荐书】大数据时代必读书——《大数据·数据管理与数据工程》

历史经过5次信息革命，终于迎来大数据时代，给信息领域灌入了强劲的血液，催生了很多新生力量，而各行各业谁也无法离开数据存活。尤其近几年来，全球范围内掀起了一股“大数据”热，各地政府、大小企业都在布局大数据，抢占先机。这个局到底怎么设，很少有人能说出清晰的脉络。一个新事物的出现，除了带给人们惊喜之外，还有毫无思绪的迷茫。

Cancer姐为大家精心挑选了大数据领域里很有价值的一本书——《大数据·数据管理与数据工程》，先干掉这本书，再和老司机谈大数据!

本书作者赵勇博士、北京师范大学电子系学士、清华大学工学硕士、美国芝加哥大学计算机科学 系博士。师从世界网格之父Ian Foster教授；先后任职于美国IBM全球研发 中心、Argonne国家实验室，美国微软公司搜索与广告部，获微软杰出员 工奖；曾组建清华大学苏州研究院大数据处理中心，并任技术总监。

目前著有：《架构大数据》、《大数据革命》 、《大数据·数据管理与数据工程》等十三部著作，独立研发的SWIFT系统数据算法平台被广泛运用于美国及世界科学研究领 域：美国能源部SDSS斯隆数字天空扫描项目、美国航空航天局AstroPortal天文数据网关项目、欧洲大型强子对撞机项目、引力波探测项目等，现创办成都清数科技有限公司，拥有4项个人专利，30余项软件著作权。

《大数据·数据管理与数据工程》

概述

大数据是云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等新技术、新模式发展的必然产物，必将对物联网产业产生深远的影响。大数据应用也将对社会的组织结构、经济运行机制、国家的治理模式、企业的决策架构、商业的业务策略以及个人的生活、工作和思维方式等产生的影响。

本书主要是针对智慧城市、数据管理、数据标准、数据治理、数据基因、数据工程实践、数据创新等方面来阐述。

《大数据·数据管理与数据工程》

主要内容

本书重点围绕大数据管理和大数据工程两个方面研究了大数据平台的体系架构和数据整合、交换与交易技术，通过对大数据的管理，总结出大数据创新方法论，具有很强的理论指导性和实践意义。本书还介绍了数据科学理论与工具，对于医疗行业、移动社交、工业制造等几个热点行业数据工程的实践都会有所启迪。

《大数据·数据管理与数据工程》

大纲

第一部分 大数据管理理论框架与生态系统

第一章——大数据概述

本章主要介绍了大数据的定义、特征、结构类型、及大数据的发展史和价值，大数据生态系统、大数据应用研究方向、大数据挑战等内容。

第二章——大数据战略与商业模式变革

本章主要介绍了大数据战略、大数据商业模式和商业机会、市场的行业应用需求等内容。

第三章——大数据平台的架构体系

本章主要介绍了大数据基础设施、数据采集、数据储存、数据处理、数据交互展示、大数据应用、运营管理、安全管理等技术。

第四章——大数据的数据整合、交换与交易

本章主要介绍了大数据平台整合、大数据与存储架构的整合、网络架构的发展、虚拟化技术的整合、Hadoop环境下的数据整合、数据交换、大数据交易等。

第五章——大数据管理和治理

本章主要介绍了如何建立数据驱动的管理体系和架构、大数据治理体系、大数据技术管理体系、大数据事务管理、大数据流程管理、大数据易用性管理、数据的安全管理等内容。

第六章——大数据创新方法论

本章主要介绍了大数据的爆发、大数据创新理论、创新方法论、信息演变趋势、大数据创新实践闭环、中国创新创业大数据版图。

第二部分 数据科学和数据工程

第七章——数据科学理论与工具

本章主要介绍了数据科学理论基础、数据科学研究的重要角色、大数据生命周期管理方法论、数据仓库理论、数据挖掘高级理论、大数据语义分析知识发现、大数据分析处理平台等内容。

第八章——医疗健康大数据解决方案

本章主要介绍了医疗信息化、医疗健康大数据综述、医疗健康大数据总体架构、医疗健康数据中心解决方案、医疗健康大数据分析、医疗健康大数据展望等。

第九章——环保行业大数据解决方案

本章主要介绍了环保物联网、环保电力脱硫、火电行业脱硫大数据分析、空气质量大数据分析评价体系。

第十章——移动社交大数据解决方案

本章主要介绍了移动社交网络发展情况、社交网络基础理论和商业模式、移动社交网络数据处理架构、移动社交网络大数据分析。

第十一章——金融大数据解决方案

本章主要介绍了金融信息化、金融大数据综述、金融大数据平台总体架构、金融大数据分析、金融大数据带来的产业变革。

第十二章——中国制造大数据解决方案

本章主要介绍了全球工业信息化发展历程和现状、工业信息化技术集成和协同发展方向、中国制造信息化应用系统、工业大数据架构体系、智能化协同制造体系架构、智能化协同制造服务生命周期过程、工业大数据展望。

第十三章——大数据工程保障体系建设

本章主要介绍了法律体系建设、标准体系建设、建立标准化大数据治理体系、加强大数据行业应用研究、加强元数据的研究和应用、加强大数据核心技术研究、促进大数据交易市场的规范化发展、推动大数据标准化进程。

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