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王琤 / 电子工业出版社 / 2022-02 / 其他
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上书时间2024-02-27
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数据架构之道:数据模型设计与管控
《数据架构之道:数据模型设计与管控》全面介绍了数据架构与数据建模的相关知识,全书分为4篇,共16章。 第1~3章为数据架构基础篇,介绍了企业架构、数据架构及数据模型的基础概念。第4~9章为数据模型设计篇,介绍了如何通过数据模型记分卡规范化数据模型设计,以及经典数据建模方法论,包括范式建模、维度建模、Data Vault建模、统一星型建模。第10~12章为数据模型落地篇,介绍了在企业中如何实现多人协作构建模型、如何管控数据模型、数据模型数据与数据标准,以及元数据如何形成数据治理闭环。第13~16章为行业数据模型篇,分别介绍了证券、保险、教育、航空业的数据架构及数据模型。 《数据架构之道:数据模型设计与管控》既可以作为数据建模人员、数据开发人员的学习用书,也适合非IT专业但对数据有强烈兴趣的业务人员使用,还可以作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。
王琤,Datablau数语科技创始人兼CEO。 具有近二十年数据管理经验,曾任CA ERwin全球研发负责人,曾服务过美国银行(BOA)、SunTrust、AT&T、壳牌等世界500强企业,参与过中国建设银行、华为、南方电网、中国人寿、中信集团等大型企事业单位的数据治理建设。现为国资委数据要素专家组成员,DAMA China数据架构、数据模型专家委员会牵头人,信通院数据资产专家委员会成员,Open Group成员,复旦大学、北京航空航天大学客座讲师,并有多项专利、论文发表于IEEE等机构。
篇 数据架构基础篇 1 缘起 2 1.1 数据架构与数据模型 2 1.2 数据建模简史 5 2 企业架构 9 2.1 企业架构的构成 9 2.2 企业架构的框架 10 2.2.1 Zachman框架 10 2.2.2 TOGAF框架 12 2.3 敏捷的企业架构治理 12 2.3.1 传统企业架构的消亡 13 2.3.2 现代企业架构的兴起 13 2.4 企业架构与数据治理 16 3 数据模型 17 3.1 概念模型 17 3.1.1 概念模型的主要概念 18 3.1.2 概念模型的表示方法 20 3.2 逻辑模型 21 3.3 物理模型 23 第二篇 数据模型设计篇 4 数据模型质量 26 4.1 数据模型记分卡 26 4.1.1 数据模型记分卡概述 26 4.1.2 数据模型记分卡评分项 28 4.2 数据模型规范 37 5 范式建模 40 5.1 范式与模型 40 5.2 范式 42 5.3 第二范式 42 5.4 函数依赖 44 5.5 码 46 5.6 非主属性 46 5.7 第三范式 49 5.8 鲍依斯-科得范式 50 5.9 范式建模工作方法和流程 50 6 数据仓库 53 6.1 数据仓库的演化过程 53 6.1.1 数据仓库的发展阶段 53 6.1.2 数据仓库技术架构的演进 54 6.1.3 数据仓库的发展趋势 57 6.2 数据仓库的概念 58 6.3 数据仓库的体系结构 59 6.4 数据仓库的工具与技术 60 6.5 企业级数据仓库 61 6.5.1 NCR数据仓库方法论 61 6.5.2 企业级数据仓库的实施 62 6.6 企业级数据仓库的解决方案 65 6.6.1 Teradata数据仓库解决方案 65 6.6.2 IBM数据仓库解决方案 66 6.6.3 Oracle数据仓库解决方案 67 7 维度建模 69 7.1 维度建模的基本概念 69 7.1.1 事实表 71 7.1.2 维度表 72 7.1.3 维度表和事实表的融合 74 7.2 维度建模的常见模式 76 7.2.1 星型模式 76 7.2.2 雪花模式 77 7.2.3 星座模式 77 7.3 维度建模的过程 78 7.3.1 选取业务处理过程 79 7.3.2 声明粒度 79 7.3.3 确认维度 80 7.3.4 确认事实 80 7.4 维度建模的任务建议 81 7.4.1 组织工作 81 7.4.2 维度模型设计 82 7.5 数据仓库总线结构 84 7.5.1 一致性维度 87 7.5.2 一致性事实 88 8 Data Vault建模 89 8.1 Data Vault的起源 89 8.2 Data Vault建模方法 89 8.3 Data Vault适用场景 94 9 统一星型模型建模 96 9.1 统一星型模型简介 96 9.2 数据仓库与数据集市 97 9.3 数据集市的演变 102 9.4 集成数据集市的方法 106 9.5 向集成数据集市变革 108 9.6 统一星型模型 111 9.6.1 统一星型模型的组成 111 9.6.2 统一星型模型的设计过程 112 9.6.3 建模方法 113 9.6.4 有向数据模型 116 第三篇 数据模型落地篇 10 数据模型管控 120 10.1 背景介绍 120 10.1.1 数据管理的痛点 120 10.1.2 模型管控的价值 121 10.2 数据模型管控的思路 122 10.2.1 数据模型规范化设计 122 10.2.2 数据模型评审 123 10.2.3 数据模型中心 123 10.3 组织架构 124 10.4 数据模型管控实战经验 126 10.4.1 数据模型管控流程 126 10.4.2 数据模型设计 127 10.4.3 数据模型评审 130 10.4.4 生产环境监控 134 11 数据架构与数据治理 136 11.1 企业架构与数据架构 136 11.2 数据架构驱动的数据治理 138 11.3 从数据架构到数据 139 11.4 元数据 141 11.5 元数据管理 142 11.6 数据模型与元数据的关系 143 11.7 数据模型与元数据的版本管理 144 11.8 数据模型与元数据的血缘分析 145 11.8.1 元数据的血缘 145 11.8.2 数据模型的血缘关系 145 11.8.3 开发逻辑模型生成元数据血缘关系 146 12 数据模型与数据标准 147 12.1 数据标准 147 12.1.1 数据标准的概念 147 12.1.2 数据标准的分类 149 12.2 数据模型与数据标准的关系 150 12.3 将数据标准应用于数据模型建设 150 12.4 从数据模型发现并生成新的数据标准 151 第四篇 行业数据模型篇 13 证券资管行业的数据架构及模型 154 13.1 证券公司业务概览 154 13.2 证券行业数据管控 156 13.2.1 证券行业数据管控组织 158 13.2.2 证券行业数据管控规范制度 159 13.2.3 证券行业数据管控工具 160 13.3 证券公司数据模型 161 13.3.1 核心主题域模型 161 13.3.2 客户数据域模型 162 13.3.3 品种数据域模型 163 13.3.4 账户数据域模型 164 13.3.5 渠道数据域模型 164 14 保险行业的数据架构及模型 165 14.1 保险行业业务概述 165 14.2 保险行业监管数据标准 166 14.3 保险行业数据模型 167 14.3.1 财产保险公司版数据模型 167 14.3.2 人身保险公司版数据模型 180 15 教育行业的数据架构及模型 182 15.1 教育行业信息化发展及现状 182 15.2 数据标准化管理平台建设原则 183 15.3 数据标准化管理平台建设目标 184 15.4 教育行业数据架构的统筹规划 185 15.4.1 数据架构设计 185 15.4.2 数据标准化管理平台架构设计 186 15.5 教育行业数据建模前期的数据准备 187 15.5.1 元数据 187 15.5.2 数据标准 187 15.6 教育行业的数据模型设计 189 15.7 教育行业的数据模型 190 15.7.1 学校主题数据模型 190 15.7.2 教职工主题数据模型 191 15.7.3 学生主题数据模型 193 16 航空公司的数据架构及模型 197 16.1 航空公司业务与信息化 197 16.1.1 航空运输业务概览 198 16.1.2 航空公司信息化发展 198 16.2 民用航空行业数据标准 200 16.3 航空公司数据架构 200 16.3.1 国外航空公司 201 16.3.2 国内航空公司 203 16.4 航空公司数据模型 205 16.5 概念模型的组成 206 16.6 航班运行领域数据模型 212 附录A 证券期货业已发布标准 214 附录B 保险行业转型相关政策文件 218 附录C 财产保险业务及人身保险业务要素数据规范 220 附录D 民用航空行业数据标准简介 222
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开播时间:09月02日 10:30