具体描述
《看图学车床加工》主要介绍车削加工的基本知识点，如认识车床、车工基础、圆锥面的车削、套类工件的车削、螺纹的车削及特殊工件的车削等。全书图、文、表并茂，重点讲述实用技能，通俗易懂，适合入门人员边看图边学习，也可作为广大农村进城务工人员就业和再就业的培训用书。
好的，这是一份关于《看图学车床加工》一书的图书简介，内容详细且不涉及该书本身的主题： --- 《数字时代的企业数据治理实践》 核心议题：驾驭数据洪流，构建稳健的数字化基石 在当今以数据为核心驱动力的商业环境中，企业面临的挑战不再仅仅是“如何收集数据”，而是“如何有效地管理、保护和利用这些数据资产”。《数字时代的企业数据治理实践》深入剖析了企业在数字化转型浪潮中，构建全面、可持续数据治理体系的复杂路径与核心要素。本书旨在为企业决策者、IT架构师、数据管理专业人士提供一套系统的、可操作的框架，以确保数据资产的质量、合规性与价值最大化。 第一部分：理解数据治理的战略价值与挑战 本书首先界定了数据治理在现代企业战略中的核心地位。我们探讨了数据治理如何从一个纯粹的IT职能，演变为驱动业务创新、提升运营效率的关键战略支柱。在这一部分，我们将详尽分析当前企业在数据领域普遍面临的困境：数据孤岛现象导致的决策滞后、数据质量参差不齐引发的业务风险、以及日益严峻的全球数据隐私法规（如GDPR、CCPA）带来的合规压力。 我们特别关注“数据素养”在治理体系中的作用。一个缺乏数据素养的组织，即便拥有先进的技术工具，也难以实现数据驱动的文化转型。本书通过多个行业案例对比，揭示了成功企业如何通过自上而下的承诺和自下而上的参与，建立起清晰的数据所有权和责任机制。 第二部分：构建数据治理框架：蓝图与实施 成功的治理并非一蹴而就，它需要一个稳健的框架作为支撑。《数字时代的企业数据治理实践》详细介绍了构建企业级数据治理框架的五个关键维度：组织结构、政策与标准、流程、技术工具以及绩效衡量。 组织结构与角色定义： 本书强调了“数据治理委员会”的设立及其跨部门协作的重要性。我们深入探讨了首席数据官（CDO）的角色定位，以及数据所有者（Data Owner）、数据管理者（Data Steward）和数据保管者（Data Custodian）之间的职责划分与协同模式。成功的治理需要权力与责任的对等分配，本书提供了量化这些角色职责的实用模板。 政策、标准与元数据管理： 数据标准是实现数据互操作性的基础。我们将详细解析如何制定统一的数据定义、质量标准和访问控制策略。元数据管理被视为治理的“神经系统”，本书提供了构建企业级元数据仓库的详细步骤，包括技术选型建议（如数据目录工具）和生命周期管理方法，确保元数据能实时反映业务环境的变化。 流程的固化与自动化： 治理必须融入日常运营。我们探讨了数据生命周期管理（DLM）中，从数据采集、存储、使用到销毁的全过程标准化流程。特别是针对数据质量问题的处理流程，本书提出了“主动预防”与“被动修复”相结合的闭环管理体系，并介绍了如何利用工作流自动化工具来减少人为干预，提升流程效率。 第三部分：数据质量、安全与合规的深度融合 数据质量是衡量治理成效的试金石。本书用相当的篇幅聚焦于如何系统性地提升数据质量。这不仅仅是清洗脏数据，更重要的是识别和消除数据质量问题的根本原因。我们详细阐述了数据质量维度（准确性、完整性、一致性、及时性）的量化指标设定方法，以及如何将数据质量规则嵌入到数据源系统中。 在数据安全与合规方面，本书提供了将治理框架与安全策略深度集成的方案。面对日益复杂的隐私法规，企业必须知道“谁在何时、何地、以何种方式访问了哪些敏感数据”。我们阐述了数据分类分级体系（Data Classification）的建立过程，并讨论了如何利用数据脱敏、假名化和访问控制技术，在保障业务灵活性的同时，满足严格的监管要求。书中还提供了针对跨地域数据流动的合规性风险评估模型。 第四部分：技术赋能与治理的未来展望 现代数据治理离不开先进技术的支撑。本书评估了当前市场主流的数据治理技术栈，包括数据目录、数据谱系（Data Lineage）工具、主数据管理（MDM）系统以及数据质量平台。我们不侧重于某个特定厂商的产品介绍，而是着重于如何根据企业的技术成熟度和业务需求，进行最优的技术组合与集成。 展望未来，本书探讨了新兴技术对数据治理带来的影响： 1. 人工智能与治理： 如何利用机器学习自动发现数据质量问题、分类敏感信息，并预测数据风险。 2. 云原生治理： 随着企业向多云环境迁移，如何构建适应分布式架构的治理模型。 3. 数据即服务（DaaS）与治理： 在数据共享日益增多的背景下，如何确保外部数据的质量和合规性。 结语：从合规到价值的飞跃 《数字时代的企业数据治理实践》的目标是帮助企业超越单纯的“合规消防员”角色，将数据治理视为一个持续创造业务价值的引擎。通过系统化的治理，企业能够建立起可信赖的数据资产，从而加速创新周期，实现精准的市场洞察，最终在数字经济的激烈竞争中占据先机。本书不仅是一本指导手册，更是一张实现企业数据成熟度的路线图。 ---
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