智慧的分析洞察

出版时间：2013-11  出版社：电子工业出版社  作者：程永  
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内容概要

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。

书籍目录

第1章  智慧的分析洞察	1
1.1  智慧的地球（Smarter Planet）	2
1.2  智慧的分析洞察概述	3
1.2.1  通过分析洞察获得竞争优势	5
1.2.2  IBM“3A5步”模型	8
第2章  信息议程	14
2.1  新锐洞察	14
2.2  信息随需应变	16
2.3  信息议程概述	17
2.4  信息应用的成熟度	19
第3章  构建新一代数据中心	21
3.1  构建新一代数据中心概述	21
3.1.1  数据中心的目标	22
3.1.2  数据中心发展历程	23
3.2  混合型数据中心参考架构	29
3.2.1  基础设施层	30
3.2.2  数据源层	30
3.2.3  交换服务体系	30
3.2.4  数据存储区	32
3.2.5  基础服务层	34
3.2.6  应用层	36
3.2.7  用户终端层	36
3.2.8  数据治理	37
3.2.9  元数据管理	37
3.2.10  IT安全运维管理	38
3.2.11  IT综合监控	39
3.2.12  企业资产管理	39
3.3  银行行业示例	40
3.3.1  风险管理	40
3.3.2  分析型CRM	45
3.3.3  IBM信息框架——银行数据仓库模型／行业模板	57
3.4  政府行业示例	61
3.4.1  税务行业信息集成平台	61
3.4.2  新一代核心征管系统	63
3.4.3  分析型税务应用解决方案	63
3.4.4  财政监督检查系统	70
3.4.5  省级财政综合数据分析（运营分析）	71
3.4.6  某水利委员会的数据交换与共享服务平台	73
3.4.7  某省煤炭工业厅人员和执法系统	75
第4章  大数据管理	77
4.1  概述	78
4.2  Hadoop介绍	80
4.2.1  HDFS	80
4.2.2  MapReduce	81
4.2.3  HBase	81
4.2.4  Pig	82
4.2.5  Hive	82
4.2.6  Jaql	82
4.2.7  其他Hadoop组件	83
4.3  IBM大数据平台	84
4.3.1  InfoSphere BigInsights	86
4.3.2  InfoSphere Streams	100
4.3.3  Data Explorer	102
4.3.4  PureData System for Transactions	103
4.3.5  PureData System for Operational Analytics	105
4.3.6  PureData System for Analytics	107
4.4  政府行业的大数据示例	108
4.4.1  多媒体分析（视频图像）	108
4.4.2  社会舆情分析	110
4.4.3  内部运维日志管理与分析	111
4.4.4  数据归档、历史数据查询	112
4.4.5  税务发票比对	112
4.4.6  税务12366实时分析处理	113
4.4.7  财政监督检查	113
4.5  银行反欺诈/反洗钱示例	114
4.6  煤炭流数据实时分析示例	115
第5章  元数据管理	118
5.1  概述	119
5.1.1  本体	120
5.1.2  元模型	123
5.1.3  元-元模型	124
5.2  元数据管理策略（Metadata Management Strategy）	125
5.3  元数据集成体系结构	126
5.4  CWM	130
5.4.1  CWM概述	130
5.4.2  CWM发展史	133
5.4.3  OMG的模型驱动体系结构	134
5.5  元数据管理的成熟度	136
5.6  IBM元数据管理	138
5.6.1  InfoSphere Business Glossary	138
5.6.2  InfoSphere Metadata Workbench	139
第6章  数据治理	141
6.1  概述	141
6.2  数据治理统一流程参考模型	143
6.2.1  明确元数据管理策略	145
6.2.2  明确元数据管理体系结构	145
6.2.3  实施元数据管理	146
6.2.4  定义业务问题	146
6.2.5  获得主管支持	147
6.2.6  执行成熟度评估	148
6.2.7  构建路线图	150
6.2.8  建立组织蓝图	151
6.2.9  了解数据	152
6.2.10  定义度量值	152
6.2.11  主数据监管	153
6.2.12  大数据监管	155
6.2.13  信息单一视图监管	156
6.2.14  运营分析监管	156
6.2.15  预测分析监管	156
6.2.16  管理安全与隐私	157
6.2.17  监管信息生命周期	157
6.2.18  度量结果	158
6.3  IBM信息服务器（InfoSphere Information Server）	158
6.3.1  InfoSphere Information Analyzer	161
6.3.2  InfoSphere DataStage	164
6.3.3  InfoSphere QualityStage	168
6.3.4  InfoSphere Federation Server	169
6.3.5  InfoSphere Replication Server	171
6.3.6  InfoSphere Change Data Capture	172
6.4  InfoSphere Guardium	175
6.5  InfoSphere Optim	176
6.5.1  Optim数据归档解决方案	176
6.5.2  Optim测试数据管理解决方案	177
第7章  数据治理	179
7.1  概述	179
7.1.1  主数据	179
7.1.2  MDM概述	180
7.1.3  使用MDM协助进行客户风险管理示例	181
7.1.4  MDM帮助企业加强忠诚度管理示例	181
7.2  MDM成熟度	182
7.3  IBM InfoSphere MDM	184
7.3.1  InfoSphere MDM Collaboration Server	185
7.3.2  InfoSphere MDM Standard Edition	188
7.3.3  InfoSphere MDM Advance Edition	190
第8章  IBM信息管理	192
8.1  概述	192
8.2  IBM DB2 V10	197
8.2.1  自适应压缩	198
8.2.2  多温度存储（Multi-Temperature Storage）	199
8.2.3  时间旅行查询（Time Travel Query）	200
8.2.4  DB2兼容性功能（DB2 Compatibility Features）	205
8.2.5  工作负载管理（Workload Management）	206
8.2.6  PureXML	207
8.2.7  当前已落实（Currently Committed）	209
8.3  DB2 PureScale Feature	209
8.4  InfoSphere Warehouse Edition	211
8.4.1  分区特性	214
8.4.2  并行技术	217
8.4.3  SQL Warehousing Tool（SQW）	218
8.4.4  Cubing Services	219
8.4.5  列式存储及压缩技术（BLU）	221
8.5  InfoSphere Opitm数据管理解决方案	222
8.5.1  数据库管理和开发解决方案	223
8.5.2  性能管理和优化解决方案	226
8.5.3  高级恢复解决方案	230
第9章  IBM业务分析	233
9.1  业务分析概述	233
9.1.1  五个子产品线	234
9.1.2  部分产品列表	235
9.2  Cognos BI	239
9.3  SPSS Modeler	242
9.4  SPSS Modeler和Cognos BI协作	245
附录	246