电脑硬件与维护完全手册 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:王政林

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2002-6-1

价格:25.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787113047276

丛书系列:

图书标签:

电脑硬件
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具体描述

电脑硬件与维护完全手册，ISBN：9787113047276，作者：王政林[等]编著

数字时代的企业数据战略与治理实践一本面向企业决策者、数据管理者和IT专业人士的深度指南在当前以数据为核心驱动力的商业环境中，企业的数据资产已不再仅仅是IT部门的职责范围，而是关乎企业生死存亡的关键战略资源。本书《数字时代的企业数据战略与治理实践》旨在提供一套系统、全面且极具实操性的框架，帮助组织应对海量、多样化数据的挑战，将数据转化为可持续的竞争优势。本书内容聚焦于数据战略的制定、数据治理体系的构建、数据伦理与合规的落地，以及前沿数据技术在业务中的深度集成，完全避开了对硬件组装、操作系统安装、故障排查等传统“电脑硬件与维护”范畴内容的涉猎。 --- 第一部分：重塑认知——数据驱动的战略基石本部分首先为读者建立起现代企业必须以数据为中心的战略认知。我们深入剖析了数据驱动型文化如何渗透到组织的各个层级，以及如何从宏观层面设计与企业愿景高度契合的数据战略。第一章：数据资产的战略价值重估本章详细阐述了数据在价值链中的位置演变，从成本中心转变为利润中心的核心要素。我们将探讨如何量化非结构化数据、实时数据和历史数据的潜在商业价值，并引入“数据资产负债表”的概念，帮助企业清晰地评估其数据资源的健康状况和增长潜力。内容包括：构建数据价值地图、识别关键数据资产、以及如何平衡数据利用与数据安全之间的关系。第二章：设计面向未来的数据战略蓝图数据战略并非一蹴而就的IT项目，而是一项持续的业务转型。本章提供了系统化的战略制定流程，包括：差距分析（As-Is到To-Be）、确定核心数据目标（如提升客户体验、优化供应链效率）、以及定义数据治理的范围和优先次序。我们将提供多个行业（金融、零售、制造）的成功案例分析，展示战略如何在不同业务场景下落地生根。第三章：组织架构与数据领导力数据战略的成功执行，高度依赖于合适的组织架构和强有力的领导力。本章着重分析了首席数据官（CDO）的角色定位、数据治理委员会的运作模式，以及如何在传统职能部门（市场、运营、财务）中嵌入数据分析师和数据科学家角色，建立跨职能的“数据赋能团队”。 --- 第二部分：构建骨干——数据治理的体系化实施数据治理是确保数据质量、一致性和安全性的核心机制。本部分将数据治理解构为可操作的组件，并提供详细的实施路线图。第四章：数据治理框架的顶层设计本章详细介绍了业界领先的数据治理框架（如DAMA-DMBOK的各个知识领域），并指导读者如何根据自身业务复杂度和监管要求，定制“轻量级”或“全面型”治理模型。重点涵盖了：治理政策的制定、流程的标准化、以及关键利益相关者的参与机制。第五章：数据质量管理（DQM）的精益实践数据质量是战略执行的生命线。本章提供了从数据源到数据消费端全程的数据质量管理方法论，包括：定义质量维度（准确性、完整性、一致性、时效性）、实施数据剖析工具、构建自动化质量规则引擎，以及如何将数据质量指标（DQI）纳入绩效考核体系。第四章：元数据管理与数据血缘追踪在复杂的数据生态中，元数据（描述数据的数据）是理解数据含义和流向的“导航仪”。本章深入探讨了技术元数据、业务元数据和操作元数据的整合策略。内容包括：构建企业级业务术语表、实施自动化的数据血缘追踪工具，确保用户能够追溯任何报表或模型的原始数据来源，增强决策的透明度。第七章：主数据管理（MDM）与数据集成策略主数据（如客户、产品、供应商）的一致性是跨部门协作的基础。本章讲解了MDM的部署模式（集中式、注册中心式、共存式），以及如何设计“黄金记录”的合并与同步机制。同时，探讨了在云原生和微服务架构下，如何运用API网关和数据虚拟化技术实现高效的数据集成，而非单纯依赖传统ETL流程。 --- 第三部分：驾驭风险——数据合规、安全与伦理随着全球数据保护法规的日益严格（如GDPR、CCPA、数据安全法），数据合规和安全已成为企业运营的强制性要求。第八章：数据安全与隐私保护的纵深防御本章侧重于数据生命周期中的安全控制。内容涵盖：基于角色的访问控制（RBAC）的细化实施、敏感数据识别与分类分级标准、数据加密技术（静态加密与传输中加密）的选择与应用策略。此外，我们将介绍“隐私增强技术”（PETs），如联邦学习和差分隐私，如何在不暴露原始数据的情况下实现数据分析价值。第九章：全球数据合规体系的构建与审计本章提供了一套实用的合规框架，指导企业如何映射不同司法管辖区的法律要求。重点分析了数据主权、跨境数据传输的合规路径选择，以及如何建立定期的内部审计机制，确保治理流程与法律要求始终同步，有效应对监管风险。第十章：数据伦理、偏见识别与可信赖人工智能（Trustworthy AI）数据驱动的决策模型，特别是AI和机器学习的应用，带来了新的伦理挑战。本章探讨了如何识别和缓解算法中的固有偏见，如何确保决策过程的公平性、可解释性（XAI）和透明度。我们将指导读者建立“AI伦理审查委员会”，规范数据的使用边界。 --- 第四部分：数据赋能——前沿技术与业务创新本部分将视角转向如何利用先进技术平台，将治理好的数据转化为业务创新的燃料。第十一章：构建现代数据栈（Modern Data Stack）本章聚焦于下一代数据基础设施的规划与选型。我们将对比分析云原生数据仓库（如Snowflake, BigQuery）、数据湖仓一体（Data Lakehouse）架构的优劣，并讨论ELT（提取-加载-转换）范式如何颠覆传统数据管道的构建方式。内容涵盖：流处理技术（Kafka, Flink）在实时决策中的应用。第十二章：数据产品化与数据服务的商业化数据不应只停留在报告层面，而应转化为可交付、可重复使用的“数据产品”。本章介绍如何运用产品管理思维来设计数据API、仪表盘模板或预训练模型，将其作为内部服务或外部商业化的基础。重点分析了数据市场的构建与运营挑战。第十三章：数据治理与AI/ML生命周期的深度融合成功的机器学习依赖于高治理标准的数据集。本章讲解了如何将数据治理流程无缝嵌入到MLOps（机器学习运维）流程中，确保训练数据的质量、特征工程的可追溯性、以及模型部署后的持续监控和再训练机制，真正实现数据的闭环管理与价值最大化。 --- 本书是一份面向未来的实战指南，它不提供任何关于如何拆解和组装计算机部件、如何安装操作系统或解决硬件故障的指导，而是完全聚焦于企业如何管理、治理和战略性地利用其最宝贵的数字资产——数据，以实现在数字化转型中的持续领先地位。