本帖最后由 大数据流动 于 2024-11-21 16:13 编辑
大家好，我是独孤风。是你们的新朋友。做一下简单的自我介绍：我是一名程序员，一个数据人，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，非全日制硕士在读，公众号以及知乎"大数据流动"的品牌主理人，我热爱技术，虽然年少时走了一些弯路，但在28岁的时候转行，从头开始踏上学习之路，也改变了自己的命运。未来我也会在这个平台上给大家分享我在大数据领域的所见所闻、所学所得，也希望我们大家都让生活因为数据而更加精彩！
先给大家推荐本书籍：《数据血缘分析原理与实践 》：数据治理神兵利器
近几年来，国内数据治理蓬勃发展，数据的价值不断放大，数据正成为一种资产，也是新型的生产要素。数据血缘一词作为数据治理的一个核心概念，更是被频频提及。但是国内数据治理方面的书籍还是少之又少，大多数还停留在纯理论阶段，与实践，行业联系不够紧密。不过好消息来了，由国内两位专家作者 成于念与赛助力老师创作的《数据血缘分析原理与实践 》一书终于发表了，通读之后收获非常大，后续我也会分享我的读书笔记给大家。两位专家在世界500强企业从事数据相关工作，本书做了丰富的经验总结，值得一看。
在当今大数据时代，数据血缘分析已经成为数据治理的核心和基础。《数据血缘分析原理与实践》是一部能够帮助读者从0开始理解、建设并深度实践数据血缘及其系统的专业指导手册。本书内容丰富、结构清晰。本文从几个方面详细介绍这本书的精华内容和实际应用价值。
一、概念篇：理解数据血缘的基础 1.企业面临的数据问题 在概念篇中，作者首先从企业面临的主要数据问题入手，逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值，以及数据组成的深度解读。无论是互联网行业的严峻数据安全挑战，还是能源化工行业的数据共享互通能力不足，或者是零售行业的数据分析需求，本书都详细剖析了这些问题，并提出了数据血缘作为解决方案的潜力和应用前景。
1.数据血缘的基本概念 什么是数据血缘？数据血缘分析又是什么？这些基本概念在本书中得到了详细阐述。数据血缘是指数据从来源到目的地的流动路径及其间的关联关系。通过数据血缘分析，企业能够追踪数据的来源、变更和流转情况，确保数据的完整性和准确性。
1.数据血缘的特征与价值 数据血缘具有多个特征，包括数据的历史性、关联性、可追溯性等。本书从多个维度深度解析了数据血缘的价值，如破除数据质疑、快速评估数据变更影响范围、数据资产价值评估等。这部分内容是真正落地数据血缘项目的基础，帮助读者充分理解数据血缘的本质和应用场景。
二、建设篇：构建数据血缘的实践指南 1.“1355”框架模型 建设篇展示了一个可落地的数据血缘框架模型——“1355”框架模型，即1个周期、3种实体、5个类型、5个层级。这是数据血缘建设的基础模型，为读者提供了一个全面、系统的建设蓝图。
1.数据血缘实施路径 在详细介绍数据血缘实施路径时，作者列举了可能会面临的问题、具体建设方式和步骤。例如，如何确保血缘质量高、实施路径清晰，以及如何自动解析数据血缘关系等。这些实际操作指南将理论与实践相结合，帮助读者在实施过程中少走弯路。 1.具体建设步骤 明确数据血缘目标、制定需求范围、构建系统、完成数据血缘收集和初始化、实现数据血缘的可视化，这些步骤详细展示了如何一步步构建一个有效的数据血缘系统。
三、技术篇：深入探讨数据血缘相关技术 1.数据血缘应用场景 技术篇重点介绍了数据血缘相关技术和产品，以及其在数据治理中的主要应用场景。作者分析了数据开发、数据资产管理和数据安全等多个场景中的数据血缘应用，提供了实际操作中的技术参考。
1.核心技术与产品 数据采集技术（如ETL技术、SQL解析）、数据建模（概念建模、逻辑建模、物理建模）、数据可视化技术以及其他相关技术（如数据挖掘、区块链、人工智能、大数据技术），这些技术在书中都得到了详细介绍。此外，作者还介绍了9款主流的数据血缘产品，如Apache Atlas、LinkedIn的数据平台、马哈鱼数据血缘平台等，帮助读者了解市场上的主流工具。
四、案例篇：典型行业的数据血缘实践 1.行业案例分析 案例篇分享了互联网、服务、制造、零售快消等行业中的数据血缘建设案例。例如，字节跳动、Airbnb、Amazon、Netflix、Uber、通用电气、西门子、沃尔玛、Zara等全球知名企业的数据实践。这些案例为读者展示了数据血缘在不同企业和行业中的具体应用情况，提供了宝贵的经验和启发。
1.实践中的挑战与解决方案 每个案例不仅展示了成功的经验，也探讨了在实践中遇到的挑战及其解决方案。例如，如何确保数据血缘的准确性、如何应对数据源的复杂性、如何实现跨部门的数据协作等。
| 
