第1章 数据标准化 1
1.1 数据标准化的必要性 2
1.2 数据管理现状和问题 2
1.3 数据管理改善方案和标准化效果 3
1.4 数据标准化定义 4
1.5 数据标准化 5
1.5.1 数据标准化构成要素 6
1.5.2 数据标准管理组织 6
1.5.3 数据标准化步骤 7
1.6 数据标准化管理和注意事项 7
第2章 数据质量管理 11
2.1 数据质量管理的必要性 12
2.2 数据质量管理的理解 13
2.3 数据质量管理标准 15
2.3.1 数据准确性 15
2.3.2 数据一致性 16
2.3.3 数据可用性 17
2.3.4 数据可达性 18
2.3.5 数据及时性 19
2.3.6 数据安全性 19
2.4 数据质量管理业务 20
2.4.1 需求管理 20
2.4.2 数据结构管理 20
2.4.3 数据流量管理 21
2.4.4 数据库运营管理 21
2.4.5 数据应用管理 21
2.4.6 数据标准管理 22
2.4.7 数据质量标准和管理业务相关程度 22
2.5 数据质量管理标准评价 23
第3章 数据质量管理活动和各阶层作用 25
3.1 管理员阶层的质量管理活动 26
3.1.1 企业数据架构管理 27
3.1.2 数据质量计划 27
3.1.3 数据权限和流量管理 28
3.2 控制人员的质量管理活动 29
3.2.1 数据设计 29
3.2.2 数据质量标准设置 29
3.2.3 数据错误原因分析 30
3.3 执行人员阶层的质量管理活动 31
3.3.1 数据处理 31
3.3.2 数据质量评测 31
3.3.3 数据错误修正 32
3.4 质量管理活动和责任 33
3.5 质量管理业务执行和要求 33
第4章 数据质量管理技术与案例 39
4.1 数据模型和质量管理的关系 40
4.2 元数据和数据质量的关系 43
4.3 数据质量管理主要技术 44
4.4 数据质量管理实用案例 45
4.5 大数据和质量管理 47
第5章 数据质量诊断实务 49
5.1 数据值诊断 50
5.2 数据结构诊断 58
第6章 数据安全管理 63
6.1 数据库市场和信息保护问题增加 64
6.2 数据库安全构建案例 64
6.3 技术性数据库安全要求事项分析 66
6.4 数据库安全的有效访问策略 66
6.5 关于数据库安全构建的理解 67
6.6 关于数据库安全构建的应对 68
6.7 数据库安全政策改善过程 69
6.8 数据库安全效果 69
6.9 DB安全解决方案类型 70
6.10 DB加密方法 70
6.11 DB访问限制方法 71
6.12 DB访问监察方法 72
6.13 DB弱点分析方法 72
6.14 DB操作决策Workflow 74
6.15 DB访问通道分析和控制方案 75
6.16 数据伪装 76
6.17 3-Tier用户追踪 77
6.18 事前事后数据保管 78
6.19 加密列的指数化和完整性 78
6.20 Safe SQL和Safe Application 79
6.21 切断个人信息泄露 79
6.22 DB账户及密码回收 79
6.23 数据质量的基础——数据安全管理 80
第7章 数据库安全构建要求 81
7.1 数据库安全构建不同阶段检视事项 82
7.2 数据库安全构建技术要求 84
第8章 大数据安全 91
8.1 应用大数据分析技术发展的安全技术 92
8.2 通过大数据分析建立智能型安全体系 94
8.3 威胁探知的大数据分析 96
8.3.1 数据体积的急速增加 96
8.3.2 电子攻击的多样性 97
8.3.3 速度：威胁的流动性 97
8.3.4 安全管理数据的战略分析必要性 97
8.4 大数据安全环境 98
8.4.1 大数据安全技术的缺乏 98
8.4.2 大数据的结构性安全观点 101
8.4.3 大数据的运营性安全观点 103
8.4.4 大数据安全的必要性和方向 104
8.5 大数据解决方案的安全功能及动向 107
8.6 大数据安全和云环境 111
参考文献 117