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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/sw/kfz-cos/kfzimg/13270436/b68a38a000960b73_s.jpg width="260"></center> <small>[https://book.kongfz.com/173328/7326687005 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''企业级数据架构'''》,副标题:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建,李杨 著,出版社: 机械工业出版社。 机械工业出版社成立于1950年,是建国后国家设立的第一家科技[[出版社]],前身为科学技术出版社,1952年更名为机械工业出版社<ref>[https://www.maigoo.com/maigoo/6296cbs_index.html 中国十大出版社-出版社品牌排行榜],买购网</ref>。机械工业出版社(以下简称机工社)由[[机械工业信息研究院]]作为主办单位,目前隶属于国务院国资委<ref>[http://www.cmpbook.com/about 企业简介],机械工业出版社</ref>。 ==内容简介== 这是一部从企业架构视角系统讲解企业级数据架构的着作,包含数据架构的原理、方法和实践。 本书拟分为四个部分共17个章节来系统性的阐述[[数据]]架构相关内容; 第1部分 架构基础主要包含1个章节 1.数据架构与企业架构 其主要从宏观的角度阐述企业架构与数据架构的关系以及重要性使读者明白数据架构并不是孤立存在的且与企业架构息息相关 第2部分 数据架构基础主要包含5个章节从理论以及工具层面阐述数据架构的构成 2.数据架构构成 介绍数据架构的主要组成以及框架 3.数据存储 数据架构落地中常见的存储选型以及实用场景 4.数据调度与[[消息]]传输 数据架构中调度服务以及消息传输的通用技术选型以及可能出现的关键问题以及优化手段 5.Lambda架构与Kappa架构 系统性的阐述主流的两种数据架构以及使用场景 6.辅助类组件 数据架构中帮助测试以及运维人员精准的定位问题的相关辅助组件,例如日志收集、系统监控以及APM等 第3部分 数据架构实践 基于大量的业务实践,总结数据架构实践中核心组组成以及关键方法进行拆解 7.企业数据区域以及流向 以不同的维度去拆解企业的数据,帮助读者构建数据架构的落地层面的意识,知道为什么拆以及如何去拆 8.模型架构详解 以主流的两种建模方法论为切入点,讨论并对比优劣并让读者拓展模型设计中的工具箱。 9.模型设计 以[[维度]]建模为例,详细的介绍不同数据层级、不同类型数据的建模方法,具体案例来源于大量的模型实践 10.元数据 了解什么是元数据及其重要性以及如何管理数据 11.数据质量 基于数据质量去设计数据质量监控体系,做好事前防范、事后治理 12.数据标准 构建数据标准框架以及流程,挖掘具体数据标准落地在企业中的难度。 第4部分 数据资产管理 13.企业数据资产 企业数据资产的构成以及搭建路径以及工具等 14.数据治理 结合元数据、数据质量以及数据标准等,系统的阐述数据治理类型项目的落地 15.大数据平台实践 如何一步一步搭建基于Hadoop大数据平台 16.实时数据仓库搭建 如何构建企业级别的实施数据仓库 17.本书总结 总结写书的感悟以及后续的一些想法等 ==参考文献== [[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
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