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大数据治理技术

本书是大数据新兴领域“十四五”高等教育教材。全书包含四个部分，共9章：第一部分为大数据治理基础，包含第1～2章，涵盖大数据治理技术概述和治理方法体系；第二部分为大数据治理支撑技术，包含第3～4章，讲述区块链与智能合约、数字对象架构；第三部分为大数据治理实现技术，包含第5～7章，讲述数据组织汇聚、数据发布和数据可信流通技术；第四部分为大数据治理案例与实训，包含第8～9章，讲述隐私数据跨域治理和政企数据融合流通。本书前沿性与经典性并重，并配有教学资源，为读者提供全方位的学习支持和服务。

本书既可作为高等学校大数据和计算机类相关专业本科生、研究生的教材，也可供相关领域的研究人员和从业人员参考。

作者：

主编杜小勇黄科满；副主编王璞巍陈晋川吴云乘范举杨婧如

定价：

47.00 元

出版时间：

2025-11-13

ISBN：

978-7-04-064641-2

物料号：

64641-00

读者对象：

高等教育

一级分类：

计算机/教育技术类

二级分类：

计算机科学与技术专业课程

重点项目：

战略性新兴领域-十四五高等教育教材

版面字数：

430.00千字

开本：

16开

装帧形式：

平装

页数：

320

最新
印次时间：

2025年11月

目录
- 前辅文
- 第一部分大数据治理基础
  - 第1章大数据治理技术概述
    - 1.1 数据危机
      - 1.1.1 数据危机的产生和发展
      - 1.1.2 数据危机的主要表现及应对方法
      - 1.1.3 数据治理的历史演变
    - 1.2 数据治理概念
      - 1.2.1 从数据管理到数据治理
      - 1.2.2 狭义数据治理vs.广义数据治理
      - 1.2.3 数据治理的核心内容
    - 1.3 数据治理典型框架
      - 1.3.1 数据治理体系的挑战
      - 1.3.2 “434”大数据治理体系框架
    - 1.4 数据治理典型应用场景
      - 1.4.1 某新能源汽车公司的数据资产治理实践
      - 1.4.2 某电网公司数据治理案例
      - 1.4.3 公共数据授权运营
      - 1.4.4 数据驱动的城市智能治理
      - 1.4.5 工业大数据与区块链
      - 1.4.6 小结
    - 1.5 本章小结
      - 补充资料1：数据治理的多学科视角
      - 补充资料2：其他数据治理典型框架
      - 补充资料3：不同数据治理体系的比较
    - 1.6 习题
  - 第2章大数据治理方法体系
    - 2.1 数据治理的跨域特性
      - 2.1.1 跨域数据资源特性
      - 2.1.2 跨域数据治理类型
    - 2.2 跨域数据治理的关键阶段
      - 2.2.1 数据组织汇聚
      - 2.2.2 数据发布
      - 2.2.3 数据可信流通
    - 2.3 跨域数据治理的核心任务
      - 2.3.1 数据质量
      - 2.3.2 数据安全
      - 2.3.3 数据隐私
      - 2.3.4 数据权属
    - 2.4 跨域数据治理的方法体系和技术架构
      - 2.4.1 “Y型”跨域数据治理技术框架
      - 2.4.2 社会化信息系统
      - 2.4.3 社会化信息系统构建的基本过程
      - 2.4.4 技术体系
    - 2.5 跨域公共数据治理价值生态实践
      - 2.5.1 跨域公共数据治理中的数据底座
      - 2.5.2 公共数据平台中的技术体系
    - 2.6 本章小结
    - 2.7 习题
- 第二部分大数据治理支撑技术
  - 第3章区块链与智能合约
    - 3.1 区块链工作原理
      - 3.1.1 区块链系统架构
      - 3.1.2 区块链数据结构
      - 3.1.3 区块链事务处理过程
      - 3.1.4 区块链共识协议
    - 3.2 区块链技术发展概况
      - 3.2.1 网络结构
      - 3.2.2 共识协议
      - 3.2.3 区块链事务处理
      - 3.2.4 区块链安全威胁
    - 3.3 区块链典型应用场景
      - 3.3.1 加密数字货币
      - 3.3.2 金融科技
      - 3.3.3 政务和司法领域
      - 3.3.4 物流领域
      - 3.3.5 数据要素流通领域
    - 3.4 智能合约
      - 3.4.1 智能合约概述
      - 3.4.2 Solidity智能合约
      - 3.4.3 超级账本智能合约
    - 3.5 本章小结
    - 3.6 习题
  - 第4章数字对象架构
    - 4.1 数字对象架构技术
    - 4.2 数字对象架构组成及数据模型
      - 4.2.1 数字对象架构组成
      - 4.2.2 数字对象架构数据模型
    - 4.3 数字对象架构核心系统构件
      - 4.3.1 概述
      - 4.3.2 实现指南
    - 4.4 数字对象架构标准协议
      - 4.4.1 数字对象标识/解析协议
      - 4.4.2 数字对象接口协议
    - 4.5 数字对象架构应用案例：数字图书馆
      - 4.5.1 数字图书馆DOI系统概述
      - 4.5.2 数字图书馆数字资源管理访问示例
    - 4.6 本章小结
    - 4.7 习题
- 第三部分大数据治理实现技术
  - 第5章数据组织汇聚技术
    - 5.1 数据汇聚模式
      - 5.1.1 数据汇聚的任务
      - 5.1.2 物理汇聚
      - 5.1.3 逻辑汇聚
    - 5.2 数据对齐
      - 5.2.1 任务描述
      - 5.2.2 关键技术
    - 5.3 数据对象化
      - 5.3.1 任务描述
      - 5.3.2 核心步骤
      - 5.3.3 关键技术
    - 5.4 数据标签化
      - 5.4.1 任务描述
      - 5.4.2 建设原则
      - 5.4.3 关键技术
    - 5.5 数据分类分级
      - 5.5.1 基本原则
      - 5.5.2 数据分类规则
      - 5.5.3 数据分级规则
      - 5.5.4 数据分类分级流程
    - 5.6 数据目录
      - 5.6.1 数据目录概述
      - 5.6.2 数据目录的层次结构
      - 5.6.3 数据目录的构建
      - 5.6.4 数据目录的分类与评估
    - 5.7 典型案例：数字资源超市
      - 5.7.1 实施步骤
      - 5.7.2 应用效果
    - 5.8 本章小结
    - 5.9 习题
  - 第6章数据发布技术
    - 6.1 数据发布模式
    - 6.2 数据服务化发布
      - 6.2.1 微服务
      - 6.2.2 REST服务
      - 6.2.3 数据服务生成
      - 6.2.4 数据服务注册
      - 6.2.5 数据服务组合
      - 6.2.6 小结
    - 6.3 隐私保护的数据发布技术
      - 6.3.1 数据脱敏
      - 6.3.2 数据匿名
      - 6.3.3 数据扰乱
    - 6.4 数据生成的数据发布
      - 6.4.1 数据生成的基本原理
      - 6.4.2 数据生成的主要方法
      - 6.4.3 基于深度生成模型的数据生成方法设计
      - 6.4.4 小结
    - 6.5 本章小结
    - 6.6 习题
  - 第7章数据可信流通技术
    - 7.1 数据流通模式
      - 7.1.1 数据流通含义
      - 7.1.2 数据流通的模式
      - 7.1.3 数据可信流通的要求
    - 7.2 跨域数据融合
      - 7.2.1 跨域数据统一查询
      - 7.2.2 跨域数据语义融合
      - 7.2.3 小结
    - 7.3 隐私计算
      - 7.3.1 安全多方计算技术
      - 7.3.2 联邦学习技术
      - 7.3.3 其他隐私计算技术
      - 7.3.4 隐私计算技术的对比
    - 7.4 数据溯源
      - 7.4.1 基本概念
      - 7.4.2 常见溯源模型
      - 7.4.3 PROV模型和ProVOC国家标准
      - 7.4.4 基于区块链的数据溯源
    - 7.5 本章小结
    - 7.6 习题
- 第四部分大数据治理案例与实训
  - 第8章隐私数据跨域治理
    - 8.1 概述
      - 8.1.1 医疗隐私数据跨域流通
      - 8.1.2 隐私数据流通的关键技术和解决方案
    - 8.2 数据组织汇聚
      - 8.2.1 数据汇聚与对齐：数据资产配置
      - 8.2.2 数据分类分级：自定义和预定义相结合
      - 8.2.3 数据标签化：人机协作的敏感数据识别
      - 8.2.4 数据目录：数据资源登记
    - 8.3 数据发布
      - 8.3.1 数据脱敏
      - 8.3.2 数据开放策略配置
      - 8.3.3 数据合规审核
    - 8.4 数据可信流通
      - 8.4.1 数据目录查询与数据准备
      - 8.4.2 数据应用编排
      - 8.4.3 数据使用行为审核及发布
      - 8.4.4 数据模型部署与使用
      - 8.4.5 可信存证与调度
      - 8.4.6 风险行为识别与审计
    - 8.5 本章小结
    - 8.6 习题
  - 第9章政企数据融合流通
    - 9.1 数据专区案例概述
      - 9.1.1 政策背景
      - 9.1.2 基本概念
      - 9.1.3 技术架构
      - 9.1.4 主要流程
      - 9.1.5 案例简介
    - 9.2 数据组织汇聚
      - 9.2.1 数据确权
      - 9.2.2 数据对齐
      - 9.2.3 数据对象化
      - 9.2.4 数据标签化
      - 9.2.5 数据分类分级
      - 9.2.6 数据目录
    - 9.3 数据发布
      - 9.3.1 数据交换
      - 9.3.2 数据服务化发布
      - 9.3.3 隐私保护的数据发布
      - 9.3.4 数据合成
      - 9.3.5 数据模型化发布
    - 9.4 数据可信流通
      - 9.4.1 跨域数据融合
      - 9.4.2 隐私计算
      - 9.4.3 数据溯源的应用
    - 9.5 政企数据融合流通中的挑战与展望
    - 9.6 本章小结
    - 9.7 习题
- 术语表
- 参考文献

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