这本书对GDPR进行了详细的评论，解释了您需要对数据保护和信息安全制度进行的更改，并确切地告诉您需要采取什么措施以避免严重的经济处罚。产品概述EU GDPR ?C实施和合规性指南是此新数据保护法的清晰而全面的指南，解释了该法规，并以您可以理解的术语列出了数据处理者和控制者的义务。任何组织中接触个人数据的的人员都应该掌握相关知识。
内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产入表的基本内涵、具体流程、数据交易与入表工作的合规要点进行分析归纳的专著，旨在通过深入浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产入表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早开展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内进行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章，主要内容如下：第1和2章 数据要素市场与数据资产入表的内涵介绍首先，从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿
本书以TiDB数据库为基础介绍分布式数据库的运行原理、性能优化和应用场景架构设计。首先，剖析分布式数据库的运行原理与架构；然后，阐述分布式数据库TiDB在表与索引的设计优化、SQL优化、系统级优化方面的方法论，通过融入多个有代表性的案例，帮助读者将方法论对应到生产实践中；最后，梳理场景选型和架构设计过程中读者应该掌握的主要知识点，并对一些分布式数据库的优势场景进行了详细介绍。本书适合希望了解分布式数据库原理，学习TiDB数据库的开发工程师、数据库管理员和架构师阅读，也可以作为高等学校教师或学生学习分布式数据库的参考教材。
随着数据被纳入第五生产要素，数据治理已成为推动社会治理进程的重要动力，也是实现高质量数字化转型的重要基础。财务部门是企业的 数据中枢 ，汇聚企业从前端业务到后端财务管理的大量数据，因此在众多企业中，财务数据成了企业整体数据治理落地实践的** 试验基地 。 财务数据治理指从财务视角出发，以资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润的会计六要素为核心关联数据，通过一系列与信息相关联的过程来确保决策权和职责分工系统的实现。 财务数据治理的终目标是提升财务相关数据的价值。财务数据治理非常有必要，它是企业实现数字战略的基础，是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具。 这本书将数据治理理论应用于财务管理实践，针对财务工作场景阐释数据治理方法论，总结财务数据管理的六大常见问题，分析五大财务数据问题场
这是一本讲解在数据要素大背景下，企业如何将数据资源开发成数据产品，进而通过数据产品实现数据资产化和资本化的著作，为企业释放数据价值提供了科学的方法论和国内领先的实践方案。 这本书由全球数据资产理事会（DAC）组织编写，融合了国内数据资产管理领域多家企业的10位专家的研究成果和实战经验，得到了湖南数据产业集团、广州数据集团、深圳数据交易所、浙江大数据交易中心、华为、平安、安永、毕马威、德勤、普华永道、浙江大学等企业、机构和高校等近20位高层领导、技术专家和学者的高度评价和一致推荐。 从概念到方法，从理论到实践，从产业政策到行业解决方案，本书将为读者构建全面的数据产品知识体系，核心内容如下： （1）国家和地方出台的数据资产相关政策及其解读，为数据资产实践提供法律准绳； （2）详细阐释数据从原始
本书主要内容包括：基本模式篇介绍构建以及运行基于容器的云原生应用程序的核心原则与实践。行为模式篇介绍各类容器和平台交互的管理。结构化模式篇介绍通过组织容器解决特定的用例。配置模式篇介绍如何处理Kubernetes中应用程序的配置。安全模式篇介绍如何提高运行在Kubernetes之上的应用程序的安全性。高级模式篇涵盖更复杂的主题，例如操作器、自动伸缩以及集群内镜像构建等。
本书在梳理和反思数字化转型和数字治理现状的基础上，以马克思主义政治经济学中有关生产力与生产关系的经典理论为指导，将数字化转型与数字治理之间的互动关系作为切入点，详细解读了数字经济时代的数字化转型和数字治理挑战，提出了数字化转型和数字治理的创新思路，以期走出一条科学思想与人性光辉共同闪耀的数字繁荣之路。其中，在数字化转型方面，基于"技术-社会”互构视角提出了"技术动力”与"结构调适”的数字化转型机制；在数字治理方面，基于当前的治理挑战和治理需求提出了数字治理"三位一体”体系框架。 此外，本书还对数字化转型和数字治理的未来发展进行了展望。
内容介绍 这是一本指导供应链金融相关企业做好数据工作，并利用数据驱动供应链金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下，传统供应链金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题，通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应链金融相关企业做好数据实施工作，并将数据成果应用到供应链金融产品和服务的设计与运营工作中，提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章，从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分：总体概述（第1~3章） 该部分阐述了本书所述的供应链金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分：数据实施工作（第4~7章） 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容，阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终
大数据时代,各行各业积累的数据不断增多,海量数据经过清洗、整理以后,基于分析与挖掘工作,才能获取到有用的数据信息,挖掘到数据背后的价值,掌握大数据的规律。而数据分析与挖掘的核心工作即是数据建模。数据建模,通俗地说,就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。 本书共分为五章,内容包括数据建模概述、数据建模常用数据计算软件MATLAB和SPSS入门介绍、数据建模方法、实战案例分析等。本书注重理论与实践相结合,不仅有详细的数据建模理论方法,还有赛题案例,以及非常详细的程序代码,让读者既能具备数据建模理论的基础,又能掌握解决数据建模问题的技巧与方法,还能轻松应对大数据问题的编程计算。
本书系统论述了基于MATLAB的微分方程求解方法，全面介绍了微分方程的解析求解与数值求解方法，包括微分方程的初值问题、延迟微分方程与分数阶微分方程问题，并介绍了基于框图的初值问题求解方法。此外，本书还
本书务实的数据分析科学技术、精彩的实际业务案例，很好地满足了从业者的实际需求；本书是作者结合近几年的工作经验，将在实际业务场景中的案例进行脱敏抽象，置于本书的每章之中，从而形成的一本把数据分析科学技术
对于企业而言，大数据的重要性不言而喻，如何构建、实施和应用大数据系统是很复杂的。本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和N
这是一本通过分析ClickHouse底层引擎架构来解读ClickHouse极--致性能的底层逻辑的著作，同时还总结了ClickHouse在各种适用场景中的使用技巧和性能调优方法，让读者知其然，也能知其
机器学习应用需要大量的数据，因此有必要保护这些数据集中敏感信息的隐私和安全。从数据收集和导入到模型开发和部署，隐私保护发生在机器学习过程中的每个环节。这本实用的图书将讲授确保数据管道端到端安全所需的技
本书是ClickHouse领域的集大成之作，从基础知识、实现原理、项目实战、扩展应用4个维度全面展开，表述简练清晰、案例丰富实用，既可以作为入门的标准参考书，又适合作为案头速查手册。书中内容是作者在阿
《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。本书基于该书第7版进行改编，保留其中的基本内容，压缩或删除了一些不错内容，更加适合作
\"本书系统介绍大数据基本原理、框架、方法和应用技术，部分章节着重介绍鲲鹏大数据生态。全书共9章，分别介绍大数据技术概况，Hadoop与鲲鹏大数据架构及其相关组件，分布式协调系统Zookeeper、非关系型数据库HBase、数据仓库Hive等应用技术，大数据框架Spark的原理、机构及其生态圈，数据采集系统Flume和Kafka框架的设计、工作原理及应用场景，鲲鹏BigData pro综合案例，鲲鹏社区的发展情况、开发案例、产品和解决方案、鲲鹏生态的情况。 本书可以作为鲲鹏产业学院专业核心课程的教材，帮助学生了解大数据发展过程与基本知识，熟悉大数据框架的基本原理与发展现状，培养大数据平台设计、分析应用能力。本教材也可作为普通本科院校大数据、计算机等计算机类专业课程的选修课材料，以及作为高职高专计算机类专业的专业课程教材。 \"
\"本书以项目-任务式全面系统地介绍了各种类型的数据结构，并从逻辑结构、存储结构和基本操作几个方面进行了详细阐述。全书共8个项目，分别介绍了线性表、栈、队列、串、数组、树、图等基本类型的数据结构，以及查找、排序技术。全书采用C语言作为数据结构和算法的描述语言。 本书每个项目都配有思维导图，便于读者能够清晰了解本项目的学习内容。同时，融入了课程思政的内容，每个项目都配有立德铸魂栏目，强化教材在坚定理想信念、厚植爱国主义情怀、提升职业素养等方面的铸魂育人功能。本书还配有习题册，以指导读者深入地进行学习。 本书既可作为普通本科高等学校或职业本科院校“数据结构”课程的教材，也可作为从事计算机工程与应用工作的科技工作者的技术参考书。\"
数据陷阱无处不在，任何处理过数据的人都会在不知不觉中多次陷入其中。我们大多数人都还没有学会如何使用现代工具和所掌握的数据类型，从而导致了一些本可以轻易避免的常见的错误。 在本书中，作者为我们展示了以下七种在数据处理过程中常见的数据陷阱： 陷阱1：认识误差 我们如何看待数据； 陷阱2：技术陷阱 我们如何对数据进行处理； 陷阱3：数学失误 我们如何对数据进行计算； 陷阱4：统计疏忽 我们如何对数据进行比较； 陷阱5：分析偏差 我们如何对数据进行分析； 陷阱6：绘图乌龙 我们如何对数据进行可视化； 陷阱7：设计风险 我们如何对数据进行修饰。 同时也向我们展示了这些数据陷阱是如何产生、如何变得如此常见的，指导我们如何从一开始就避免它们，并针对上述数据陷阱，提供了与之相对应
