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| 內容簡介： |
本书主要从体系结构和方法论层面讲述智慧的分析洞察、IBM“3A5 步”、信息议程、构建新一代数据中心、大数据管理、元数据管理、数据治理和主数据管理等相关概念、方法、模型和示例。针对信息供应链的每个领域以IBM 相关产品简单举例。
本书适合IT 从业者、CIO、数据库架构师、企业的架构师、IT 部门经理、数据库管理和开发人员阅读。同时还适合业务部门人士和互联网业务相关的业务经理，以及需要基于互联网进行业务创新的部门经理阅读。如果你正在思考如何开展业务创新，可以看看这本书，书中有不少适用于各个行业的例子，会启发你的业务创新。当然，本书对从事咨询业务的专家，像ITSP 咨询师，以及从事教育科学研究领域的人士，也有一定参考价值。
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| 目錄：
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第1章 智慧的分析洞察
1.1 智慧的地球（Smarter Planet）
1.2 智慧的分析洞察概述
1.2.1 通过分析洞察获得竞争优势
1.2.2 IBM“3A5 步”模型
第2章 信息议程
2.1 新锐洞察
2.2 信息随需应变
2.3 信息议程概述
2.4 信息应用的成熟度
第3章 构建新一代数据中心
3.1 构建新一代数据中心概述
3.1.1 数据中心的目标
3.1.2 数据中心发展历程
3.2 混合型数据中心参考架构
3.2.1 基础设施层
3.2.2 数据源层
3.2.3 交换服务体系
3.2.4 数据存储区
3.2.5 基础服务层
3.2.6 应用层
3.2.7 用户终端层
3.2.8 数据治理
3.2.9 元数据管理
3.2.10 IT 安全运维管理
3.2.11 IT 综合监控
3.2.12 企业资产管理
3.3 银行行业示例
3.3.1 风险管理
3.3.2 分析型CRM
3.3.3 IBM 信息框架——银行数据仓库模型／行业模板
3.4 政府行业示例
3.4.1 税务行业信息集成平台
3.4.2 新一代核心征管系统
3.4.3 分析型税务应用解决方案
3.4.4 财政监督检查系统
3.4.5 省级财政综合数据分析（运营分析）
3.4.6 某水利委员会的数据交换与共享服务平台
3.4.7 某省煤炭工业厅人员和执法系统
第4章 大数据管理
4.1 概述
4.2 Hadoop 介绍
4.2.1 HDFS
4.2.2 MapReduce
4.2.3 HBase
4.2.4 Pig
4.2.5 Hive
4.2.6 Jaql
4.2.7 其他Hadoop 组件
4.3 IBM 大数据平台
4.3.1 InfoSphere BigInsights
4.3.2 InfoSphere Streams
4.3.3 Data Explorer
4.3.4 PureData System for Transactions
4.3.5 PureData System for Operational Analytics
4.3.6 PureData System for Analytics
4.4 政府行业的大数据示例
4.4.1 多媒体分析（视频图像）
4.4.2 社会舆情分析
4.4.3 内部运维日志管理与分析
4.4.4 数据归档、历史数据查询
4.4.5 税务发票比对
4.4.6 税务12366 实时分析处理
4.4.7 财政监督检查
4.5 银行反欺诈反洗钱示例
4.6 煤炭流数据实时分析示例
第5章 元数据管理
5.1 概述
5.1.1 本体
5.1.2 元模型
5.1.3 元-元模型
5.2 元数据管理策略（Metadata Management Strategy）
5.3 元数据集成体系结构
5.4 CWM
5.4.1 CWM 概述
5.4.2 CWM 发展史
5.4.3 OMG 的模型驱动体系结构
5.5 元数据管理的成熟度
5.6 IBM 元数据管理
5.6.1 InfoSphere Business Glossary
5.6.2 InfoSphere Metadata Workbench
第6章 数据治理
6.1 概述
6.2 数据治理统一流程参考模型
6.2.1 明确元数据管理策略
6.2.2 明确元数据管理体系结构
6.2.3 实施元数据管理
6.2.4 定义业务问题
6.2.5 获得主管支持
6.2.6 执行成熟度评估
6.2.7 构建路线图
6.2.8 建立组织蓝图
6.2.9 了解数据
6.2.10 定义度量值
6.2.11 主数据监管
6.2.12 大数据监管
6.2.13 信息单一视图监管
6.2.14 运营分析监管
6.2.15 预测分析监管
6.2.16 管理安全与隐私
6.2.17 监管信息生命周期
6.2.18 度量结果
6.3 IBM 信息服务器（InfoSphere Information Server）
6.3.1 InfoSphere Information Analyzer
6.3.2 InfoSphere DataStage
6.3.3 InfoSphere QualityStage
6.3.4 InfoSphere Federation Server
6.3.5 InfoSphere Replication Server
6.3.6 InfoSphere Change Data Capture
6.4 InfoSphere Guardium
6.5 InfoSphere Optim
6.5.1 Optim 数据归档解决方案
6.5.2 Optim 测试数据管理解决方案
第7章 数据治理
7.1 概述
7.1.1 主数据
7.1.2 MDM 概述
7.1.3 使用MDM 协助进行客户风险管理示例
7.1.4 MDM 帮助企业加强忠诚度管理示例
7.2 MDM 成熟度
7.3 IBM InfoSphere MDM
7.3.1 InfoSphere MDM Collaboration Server
7.3.2 InfoSphere MDM Standard Edition
7.3.3 InfoSphere MDM Advance Edition
第8章 IBM信息管理
8.1 概述
8.2 IBM DB2 V10
8.2.1 自适应压缩
8.2.2 多温度存储（Multi-Temperature Storage）
8.2.3 时间旅行查询（Time Travel Query）
8.2.4 DB2 兼容性功能（DB2 Compatibility Features）
8.2.5 工作负载管理（Workload Management）
8.2.6 PureXML
8.2.7 当前已落实（Currently Committed）
8.3 DB2 PureScale Feature
8.4 InfoSphere Warehouse Edition
8.4.1 分区特性
8.4.2 并行技术
8.4.3 SQL Warehousing Tool（SQW）
8.4.4 Cubing Services
8.4.5 列式存储及压缩技术（BLU）
8.5 InfoSphere Opitm 数据管理解决方案
8.5.1 数据库管理和开发解决方案
8.5.2 性能管理和优化解决方案
8.5.3 高级恢复解决方案
第9章 IBM业务分析
9.1 业务分析概述
9.1.1 五个子产品线
9.1.2 部分产品列表
9.2 Cognos BI
9.3 SPSS Modeler
9.4 SPSS Modeler 和Cognos BI 协作
附录
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作者序
《智慧的分析洞察》是我在过去5年中支持合作伙伴实现智慧的分析洞察和构建新一代数据中心解决方案的经验总结，我从2012年1月开始利用业余时间编写本书，历经1年半，终于成稿。在编写过程中大量借鉴了IBM方法论、模型、白皮书、解决方案、实际案例、各产品信息中心，以及其他资料。
本书最初的创作灵感来自于我在2009年领导开发的一个高级课程“信息随需应变和业务分析”，该课程在2009年年底完成课件开发，随后在2010年、2011年和2012年分别于北京、上海、南京和成都等地举行过多次培训，取得了良好的效果。与此同时，在实际工作过程中，我发现客户和合作伙伴非常需要一本能全面阐述、贯穿信息供应链各个环节的书来指导各种解决方案的构建。于是，我于2011年下半年开始构思本书，并于2012年1月动笔，原本计划1年内完成（可惜工作越来越忙，业余时间太少），结果花了1年半才彻底完成。
本书主要从总体上阐述智慧的分析洞察、IBM“3A5步”模型、信息议程、构建新一代数据中心、大数据管理、元数据管理、数据治理和主数据管理等相关概念、方法、模型和示例，最后简单介绍了IBM的相关产品。通过阅读本书，读者可以了解到：
◎ 如何通过对数据的唤醒，获得深入洞察力，帮助企业获得独特的竞争优势。
◎ 如何通过信息议程，帮助企业构建信息单一视图，使信息成为战略资产。
◎ 如何基于参考模型，构建新一代混合型数据中心（大数据平台）。
◎ 如何基于企业级Hadoop和流数据分析计算平台，进行大数据静止和移动分析。
◎ 如何基于模型驱动，构建企业级元数据管理体系结构。
◎ 如何基于数据治理统一流程模型和模型扩展，提升业务价值。
◎ 如何基于IBM信息管理和业务，分析相关产品，实现智慧的分析洞察。
关于本书的故事总线（storyline）请参见本书第1.2节内容（考虑到很多人不会看前言，所以直接放在第1章了）。
由于水平有限，难免存在对各个领域知识理解不到位及各种人为或机械错误，欢迎广大读者批评指正（欢迎读者将意见发到邮箱smarteranalytics@sina.cn），再版时将根据反馈进行修正。
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