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| 內容簡介： |
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大数据治理是传统信息治理的延续和扩展，其涉及的内容非常广泛。大数据治理确保以正确的方式对数据和信息进行管理，为大数据的有效应用保驾护航，使得数据成为一个有机整体而不是各自为政。大数据治理所需的技术支撑需要涵盖大数据管理、存储、质量、共享与开放、安全与隐私保护等多个方面。本书首先对大数据治理的背景和基本概念进行简要介绍，尝试为读者提供对大数据治理的基础认识；然后从政策、管理和技术等多个方面对大数据治理相关的概念和方法加以介绍，对数据架构管理、元数据管理、主数据管理、大数据集成、数据质量管理、数据的标准化、数据资产化、数据安全与隐私保护等进行深入探讨，以期为读者提供一个比较全面的大数据治理的场景。本书适合作为高等院校“数据科学与大数据”专业的本科生、研究生的教材，也可供大数据领域的从业人员阅读，还可为对大数据治理感兴趣的广大读者提供参考。
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| 關於作者： |
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王宏志 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，英才学院副院长，美国加州大学欧文分校博士后，微软亚洲研究院铸星计划访问学者，青年龙江学者。其研究方向为大数据管理与分析、数据库系统、工业大数据等。在VLDB， SIGMOD等国内外重要会议和期刊发表学术论文200余篇，出版学术专著三本，其论文被SCI收录80余次，他引1800余次，授权发明专利22项。获得微软学者、中国优秀数据库工程师、IBM博士英才等称号，获得黑龙江省自然科学一等奖和教育部高等学校科技进步一等奖各一项，获黑龙江省青年科技奖、宝钢优秀教师奖、CSC-IBM奖教金。先后主持国家自然科学基金重点项目、国家支撑计划课题、国家博士后特别资助等10余个项目。其主讲的MOOC课程“大数据算法”获批批全国精品在线开放课程。中国计算机学会杰出会员，中国计算机学会哈尔滨分部主席、ACM SIGMOD中国秘书长、教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会计算机系统专家委员会委员、中国数据库专业委员会常务委员、黑龙江省数据科学与大数据技术专业委员会副主任委员、中国大数据专家委员会委员、哈尔滨工业大学计算学部校友会秘书长、ACM数据科学学科标准编写组专家、黑龙江省“头雁团队”成员。
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| 目錄：
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第1 章 大数据治理的背景和基本概念………………………………………………… 1
1. 1 大数据治理的定义………………………………………………………… 2
1. 2 大数据治理的应用………………………………………………………… 3
1. 2. 1 大数据治理的任务…………………………………………………… 3
1. 2. 2 数据治理与数据管理的区别…………………………………………… 4
1. 2. 3 大数据治理的典型案例……………………………………………… 4
1. 3 大数据治理的挑战………………………………………………………… 7
1. 3. 1 大数据的发展和现状………………………………………………… 7
1. 3. 2 当下面临的挑战……………………………………………………… 8
1. 4 本书的主要内容…………………………………………………………… 9
第2 章 数据架构管理……………………………………………………………… 11
2. 1 数据架构概述…………………………………………………………… 12
2. 2 IBM 数据架构参考模型………………………………………………… 13
2. 2. 1 逻辑层……………………………………………………………… 14
2. 2. 2 垂直层……………………………………………………………… 16
2. 3 企业数据架构参考模型………………………………………………… 17
2. 4 CESI 大数据参考架构模型……………………………………………… 18
2. 5 大数据技术参考架构…………………………………………………… 19
2. 6 数据湖(Data Lake) …………………………………………………… 20
2. 7 面向大数据的数据架构实现…………………………………………… 21
2. 7. 1 Hadoop ……………………………………………………………… 21
2. 7. 2 Storm ……………………………………………………………… 23
2. 7. 3 Spark ……………………………………………………………… 24
2. 7. 4 三种架构的比较分析………………………………………………… 25
2. 8 数据架构设计原则……………………………………………………… 25
第3 章 元数据管理………………………………………………………………… 27
3. 1 元数据概述……………………………………………………………… 28
3. 1. 1 定义………………………………………………………………… 28
3. 1. 2 组织方式…………………………………………………………… 29
3. 1. 3 作用和意义………………………………………………………… 31
3. 2 业务元数据……………………………………………………………… 32
3. 2. 1 意义………………………………………………………………… 32
3. 2. 2 概念………………………………………………………………… 33
3. 2. 3 实践要点…………………………………………………………… 34
3. 3 技术元数据……………………………………………………………… 34
3. 3. 1 意义………………………………………………………………… 34
3. 3. 2 概念………………………………………………………………… 35
3. 3. 3 实践要点…………………………………………………………… 36
3. 4 元数据管理……………………………………………………………… 36
3. 4. 1 元数据管理方案…………………………………………………… 37
3. 4. 2 元数据标准和规范………………………………………………… 39
3. 4. 3 元数据管理的成熟度………………………………………………… 40
第4 章 主数据管理………………………………………………………………… 42
4. 1 概述……………………………………………………………………… 43
4. 1. 1 主数据的概念……………………………………………………… 43
4. 1. 2 主数据的类型……………………………………………………… 44
4. 1. 3 主数据管理的基本思路……………………………………………… 44
4. 2 主数据管理系统………………………………………………………… 45
4. 2. 1 主数据管理的架构设计……………………………………………… 46
4. 2. 2 主数据管理的核心功能……………………………………………… 50
4. 2. 3 主数据管理的实现风格……………………………………………… 50
4. 3 主数据管理的成熟度…………………………………………………… 52
第5 章 大数据集成………………………………………………………………… 56
5. 1 数据集成的基本概念…………………………………………………… 57
5. 1. 1 数据集成的定义…………………………………………………… 57
5. 1. 2 数据集成的分类…………………………………………………… 58
5. 1. 3 数据集成的难点…………………………………………………… 59
5. 2 传统数据集成…………………………………………………………… 60
5. 2. 1 联邦数据库系统…………………………………………………… 61
5. 2. 2 中间件集成………………………………………………………… 62
5. 2. 3 数据仓库…………………………………………………………… 63
5. 3 传统数据集成的关键技术……………………………………………… 65
5. 3. 1 模式匹配…………………………………………………………… 65
5. 3. 2 数据映射…………………………………………………………… 66
5. 4 跨界数据集成…………………………………………………………… 67
5. 4. 1 基于阶段的集成…………………………………………………… 67
5. 4. 2 基于特征的集成…………………………………………………… 68
5. 4. 3 基于语义的集成…………………………………………………… 68
第6 章 数据质量管理……………………………………………………………… 71
6. 1 概述……………………………………………………………………… 72
6. 1. 1 数据质量定义……………………………………………………… 72
6. 1. 2 数据质量问题……………………………………………………… 74
6. 2 缺失值填充……………………………………………………………… 76
6. 2. 1 什么是缺失值……………………………………………………… 76
6. 2. 2 缺失值处理方法…………………………………………………… 77
6. 2. 3 缺失值处理例析…………………………………………………… 79
6. 3 实体识别与真值发现…………………………………………………… 81
6. 3. 1 什么是实体识别…………………………………………………… 81
6. 3. 2 基于规则的实体识别方法…………………………………………… 81
6. 3. 3 什么是真值发现…………………………………………………… 84
6. 3. 4 真值发现方法……………………………………………………… 85
6. 5 错误检测与修复………………………………………………………… 85
6. 5. 1 格式内容清洗……………………………………………………… 85
6. 5. 2 逻辑错误清洗……………………………………………………… 86
6. 5. 3 非需求数据清洗…………………………………………………… 87
6. 6 面向大数据的数据清洗………………………………………………… 87
6. 6. 1 大数据清洗的探索………………………………………………… 87
6. 6. 2 时间序列错误清洗………………………………………………… 88
6. 6. 3 基于众包的数据清洗………………………………………………… 90
第7 章 数据标准化………………………………………………………………… 92
7. 1 数据标准化概述………………………………………………………… 93
7. 1. 1 数据标准…………………………………………………………… 93
7. 1. 2 数据标准管理……………………………………………………… 94
7. 1. 3 企业数据标准化…………………………………………………… 95
7. 2 数据标准化例析………………………………………………………… 95
7. 2. 1 工业大数据………………………………………………………… 95
7. 2. 2 信息技术元数据注册系统…………………………………………… 97
第8 章 数据资产化………………………………………………………………… 98
8. 1 数据资产管理概述……………………………………………………… 99
8. 1. 1 数据资产…………………………………………………………… 99
8. 1. 2 数据资产管理……………………………………………………… 100
8. 2 数据资产发现与评估…………………………………………………… 101
8. 2. 1 数据资产发现……………………………………………………… 101
8. 2. 2 数据资产评估……………………………………………………… 102
8. 3 数据交易与数据定价…………………………………………………… 103
8. 3. 1 数据交易………………………………
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