本书旨在介绍工业大数据治理的基本概念、体系架构、关键技术和应用案例，以帮助读者全面了解工业大数据治理的重要性和实施方法。第1章介绍了工业大数据治理背景；第2章阐述了工业大数据治理的思路、参考依据和体系；第3章分析了工业大数据全生命周期的内容，并介绍了相应的管理平台；第4~7章介绍了工业大数据架构和模型、主数据管理、工业大数据质量管理与安全管理；第8章分析了工业大数据治理服务的途径、策略、价值、框架、实现和工业大数据治理软件；第9章通过两家企业的大数据治理案例，介绍了工业大数据治理的具体实施过程。 　　本书可作为高等院校智能制造工程、机械工程、计算机科学与技术、自动化等相关专业的教材，既能帮助学生系统地学习工业大数据治理的理论知识与关键技术，培养其解决实际数据治理问题的能力，也能为制造业数字化、网络化、智能化的咨询和实施人员提供参考。

高等院校教师

目录CONTENTS
前言
第1章工业大数据治理背景
1.1工业大数据概述
1.1.1数据爆炸
1.1.2数据本质
1.1.3数据特征
1.1.4发展战略
1.2工业大数据的价值
1.2.1创新式思维
1.2.2高质量发展
1.2.3高效率管理
1.3工业大数据治理
1.3.1数据管理现状
1.3.2数据治理的概念
1.3.3工业大数据治理的内涵
1.3.4工业大数据治理挑战
1.4小结
习题
参考文献
第2章工业大数据治理体系
2.1工业大数据治理思路
2.1.1系统性
2.1.2交叉性
2.1.3规律性
2.1.4创新性
2.1.5安全性
2.2工业大数据治理参考依据
2.2.1制度法规
2.2.2标准规范
2.2.3技术支撑
2.2.4应用需求
2.3工业大数据治理多维度体系
2.3.1工业大数据治理目标
2.3.2工业大数据治理重点
2.3.3工业大数据治理框架
2.4小结
习题
参考文献
第3章工业大数据全生命周期
3.1工业大数据全生命周期的内容
3.1.1数据采集
3.1.2数据交换
3.1.3数据处理
3.1.4数据导入
3.1.5数据集成
3.1.6数据分析
3.1.7数据查询
3.1.8数据归档
3.2工业大数据全生命周期管理平台
3.2.1数据对象
3.2.2信息架构
3.2.3管理策略
3.2.4服务水平
3.2.5平台应用
3.3小结
习题
参考文献
第4章工业大数据架构和模型
4.1工业大数据架构
4.1.1数据架构规划
4.1.2数据架构实现
4.2工业大数据模型
4.2.1数据模型的定义
4.2.2数据模型的类型
4.2.3数据的物理特征
4.2.4元数据模型
4.2.5主数据模型
4.2.6数据主线
4.3小结
习题
参考文献
第5章主数据管理
5.1主数据的基本概念
5.1.1主数据的定义
5.1.2主数据的特征
5.1.3主数据的范围
5.2主数据管理的概念
5.2.1主数据管理的定义
5.2.2主数据管理的作用
5.2.3主数据管理体系
5.2.4主数据管理的功能
5.3主数据管理产品
5.3.1主数据管理模式
5.3.2典型产品
5.4小结
习题
参考文献
第6章工业大数据质量管理
6.1工业大数据质量问题
6.2工业大数据质量维度
6.2.1数据模型一致性
6.2.2数据内容有效性
6.3工业大数据质量评估
6.3.1工业大数据质量标准
6.3.2数据质量评估方法
6.4工业大数据质量改进
6.4.1数据质量期望
6.4.2数据质量战略
6.4.3过程控制
6.5小结
习题
参考文献
第7章工业大数据安全管理
7.1数据安全
7.1.1数据安全的概念
7.1.2数据安全的作用
7.2工业大数据安全的主要内容
7.2.1数据采集安全
7.2.2数据传输安全
7.2.3数据存储安全
7.2.4数据使用安全
7.2.5数据共享安全
7.3工业大数据安全管理技术
7.3.1身份认证技术
7.3.2安全审计技术
7.3.3访问控制技术
7.3.4数据加密技术
7.3.5数据保护技术
7.3.6数据隐私保护技术
7.4小结
习题
参考文献
第8章工业大数据治理服务
8.1工业大数据治理服务途径
8.2工业大数据治理服务策略
8.3工业大数据治理服务价值
8.4工业大数据治理服务框架
8.5工业大数据治理服务实现
8.6工业大数据治理软件
8.6.1Amazon DataZone
8.6.2IBM InfoSphere BigInsights
8.6.3Microsoft Azure HDInsight
8.6.4SAP数据分析平台
8.6.5华为 Fusion Insight
8.6.6阿里云的数加大数据平台
8.7小结
习题
参考文献
第9章工业大数据治理案例
9.1某跨国公司的大数据治理案例
9.1.1数据治理成熟度现状和目标
9.1.2数据治理框架和组织
9.1.3数据治理实施流程和策略
9.1.4数据治理平台
9.2某国有集团公司的大数据治理案例
9.2.1数据治理问题分析与目标规划
9.2.2对标行业的数据治理解决方案
9.2.3数据治理工作推进过程
9.3小结
习题
参考文献