大数据治理

作者:(美)桑尼尔·索雷斯(Sunil Soares)著,匡斌 译

定价:69元

印次:1-8

ISBN:9787302364061

出版日期:2014.06.01

印刷日期:2020.11.20

图书责编:刘志彬

图书分类:零售

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大数据将打开各行各业的数据“潘多拉魔盒”。社交网站、电商巨头、电信运营商乃至金融、医疗、教育等行业,都将加入大数据的“淘金”热潮,政府部门同样会从大数据中获益匪浅。如何将海量数据应用于决策、营销和产品创新?如何利用大数据平台优化产品、流程和服务?如何利用大数据更科学地制定公共政策、实现社会治理?所有这一切,都离不开大数据治理。可以说,在大数据战略从顶层设计到底层实现的“落地”过程中,治理是基础,技术是承载,分析是手段,应用是目的。《大数据治理》一书的翻译出版,正当其时。 《大数据治理》一书较好地满足了理解大数据治理框架的需要,系统地阐述了大数据治理的各个版块,分析了五大类大数据的治理,考察了大数据治理在典型行业的实践,并深入浅出地介绍了当今主流的大数据技术与平台。该书具有一定的可参照性、可操作性和可读性,是大数据治理领域值得一读的参考书。

李政,吉林大学经济学博士、南开大学工商管理博士后。吉林大学经济学院副院长、教授、博士生导师。荷兰阿姆斯特大学和英国埃塞克斯大学访问学者,吉林大学中国国有经济研究中心、南开大学创业管理研究中心研究员,创业研究与教育国际领先机构美国法雷尔公司业务顾问。曾作为国家开发银行外聘专家参与吉林省国企改制方案设计,受聘为“挑战杯”全国大学生创业计划竞赛、“昆山杯”全国大学生优秀创业团队大赛决赛等评委。主要研究方向为创业与创新理论、国有经济理论。在《新华文摘》(全文转载)、《人民日报(理论版)》、《经济学动态》等国内外权威刊物上发表学术论文60余篇,出版学术著作近10部(其中独立出版专著2部,作为第一译者出版译著2部,作为主编出版著作4部,参编教材多部)。获全国优秀博士学位论文提名奖、高等学校科学研究优秀成果奖、吉林省社会科学优秀成果奖等多项奖励;获“长春青年五四奖章”荣誉称号。

对 本 书 的 赞 誉 大数据涉及不同来源的复杂数据。倘若缺乏得当的数据治理,那就很难正确地整合数据。《大数据治理》一书为您提供了制订大数据治理计划所必需的信息和见识,而大数据治理计划是支持大数据整合项目不可或缺的。好样的,桑尼尔! Symphony IRI Group技术研究副总裁 杰·犹斯科博士 本书是一个信息治理专家奉献的鸿篇巨制,作者以极其实用和通俗易懂的风格,倾心向读者解读大数据治理这一复杂主题。 作为一家大公司的资深IT专家,我本人在面对数据窘境时,感觉不知所措。对数据领域的从业人员来说,面临的问题多过答案。我所在的组织是南非的主导电信运营商,我们拥有海量的电话详单、位置数据和社交媒体生成的数据。要明智地使用数据,就必须管理所有数据。 本书匠心独运,揭开了大数据的迷人景致,为我们应对大数据领域的挑战,提供了必要的智力成果。 本书的字里行间,流淌着丰富的信息。如今,我终于有机会将本书所述的理念和知识融会贯通。我更有信心应对公司面临的大数据挑战,对此,我满怀热忱,决心已定。 拜桑尼尔在本书中提供的指南所赐,我们所有数据从业人员都将获得成功! 南非电信数据治理办公室主任 柯马林·伽迪

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第一部分开篇

第1章大数据治理概述

第2章大数据治理的框架

21大数据类型

22信息治理准则

23大数据治理的产业和功能场景

第3章成熟度评估

31IBM信息治理委员会的成熟度模型

32评估成熟度的示例问题

第4章业务案例

41通过大数据治理,提高运营实时性和旅客安全度

42量化大数据治理对客户隐私的财务影响

43通过治理大数据生命周期,降低IT成本

44评估数据质量和主数据对大数据计划的影响

45计算大数据质量的价值

第5章路线图

51路线图案例研究

第二部分大数据治理准则

第6章大数据治理的组织

61绘制关键流程图并建立职责分配模型,以识别大数据

治理中的利益攸关者

62确定新角色和既有角色的适当组合

63酌情任命大数据主管

64在传统信息治理角色的基础上,酌情增加大数据

责任

65建立承担包括大数据在内的责任混合式信息治理

组织

第7章元数据

71创建一个体现关键大数据术语的业务定义的词库

72理解对Apache Hadoop中元数据的持续支持

73对业务词库中的敏感大数据进行标记

74从相关的大数据存储中输入技术元数据

75将相关的数据源与业务词库中的术语进行链接

76使用运营元数据监测大数据的流动

77保留技术元数据,以支持数据血统和影响分析

78从非结构化文件中采集元数据,支持企业搜索

79扩展既有的元数据角色,将大数据纳入其中

第8章大数据隐私

81识别敏感的大数据

82对元数据库中的敏感大数据... 查看详情

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