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出版者:机械工业出版社

作者:知寒工作室

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-11

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787111074854

丛书系列:

图书标签:

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《现代企业数据管理与决策支持系统：从理论到实践》 第一章：企业数据管理基础与战略规划 本章深入探讨现代企业在信息时代所面临的数据挑战与机遇。首先，系统阐述了数据资产在企业核心竞争力中的战略地位，分析了数据从采集、存储、处理到应用的全生命周期管理框架。内容涵盖数据治理的必要性、关键原则及其在不同行业（如金融、制造、零售）中的具体实施路径。 重点讨论了数据战略的制定过程，包括如何将数据目标与企业整体业务目标对齐，以及如何构建适应性强、可扩展的数据架构蓝图。我们详尽分析了传统数据库系统（如关系型数据库RDBMS）的局限性，并引入了新一代数据管理范式，如数据湖、数据仓库（DWH）的演进与最佳实践。此外，本章对数据质量管理（DQM）进行了细致的剖析，提供了从数据清洗、标准化到持续监控的实用工具集和方法论，确保数据可靠性成为决策的基石。 第二章：关系型数据库的高级设计与优化 本章聚焦于企业级应用中最常用也最核心的关系型数据库技术。它超越了基础的SQL语法教学，深入到高级概念和性能调优领域。详细讲解了数据库范式（1NF到BCNF）在复杂业务建模中的应用，并引入了反范式化在读密集型系统中的权衡艺术。 在性能优化方面，本章投入大量篇幅讲解了索引的内部机制（如B+树的结构与操作），如何根据查询模式设计高效的复合索引，以及索引维护的开销分析。此外，事务处理理论（ACID特性）在分布式环境下的挑战被深入探讨，并介绍了锁机制（共享锁、排他锁）和并发控制技术（如多版本并发控制MVCC）如何保障数据一致性。对于存储过程、触发器和视图的编写，本章提供了大量面向业务场景的复杂示例，强调代码复用性和可维护性。 第三章：大数据技术栈与分布式计算原理 随着数据量的爆炸式增长，本章系统介绍了大数据生态的核心组件和分布式计算范式。首先，对Hadoop生态系统进行了全面梳理，详细解析了HDFS（Hadoop分布式文件系统）的架构、数据块存储与容错机制。 随后，重点剖析了MapReduce编程模型的核心思想、执行流程及其在数据聚合、转换中的应用。在此基础上，本章转向更高效的计算框架——Apache Spark。我们详细讲解了Spark的RDD（弹性分布式数据集）抽象、Spark SQL的Catalyst优化器、Spark Streaming的微批处理机制，以及GraphX在网络分析中的潜力。内容不局限于理论，还提供了使用Scala和Python在集群环境中部署和运行大规模数据处理作业的实战指南。 第四章：数据仓库（DWH）架构与ETL/ELT流程构建 本章是构建企业级商业智能（BI）基础的核心内容。首先，界定了数据仓库与操作型数据库的本质区别，并深入讲解了Kimball方法论（维度建模）与Inmon方法论（范式化建模）的对比与适用场景。重点讲解了事实表、维度表的设计原则，以及星型、雪花型模式的构建技巧。 随后，本章聚焦于数据集成流程——ETL（提取、转换、加载）。详细分析了数据清洗、数据转换（如日期格式统一、单位换算）的复杂性，以及如何设计增量加载策略以最小化对源系统的影响。本章也引入了现代云数据仓库（如Snowflake, Amazon Redshift）的ELT（提取、加载、转换）范式，探讨其在敏捷BI开发中的优势。通过多个章节案例，指导读者构建一个端到端的数据集成管道。 第五章：商业智能（BI）与决策支持系统（DSS） 本章将数据转化为可操作的洞察力。系统介绍了商业智能的层次结构，从基础的数据报告、联机分析处理（OLAP）到高级的预测性分析。OLAP技术是本章的重中之重，详细讲解了Cube的预聚合原理，以及MDX查询语言在多维分析中的强大功能。 在BI工具的应用层面，本章提供了对当前主流可视化平台的评估标准，并重点指导如何设计有效的仪表板（Dashboard）和报告。成功的仪表板设计不仅仅是图表的堆砌，而是需要遵循认知心理学原则，突出关键绩效指标（KPIs）。内容涵盖了趋势分析、对比分析、下钻（Drill-down）和切片（Slice）等高级分析操作的实现方法，确保决策者能够快速从复杂数据中提取价值。 第六章：数据安全、合规性与新兴技术趋势 本章面向未来，探讨了数据管理领域必须关注的法规与技术前沿。数据安全部分涵盖了访问控制模型（RBAC、ABAC）、数据加密技术（静止数据加密、传输中数据加密），以及数据库审计机制的配置。对于数据隐私法规（如GDPR、CCPA）对数据处理流程的影响，进行了详尽的合规性审查清单说明。 最后，本章对数据科学与机器学习在决策支持中的融合进行了展望。讲解了如何将BI平台导出的结构化数据用于训练预测模型（如回归、分类），并探讨了流数据处理（如Apache Flink）在实时欺诈检测和个性化推荐系统中的应用前景。内容旨在帮助技术人员和管理者预见数据技术栈的演进方向。

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