具体描述
《节能与能效管理》是在借鉴、研究、示范和培训基础上形成的节能管理技术知识方面的普及性读本，概要地介绍了国内外节能管理运作的成功经验和典型案例，重点讨论了终端节能管理的思路、方法、技术和手段，探讨了在市场转型过程中将节能落实到终端的有效途径。主要包括能源与节能的基本概念、技术方案的成本效益分析、企业能耗与节能运作、提高用电设备的运用效率、提高热力设备的运用效率、终端节能项目的效果评估、DSM的节电运作机制、政府的市场导入等内容。
《节能与能效管理》适合作为工业、商业服务业、公用事业等终端用能单位管理人员和节能技术服务人员的自修读本和培训教材，它也是从事节能减排相关政务人员和能源审计人员有益的助力读物，还可以作为高等院校相关专业的参考书。
数字化浪潮下的企业级数据治理与架构演进 一部深入剖析现代企业如何驾驭数据洪流、构建面向未来的信息基础设施的权威著作。 在当前这个以数据为核心驱动力的商业环境中，企业面临的挑战已不再是数据的获取，而是如何有效地管理、治理和利用这些海量、异构的数据资产。本书并非聚焦于单一领域的优化，而是以宏大的视角，系统性地阐述了企业在数字化转型浪潮中，必须面对和解决的数据治理、数据架构以及数据安全等核心议题。 本书的叙事逻辑围绕“战略—架构—实施—运营”的闭环展开，旨在为企业的数据领导者、架构师和技术团队提供一套全面、可操作的实践框架。 --- 第一部分：数据治理的战略基石与组织重塑 数据治理不再是IT部门的附属工作，而是决定企业核心竞争力的战略要素。本部分深入探讨了构建高效数据治理体系所需的战略思维和组织基础。 1.1 数据资产的价值重构与商业驱动力 我们首先摒弃了将数据视为成本或仅仅是报告工具的传统观念。本书强调，数据是驱动创新、优化决策和创造新商业模式的“新型燃料”。详细分析了如何从业务痛点出发，反向定义数据治理的优先级和范围。内容涵盖： 价值流映射（Value Stream Mapping）：如何识别企业数据价值链中的瓶颈和低效环节。 数据驱动文化（Data-Driven Culture）的建立：从高层承诺到一线执行的文化渗透策略，包括如何量化数据治理带来的商业回报（ROI）。 1.2 治理框架的构建：超越合规性 成功的治理必须是全面且弹性的。本书详细介绍了构建成熟度模型的步骤，重点关注以下关键支柱： 组织结构与角色定义：清晰界定数据所有者（Data Owner）、数据管理者（Data Steward）和数据保管人（Data Custodian）的职责边界，并探讨了中央治理办公室（DGO）与分散式业务单元（BU）之间的权力平衡。 政策、标准与流程：不仅罗列了数据质量、元数据管理和数据生命周期管理的标准模板，更深入剖析了如何在敏捷开发周期中嵌入这些治理流程，确保治理不成为创新的阻碍。 监管环境的适应性：针对日益复杂的全球数据隐私法规（如GDPR、CCPA等），本书提供了构建“隐私即设计”（Privacy by Design）理念的技术和流程路线图。 --- 第二部分：面向未来的数据架构演进：从孤岛到统一场域 传统的数据仓库和数据湖架构在处理实时性、多样性和规模化需求时已显现局限。本部分聚焦于下一代企业级数据架构的蓝图设计与技术选型。 2.1 数据架构的范式转变：数据网格（Data Mesh）的深度剖析 本书将“数据网格”作为现代分布式架构的核心范式进行深入解析，而非简单地介绍其概念。我们探讨了其实施的组织、技术和操作层面的巨大挑战和系统性解决方案： 领域驱动的设计（Domain-Driven Design）在数据建模中的应用：如何将数据产品化，确保数据即服务（Data as a Product）的理念落地。 跨域互操作性与联邦治理：如何在去中心化的架构中，通过标准化的接口和元数据目录，确保数据的可发现性、可信赖性和互操作性。 2.2 混合云与多云环境下的数据编排 现代企业的数据散布在私有云、公有云和边缘设备上。本部分提供了应对数据迁移、数据驻留和跨平台查询的实战策略： 数据虚拟化（Data Virtualization）：作为连接异构数据源的桥梁技术，本书探讨了其在降低ETL复杂性和实现即时分析方面的优势与局限。 数据管道的现代化：对比流处理（如Kafka）与批处理（如Spark）的适用场景，并重点介绍了构建弹性、可观测的ELT/ETL管道的最佳实践，强调数据契约（Data Contracts）的重要性。 2.3 元数据管理：驱动架构智能的“操作系统” 元数据不再是静态的文档，而是驱动自动化治理和架构优化的“活性燃料”。本书详细阐述了主动式元数据管理系统的构建： 技术元数据捕获与血缘追踪：如何自动发现和映射数据流动的完整路径，确保数据来源的透明性。 业务元数据与语义一致性：构建跨部门的统一术语表，确保“客户”、“收入”等核心业务概念在所有系统中的解释一致，消除“数据孤岛”背后的“语义孤岛”。 --- 第三部分：数据安全、隐私保护与可信赖的人工智能 在数据架构的中心，必须构建不可动摇的安全和信任层。本部分探讨了数据安全防御体系的纵深部署与新兴技术的融合。 3.1 零信任原则下的数据访问控制 随着数据扩散到更多应用和用户手中，传统的边界防御失效。本书提出了基于身份和情境的动态访问控制模型： 基于属性的访问控制（ABAC）：如何根据用户角色、地理位置、访问时间等多个维度，实时授予或拒绝数据访问权限。 数据脱敏与假名化技术：针对测试、开发和分析场景，提供了差异化数据保护策略，确保敏感数据在非生产环境中的安全使用，同时不损害分析的有效性。 3.2 数据质量与可信赖分析 数据的价值最终体现在其指导的决策质量上。本书提供了一套持续性数据质量监控框架： 质量度量的自动化与可视化：定义关键数据质量指标（DQI），并将其集成到CI/CD流程中，实现质量问题的“左移”（在源头解决）。 偏差检测与漂移管理：如何识别数据结构或分布随时间发生的微妙变化，预警可能影响模型准确性的数据漂移现象。 3.3 治理与AI的交汇：负责任的机器学习（Responsible ML） 本书将数据治理延伸至人工智能领域。在企业广泛采用机器学习模型时，数据治理体系必须确保AI的公平性、透明度和可解释性。 训练数据的可追溯性：确保用于模型训练的数据集来源清晰、无偏见，并满足治理标准。 模型风险评估与审计：建立一套机制，用于定期审查模型的决策逻辑，识别潜在的算法偏见，确保其输出符合企业的伦理和法律要求。 --- 本书融合了全球领先企业的实践案例（非能源行业案例），辅以详尽的技术选型对比和实施路线图，旨在为架构师提供一份操作手册，而非停留在理论的空中楼阁。它是一份关于如何将“数据”转化为持久性、可信赖的企业智能资产的路线图。 适用读者对象： 企业首席信息官（CIO）、首席数据官（CDO）、数据架构师、数据治理经理、企业级IT战略规划师以及所有致力于推动企业数字化核心能力建设的专业人士。
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