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第1章 数据标准化1

1.1 数据标准化的必要性2

1.2 数据管理现状和问题2

1.3 数据管理改善方案和标准化效果3

1.4 数据标准化定义4

1.5 数据标准化5

1.5.1 数据标准化构成要素6

1.5.2 数据标准管理组织6

1.5.3 数据标准化步骤7

1.6 数据标准化管理和注意事项7

第2章 数据质量管理11

2.1 数据质量管理的必要性12

2.2 数据质量管理的理解13

2.3 数据质量管理标准15

2.3.1 数据准确性15

2.3.2 数据一致性16

2.3.3 数据可用性17

2.3.4 数据可达性18

2.3.5 数据及时性19

2.3.6 数据安全性19

2.4 数据质量管理业务20

2.4.1 需求管理20

2.4.2 数据结构管理20

2.4.3 数据流量管理21

2.4.4 数据库运营管理21

2.4.5 数据应用管理21

2.4.6 数据标准管理22

2.4.7 数据质量标准和管理业务相关程度22

2.5 数据质量管理标准评价23

第3章 数据质量管理活动和各阶层作用25

3.1 管理员阶层的质量管理活动26

3.1.1 企业数据架构管理27

3.1.2 数据质量计划27

3.1.3 数据权限和流量管理28

3.2 控制人员的质量管理活动29

3.2.1 数据设计29

3.2.2 数据质量标准设置29

3.2.3 数据错误原因分析30

3.3 执行人员阶层的质量管理活动31

3.3.1 数据处理31

3.3.2 数据质量评测31

3.3.3 数据错误修正32

3.4 质量管理活动和责任33

3.5 质量管理业务执行和要求33

第4章 数据质量管理技术与案例39

4.1 数据模型和质量管理的关系40

4.2 元数据和数据质量的关系43

4.3 数据质量管理主要技术44

4.4 数据质量管理实用案例45

4.5 大数据和质量管理47

第5章 数据质量诊断实务49

5.1 数据值诊断50

5.2 数据结构诊断58

第6章 数据安全管理63

6.1 数据库市场和信息保护问题增加64

6.2 数据库安全构建案例64

6.3 技术性数据库安全要求事项分析66

6.4 数据库安全的有效访问策略66

6.5 关于数据库安全构建的理解67

6.6 关于数据库安全构建的应对68

6.7 数据库安全政策改善过程69

6.8 数据库安全效果69

6.9 DB安全解决方案类型70

6.10 DB加密方法70

6.11 DB访问限制方法71

6.12 DB访问监察方法72

6.13 DB弱点分析方法72

6.14 DB操作决策Workflow74

6.15 DB访问通道分析和控制方案75

6.16 数据伪装76

6.17 3-Tier用户追踪77

6.18 事前事后数据保管78

6.19 加密列的指数化和完整性78

6.20 Safe SQL和Safe Application79

6.21 切断个人信息泄露79

6.22 DB账户及密码回收79

6.23 数据质量的基础——数据安全管理80

第7章 数据库安全构建要求81

7.1 数据库安全构建不同阶段检视事项82

7.2 数据库安全构建技术要求84

第8章 大数据安全91

8.1 应用大数据分析技术发展的安全技术92

8.2 通过大数据分析建立智能型安全体系94

8.3 威胁探知的大数据分析96

8.3.1 数据体积的急速增加96

8.3.2 电子攻击的多样性97

8.3.3 速度：威胁的流动性97

8.3.4 安全管理数据的战略分析必要性97

8.4 大数据安全环境98

8.4.1 大数据安全技术的缺乏98

8.4.2 大数据的结构性安全观点101

8.4.3 大数据的运营性安全观点103

8.4.4 大数据安全的必要性和方向104

8.5 大数据解决方案的安全功能及动向107

8.6 大数据安全和云环境111

参考文献117