数字化转型对社会和各类组织机构提出了大数据管理的需求，数据资源管理能力将成为新时代各行各业信息管理者的核心竞争力。本书从数字化转型与大数据管理的基本理论与应用实际出发，系统构建数据资源管理的知识体系，内容包括数据资源管理基本概念与原理、数据存储与管理、数据架构与设计、数据组织、元数据管理、数据分析与服务、数据质量管理、数据安全管理、数据资源管理组织与原则等。本教材适用于数据管理、信息管理、数据科学、大数据管理与应用等相关领域的本科生、研究生等。
信息资源管理新方向，有效挖掘数据资源价值
在大数据、人工智能环境下，数据资源的管理与应用成为关注焦点。为此，我们组织相关老师编写了本书，数据资源管理是信息管理与信息系统专业的一门基础课，也是管理学、数据科学的一门重要的核心课程。作为该课程的教材，意在向学生介绍数字化转型背景下数据资源管理的相关理论、方法与应用。在本书编写过程中，我们积极引入实践应用领域出现的新案例和新问题，以求能尽量贴近社会经济发展的需求。
本书编写参阅了许多学者的研究成果，我们以脚注的形式进行了标注（可能有因疏忽而遗漏的），对这些学者表示由衷的感谢。本书的编写得到了华南师范大学经济与管理学院的大力支持，蔡亚芳、刘任铧、牛庆萱、肖雅婧、朱思琪、邱嘉萱等同学的参与让本书的编写工作得以顺利进行，在此一并表示感谢。
本书的编写也得到了兄弟院校同行的大力帮助和支持，机械工业出版社的编辑，提出了许多宝贵建议，为本书的编辑出版付出了辛勤劳动。要编写出一本结构合理、内容经典的教材，需要我们持续精进与努力付出。对于本书中存在的疏漏与错误，也恳请同行和读者批评指正！
编 者
2022年11月22日于广州
陈忆金，女，博士、副教授、硕士生导师，华南师范大学数据资源管理课程教研室负责人，长期从事信息管理与信息系统专业核心课程的教学。主持国家社科基金项目两项、省部级项目3项，在国内外核心期刊发表学术论文40余篇，出版专著一本。研究领域：网络舆情发现与分析、网络信息组织与检索、用户信息交互行为、健康信息用户搜索即学习过程、老年人健康信息获取行为研究。
第1章 数字化转型 / 1
章前案例
1.1?数字化转型概述 / 2
1.1.1?数字化转型定义 / 3
1.1.2?数字化转型目标 / 4
1.1.3?数字化转型特征 / 6
1.1.4?数字化转型的战略意义 / 7
1.2?数字化转型机理与过程 / 8
1.2.1?数字化转型机理 / 9
1.2.2?数字化转型方法与路径 / 11
1.3?数据成为重要战略资源 / 17
1.3.1?国家战略 / 17
1.3.2?数据要素 / 18
1.3.3?数据确权与交易 / 23
1.3.4?数据资产价值 / 25
第2章 数据与数据资源管理 / 30
章前案例
2.1?数据、信息、知识与智慧 / 31
2.1.1?数据、信息、知识与智慧框架 / 31
2.1.2?数据的概念、类型与特征 / 32
2.1.3?信息的概念、类型与特征 / 34
2.1.4?知识的概念、类型与特征 / 37
2.1.5?智慧的概念、类型与特征 / 41
2.2?数据管理 / 43
2.2.1?数据管理定义 / 43
2.2.2?数据管理目标 / 44
2.2.3?数据管理技术 / 44
2.3?数据资源管理 / 50
2.3.1?数据资源管理定义 / 50
2.3.2?数据资源管理目标 / 52
2.3.3?数据资源管理原则 / 52
2.3.4?数据资源管理流程 / 53
2.3.5?数据资源管理方法与技术 / 55
2.3.6?数据资源管理的发展历程 / 60
2.3.7?数据资源管理的研究视角 / 62
第3章 数据架构与设计 / 65
章前案例
3.1?数据架构概述 / 67
3.1.1?数据架构的定义 / 68
3.1.2?数据架构的目标 / 68
3.1.3?数据架构内容与原则 / 69
3.2?数据分层结构 / 74
3.2.1?主题域 / 74
3.2.2?业务对象 / 76
3.2.3?逻辑数据实体 / 77
3.2.4?属性 / 77
3.3?数据建模 / 77
3.3.1?数据模型组件与级别 / 78
3.3.2?数据建模方法 / 87
3.3.3?数据建模活动 / 101
3.4?数据感知 / 105
3.4.1?应用程序数据感知 / 105
3.4.2?模拟信号数据感知 / 107
3.4.3?外部数据感知 / 109
第4章 数据存储与管理 / 112
章前案例
4.1?数据存储基本理论 / 115
4.1.1?数据存储定义 / 115
4.1.2?数据存储方式 / 115
4.1.3?数据存储的发展 / 116
4.2?数据湖 / 117
4.2.1?数据湖定义 / 117
4.2.2?入湖数据类型 / 120
4.2.3?数据湖体系结构 / 121
4.2.4?数据湖中的数据流转过程 / 124
第5章 数据组织 / 127
章前案例
5.1?数据组织基础 / 127
5.1.1?数据组织 / 128
5.1.2?数据组织的原则 / 128
5.1.3?数据组织的目标 / 129
5.1.4?信息组织与知识组织 / 130
5.2?数据组织工具 / 131
5.2.1?代码表法 / 131
5.2.2?分类法 / 133
5.2.3?标签法 / 136
5.2.4?元数据法 / 139
5.2.5?本体 / 142
5.2.6?知识图谱 / 151
5.2.7?不同数据组织方法间的比较 / 157
5.3?数据湖中的数据组织 / 157
5.3.1?数据池 / 157
5.3.2?应用程序类数据组织 / 159
5.3.3?模拟信号类数据组织 / 160
5.3.4?非结构化文本数据组织 / 161
第6章 数据分析与服务 / 165
章前案例
6.1?数据分析概论 / 167
6.1.1?数据分析定义 / 167
6.1.2?数据湖中的数据分析过程 / 168
6.1.3?数据分析方法 / 170
6.2?数据可视化 / 176
6.2.1?数据可视化定义 / 176
6.2.2?数据可视化步骤 / 177
6.2.3?数据可视化方法 / 179
6.3?数据服务 / 181
6.3.1?数据服务定义 / 181
6.3.2?数据服务分类 / 181
6.3.3?以用户体验为中心的数据
自助服务 / 182
第7章 元数据管理 / 186
章前案例
7.1?元数据管理概述 / 187
7.1.1?元数据定义与作用 / 187
7.1.2?元数据管理定义 / 190
7.1.3?数据模型与元数据 / 191
7.2?元数据类型与架构 / 193
7.2.1?元数据类型 / 193
7.2.2?元数据架构 / 194
7.2.3?元数据标准 / 194
7.3?元数据管理流程 / 195
7.3.1?元数据创建 / 196
7.3.2?元数据维护 / 196
7.3.3?元数据查询 / 198
7.3.4?元数据分析 / 201
7.4?元数据管理策略 / 209
7.4.1?传统的元数据管理 / 209
7.4.2?典型的元数据管理结构 / 209
7.4.3?元数据管理平台与方法 / 210
7.4.4?数据湖与元数据管理 / 211
第8章 数据质量控制 / 220
章前案例
8.1?数据质量控制概述 / 221
8.1.1?数据质量要素 / 221
8.1.2?数据质量控制定义 / 223
8.2?数据质量控制过程 / 223
8.2.1?数据质量控制阶段 / 224
8.2.2?数据质量控制环节 / 225
8.2.3?数据质量维度测量 / 226
8.3?数据质量评估与改进 / 226
8.3.1?数据质量评估 / 227
8.3.2?数据质量改进 / 232
8.4?数据湖
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