机读格式显示(MARC)

• 000 02063nam0 2200313 450

• 001 0000357657

• 005 20240924172400.0

• 010 __ |a 978-7-121-45951-1 |d CNY119.00

• 100 __ |a 20230912d2023 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 数据血缘 |A shu ju xue yuan |e 理论与业务实践 |d = Data lineage |e from a business perspective |f (荷) Irina Steenbeek著 |g 王琤, 车春雷译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2023.7

• 215 __ |a xiii, 234页 |c 彩图 |d 24cm

• 306 __ |a 本书中文简体版专有出版权由Irina Steenbeek授予电子工业出版社

• 314 __ |a 责任者规范汉译姓: 斯滕贝克

• 314 __ |a Irina Steenbeek, 博士是一位拥有超过11年经验的数据管理从业者。她擅长的主要领域是数据管理成熟度评估、数据管理框架的实施和数据血缘。王琤, Datablau (北京数语科技有限公司) 创始人兼CEO, 信通院数据资产专家委员会成员, 数据资产管理实践白皮书主要撰写人之一, 国资委数据要素专家组成员, 复旦大学、北京航空航天大学客座讲师, 曾任CA ERwin全球研发负责人。车春雷, 高级工程师、信息系统分析师, 在科技和数据领域有30余年工作经历, 先后从事企业自动化、软件研发、网络设计、商业智能与企业级数据仓库、数据标准、数据质量、数据建模等工作, 积累了丰富的数据管理经验。

• 330 __ |a 本书共分为四篇。前三篇分别对应数据血缘的理论、实现和应用: 第一篇阐明数据血缘的概念, 主要介绍有关数据血缘概念的综合知识; 第二篇介绍如何实现数据血缘, 包括一些关于实现数据血缘的可行性见解和建议; 第三篇介绍如何使用数据血缘, 利用数据血缘结果实现不同的业务目的。第四篇是关于“构建数据血缘业务案例”的研究, 介绍如何将数据血缘落地到业务案例中。

• 333 __ |a 本书主要面向数据开发人员和数据管理人员, 用于针对数据血缘及其应用领域拓宽思路, 本书也适合具有技术背景的数据业务人员参考阅读

• 500 10 |a Data lineage : from a business perspective |A Data Lineage : From A Business Perspective |m Chinese

• 606 0_ |a 数据管理 |A shu ju guan li

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _1 |a 斯滕贝克 |A si teng bei ke |g (Steenbeek, Irina) |4 著

• 702 _0 |a 王琤 |A wang cheng |4 译

• 702 _0 |a 车春雷 |A che chun lei |4 译

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20240924

• 905 __ |a GDPTC |d TP274/516