网络数据库应用与开发教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:周继恩编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-6

价格:30.00

装帧:平装

isbn号码:9787505376779

丛书系列:

图书标签:

• 网络数据库
• 数据库应用
• 数据库开发
• Web开发
• 数据库教程
• 网络编程
• 后端开发
• SQL
• 数据库设计
• 应用开发

好的，这是一份针对一本名为《网络数据库应用与开发教程》的图书，撰写的图书简介，旨在不涉及原书具体内容的前提下，提供一个详尽、引人入胜的替代性介绍。 --- 深入探索现代数据生态：企业级数据治理与云计算实践指南 ISBN： [此处可填写一个虚拟的ISBN] 作者： [此处可填写一个虚拟的作者姓名] 出版社： [此处可填写一个虚拟的出版社名称] 内容概述 在当今数字化浪潮汹涌的商业环境中，数据已不再仅仅是信息记录的载体，它已经演变为驱动创新、优化决策和构建核心竞争力的关键战略资产。然而，数据的爆炸式增长、复杂性提升以及安全合规的挑战，要求从业者必须超越基础的数据存储范畴，掌握一套系统的、面向未来的数据治理与应用架构能力。 本书《深入探索现代数据生态：企业级数据治理与云计算实践指南》正是在此背景下应运而生。它并非一本专注于特定数据库产品操作手册，而是致力于为读者构建一个宏大且实用的现代数据架构认知框架。全书聚焦于数据从采集、存储、处理到赋能业务的全生命周期管理，深度剖析了在新一代云计算基础设施之上，如何构建高可用、高安全、高智能的企业级数据平台。 本书内容涵盖了从战略规划到技术实施的多个层面，结构严谨，理论与实践紧密结合，旨在帮助读者从容应对企业级数据治理的复杂性，并掌握利用前沿技术驱动业务转型的实战技能。 核心章节亮点 第一部分：企业数据战略与治理基石 (Foundation of Data Strategy and Governance) 本部分奠定了全书的数据管理哲学基础。在企业决策层面，数据战略的制定至关重要。我们将详细探讨数据价值链（Data Value Chain）的构建模型，阐述如何将数据资产与企业的核心业务目标对齐。 数据治理框架的构建： 深入解析数据质量、数据标准、元数据管理和数据安全政策的五大支柱。不再停留于理论，而是提供一套可落地的治理流程模型，包括数据所有权（Stewardship）的定义与责任分配。 数据合规与隐私保护： 鉴于全球范围内日益严格的隐私法规（如GDPR、CCPA等），本章重点剖析了如何在数据生命周期的各个阶段植入“隐私设计”（Privacy by Design）原则。内容包括数据匿名化、假名化技术的实际应用场景与技术选型。 数据架构的演进： 比较传统数据仓库（DW）与现代数据湖（Data Lake）、数据中台（Data Middle Platform）的架构差异与融合趋势。重点分析了数据网格（Data Mesh）的去中心化管理理念，及其对大型组织敏捷性的提升作用。 第二部分：云计算环境下的数据存储与计算范式 (Cloud Data Paradigms) 现代数据应用几乎都部署于云端。本部分着重于云原生数据服务的选择、优化与管理，强调如何充分利用云平台的弹性与规模优势。 云原生数据库选型策略： 详细对比分析关系型（RDS/Aurora）、NoSQL（文档、键值、图数据库）以及NewSQL数据库在不同工作负载下的性能特征、成本效益和运维复杂度。本书提供了一个“Workload-Driven Selection Matrix”供读者参考。 弹性数据湖仓一体架构（Lakehouse）： 本章是本书的技术核心之一。我们深入探讨了如何整合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化优势。内容涵盖了如Delta Lake、Apache Hudi等开源技术栈在云环境下的部署模式，以及如何实现ACID事务在非结构化数据存储上的能力。 流式数据处理与实时分析： 面对实时业务需求，本章详细介绍了基于Kafka/Pulsar的消息队列系统构建高吞吐量事件流的架构设计。并结合 Flink 或 Spark Streaming 引擎，演示了如何构建低延迟的实时ETL（Extract, Transform, Load）管道和即时决策支持系统。 第三部分：数据智能与高级分析的落地 (Enabling Intelligence and Advanced Analytics) 数据治理的最终目标是驱动智能决策。本部分将技术能力转化为业务洞察。 特征工程与数据准备： 强调高质量数据对机器学习模型性能的关键影响。本章提供了一套系统化的特征管理平台（Feature Store）的设计思路，确保训练、验证和在线推理环节中的特征一致性。 可解释性AI（XAI）与数据信任： 随着AI模型被用于关键决策（如信贷审批、医疗诊断），透明度和可解释性变得不可或缺。本书介绍了LIME、SHAP等主流XAI方法的原理，并探讨了如何在生产环境中集成这些工具，以满足监管和用户信任的需求。 数据编目与发现机制： 解决企业“数据孤岛”问题的关键在于高效的数据发现。我们将详细介绍如何利用自动化工具进行技术元数据与业务元数据的采集、关联和可视化，构建企业级的“数据地图”，赋能数据科学家和分析师快速定位所需数据资产。 读者对象 本书面向以下专业人士： 1. 数据架构师与工程师： 希望了解和实施现代云原生数据平台和治理策略的专业人员。 2. 数据治理与合规专员： 需要建立和维护企业级数据标准、质量和安全体系的管理者。 3. IT 决策者： 寻求制定清晰数据战略，以指导技术投资和数字化转型的领导者。 4. 高级数据分析师与科学家： 期望掌握高质量数据准备流程和模型部署环境的高级用户。 本书特色 战略高度与技术深度兼顾： 不仅提供技术实现细节，更重要的是提供选择这些技术的战略视角和决策依据。 面向未来趋势： 紧密结合数据网格、数据湖仓一体、实时流处理等当前行业最前沿的实践方向。 实践导向的案例分析： 虽无具体代码示例，但书中穿插了对复杂企业场景的“架构蓝图”解析，帮助读者理解复杂系统的设计权衡。 通过研读本书，读者将能够掌握构建一个可靠、智能、合规的企业级数据生态系统的完整方法论，从而真正将数据转化为持续的商业价值。

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