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出版者:Alphascript Publishing

作者:Miller, Frederic P.; Vandome, Agnes F.; McBrewster, John

出品人:

页数:74

译者:

出版时间:2009-12-29

价格:USD 42.00

装帧:Paperback

isbn号码:9786130273071

丛书系列:

图书标签:

• 数据迁移
• 数据库
• ETL
• 数据集成
• 数据仓库
• 数据治理
• 云迁移
• 数据管理
• 大数据
• 信息技术

《数据炼金术：解锁企业信息资产的价值》 在信息爆炸的时代，数据已然成为企业最宝贵的资产。然而，这些资产往往隐藏在分散、陈旧、不兼容的系统之中，如同未经雕琢的矿石，其潜在价值难以充分释放。当企业面临技术革新、业务转型、合规要求提升，或是为了追求更优的数据分析与决策支持时，如何将这些“沉睡”的数据资产转化为驱动业务增长的“黄金”，便成为一个亟待解决的挑战。《数据炼金术：解锁企业信息资产的价值》正是为应对这一挑战而生的实操指南。 本书并非聚焦于单一技术工具的介绍，也不是对某个特定数据库迁移方法的机械罗列。相反，它提供了一个宏观且深入的视角，带领读者穿越错综复杂的数据迷宫，掌握将低价值数据转化为高价值信息的核心理念与实践框架。我们深知，一次成功的数据转型，其复杂性远超技术层面的迁移，它关乎战略、流程、人员以及对企业整体业务的深刻理解。因此，本书将数据转型视为一场精密的“炼金术”——通过一系列科学、系统、富有创造性的方法，将原始、零散、甚至混乱的数据，转化为精确、一致、可信且富有洞察力的信息，最终服务于企业的战略目标。 第一部分：价值的基石——数据转型的战略远见 在着手任何数据改造之前，清晰的战略规划是成功的先决条件。本部分将引导读者跳出纯粹的技术思维，从业务需求出发，审视企业当前的数据状况及其转型带来的潜在价值。 章节一：数据战略的顶层设计 明确业务驱动力： 我们将深入探讨，企业为何需要进行数据转型？是出于提升客户体验、优化运营效率、开拓新市场、满足监管要求，还是为了赋能人工智能和大数据分析？明确这些根本原因，将为后续所有决策提供方向。 定义转型目标与衡量标准： 转型不是无目的的折腾。本书将指导读者如何设定清晰、可量化、可达成、相关性强且有时限（SMART）的转型目标，并建立一套行之有效的衡量指标（KPIs），以评估转型过程的进展与最终成效。 数据资产盘点与价值评估： 并非所有数据都具有同等价值。我们将教授如何系统地盘点企业当前拥有的数据资产，从源系统、数据类型、数据质量、使用频率、业务关联度等多个维度进行评估，识别出最具价值的数据集与最需要优化的领域。 风险评估与应对策略： 数据转型伴随着风险，包括数据丢失、数据损坏、业务中断、安全漏洞等。本章将帮助读者识别潜在风险，并制定前瞻性的风险应对和缓解措施。 章节二：利益相关者协同与沟通 识别与赋能关键角色： 数据转型涉及部门广泛，包括IT、业务部门、数据科学家、合规部门等。本书将分析不同利益相关者的关注点与期望，并提供建立跨部门协作机制、明确各方职责的方法。 构建有效的沟通桥梁： 技术语言与业务语言往往存在差异。我们将分享如何构建清晰、一致的沟通策略，确保所有参与者都能理解转型的目标、进展和影响，争取广泛的支持与积极的配合。 变革管理与文化赋能： 数据转型往往伴随着工作流程和思维模式的改变。本章将探讨如何运用成熟的变革管理理论，处理员工的抵触情绪，激发员工的积极性，营造拥抱数据驱动的组织文化。 第二部分：工艺的精髓——系统性的数据转型方法论 在战略的指引下，本书将进入数据转型的具体实施阶段。我们将摒弃零散的技术操作，而是提供一套系统性的方法论，涵盖数据准备、迁移设计、执行控制与质量保障等关键环节。 章节三：数据资产的深度洞察与治理 数据发现与分析： 在迁移之前，深入理解数据的结构、内容、关系以及隐藏的模式至关重要。我们将介绍数据发现工具和技术，帮助读者全面掌握源数据的特性，例如数据模式、数据分布、异常值等。 数据质量评估与提升： 低质量的数据是转型失败的主要元凶。本书将详细阐述数据质量维度（准确性、完整性、一致性、时效性、唯一性等），并提供行之有效的数据清洗、标准化、去重和验证技术。 数据模型设计与优化： 针对目标系统，如何设计一个高效、可扩展、易于维护的数据模型？本章将探讨数据建模的原则、方法（例如ER模型、维度模型等），以及如何根据业务需求优化模型结构。 数据生命周期管理与数据目录： 从数据产生到归档，理解数据的整个生命周期，并建立清晰的数据目录，能够有效管理海量数据，提高数据的可发现性和可追溯性。 章节四：迁移设计的艺术与策略 迁移方法的选择： 不同的业务场景和数据特点，需要选择不同的迁移策略。我们将对比分析“大爆炸式迁移”、“分阶段迁移”、“并行迁移”等常见方法的优劣，帮助读者根据实际情况做出最优选择。 ETL/ELT流程设计： 数据提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）是数据迁移的核心。本章将深入讲解如何设计健壮、高效、可重复的ETL/ELT流程，包括数据映射、规则定义、数据校验逻辑等。 数据转换逻辑的设计： 并非简单地移动数据，很多时候需要对数据进行转换以适应目标系统。我们将详细讨论数据类型转换、编码转换、格式化、聚合、拆分等常见转换场景，并提供设计思路。 数据安全与合规性考量： 在数据迁移过程中，如何保障数据的机密性、完整性和可用性？本章将重点关注数据加密、访问控制、审计日志等安全措施，以及如何满足GDPR、HIPAA等相关法律法规的要求。 章节五：执行、验证与回滚 迁移执行计划的制定： 详细的任务分解、时间节点安排、资源配置、测试计划，是确保迁移顺利进行的关键。我们将提供制定周密执行计划的框架。 数据验证策略： 如何确信迁移后的数据是准确、完整的？本章将介绍多种数据验证方法，包括计数验证、抽样验证、全量比对、业务规则验证等，并强调自动化验证的重要性。 回滚计划的准备： 任何复杂的项目都可能出现意外。一个完善的回滚计划，能够在出现重大问题时，将系统恢复到迁移前的状态，最大限度地减少业务损失。 性能调优与监控： 迁移过程的效率直接影响业务连续性。我们将探讨如何通过并行处理、负载均衡、数据库优化等手段提升迁移速度，并建立实时的监控机制，及时发现和解决潜在问题。 第三部分：成果的升华——数据价值的持续释放 数据转型并非终点，而是迈向更高价值的起点。本部分将聚焦于如何确保迁移后的数据能够被有效利用，为企业创造持续的业务价值。 章节六：数据质量的持续保障与监控 建立数据质量监控体系： 转型完成后，数据质量的维护同样重要。本章将指导读者如何建立常态化的数据质量监控流程，自动化检测数据异常，并设置预警机制。 数据治理的落地与深化： 将数据治理的原则贯穿于数据的整个生命周期，包括数据标准、数据所有权、数据生命周期管理等，确保数据的生命力与价值。 数据鲜活性与时效性保障： 确保业务用户能够获取最新、最准确的数据，是数据价值得以体现的关键。我们将探讨如何优化数据同步机制，保障数据时效性。 章节七：数据洞察与赋能业务 数据分析与商业智能（BI）： 迁移后的数据是进行深入分析的基石。本书将探讨如何利用BI工具和数据分析方法，从数据中提取有价值的洞察，支持业务决策。 数据驱动的创新： 了解用户行为、市场趋势、产品性能等，能够为产品创新、服务优化提供灵感。我们将分享如何通过数据分析驱动业务创新。 数据资产的进一步利用： 探索将数据作为产品或服务进行变现的可能性，例如构建数据服务平台、共享数据资源等。 章节八：展望未来——智能数据时代的挑战与机遇 人工智能与机器学习的融合： 探讨如何利用迁移后的高质量数据，赋能人工智能和机器学习模型，实现预测分析、自动化决策等高级应用。 云原生与现代化数据架构： 展望云技术对数据管理和分析带来的变革，以及如何构建更灵活、可扩展的云原生数据架构。 数据伦理与隐私保护的演进： 随着数据应用的深入，数据伦理和隐私保护的重要性日益凸显。我们将探讨在数据利用过程中，如何兼顾创新与责任。 《数据炼金术：解锁企业信息资产的价值》致力于提供一套既有深度又有广度的实战指导。它不是一本简单的技术手册，而是一部关于战略、方法、实践与价值实现的全面著作。通过阅读本书，您将能够系统地理解数据转型的复杂性，掌握一套行之有效的实施框架，并最终将企业的数据资产转化为驱动未来发展的强大引擎。无论您是IT架构师、数据工程师、业务分析师，还是企业决策者，本书都将为您提供宝贵的启示和实用的工具，助您在这场数据炼金之旅中，成功提取出蕴藏其中的无限价值。

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