大數據治理

本書結合國內外**的研究成果和實踐經驗，融合傳統紙質媒體和新興數字媒體，系統地介紹大數據治理的基本概念、原則、框架、技術、工具和實踐等內容，注重理論與實踐相結合，注重案例分析和應用演練，幫助讀者全面掌握大數據治理的核心知識和方法。全書共分兩篇16章： 第一篇大數據治理理論包括總論、大數據架構管理、元數據管理、主數據管理、大數據集成、數據質量管理、數據標準化、數據資產化、大數據安全管理9章，第二篇大數據治理應用包括政府大數據治理、交通大數據治理、應急大數據治理、石油化工企業大數據治理、醫療大數據治理、養老大數據治理、藥物大數據治理7章。

本書可作為大數據管理與應用、信息管理與信息系統、數據科學與大數據技術、管理科學與工程、數據管理、信息資源管理、電子政務、公共管理、計算機科學與技術、軟件工程、人工智能、電子商務、工商管理以及其他相關專業的本科生、研究生的教材，也可作為高職高專、繼續教育類學生以及各類培訓、高級研修班的教材或參考書。 ^[1] 

第一篇大數據治理理論

第1章總論

1.1大數據治理內涵

1.2大數據治理框架

1.3大數據治理目標與難點

1.4大數據治理內容體系

本章小結

思考題

即測即練

第2章大數據架構管理

2.1數據架構概述

2.2數據架構設計理念

2.3數據架構參考模型

2.4大數據架構治理

本章小結

思考題

即測即練

第3章元數據管理

3.1元數據概述

3.2元數據管理概述

3.3元數據管理過程

3.4元數據應用

本章小結

思考題

即測即練

第4章主數據管理

4.1主數據和主數據管理概述

4.2主數據管理體系

4.3主數據管理方法

4.4主數據管理系統

本章小結

思考題

即測即練

第5章大數據集成

5.1大數據集成內涵

5.2數據集成架構的演化

5.3傳統數據集成及關鍵技術

5.4大數據集成及關鍵技術

本章小結

思考題

即測即練

第6章數據質量管理

6.1數據質量管理概述

6.2數據質量管理體系框架

6.3數據質量診斷與根因分析

6.4數據質量評估

6.5數據質量管理策略與技術

本章小結

思考題

即測即練

第7章數據標準化

7.1數據標準概述

7.2數據標準化概述

7.3數據標準化方法

7.4數據標準體系建設

7.5數據標準化應用

本章小結

思考題

即測即練

第8章數據資產化

8.1數據資產概述

8.2數據資產管理概述

8.3數據資產發現、盤點與價值評估

8.4數據資產流通與交易機制

8.5數據資產化的挑戰

本章小結

思考題

即測即練

第9章大數據安全管理

9.1大數據安全管理概述

9.2大數據安全體系框架

9.3大數據安全管理策略

9.4大數據安全管理技術

9.5大數據安全風險評估

9.6大數據應急保障

本章小結

思考題

即測即練

第二篇大數據治理應用

第10章政府大數據治理

10.1政府大數據治理概述

10.2政府大數據治理框架與模型

10.3政府大數據治理應用

10.4政府大數據治理實踐

本章小結

思考題

即測即練

第11章交通大數據治理

11.1交通大數據治理概述

11.2交通大數據治理技術

11.3大數據與城市交通治理

11.4交通大數據治理案例

本章小結

思考題

即測即練

第12章應急大數據治理

12.1應急治理概述

12.2大數據與應急治理

12.3大數據應急治理系統架構

12.4應急大數據治理案例

本章小結

思考題

即測即練

第13章石油化工企業大數據治理

13.1千億級國有大型企業的大數據治理

13.2跨國石油公司的大數據治理

13.3國內精細化工公司的大數據治理

13.4國內大型合資石化公司的大數據治理

本章小結

思考題

即測即練

第14章醫療大數據治理

14.1醫療大數據治理概述

14.2醫療大數據治理架構設計

14.3醫療大數據治理主要功能

14.4醫療大數據治理應用技術

14.5醫療大數據治理案例

本章小結

思考題

即測即練

第15章養老大數據治理

15.1養老大數據治理概述

15.2養老大數據治理技術

15.3養老大數據應用

15.4養老大數據治理實踐

本章小結

思考題

即測即練

第16章藥物大數據治理

16.1藥物大數據治理概述

16.2藥物大數據治理現狀與挑戰

16.3藥物大數據治理方法與工具

16.4藥物大數據治理應用實踐

本章小結

思考題

即測即練

參考文獻 ^[2]