智慧的分析洞察

本书主要从体系结构和方法论层面讲述智慧的分析洞察、IBM“3A5 步”、信息议程、构建新一代数据中心、大数据管理、元数据管理、数据治理和主数据管理等相关概念、方法、模型和示例。针对信息供应链的每个领域以IBM 相关产品简单举例。

第1 章  智慧的分析洞察 1
1.1 智慧的地球（Smarter Planet）2
1.2 智慧的分析洞察概述3
1.2.1 通过分析洞察获得竞争优势5
1.2.2 IBM“3A5 步”模型8
第 2 章  信息议程14
2.1 新锐洞察 14
2.2 信息随需应变16
2.3 信息议程概述 17
2.4 信息应用的成熟度 19
第 3 章  构建新一代数据中心21
3.1 构建新一代数据中心概述 21
3.1.1 数据中心的目标 22
3.1.2 数据中心发展历程 23
3.2 混合型数据中心参考架构 29
3.2.1 基础设施层 30
3.2.2 数据源层 30
3.2.3 交换服务体系 30
3.2.4 数据存储区 32
3.2.5 基础服务层 34
3.2.6 应用层 36
3.2.7 用户终端层36
3.2.8 数据治理 37
3.2.9 元数据管理 37
3.2.10 IT 安全运维管理 38
3.2.11 IT 综合监控39
3.2.12 企业资产管理 39
3.3 银行行业示例40
3.3.1 风险管理 40
3.3.2 分析型CRM 45
3.3.3 IBM 信息框架――银行数据仓库模型／行业模板 57
3.4 政府行业示例 61
3.4.1 税务行业信息集成平台 61
3.4.2 新一代核心征管系统 63
3.4.3 分析型税务应用解决方案 63
3.4.4 财政监督检查系统 70
3.4.5 省级财政综合数据分析（运营分析）71
3.4.6 某水利委员会的数据交换与共享服务平台73
3.4.7 某省煤炭工业厅人员和执法系统75
第 4 章  大数据管理77
4.1 概述 78
4.2 Hadoop 介绍 80
4.2.1 HDFS80
4.2.2 MapReduce81
4.2.3 HBase81
4.2.4 Pig82
4.2.5 Hive 82
4.2.6 Jaql82
4.2.7 其他Hadoop 组件83
4.3 IBM 大数据平台84
4.3.1 InfoSphere BigInsights86
4.3.2 InfoSphere Streams 100
4.3.3 Data Explorer 102
4.3.4 PureData System for Transactions103
4.3.5 PureData System for Operational Analytics105
4.3.6 PureData System for Analytics 107
4.4 政府行业的大数据示例108
4.4.1 多媒体分析（视频图像）108
4.4.2 社会舆情分析110
4.4.3 内部运维日志管理与分析111
4.4.4 数据归档、历史数据查询 112
4.4.5 税务发票比对 112
4.4.6 税务12366 实时分析处理113
4.4.7 财政监督检查 113
4.5 银行反欺诈/反洗钱示例 114
4.6 煤炭流数据实时分析示例 115
第 5 章  元数据管理118
5.1 概述119
5.1.1 本体 120
5.1.2 元模型123
5.1.3 元-元模型 124
5.2 元数据管理策略（Metadata Management Strategy）125
5.3 元数据集成体系结构126
5.4 CWM130
5.4.1 CWM 概述 130
5.4.2 CWM 发展史133
5.4.3 OMG 的模型驱动体系结构134
5.5 元数据管理的成熟度 136
5.6 IBM 元数据管理 138
5.6.1 InfoSphere Business Glossary 138
5.6.2 InfoSphere Metadata Workbench139
第 6 章  数据治理141
6.1 概述 141
6.2 数据治理统一流程参考模型 143
6.2.1 明确元数据管理策略145
6.2.2 明确元数据管理体系结构 145
6.2.3 实施元数据管理 146
6.2.4 定义业务问题 146
6.2.5 获得主管支持147
6.2.6 执行成熟度评估148
6.2.7 构建路线图 150
6.2.8 建立组织蓝图 151
6.2.9 了解数据 152
6.2.10 定义度量值
6.2.11 主数据监管153
6.2.12 大数据监管155
6.2.13 信息单一视图监管 156
6.2.14 运营分析监管 156
6.2.15 预测分析监管156
6.2.16 管理安全与隐私 157
6.2.17 监管信息生命周期 157
6.2.18 度量结果 158
6.3 IBM 信息服务器（InfoSphere Information Server）  158
6.3.1 InfoSphere Information Analyzer 161
6.3.2 InfoSphere DataStage164
6.3.3 InfoSphere QualityStage 168
6.3.4 InfoSphere Federation Server169
6.3.5 InfoSphere Replication Server 171
6.3.6 InfoSphere Change Data Capture  172
6.4 InfoSphere Guardium 175
6.5 InfoSphere Optim176
6.5.1 Optim 数据归档解决方案 176
6.5.2 Optim 测试数据管理解决方案 177
第 7 章   数据治理  179
7.1 概述 179
7.1.1 主数据 179
7.1.2 MDM 概述 180
7.1.3 使用MDM 协助进行客户风险管理示例 181
7.1.4 MDM 帮助企业加强忠诚度管理示例 181
7.2 MDM 成熟度 182
7.3 IBM InfoSphere MDM 184
7.3.1 InfoSphere MDM Collaboration Server185
7.3.2 InfoSphere MDM Standard Edition 188
7.3.3 InfoSphere MDM Advance Edition 190
第 8 章  IBM信息管理192
8.1 概述 192
8.2 IBM DB2 V10197
8.2.1 自适应压缩198
8.2.2 多温度存储（Multi-Temperature Storage） 199
8.2.3 时间旅行查询（Time Travel Query） 200
8.2.4 DB2 兼容性功能（DB2 Compatibility Features） 205
8.2.5 工作负载管理（Workload Management） 206
8.2.6 PureXML  207
8.2.7 当前已落实（Currently Committed）209
8.3 DB2 PureScale Feature 209
8.4 InfoSphere Warehouse Edition211
8.4.1 分区特性 214
8.4.2 并行技术 217
8.4.3 SQL Warehousing Tool（SQW）218
8.4.4 Cubing Services219
8.4.5 列式存储及压缩技术（BLU） 221
8.5 InfoSphere Opitm 数据管理解决方案 222
8.5.1 数据库管理和开发解决方案 223
8.5.2 性能管理和优化解决方案 226
8.5.3 高级恢复解决方案230
第 9 章  IBM业务分析 233
9.1 业务分析概述 233
9.1.1 五个子产品线 234
9.1.2 部分产品列表 235
9.2 Cognos BI239
9.3 SPSS Modeler242
9.4 SPSS Modeler 和Cognos BI 协作 245
附录246