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