大数据治理及数据仓库模型设计

大数据是当前IT领域较为火热的研究方向。它能够为企业、政府以及社会组织的发展提供决策依据并创造社会价值。目前,大数据已经逐渐应用在各个行业和领域,并被称为新能源。伴随着技术的不断进步,大数据的发展也逐渐出现瓶颈。数据治理技术的出现能够弥补大数据发展的短板,更快更好地推进大数据的实际应用,使其创造更大的价值。当前数据治理已经成为大数据研究较为活跃的企业积极开拓的新领域。
立足于数据治理框架体系,从主数据、元数据、数据仓库、数据治理实施等多个维度对其进行详细阐述,并进一步对如何做数据仓库模型进行了讨论。因此本书可当作大数据方向的科普读物,更可以当作数据仓库实际应用的指导书。具体章节编排为：第一章阐述数据治理的基本概念和框架；第二章介绍主数据的概念和应用；第三章介绍数据治理中元数据的相关内涵；第四章介绍数据质量的相关内容；第五章介绍数据库原理；第六章介绍数据集成的相关背景和内涵；第七章介绍数据治理实施的方法；第八章介绍数据治理审计的相关内容；第九章主要介绍数据治理企业组织团队的相关内容；第十章、第十一章主要阐述数据仓库概念以及数据仓库模型设计的相关技术和原理。
各章节的作者分别是：曾凯负责第一章、第四章、第八章、第九章、第十一章；王新颖负责第二章、第三章、第十章；高亮负责第五章、第六章、第七章。
在本书的编纂过程中,受到了曾羽教授、龙奋杰教授、蒋学勤教授的指导和建议,在此表示感谢。同时对本书参考资料的作者们表示由衷谢意,本书的完成离不开你们已积累的丰硕成果。本书作者水平有限,疏漏之处在所难免,欢迎广大读者批评指正！

序言
第一章 数据治理概述
1.1 数据治理背景
1.1.1 什么是数据
1.1.2 大数据
1.1.3管理与治理
1.1.4 数据管理与数据治理
1.1.5 数据治理的大数据时代
1.2 数据治理相关概念
1.2.1 基本概念
1.2.2 数据治理框架
1.2.3主数据
1.2.4元数据
1.2.5 数据质量
1.2.6 数据集成
12.7 数据治理审计
1.2.8 数据治理团队组织
1.2.9 数据仓库