅動因素
11.1.2目標和原則
11.1.3基本概念
11.2活動
11.2.1理解需求
11.2.2定義和維護數據倉庫/商務智能架構
11.2.3開發(fā)數據倉庫和數據集市
11.2.4加載數據倉庫
11.2.5實施商務智能產品組合
11.2.6維護數據產品
11.3工具
11.3.1元數據庫
11.3.2數據集成工具
11.3.3BI工具類型
11.4方法
11.4.1原型驅動需求
11.4.2自助式商務智能
11.4.3數據審計
11.5實施指南
11.5.1就緒評估/風險評估
11.5.2發(fā)布路線圖
11.5.3配置管理
11.5.4組織與文化變革
11.5.5專職團隊
11.6數據倉庫/商務智能治理
11.6.1獲得業(yè)務認可
11.6.2客戶/用戶滿意度
11.6.3服務水平協(xié)議
11.6.4報表策略
11.6.5度量指標
參考文獻
第12章元數據管理
12.1引言
12.1.1業(yè)務驅動因素
12.1.2目標和原則
12.1.3基本概念
12.2活動
12.2.1定義元數據戰(zhàn)略
12.2.2理解元數據需求
12.2.3定義元數據架構
12.2.4創(chuàng)建和維護元數據
12.2.5查詢、報告和分析元數據
12.3工具
12.4方法
12.4.1數據血緣和影響分析
12.4.2應用于大數據采集的元數據
12.5實施指南
12.5.1就緒評估和風險評估
12.5.2組織和文化變革
12.6元數據治理
12.6.1過程控制
12.6.2元數據解決方案文檔
12.6.3元數據標準和指南
12.6.4度量指標
參考文獻
第13章數據質量管理
13.1引言
13.1.1業(yè)務驅動因素
13.1.2目標與原則
13.1.3基本概念
13.2活動
13.2.1定義數據質量框架
13.2.2定義高質量數據
13.2.3識別維度和支持業(yè)務規(guī)則
13.2.4執(zhí)行初始數據質量評估
13.2.5識別改進措施及明確優(yōu)先級
13.2.6定義數據質量改進目標
13.2.7開發(fā)和部署數據質量運營工作
13.3工具
13.3.1數據剖析工具
13.3.2業(yè)務規(guī)則模板和引擎
13.3.3數據解析和格式化
13.3.4數據轉換和標準化
13.3.5數據增強
13.3.6事件管理系統(tǒng)
13.4方法
13.4.1有效的度量指標
13.4.2數據剖析
13.4.3預防性措施
13.4.4根因分析
13.4.5糾正措施
13.5實施指南
13.5.1就緒評估 / 風險評估
13.5.2組織和文化變革
13.6數據質量與其他知識領域
13.6.1數據質量與數據建模和設計
13.6.2數據質量與元數據管理
13.6.3數據質量與主數據/參考數據管理
13.6.4數據質量與數據集成和互操作
13.6.5數據質量與數據治理
參考文獻
附錄
附錄A數據質量ISO標準
附錄B數據質量維度的延伸閱讀
附錄C統(tǒng)計過程控制
第14章大數據和數據科學
14.1引言
14.1.1業(yè)務驅動因素
14.1.2原則
14.1.3基本概念
14.2活動
14.2.1定義大數據戰(zhàn)略和業(yè)務需求
14.2.2選擇數據源
14.2.3獲取和采集數據
14.2.4設定數據假設和方法
14.2.5集成和對齊數據并進行分析建模
14.2.6利用模型探索數據
14.2.7部署和監(jiān)控
14.3工具
14.3.1MPP無共享技術和架構
14.3.2分布式文件數據庫
14.3.3數據庫內算法
14.3.4大數據云解決方案
14.3.5統(tǒng)計計算和圖形語言
14.3.6數據可視化工具
14.4方法
14.4.1分析建模
14.4.2大數據建模
14.5實施指南
14.5.1戰(zhàn)略一致性
14.5.2就緒評估/風險評估
14.5.3組織與文化變革
14.6大數據和數據科學治理
14.6.1可視化通道管理
14.6.2數據科學和可視化標準
14.6.3數據安全
14.6.4元數據
14.6.5數據質量
14.6.6度量指標
參考文獻
第15章數據管理成熟度評估
15.1引言
15.1.1業(yè)務驅動因素
15.1.2目標和原則
15.1.3基本概念
15.2活動
15.2.1規(guī)劃評估活動
15.2.2執(zhí)行成熟度評估
15.2.3結果解讀
15.2.4制訂針對性的改進計劃
15.2.5重新評估成熟度
15.3工具
15.4方法
15.4.1選擇DMM框架
15.4.2DAMA-DMBOK框架的使用
15.5實施指南
15.5.1準備評估/風險評估
15.5.2組織和文化變革
15.6成熟度管理治理
15.6.1DMMA流程監(jiān)督
15.6.2度量指標
參考文獻
第16章數據管理組織和角色期望
16.1引言
16.2了解現有的組織和文化規(guī)范
16.3數據管理組織的結構
16.3.1分散式運營模式
16.3.2網絡式運營模式
16.3.3集中式運營模式
16.3.4混合式運營模式
16.3.5聯邦式運營模式
16.3.6確定組織的最佳模式
16.3.7數據管理組織的替代方案和設計考慮因素
16.4關鍵成功因素
16.4.1高管層的支持
16.4.2明確的愿景
16.4.3前瞻性的變革管理
16.4.4一致的領導力
16.4.5持續(xù)溝通
16.4.6利益相關方的參與
16.4.7宣講和培訓
16.4.8度量采納情況
16.4.9堅持指導原則
16.4.10漸進而非革命
16.5建立數據管理組織
16.5.1確認當前數據管理參與者
16.5.2確認委員會參與者
16.5.3確認和分析利益相關方
16.5.4讓利益相關方參與進來
16.6數據管理組織與其他數據相關機構的交互
16.6.1首席數據官
16.6.2數據治理
16.6.3數據質量
16.6.4企業(yè)架構
16.6.5全球化組織的管理
16.7數據管理角色
16.7.1組織角色
16.7.2個人角色
參考文獻
第17章數據管理和組織變革管理
17.1引言
17.2變革法則
17.3不是管理變革,而是管理轉型過程
17.4科特的變革管理八大誤區(qū)
17.4.1誤區(qū)一:過于自滿
17.4.2誤區(qū)二:未能建立足夠強大的指導聯盟
17.4.3誤區(qū)三:低估了愿景的力量
17.4.4誤區(qū)四:缺乏關于愿景的足夠溝通
17.4.5誤區(qū)五:沒有及時掃清變革障礙
17.4.6誤區(qū)六:未能創(chuàng)造短期收益
17.4.7誤區(qū)七:過早地宣稱勝利
17.4.8誤區(qū)八:忽視將變革融入企業(yè)文化
17.5科特的重大變革八步法
17.5.1營造緊迫感
17.5.2組建指導聯盟
17.5.3勾勒愿景和戰(zhàn)略
17.5.4宣傳貫徹變革愿景
17.6變革的秘訣
17.7創(chuàng)新擴散和持續(xù)變革
17.7.1隨著創(chuàng)新擴散需克服的挑戰(zhàn)
17.7.2創(chuàng)新擴散的關鍵要素
17.7.3創(chuàng)新采納的5個階段
17.7.4接受或拒絕創(chuàng)新變革的影響因素
17.8持續(xù)變革
17.8.1緊迫感/不滿意感
17.8.2設定愿景
17.8.3指導聯盟
17.8.4相對優(yōu)勢和可觀測性
17.9溝通數據管理的價值
17.9.1溝通原則
17.9.2受眾評估與溝通準備
17.9.3考慮他人的影響
17.9.4溝通計劃
17.9.5保持溝通
參考文獻
原書第2版修訂版致謝
原書第2版致謝

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