具体描述
《网站规划与网页设计》是对网站设计课程教材的探索，书中很少涉及网站和网页制作技术，而是把重点集中在网站和网页设计的理论和方法上，试图把信息传播、软件交互设计、可用性设计、信息设计、视觉设计的理论和知识结合起来，形成解决网站设计问题的思路和方法。全书共分为四章，第一章为概述，主要讲授网络媒介发展、网络媒介与信息传播、网页设计的挑战，以及网络媒体设计的基本理论；第二章为网站规划，主要讲授网站人物角色创建、网站信息组织与导航、网站总体形象规划；第三章为网页设计，包括页面结构设计、页面色彩设计、页面信息设计，以及网站设计的人文关怀四个部分；第四章为网站的测试与推广，讲授了网站的测试内容、可用性测试方法，以及网站推广的途径和效果。
好的，这是一份关于《网站规划与网页设计》之外的其他主题的图书简介，力求内容详实、自然流畅： --- 《数字时代的企业数据战略与治理：从概念到实践》 导语：在数据洪流中锚定航向 在当今瞬息万变的数字经济浪潮中，数据已不再仅仅是业务运营的副产品，它已然成为驱动创新、重塑竞争格局的核心资产。然而，大量涌现的数据湖泊、数据沼泽，以及随之而来的数据孤岛、质量参差不齐、合规风险加剧等问题，正成为横亘在渴望转型的企业面前的巨大挑战。《数字时代的企业数据战略与治理》正是为应对这一复杂局面而精心撰写的一部实战指南。它旨在为企业高层管理者、数据架构师、IT 决策者以及所有致力于数据价值最大化的专业人士，提供一套清晰、系统、可执行的框架，确保企业能够安全、高效、合规地驾驭数据这一战略资源。 第一部分：重塑认知——数据战略的基石 本书开篇，便深入剖析了数据在现代商业生态中的战略地位。我们探讨了从“数据作为信息”到“数据作为产品”的思维转变，并详细阐述了如何构建一个与企业总体业务目标高度契合的数据战略蓝图。 理解驱动力与挑战： 详细分析了数字化转型、客户体验升级、AI/ML 应用普及对数据能力提出的新要求，并剖析了当前企业在数据采集、存储、处理和应用层面普遍面临的结构性难题，例如数据分散性、缺乏统一元数据标准等。 构建数据价值链模型： 提出并详细阐释了一个端到端的数据价值链模型，涵盖了从数据源识别、数据采集（批处理与流处理的权衡）、数据存储架构（数据仓库、数据湖、数据中台的适用场景），到最终价值实现（报表、洞察、实时决策支持）的完整流程。 制定路线图与优先级： 提供了评估现有数据成熟度的方法论，并指导读者如何根据业务痛点和战略重点，科学地划分数据项目优先级，制定分阶段实施的数据战略路线图，确保投入产出比最大化。 第二部分：数据治理的艺术与科学 数据治理是确保数据资产可信、可用、安全和合规的“操作系统”。本部分将数据治理从抽象的概念转化为一套可操作的流程和组织结构。 治理框架的搭建： 详细介绍了主流的数据治理框架（如 DAMA-DMBOK 的核心维度），并针对不同行业（如金融、制造、医疗）的特殊监管要求，提供了定制化的治理结构建议。 核心要素的落地实施： 数据标准与元数据管理： 重点讨论了如何建立和维护企业级的数据字典、业务术语表和技术元数据，实现“一词一义”，消除沟通障碍。 数据质量管理（DQM）： 不仅介绍了数据清洗和校验的技术手段，更强调了建立主动式质量监控体系和数据质量责任人制度，实现源头控制。 数据安全与隐私保护： 深入探讨了数据分级分类、访问控制策略、数据脱敏与加密技术。特别关注了 GDPR、CCPA 等全球主要隐私法规对企业数据处理的硬性要求，并提供了合规性自查清单。 组织与文化的塑造： 强调数据治理成功与否的关键在于组织结构和文化建设。讨论了设立首席数据官（CDO）的角色定位、数据所有权（Data Ownership）的划分，以及如何通过培训和激励机制，培养全员的数据素养和治理意识。 第三部分：技术赋能——实现数据战略的驱动引擎 战略和治理的有效落地，离不开先进技术架构的支撑。本部分聚焦于构建现代化、弹性的数据基础设施。 数据架构的演进与选型： 深入比较了传统数据仓库、数据湖、数据湖仓一体（Lakehouse）架构的优劣势，并分析了微服务架构下数据服务的解耦策略。讨论了云原生数据平台（如 Snowflake, Databricks, AWS/Azure/GCP 上的解决方案）在弹性伸缩和成本效益方面的优势。 数据集成与管道（Data Pipelines）： 详细讲解了 ETL/ELT 范式的转变，并侧重于实时数据流处理技术（如 Kafka, Flink）的应用，以支持需要低延迟响应的业务场景，如欺诈检测或实时推荐。 数据赋能业务： 阐述了如何通过数据目录（Data Catalog）工具，实现数据的“可发现性”和“可访问性”。指导读者如何利用商业智能（BI）工具、可视化技术，将原始数据转化为可供决策层理解的洞察，并探讨了将数据产品嵌入业务流程（Data Mesh 思想的体现）的最佳实践。 结语：数据驱动的持续优化 本书的最终目标是引导企业建立一个“数据驱动的飞轮”——一个持续迭代、自我优化的数据生态系统。通过清晰的战略指导、严谨的治理框架和现代化的技术支撑，企业将能够有效降低数据风险，激活数据潜力，真正将数据资产转化为持久的竞争优势。 --- 本书特色： 高度的实战性： 包含大量来自一线企业的案例分析、流程图解和工具选型对比，避免空泛的理论说教。 跨职能的视角： 兼顾了技术实现层面（架构师、工程师）和业务管理层面（高管、业务线负责人）的需求。 面向未来的视野： 探讨了数据治理在应对 Web3.0 趋势、去中心化身份（DID）和更严格的跨境数据流动法规时的前瞻性布局。 适合读者： 企业 CIO/CTO、首席数据官（CDO）、数据架构师、数据治理负责人、业务分析师、IT 转型项目经理以及对构建健壮数据体系感兴趣的专业人士。
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