数据架构之道：数据模型设计与管控
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作者作者
出版社电子工业出版社
ISBN9787121426766
出版时间2022-01
装帧平装
开本16开
定价99元
货号1202590378
上书时间2024-06-10
商品详情
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作者简介
王b，Datablau数语科技创始人兼CEO。具有近二十年数据管理经验，曾任CAERwin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，DAMAChina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，OpenGroup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。
目录
第一篇 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 第一范式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
内容摘要
本书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、DataVault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。
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