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第一章 数据治理概述1

1.1 数据治理背景1

1.1.1 什么是数据1

1.1.2 大数据2

1.1.3 管理与治理5

1.1.4 数据管理与数据治理6

1.1.5 数据治理的大数据时代8

1.2 数据治理相关概念9

1.2.1 基本概念9

1.2.2 数据治理框架11

1.2.3 主数据12

1.2.4 元数据12

1.2.5 数据质量13

1.2.6 数据集成14

1.2.7 数据治理审计15

1.2.8 数据治理团队组织16

1.2.9 数据仓库17

第二章 主数据18

2.1 主数据概述18

2.1.1 主数据定义18

2.1.2 主数据特点18

2.1.3 主数据应用业务场景19

2.2 主数据管理20

2.2.1 主数据管理概念20

2.2.2 主数据管理的价值21

2.3 主数据管理实施23

2.3.1 实施规划23

2.3.2 实施方法24

2.4 主数据管理平台介绍26

2.4.1 SAP26

2.4.2 IBM34

2.4.3 Oracle41

2.4.4 Informatica45

第三章 元数据52

3.1 元数据概述52

3.1.1 元数据定义52

3.1.2 元数据特点54

3.1.3 元数据作用55

3.1.4 元数据标准56

3.1.5 元数据生命周期58

3.2 元数据管理58

3.2.1 元数据管理目标58

3.2.2 元数据管理的范畴59

3.3.3 元数据管理的五级成熟度60

3.3.4 元数据管理现状63

3.3 元数据管理实施63

3.3.1 元数据管理体系架构63

3.3.2 元数据管理技术要求65

3.4 元数据管理平台介绍66

第四章 数据质量76

4.1 数据质量概述76

4.2 数据质量框架78

4.2.1 框架78

4.2.2 数据质量战略80

4.2.3 质量控制目标80

4.2.4 人员权利和职责81

4.2.5 质量控制执行81

4.2.5 基础支撑82

4.3 数据质量管理实施82

4.3.1 数据质量管理界定83

4.3.2 数据质量测量84

4.3.3 质量分析85

4.3.4 质量改进86

4.3.5 数据质量控制87

4.4 数据质量管理七大工具87

第五章 数据库原理90

5.1 数据库概述90

5.1.1 背景概念90

5.1.2 数据管理技术发展阶段91

5.1.3 数据库系统发展阶段93

5.1.4 数据库系统研究方向95

5.2 数据库原理96

5.2.1 数据库系统结构96

5.2.2 三级模式和二级映像98

5.2.3 数据模型99

5.2.4 数据库层次模型101

5.2.5 数据库网状模型102

5.2.6 数据库关系模型104

5.2.7 E-R图104

5.2.8 数据库存储原理108

5.2.9 数据库索引技术113

5.2.10 数据库安全115

5.3 大数据库：NoSQL118

5.3.1 NoSQL概述118

5.3.2 NoSQL特点119

5.3.3 NoSQL实例120

第六章 数据集成123

6.1 数据集成概述123

6.1.1 数据集成主要技术124

6.1.2 数据集成常见标准126

6.2 数据清洗127

6.2.1 数据清洗一般过程128

6.2.2 缺失值处理129

6.2.3 噪声处理131

6.2.3 数据一致化132

6.3 数据整理132

6.3.1 数据整理概念132

6.3.2 数据整理工作内容133

第七章 数据治理的实施136

7.1 数据治理的推动者与实施目标136

7.1.1 推动者136

7.1.2 数据治理目标137

7.2 数据治理实施过程139

7.2.1 机遇感知139

7.2.2 现状分析140

7.2.3 实施目标制定140

7.2.4 实施方案制定140

7.2.5 治理方案执行与监控140

7.2.6 治理评估141

7.2.7 治理实施增强141

7.3 影响数据治理实施的重要因素141

7.3.1 目标合理性141

7.3.2 “数据价值”的企业文化141

7.3.3 数据治理专岗专责142

7.3.4 标准化143

7.3.5 流程管理和控制143

第八章 数据治理的审计145

8.1 数据治理审计概述145

8.1.1 背景145

8.1.2 概念146

8.1.3 审计内容148

8.1.4 意义150

8.2 数据治理审计关键要素151

8.2.1 审计标准151

8.2.2 审计方法156

8.2.3 审计基础158

8.3 数据治理审计流程159

8.3.1 准备159

8.3.2 实施160

8.3.3 结束161

8.3.4 后续增补审计162

第九章 数据治理战略和团队建设163

9.1 企业战略163

9.1.1 理清业务需求163

9.1.2 认清数据价值164

9.1.3 科学制订战略165

9.2 数据治理团队建设165

9.2.1 团队角色165

9.2.2 团队建设要素166

9.2.3 数据治理企业组织实例168

第十章 数据仓库概述170

10.1 数据仓库背景170

10.2 数据仓库的上下文环境171

10.3 数据仓库的发展过程179

10.4 数据仓库市场应用184

第十一章 数据仓库模型设计188

11.1 设计原则188

11.2 三级数据模型189

11.3 数据仓库模型设计步骤190

11.3.1 概念模型设计190

11.3.2 逻辑模型设计191

11.3.3 物理模型设计191

11.3.4 数据仓库建立策略192

11.3.5 数据仓库运维193

11.4 数据仓库维度建模195

11.4.1 星型模式195

11.4.2 雪花模式196

11.4.3 事实星座模式197

11.4.4 三种模式的关系197

11.5 数据仓库模型设计实例198

11.5.1 高校人员概念模型设计198

11.5.2 高校人员逻辑模型设计199

11.5.3 高校人员物理模型设计200

参考文献201