具体描述
《火电工程调试技术手册》锅炉卷，概括介绍了锅炉的类型、锅炉的发展趋势等锅炉基础知识;锅炉基建安装调试过程中的有关试验、检验项目，锅炉附属设备份系统具体启动调整试验及验收评定标准和锅炉性能验收试验的试验标准和方法。
本卷可供有关电站锅炉基建、安装、调试、试验、检验人员参考使用。
好的，以下是基于您提供的书名《火电工程调试技术手册.锅炉卷》的背景，而撰写的不包含该书内容的、关于其他主题的详细图书简介。 --- 图书简介：数字时代的企业级数据治理与架构实践 书名：企业级数据治理：从战略规划到高效实施的蓝图 字数预估： 约1500字 --- 导言：数据洪流中的灯塔 在这个数据驱动的商业环境中，企业积累和产生的数据量正以指数级的速度增长。然而，原始数据的爆炸性增长并未自动转化为商业价值。相反，缺乏有效管理的数据正成为企业创新的障碍、合规风险的温床，以及决策效率低下的主要原因。《企业级数据治理：从战略规划到高效实施的蓝图》正是为应对这一核心挑战而编写的权威指南。 本书并非关注特定工业领域的工程技术，例如电力系统的运行或设备调试，而是将视角提升至宏观的企业战略层面，聚焦于如何构建一个健壮、可信赖且能够驱动业务增长的数据资产管理体系。本书深刻剖析了现代企业在数据治理（Data Governance）实践中面临的困境，并提供了一套可操作、跨部门协作的实施框架。 --- 第一部分：战略基石——为何需要数据治理？ 本部分首先从商业价值和监管合规两个维度，阐述了建立企业级数据治理的紧迫性和必要性。我们清晰地界定了“数据治理”与传统“数据管理”之间的本质区别，强调治理是关于“谁能对什么数据做什么决策”的权力与责任的分配机制。 核心内容包括： 1. 数据价值链重塑： 分析数据如何从原始输入转化为可量化的商业智能（BI）和人工智能（AI）模型的可靠燃料。阐述数据质量、数据血缘（Data Lineage）对最终决策准确性的决定性影响。 2. 监管环境的驱动力： 深入剖析GDPR、CCPA、以及国内日益严格的数据安全与跨境传输法规对企业数据治理提出的硬性要求。探讨数据主权、隐私保护和可审计性如何在治理框架中得到体现。 3. 治理成熟度模型评估： 提供一套严谨的评估框架，帮助企业识别当前数据管理的薄弱环节，量化“数据混乱”带来的隐性成本（如重复报告、错误库存、客户流失）。 --- 第二部分：框架构建——治理的组织、流程与技术支撑 成功的数据治理绝非仅依靠一套软件工具就能实现，它是一项复杂的社会技术工程。本部分详细构建了一个完整的、可落地的治理框架，重点在于“人”与“流程”的固化。 组织架构与角色定义： 数据治理委员会（DGC）： 阐述如何设立跨越业务、IT、法务和合规部门的决策机构，确保治理目标与企业战略高度一致。 数据所有者（Data Owners）与数据保管人（Data Stewards）： 明确区分业务层面的所有权（定义和质量标准）与技术层面的保管责任（维护和安全）。本书提供了详细的角色职责矩阵，避免了权责不清导致的治理僵局。 元数据管理办公室（MMO）： 强调元数据作为治理核心基础设施的重要性，如何从技术元数据、业务元数据和操作元数据三个维度进行统一管理。 核心流程设计： 数据质量管理（DQM）的闭环流程： 建立从数据定义、基线设定、实时监控到问题修复和持续改进的完整生命周期管理。书中包含了针对客户主数据（MDM）和产品目录数据的质量指标设计案例。 数据标准与术语管理： 探讨如何建立企业级统一的业务词汇表，确保“客户”、“收入”、“库存”等核心概念在所有系统中表述一致，消除“数据孤岛”带来的语义冲突。 --- 第三部分：技术赋能——数据架构与实施工具链 虽然治理的本质是流程和人员，但高效实施离不开现代数据架构的支持。本部分深入探讨了支撑治理目标的先进技术栈。 现代化数据架构的演进： 数据湖、数据仓库与数据网格（Data Mesh）的融合： 分析在混合云环境中，如何设计一个既能支持大规模分析又兼顾安全和治理的数据平台。重点介绍了数据网格架构中“数据产品”的概念，以及如何将治理原则嵌入到数据产品的设计中。 数据血缘追踪（Data Lineage）： 详细介绍了自动化血缘追踪工具的工作原理，如何捕获数据从源系统流经ETL/ELT过程、经过转换，直至最终报告的完整路径，这对于影响分析和合规审计至关重要。 主数据管理（MDM）系统的选型与集成： 提供了实施MDM解决方案的路线图，重点关注如何通过MDM实现“黄金记录”（Golden Record）的创建和维护，这是所有分析和运营的基础。 治理的自动化与监控： 数据目录（Data Catalog）的应用： 将数据目录视为企业内部的“数据搜索引擎”。介绍如何利用自动化发现、标签化和分类技术，快速让业务用户找到并理解他们需要的数据。 安全与访问控制的集成： 讲解如何将治理定义的角色和权限映射到底层数据安全策略中，实现基于属性的访问控制（ABAC），确保敏感数据只对授权用户可见。 --- 第四部分：治理的文化与持续改进 本书的最后一部分关注的是治理项目成功的关键——文化变革和衡量标准。 变革管理与沟通策略： 治理项目的失败往往是由于缺乏业务方的采纳。本章提供了如何向业务部门传达治理价值、激励数据所有者参与的实用技巧和沟通模板。 衡量治理的成功： 定义关键绩效指标（KPIs），例如“数据质量改进率”、“合规审计通过率”、“数据发现时间缩短百分比”等，实现对治理工作的量化管理和持续优化。 --- 结语 《企业级数据治理：从战略规划到高效实施的蓝图》是一本面向企业高管、数据架构师、数据管理团队和IT负责人的实战指南。它提供了一个清晰的、去除了行业术语堆砌的实用路径，帮助组织将数据从一个潜在的负担，转化为真正的战略资产。本书的知识体系旨在确保您的企业能够安全、高效、合规地利用数据，在激烈的市场竞争中获得持久的洞察优势。
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