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實現資料可信度的人員、流程和工具「現今組織產生的資料量和種類比以往任何時候都來得多,企業需要更加了解手中的資料並為未來趨勢做好準備,他們必須採行現代資料治理方式—透過事先設計而不是事後才想到。」—Jim Cushman, Collibra產品長當您將資料移動到雲端時,對於資料該如何治理,您需要考慮全面的管理方法,以及定義明確且利益相關者皆有相同共識的策略,以確保您的組織滿足合規性要求。資料治理結合了人員、流程和技術協同工作的方式,以確保資料值得信賴並且可以有效使用。本實務指南向您展示如何在整個組織中實施和擴展資料治理。首席資訊長、資料長和資訊安全長及其團隊將學習戰略和工具,以支持資料民主化並釋放其價值,同時執行安全、隱私和其他治理標準。通過良好的資料治理,您可以激發客戶信任,使您的組織能夠確定業務效率,產生更具競爭力的產品,並改善客戶體驗。這本書會教你怎樣做。您會學到:‧針對人員、流程和工具的資料治理策略‧基於雲端服務的資料治理方法的優勢和挑戰‧從資料擷取到資料準備和使用,資料治理是如何進行的‧如何對資料質量做持續性改進‧治理串流資料的挑戰和技術‧針對身份驗證、安全、備份和監控的資料保護‧如何在您的組織中建立資料文化
Evren Eryurek博士 是Google Cloud資料分析和資料管理產品組合的領導人。Uri Gilad 領導Google Cloud中巨量資料的資料治理。Valliappa Lakshmanan 是Google Cloud上的分析服務和AI解決方案總監。Anita Kibunguchy-Grant 是Google Cloud的資料管理產品行銷主管。Jessi Ashdown是 Google Cloud的使用者經驗研究員。
前言第1章 何謂資料治理?第2章 資料治理的要素:工具第3章 資料治理的要素:人員和流程第4章 資料生命週期中的資料治理第5章 改善資料品質第6章 動態資料治理第7章 資料保護第8章 監控 第9 章 建立安全性和資料隱私文化附錄A Google 內部的資料治理附錄B 其他資源 索引
數據網格|大規模提供資料驅動價值 資料視覺化|使用Python與JavaScript 第二版 設計機器學習系統|迭代開發生產環境就緒的ML程式
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