大數據治理與安全

本書的編寫目的是向讀者介紹大數據治理與安全的基本概念和相應的技術應用。本書共9章，內容分別為數據治理概述、數據採集與數據道德、數據質量與數據管理、數據交換與數據集成、數據庫設計與治理、架構設計與治理、數據倉庫設計與治理、大數據安全與治理及綜合實訓。本書將理論與實踐操作相結合，通過大量的案例幫助讀者快速瞭解和應用大數據治理的相關技術，並對書中重要的、核心的知識點加大練習的比例，以達到幫助讀者熟練應用的目的。 本書可作為高等院校大數據專業、人工智能專業、軟件技術專業、雲計算專業、電腦網絡專業的專業課教材，也可作為大數據愛好者的參考書。

目錄

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第1章數據治理概述

1．1數據治理簡介

1．1．1認識數據治理

1．1．2人工智能下的數據治理

1．2數據治理領域

1．3數據治理項目的實施

1．4本章小結

1．5實訓

習題1

第2章數據採集與數據道德

2．1數據採集基礎

2．1．1數據採集介紹

2．1．2數據採集的類型

2．1．3數據採集的方式

2．2數據採集平臺

2．2．1數據採集平臺概述

2．2．2數據採集平臺實例

2．3網絡爬蟲

2．3．1爬蟲概述

2．3．2Python爬蟲的相關技術

2．3．3Python爬蟲的實現流程

2．4人工智能時代的法律問題與倫理道德

2．4．1數據帶來的法律問題

2．4．2使用網絡爬蟲爬取數據的法律風險與合規建議

2．4．3數據倫理與道德

2．5本章小結

2．6實訓

習題2

第3章數據質量與數據管理

3．1數據質量與數據質量管理概述

3．1．1數據質量

3．1．2數據質量管理

3．2數據標準

3．2．1數據標準介紹

3．2．2數據標準的建設

3．3主數據與元數據

3．3．1主數據介紹

3．3．2元數據概述

3．3．3元數據管理

3．4本章小結

3．5實訓

習題3

第4章數據交換與數據集成

4．1數據交換

4．1．1數據交換概述

4．1．2數據交換中的常見格式

4．1．3API與數據交換

4．2數據交換平臺及應用

4．2．1數據交換平臺

4．2．2數據交換平臺的應用

4．3數據集成

4．3．1數據集成介紹

4．3．2數據集成模式

4．3．3數據集成方法

4．4本章小結

4．5實訓

習題4

第5章數據庫設計與治理

5．1數據庫概述

5．1．1數據庫介紹

5．1．2數據庫管理系統

5．1．3數據庫系統的結構

5．1．4數據模型

5．1．5關系數據庫的設計流程

5．2數據庫治理

5．2．1數據庫治理概述

5．2．2數據字典設計

5．2．3數據庫設計

5．3圖譜數據庫

5．3．1知識圖譜概述

5．3．2知識圖譜與圖譜數據庫

5．4本章小結

5．5實訓

習題5

第6章架構設計與治理

6．1認識數據架構

6．1．1數據架構介紹

6．1．2企業架構的核心概念

6．1．3企業架構

6．1．4主流的企業架構

6．1．5ArchiMate語言

6．2架構治理概述

6．2．1治理的分類

6．2．2架構治理的內容

6．3數據治理框架與規劃

6．3．1數據治理框架概述

6．3．2數據治理架構規劃

6．3．3數據治理頂層架構設計

6．4大數據架構

6．4．1大數據架構簡介

6．4．2大數據架構的分類

6．4．3Hadoop架構

6．5本章小結

6．6實訓

習題6

第7章數據倉庫設計與治理

7．1數據倉庫

7．1．1數據倉庫概述

7．1．2數據倉庫建模

7．1．3數據倉庫與ETL

7．2數據倉庫規範

7．2．1數據倉庫規範概述

7．2．2數據倉庫設計規範

7．3Hive數據倉庫

7．3．1Hive數據倉庫簡介

7．3．2Hive的安裝與配置

7．3．3Hive常用操作

7．3．4Hive支持的數據類型

7．3．5Hive中的數據庫操作

7．3．6Hive中的數據操作

7．4數據湖與數據中台

7．4．1數據湖

7．4．2數據中台

7．5本章小結

7．6實訓

習題7

第8章大數據安全與治理

8．1大數據安全

8．1．1大數據安全概述

8．1．2大數據安全中的關鍵技術

8．2大數據安全體系

8．2．1大數據安全體系概述

8．2．2大數據安全體系的加固措施

8．3大數據安全治理

8．3．1大數據安全治理概述

8．3．2大數據安全治理的關鍵技術

8．3．3大數據安全治理的開源軟件

8．4本章小結

8．5實訓

習題8

第9章綜合實訓

9．1大數據平臺的搭建

9．2大數據平臺的組件安裝

9．3大數據平臺的監控

9．4安全算法的研究與應用