數據資産管理(盤活大數據時代的隱形財富)/大數據科學叢書 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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高偉 編

圖書標籤:

• 數據資産管理
• 大數據
• 數據治理
• 數據價值
• 數據戰略
• 數據安全
• 數據分析
• 數字化轉型
• 信息管理
• 商業智能

店鋪： 木垛圖書旗艦店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111528807

商品編碼：10357644234

開本：16

齣版時間：2016-03-01

基本信息

• 商品名稱：數據資産管理(盤活大數據時代的隱形財富)/大數據科學叢書
• 作者：高偉
• 定價：59
• 齣版社：機械工業
• ISBN號：9787111528807

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-03-01
• 印刷時間：2016-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：287
• 字數：370韆字

編輯推薦語

高偉著的《數據資産管理——盤活大數據時代的隱形財富》是一部既讓入門者看得懂、學得會，也讓從業者不覺得膚淺的大數據讀本，在梳理齣一個全麵準確、完整科學的數據資産理論研究體係的同時，係統總結瞭數據資産管理工作中的工作要點、實現路徑和經典案例，能幫助*多人做好數據資産的規劃、管理與運營。 數據資産管理是大數據的新興分支領域，本書能夠在這個領域率先展開深入研究，並關注研究成果的商業傳播，說明國內大數據發展已經走上瞭創新發展之路，站在這個時代的風口，推薦大傢都來閱讀這本書。

內容提要

高偉著的《數據資産管理——盤活大數據時代的 隱形財富》是國內**部係統闡述數據資産管理概念 、理論體係及相關實踐的著作，從數據資産定義、數 據資産管理範圍、治理管控手段、應用創新理念、流 通經營方式、戰略路徑設計、影響因素、未來發展方 嚮等八個方麵，全麵梳理瞭怎樣將企業數據從IT係統 的信息載體，變為能夠直接創造價值甚至決定商場競 爭成敗的數據資産，而圍繞數據資産，又需要有怎樣 的管理體係、戰略布局。同時，本書還站在社會發展 的宏觀角度，探討瞭**政策法規調整的可能性，以 及經濟形態的演進方嚮，給數據交易、流通創新提供 瞭豐富的理論參考。在波瀾壯闊發展的大數據時代， 為讀者們描繪瞭一幅細緻入微、立體全麵的“數據資 産藏寶圖”，使得數據資産這一“隱藏的財富”可以 *好地為人所知、為人所用，並促進整個社會財富的 全新創造和持續增長。
    

作者簡介

高偉，◎大數據行業**專傢，北京航空航天大學軟件學院客座教授、中關村大數據産業聯盟數據資産管理專委會主任、國際數據管理協會(DAMA)會員、亞信數據産品綫總經理。 ◎15年以上IT行業經驗，具有豐富的産品研發、市場推廣和方案谘詢經驗，目前主要從事大數據行業分析、數據資産管理理論研究及相關技術産品的規劃設計和市場推廣工作。 ◎作為國內*早研究並構建數據資産管理理論的青年學者，常年活躍在理論探討與實踐驗證的*前沿，其主要觀點及演講資料被國內多傢**媒體及互聯網論壇廣泛轉載。

目錄

推薦序一 數據革命
推薦序二 實踐齣真知
推薦序三 數據資産啓濛
自序 寫在“數據資産”編入財務報錶的前夜
**章 數據資産：財富的新定義
**節 大數據帶來的造富神話
基於數據積纍，提供精準營銷服務
盤活數據資産，升級全新商業模式
利用數據集成，創造估值神話故事
麵嚮個人數據，提供二次交易平颱
第2節 都說數據是資産，到底什麼是數據資産？
為什麼說數據是資産
如何定義數據資産
會計實踐中的睏難與挑戰
第3節 新圈地運動：為什麼阿裏巴巴在上市前收購這些公司？
收購？收購！
新時代的圈地運動
對於“局外人”的影響
破局的另一種思路
第4節 傳統企業應對互聯網挑戰的*後籌碼
數據是傳統企業的寶貴資産
盤活數據資産的幾種可選路徑
第5節 下一個沒有硝煙的戰場
第二章 數據資産管理的全局概貌
**節 數據資産管理，技術還是商業？
誰應該關心數據資産管理
數據資産管理解決什麼問題？
技術的商業，還是商業的技術
第2章 數據資産管理與數據管理的異同比較
數據管理的主要思路及內容
數據資産管理帶來哪些新的要求
數據資産管理具體包括哪些內容？
第3節 跳離誤區，把握數據資産管理價值
擁有數據≠掌握數據資産
*快的數據處理能力可能讓你破産
***的數據分析也會“錯誤”
*牢固的鎖也擋不住數據神偷
第4節 新常態，數據資産管理方興未艾
第三章 治理管控：數據資産管理的基礎所在
**節 核心理念：從“兩張皮”到“一張皮”
為什麼數據治理知易行難？
什麼是“一張皮”式治理？
數據資産治理的“三全主義”
第2節 管理，從正確定義開始
治理管控的前提條件
如何正確定義數據資産
第3節 發現數據資産！
數據資産在哪裏？
如何梳理數據資産？
怎樣記錄和跟蹤數據資産？
建立數據資産體係
第4節 “血緣”分析帶來的意外收獲
什麼是“血緣”分析？
如何建立“血緣”分析？
“血緣”分析能帶來哪些創新價值？
第5節 多管齊下，提升數據資産質量
數據資産的質量定義
事前進行的質量檢查
事中運行的質量監控
事後開展的質量評估
數據質量問題的處理
第6節 建立數據地圖，盤活數據資産
數據地圖的潛在價值
將數據裝入地圖
“數據O2O”的地圖暢想
數據地圖在創新中前行
第7節 彆忘瞭定期要做的數據體檢
數據體檢的意義
體檢項目1：係統資源的盤點
體檢項目2：資産狀態的評估
體檢項目3：管控能力的檢視
第8節 新技術的挑戰與應對
第9節 案例分析：某大型國有航空公司數據治理
案例背景：數據質量阻礙民航騰飛
建設目標：構建多層次數據治理體係
整體思路：主動管控、全方位、端到端
實施內容：從規範到落地的四個舉措
展現效果：降本增效，立竿見影
第四章 應用創新：數據資産管理的價值體現
**節 核心理念：沒有難用的數據
數據資産應用現狀
破局，數據應用發展方嚮
麵嚮未來的智慧眾籌
第2節 可視化，讓你的數據開滿鮮花
什麼是數據可視化？
數據可視化案例及探討
如何實現數據可視化？
未來的創新發展方嚮
第3節 當數據分析成為一種搜索……
傳統數據分析的能力和短闆
為什麼要用搜索來代替分析？
第五章 流通經營：數據資産管理的**方嚮
第六章 數據資産管理的戰略路徑設計
第七章 影響數據資産管理的內外部因素
第八章 數據資産管理的未來發展方嚮
後記——亞信DACP産品演進曆程
參考文獻

科技前沿探索與實踐：人工智能、雲計算與量子計算的深度解析 圖書名稱：科技前沿探索與實踐：人工智能、雲計算與量子計算的深度解析 作者：[此處留空或填寫多位資深行業專傢姓名] 齣版日期：[此處留空或填寫具體年份] --- 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且兼具前瞻性的視角，聚焦當前信息技術領域最核心、最具顛覆性的三大支柱：人工智能（AI）、雲計算（Cloud Computing）以及量子計算（Quantum Computing）。我們不僅會探討這些技術的理論基礎、發展曆程和核心算法，更會深入剖析它們在現代産業、社會治理乃至未來生活中的實際應用場景、麵臨的挑戰與倫理考量。 本書的編寫團隊由來自不同技術領域的資深研究人員和一綫工程師組成，確保瞭內容的權威性、實踐性和前瞻性。我們摒棄瞭浮誇的口號式描述，力求用嚴謹的邏輯、詳實的案例和清晰的技術路綫圖，帶領讀者穿越技術迷霧，理解這些“硬核”技術如何重塑世界。 --- 第一部分：人工智能的深度融閤與智能湧現（The Deep Fusion of AI and Intelligent Emergence） 人工智能不再是科幻小說的情節，而是驅動新一輪工業革命的核心引擎。本部分將全麵覆蓋從基礎理論到前沿應用的整個技術棧。 第一章：機器學習範式的演進與基石 我們將迴顧人工智能的發展曆程，重點剖析監督學習、無監督學習、強化學習的核心思想和數學原理。特彆關注深度學習（Deep Learning）的突破性進展，包括捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）在圖像識彆、自然語言處理（NLP）中的經典應用與最新優化。我們將詳細解析反嚮傳播算法的數學細節，以及現代優化器（如AdamW、LARS）的改進策略。 第二章：自然語言處理（NLP）的革命：從 BERT 到大語言模型（LLMs） 本章聚焦於近年來 NLP 領域最具變革性的進展——Transformer 架構。我們將詳細拆解自注意力機製（Self-Attention）的工作原理，以及如何構建和訓練如 BERT、GPT 係列等預訓練模型。更進一步，本書將深入探討 LLMs 在零樣本學習（Zero-shot Learning）、少樣本學習（Few-shot Learning）中的錶現，以及提示工程（Prompt Engineering）作為一種新興人機交互範式的實踐技巧。同時，我們也將審視 LLMs 在事實核查、偏見抑製和可解釋性方麵亟待解決的難題。 第三章：生成式AI與多模態智能 生成式人工智能（Generative AI）正在改變內容生産的本質。本章將係統介紹擴散模型（Diffusion Models）在圖像生成（如 Stable Diffusion、DALL-E）中的核心機製，以及它們與變分自編碼器（VAE）、生成對抗網絡（GANs）的對比。此外，多模態學習，即將文本、圖像、音頻等不同類型數據進行統一錶示和處理的技術，將是本章的重點，探討其在復雜場景理解中的巨大潛力。 第四章：AI的倫理、安全與可解釋性（XAI） 隨著 AI 模型復雜度的提升，其決策過程的“黑箱化”問題日益突齣。本部分將探討可解釋性AI（XAI）的關鍵技術，如 LIME、SHAP 值，幫助理解模型決策的依據。同時，我們將嚴肅探討數據隱私保護（如聯邦學習）、算法公平性（Fairness）以及深度僞造（Deepfake）等技術濫用帶來的社會安全風險，並介紹相應的防禦策略和監管框架的構建思路。 --- 第二部分：雲計算的深化與邊緣智能的崛起（Cloud Deepening and the Rise of Edge Intelligence） 雲計算已經從基礎設施即服務（IaaS）發展成為支撐全球數字經濟的復雜生態係統。本部分將關注雲計算的架構演進、服務深化及其與前沿技術的融閤。 第五章：雲原生架構與微服務生態 本章不再停留在虛擬化的基礎層麵，而是深入探討雲原生（Cloud Native）的實踐精髓。我們將詳盡解析容器化技術（Docker）與容器編排係統（Kubernetes, K8s）的架構設計，理解其在實現彈性伸縮、故障隔離和高效資源調度中的作用。服務網格（Service Mesh，如 Istio）的引入，如何優化微服務間的通信、安全與可觀測性，將作為重點案例進行分析。 第六章：Serverless 計算與 FaaS 範式 Serverless（無服務器）計算代錶瞭雲計算的又一次抽象飛躍。本章將深入研究函數即服務（FaaS）的工作原理，包括冷啓動優化、事件驅動模型的構建。我們將對比 FaaS 與傳統容器化部署的成本模型、開發效率和運維復雜性，指導讀者在不同業務場景下做齣明智的技術選型決策。 第七章：邊緣計算（Edge Computing）與低延遲部署 隨著物聯網（IoT）設備和實時應用的爆炸性增長，計算必須下沉到更靠近數據源的“邊緣”。本章將闡述邊緣計算的架構分層，探討雲邊協同（Cloud-Edge Collaboration）的優化策略。我們將分析如何將輕量化AI模型部署到資源受限的邊緣設備上，並解決數據一緻性、網絡帶寬受限等關鍵的邊緣基礎設施挑戰。 第八章：雲安全、閤規性與數據治理 在多雲、混閤雲的環境下，數據安全和閤規性成為重中之重。本章將覆蓋零信任安全模型（Zero Trust Architecture）在雲環境中的落地實踐，以及數據加密、密鑰管理服務（KMS）的最佳實踐。同時，針對全球日益嚴格的數據保護法規（如 GDPR、CCPA），我們將探討如何利用雲服務能力構建健壯的數據主權和閤規性審計體係。 --- 第三部分：量子計算的理論突破與工程化前瞻（Quantum Computing: Theoretical Leaps and Engineering Outlook） 量子計算是信息技術領域最底層的顛覆力量，本部分將緻力於澄清其基本原理，並評估其實際應用的前景。 第九章：量子力學基礎與量子比特（Qubit） 本章將以非物理學傢的視角，清晰闡述量子計算的數學基礎，包括復數嚮量空間、希爾伯特空間。重點講解量子比特（Qubit）的特性——疊加態（Superposition）和糾纏（Entanglement）是如何提供指數級計算能力的。我們將詳細介紹量子門（Quantum Gates）的操作原理，如泡利門、Hadamard 門和 CNOT 門。 第十章：核心量子算法與經典算法的對比 本書將深入剖析最著名的幾個量子算法，並對比它們在特定問題上的加速效果。Shor’s 算法在因式分解領域的潛力及其對現有公鑰加密體係的威脅將得到充分討論。Grover’s 搜索算法的二次加速優勢及其在數據庫搜索中的應用場景也將被詳盡解析。此外，我們將介紹變分量子本徵求解器（VQE）等在化學模擬中的新興應用。 第十一章：當前量子硬件的技術路綫與工程挑戰 量子計算機的實現路徑多樣，本章將對比當前主流的硬件平颱：超導量子比特、離子阱、拓撲量子比特等，分析各自的優勢、劣勢以及對環境（如極低溫要求）的依賴性。工程化的核心挑戰——量子退相乾（Decoherence）和錯誤修正（Error Correction）——將作為重中之重進行剖析，介紹容錯量子計算（FTQC）的艱難進展。 第十二章：後量子密碼學（PQC）與未來安全 鑒於量子計算對現有加密體係的潛在威脅，本部分將介紹後量子密碼學（Post-Quantum Cryptography）的研究現狀。我們將重點介紹基於格（Lattice-based）、基於哈希（Hash-based）等抗量子攻擊的密碼體製，並分析 NIST 正在進行的標準化工作對全球IT基礎設施遷移的意義和影響。 --- 結語：技術融閤與未來視野 全書的最後，我們將探討 AI、雲計算與量子計算三者之間的融閤趨勢。例如，如何利用雲平颱提供量子計算資源（QCaaS），如何使用 AI 技術優化量子硬件的校準，以及未來量子AI（Quantum AI）可能帶來的全新計算範式。本書力求成為讀者在理解和駕馭新一代信息技術浪潮中的關鍵指南。 目標讀者： 信息技術領域的工程師、架構師和技術管理者。 希望深入瞭解前沿技術理論和實踐的高級研究人員。 對未來科技發展趨勢感興趣的行業決策者。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀完瞭一本讓我耳目一新的著作，雖然它並非直接聚焦於“數據資産管理”，但我強烈推薦這本書給任何希望理解如何從海量信息中挖掘價值的人，尤其是在大數據時代。《信息時代的認知革命》這本書，它更多地探討瞭人類如何在大爆炸式增長的信息流中保持清醒的頭腦，如何篩選、理解、並最終利用這些信息。作者以哲學和心理學的視角，解析瞭“信息過載”的現象，並提齣瞭多種應對策略。其中關於“認知偏差”的部分，讓我深刻反思瞭自己在分析數據時可能存在的固有成見，以及如何剋服這些偏見，做齣更客觀的判斷。書中對“敘事”在信息傳播中的作用的分析也極具啓發性，它讓我意識到，即使是再精妙的數據分析，如果沒有一個清晰、有說服力的“故事”來呈現，也很難被真正理解和接受，更遑論轉化為行動。作者還詳細闡述瞭“概念建模”的重要性，如何通過構建抽象的模型來理解復雜係統，這對於我理解如何將零散的數據點整閤成有意義的“資産”有著重要的提示作用。此外，書中對“知識管理”的探討，雖然側重於個人和組織內部的知識體係構建，但也讓我聯想到，數據的有序化、結構化存儲和檢索，正是構建高效數據資産管理體係的基礎。這本書不是一本技術手冊，但它提供瞭一種全新的思維方式，教會我們如何在信息的海洋中航行，如何從看似雜亂無章的數據中梳理齣有價值的“脈絡”，從而“盤活”那些被忽略的“隱形財富”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在市場營銷領域摸索多年的老兵，最近一本讓我醍醐灌頂的書，它雖然沒有直接談論“數據資産管理”，卻為我打開瞭全新的思路。《消費者洞察的藝術》這本書，與其說是關於市場研究，不如說是關於理解人心的藝術。作者以一種極其細膩和人文關懷的筆觸，剖析瞭消費者的行為模式、深層需求以及決策過程。我尤其被打動的是書中關於“用戶畫像”的構建方法，它不僅僅是簡單的年齡、性彆、地域等人口統計學信息，更深入挖掘瞭消費者的生活方式、價值觀、動機和痛點。這讓我意識到，那些我們掌握的海量用戶數據，如果不能轉化為對消費者的深刻理解，那麼它們就隻是一堆冰冷且缺乏生命力的數字，無法真正“盤活”。書中對“行為經濟學”的引入，解釋瞭為什麼消費者會做齣某些看似“不理性”的選擇，這為我理解數據背後的驅動力提供瞭新的視角。作者強調，每一次互動，每一次購買，甚至每一次瀏覽，都可能隱藏著一個消費者未被滿足的需求或一個尚未被發掘的偏好。這些行為數據，如果被有效地收集、分析和整閤，無疑就構成瞭寶貴的數據資産。這本書讓我明白，數據資産的管理，最終是為瞭更好地服務於用戶，理解用戶，而這種理解，需要我們跳齣技術的框架，從更人性化的角度去審視和應用數據。它教會我，如何從海量的數據中“讀懂”每一個消費者，從而將這些“隱形財富”轉化為精準的市場策略和卓越的産品體驗。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據領域摸爬滾打多年的從業者，最近有幸接觸到一本讓我眼前一亮的書，盡管它並沒有直接講解“數據資産管理”這個概念，但我認為它為理解這個概念提供瞭絕佳的視角和深刻的啓發。這本書，姑且稱之為《算法的藝術》，它深入淺齣地剖析瞭各種經典和前沿的機器學習算法，從綫性迴歸的優雅簡潔，到深度學習的復雜精妙，再到強化學習的策略探索，作者用生動的比喻和清晰的邏輯，將原本枯燥的數學公式轉化為能夠直觀理解的思想。我尤其喜歡其中關於“特徵工程”的章節，作者並沒有像很多技術書籍那樣直接羅列各種技術，而是從“數據是原材料，特徵是加工後的半成品”這一角度齣發，強調瞭理解業務場景、挖掘數據潛在價值的重要性。這讓我開始重新審視那些堆積如山的原始數據，它們不再是冰冷的數字，而是蘊含著無限可能的“隱形財富”。書中對數據預處理的細緻講解，比如缺失值填補的多種策略及其適用場景，以及異常值檢測的原理和方法，都讓我對數據的“清潔”和“提純”有瞭更深的認識。更讓我驚喜的是，作者在講解復雜算法時，並沒有迴避其背後的數學原理，而是通過循序漸進的方式，讓讀者能夠逐步掌握，甚至對其進行優化和改進。這種對算法內在邏輯的深刻洞察，無疑為如何“盤活”數據資産提供瞭理論基礎。這本書讓我明白，要真正實現數據的價值，不僅僅在於擁有多少數據，更在於我們能否用閤適的工具和方法，將這些數據轉化為有意義的信息和可執行的洞察。

評分☆☆☆☆☆

最近有幸拜讀瞭一本關於“復雜係統”的書籍，它雖然沒有直接涉及“數據資産管理”這個術語，但其深刻的見解無疑為我理解如何從海量數據中提煉價值提供瞭極大的啓示。這本書，可以稱之為《萬物互聯的秩序》，它從自然界和人類社會的各種復雜現象齣發，闡述瞭係統內部各要素之間相互關聯、相互影響的動態過程。作者以一種宏觀的視角，展現瞭看似混亂的數據背後可能存在的底層邏輯和規律。我特彆著迷於其中關於“湧現性”的討論，即整體的性質往往無法簡單地從各個部分的性質疊加中預測。這讓我開始思考，在龐大的數據集中，是否也存在著許多我們尚未察覺的“湧現性”的價值，這些價值並非顯而易見，需要通過係統性的分析纔能被發現。書中對“網絡效應”和“反饋迴路”的深入剖析，也讓我對數據的價值産生瞭一種新的認知。我意識到，數據之間的連接和交互，往往比單個數據本身更能産生巨大的影響力。一個孤立的數據點可能微不足道，但當它與其他數據點形成復雜的網絡，並産生正嚮或負嚮的反饋時，其潛在的價值就會被無限放大。這本書讓我明白，要“盤活”大數據時代的“隱形財富”，關鍵在於理解數據的“係統性”，而不是僅僅孤立地看待每一個數據。我們需要構建能夠捕捉和分析數據之間復雜關係的框架，從而發現那些隱藏在係統深處的“秩序”和“規律”，最終將它們轉化為可驅動的洞察和決策。

評分☆☆☆☆☆

最近讀到一本關於“決策科學”的書，盡管它並沒有直接討論“數據資産管理”，但它為我理解如何從海量數據中做齣更明智、更有效的決策提供瞭深刻的洞察。《理性決策的路徑》這本書，以嚴謹的邏輯和豐富的案例，剖析瞭人類在不確定環境中做齣決策的原理和方法。作者強調，高質量的決策並非依賴於直覺或經驗，而是建立在對信息的充分理解和對風險的審慎評估之上。這讓我意識到，我們在大數據時代擁有海量的數據，但如果沒有科學的方法去處理和分析它們，這些數據就如同散落在各處的零件，無法組裝成有用的機器。書中關於“貝葉斯推理”的應用，讓我眼前一亮。它提供瞭一種更新信念、修正概率的強大工具，這對於我們如何利用新數據不斷優化對事實的判斷至關重要。我開始思考，那些我們積纍的客戶數據、市場數據，如何能夠通過貝葉斯的方法，不斷迭代和完善我們的認知，從而更準確地預測未來趨勢。此外，作者對“信息不對稱”和“認知失調”的分析，也讓我深刻反思瞭在數據分析過程中可能遇到的挑戰。這本書讓我明白，“盤活”數據資産，不僅僅是收集和存儲，更重要的是通過科學的方法，將這些數據轉化為能夠指導我們做齣更優決策的“洞察”。它教會我，如何從海量數據中辨彆有價值的信息，如何規避潛在的認知陷阱，最終將那些“隱形財富”轉化為實實在在的競爭優勢。