大数据治理与服务

给大家带来的一篇关于大数据相关的电子书资源，介绍了关于大数据治理、大数据服务方面的内容，本书是由上海科学技术出版社出版，格式为PDF，资源大小57.9 MB，孔烨霖编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：8.8。

内容介绍

《大数据治理与服务》一书从大数据治理的基本概念和现状出发，提出了大数据治理的框架及治理的关键要素，分析了大数据环境下企业面临的挑战、战略转型、组织职能分配，创新性地提出大数据架构，介绍了大数据环境下的数据质量、数据安全特点和应对方案，以及基于数据生命周期的风险、特点和管理方案，最后给出了大数据治理实施的方法论和基于服务的大数据治理价值展现。

《大数据治理与服务》一书立足于大数据环境下的数据治理，既有治理视角的战略价值、风险合规，也有管理视角的数据资产、数据服务，模型与案例结合，条理清晰，易于使用。

目录

• 基础篇 1
• 第一章 大数据治理概述 1
• 1.1 大数据治理的基本概念 1
• 1.2 从数据治理到大数据治理 22
• 1.3 大数据治理的重要作用 37
• 参考文献 39
• 第二章 大数据治理框架 41
• 2.1 框架概述 41
• 2.2 大数据治理的原则 41
• 2.3 大数据治理的范围 43
• 2.4 大数据治理的实施与评估 50
• 参考文献 56
• 关键域篇 57
• 第三章 大数据的战略和组织 57
• 3.1 大数据战略指明企业转型的方向 57
• 3.2 企业制定大数据战略的要点 59
• 3.3 大数据战略对组织的影响 62
• 3.4 典型大数据组织示例 66
• 参考文献 70
• 第四章 大数据架构 71
• 4.1 大数据架构概述 71
• 4.2 大数据架构参考模型 73
• 4.3 大数据架构的实现 79
• 参考文献 84
• 第五章 大数据安全、隐私和合规管理 85
• 5.1 大数据安全和隐私的问题与挑战 85
• 5.2 大数据安全防护 95
• 5.3 大数据隐私保护 106
• 5.4 大数据合规管理 114
• 参考文献 117
• 第六章 大数据质量管理 118
• 6.1 大数据特性及其质量管理的复杂性 118
• 6.2 大数据质量的概念和维度 120
• 6.3 大数据质量管理参考框架 122
• 6.4 大数据质量项目实施方法 127
• 6.5 大数据质量管理常用方法和工具 137
• 第七章 大数据生命周期 143
• 7.1 概述 143
• 7.2 大数据范围确定 145
• 7.3 大数据采集 145
• 7.4 大数据存储 150
• 7.5 大数据整合 152
• 7.6 大数据呈现与使用 155
• 7.7 大数据分析与应用 159
• 7.8 大数据归档与销毁 162
• 实施和监督篇 164
• 第八章 大数据治理实施 164
• 8.1 大数据治理实施的目标和动力 164
• 8.2 大数据治理实施过程 168
• 8.3 大数据治理实施路线图 172
• 8.4 大数据治理实施的关键要素 174
• 8.5 大数据治理实施框架 178
• 参考文献 180
• 第九章 大数据治理审计 181
• 9.1 大数据治理审计概述 181
• 9.2 大数据治理审计内容 186
• 9.3 大数据治理审计方法和技术 190
• 9.4 大数据治理审计流程 200
• 服务与创新篇 205
• 第十章 大数据服务 205
• 10.1 大数据的服务创新 205
• 10.2 大数据的服务内容 209

学习笔记

MySQL 大数据量快速插入方法和语句优化分享

锁定也将降低多连接测试的整体时间，尽管因为它们等候锁定最大等待时间将上升。例如： Connection 1 does 1000 inserts Connections 2, 3, and 4 do 1 insert Connection 5 does 1000 inserts 如果不使用锁定，2、3和4将在1和5前完成。如果使用锁定，2、3和4将可能不在1或5前完成，但是整体时间应该快大约40%。 INSERT、UPDATE和DELETE操作在MySQL中是很快的，通过为在一行中多于大约5次连续不断地插入或更新的操作加锁，可以获得更好的整体性能。如果在一行中进行多次插入，可以执行LOCK TABLES，随后立即执行UNLOCK TABLES(大约每1000行)以允许其它的线程访问表。这也会获得好的性能。 INSERT装载数据比LOAD DATA INFILE要慢得多，即使是使用上……

python使用pandas处理大数据节省内存技巧（推荐）

一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。 当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。 本文我们讨论pandas的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少dataframe近90%的内存占用。 处理棒球比赛记录数据 我们将处理13……

mysql 超大数据/表管理技巧

如果你对长篇大论没有兴趣，也可以直接看看结果，或许你对结果感兴趣。在实际应用中经过存储、优化可以做到在超过9千万数据中的查询响应速度控制在1到20毫秒。看上去是个不错的成绩，不过优化这条路没有终点，当我们的系统有超过几百人、上千人同时使用时，仍然会显的力不从心。 目录： 分区存储 优化查询 改进分区 模糊搜索 持续改进的方案 正文： 分区存储 对于超大的数据来说，分区存储是一个不错的选择，或者说这是一个必选项。对于本例来说，数据记录来源不同，首先可以根据来源来划分这些数据。但是仅仅这样还不够，因为每个来源的分区的数据都可能超过千万。这对数据的存储……

为什么入门大数据选择Python而不是Java?

马云说：“未来最大的资源就是数据，不参与大数据十年后一定会后悔。”毕竟出自wuli马大大之口，今年二月份我开始了学习大数据的道路，直到现在对大数据的学习脉络和方法也渐渐清晰。今天我们就来谈谈学习大数据入门语言的选择。当然并不只是我个人之见，此外我搜集了各路大神的见解综合起来跟大家做个讨论。 java和python的区别到底在哪里？ 官方解释：Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序……

JQuery中使用ajax传输超大数据的解决方法

直接说问题，在一个页面用了Jquery(1.6)的Ajax请求，用的post，传递显示的数组有500多条.php端却只能接受到50条左右。刚开始以为是web服务器设置的问题，把，max_upload_size这类的都改了。但是没有效果，后来尝试用max_input_vars这个是新玩艺，刚开始还有点作用。后来，客户的数据超过2000的时候，还是一样，php端还是不能完全接受到ajax发送过来的数据。最后，在国外的一网站上，找到了解决方案。 在post发送前，将要发送的变量用JSON.stringify处理下，就ok了.JSON.stringify是什么呢？？？请移步这里：//www.jb51.net/article/29893.htm ……

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