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出版者:北京邮电大学

作者:骆耀祖//叶丽珠

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2010-5

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787563522989

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 计算机入门
• 高等教育
• 信息技术
• 编程基础
• 数据结构
• 算法
• 操作系统
• 网络基础

好的，这是一份为一本未命名图书撰写的详细内容简介，字数在1500字左右，旨在全面介绍其核心内容，同时不提及您提到的《大学计算机基础教程》的任何信息。 --- 《数字时代的数据治理与智能决策：从理论基石到前沿应用》 导言：驾驭信息洪流，重塑决策范式 在当今这个数据以指数级增长、技术迭代日新月异的数字时代，信息已成为组织生存与发展的核心战略资产。然而，海量、异构、快速变化的数据也带来了前所未有的挑战：如何确保数据的质量、安全与合规性？如何从复杂的数据集中高效地提炼出洞察力？更进一步，如何将这些洞察转化为驱动业务增长与社会进步的精准决策？ 《数字时代的数据治理与智能决策：从理论基石到前沿应用》正是为解决这些关键问题而设计的一部综合性专著。本书超越了传统的数据库管理或单一编程语言教学的范畴，聚焦于构建一个全面、集成化、面向未来的数据生态系统。我们旨在为数据科学家、数据工程师、IT架构师、企业高管以及对数据驱动决策感兴趣的专业人士，提供一套从基础理论到尖端实践的深度知识体系。 第一部分：数据治理的宏观框架与坚实基石 本部分奠定了数据战略与治理的理论基础，强调数据不再仅仅是技术部门的职能，而是驱动企业核心价值的关键要素。 第一章：数据驱动型组织的战略蓝图 本章深入探讨了数据治理在企业战略中的定位。我们将分析数据驱动型文化的核心特征、建立数据驱动愿景的步骤，以及如何将数据战略与业务目标对齐。内容涵盖数据价值链的构建、数据资产的评估模型，以及组织结构中数据角色的演变（如首席数据官CDO的职能）。 第二章：数据质量管理与元数据生态 高质量的数据是所有高级分析和人工智能应用的前提。本章详细阐述了数据质量（DQ）的维度——准确性、完整性、一致性、时效性和有效性——并介绍了量化 DQ 的指标体系。重点介绍了元数据管理作为数据治理的“神经系统”的作用，包括技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成与维护，以及构建企业级数据目录的实践方法。 第三章：数据安全、隐私合规与伦理规范 面对日益严格的全球数据保护法规（如GDPR、CCPA等），本章提供了详尽的合规性路线图。内容涉及数据生命周期中的安全控制点（加密、脱敏、访问控制），数据主权与跨境传输的法律挑战，以及建立负责任的AI和数据使用伦理框架，确保技术发展不逾越社会规范的底线。 第二部分：数据工程与架构的现代化路径 数据治理的蓝图需要强大的工程能力来实现。本部分聚焦于构建弹性、可扩展、面向未来的数据处理架构。 第四章：现代数据平台架构演进 本章对比分析了传统数据仓库（DW）、数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Lakehouse）等主流架构的优缺点及其适用场景。重点探讨了如何设计和部署混合云和多云环境下的数据平台，以实现计算与存储的分离，并保证数据的可访问性与高性能查询能力。 第五章：流式处理与实时数据管道构建 在即时响应成为常态的今天，流处理技术至关重要。本章深入讲解了基于消息队列（如Kafka、Pulsar）的事件驱动架构，以及使用 Spark Streaming、Flink 等框架进行实时 ETL/ELT 的技术细节。内容覆盖窗口函数计算、状态管理和低延迟数据摄取策略。 第六章：数据虚拟化与数据网格（Data Mesh） 随着数据量持续爆炸，集中式架构面临瓶颈。本章详细介绍了数据虚拟化技术在快速集成异构数据源中的应用。更重要的是，它引入了“数据网格”这一分布式、以领域为中心的新范式，探讨如何将数据视为产品，赋能业务领域自主管理和共享数据资产的组织与技术变革。 第三部分：智能决策的核心：高级分析与机器学习应用 数据只有转化为可执行的洞察，才能发挥最大价值。本部分深入探讨了如何利用先进的分析技术驱动业务决策。 第七章：预测建模与因果推断基础 本章从统计学角度回顾了回归分析、时间序列预测等经典模型，并过渡到现代机器学习算法（如决策树、集成学习、深度学习基础）。核心在于讲解如何选择合适的模型、特征工程的最佳实践，以及模型性能的科学评估。同时，本章引入了因果推断的概念，指导读者区分相关性与因果关系，避免决策误区。 第八章：可解释性人工智能（XAI）与决策透明度 “黑箱模型”在金融、医疗等高风险领域的应用受到限制。本章系统介绍了 XAI 的必要性与方法论，包括局部可解释性方法（如LIME, SHAP值）和全局可解释性技术。目标是使决策者能够理解模型做出特定预测的内在逻辑，从而建立信任并满足监管要求。 第九章：运营智能与决策自动化 本章关注如何将分析洞察嵌入到日常业务流程中。内容涵盖商业智能（BI）工具的高级应用、仪表盘设计原则，以及构建推荐系统、风险评分模型和动态定价模型的实际案例。重点讨论了强化学习在复杂运营优化（如供应链调度、资源分配）中的初步探索与应用潜力。 结语：面向未来的数据生态构建者 本书的最后部分将所有技术和管理要素整合起来，为读者描绘了一幅数据治理与智能决策的协同图景。它强调，成功的转型并非仅仅是技术的堆砌，而是组织文化、治理框架和先进技术三者深度融合的产物。掌握本书内容，读者将能够从容应对数据爆炸的挑战，构建稳健、合规且富有前瞻性的数字决策体系，真正实现数据资产的最大化价值。 ---

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