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第1章 智慧的分析洞察1

1.1 智慧的地球（SmarterPlanet）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CRM45

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 Hive82

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 Biglnsights86

4.3.2 InfoSphere Streams100

4.3.3 Data Explorer102

4.3.4 PureData System for Transactions103

4.3.5 PureData System for Operational Analytics105

4.3.6 PureData System for Analytics107

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 Glossary138

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152

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 InformationAnalyzer161

6.3.2 InfoSphere DataStage164

6.3.3 InfoSphere QualityStage168

6.3.4 InfoSphere Federation Server169

6.3.5 InfoSphere Replication Server171

6.3.6 InfoSphere Change Data Capture172

6.4 InfoSphere Guardium175

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 MDM184

7.3.1 InfoSphere MDM Collaboration Server185

7.3.2 InfoSphere MDM Standard Edition188

7.3.3 InfoSphere MDM Advance Edition190

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 PureXML207

8.2.7 当前己落实（Currently Committed）209

8.3 DB2 PureScale Feature209

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 WarehousingTool（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