本书详细介绍了OMG推出的公共仓库元模型的标准，从而帮助读者利用元数据轻松完成不同产品间的数据交换。本书从CWM的来源讲起，介绍了制定CWM的必要性、CWM的基础知识、CWM的体系结构以及如何利用CWM开发元数据解决方案，如何实现CWM等问题。本收结构清晰，内容丰富，几位作者都是参与制定CWM的专家，具有丰富的实践经验。因此，本书极具实用性，适用数据仓库的设计者、维护者、制定决策的管理人员阅读。
微软MVP倾情之作 管理SQL Server 2014的实践 《SQL Server 2014管理实践（第3版）/SQL Server 数据库经典译丛》丰富而全面的指南阐明了成功管理SQL Server所需的技能，包括变更管理、安全性、性能调整、监控和备份。本书的作者都是SQL Server的专家，他们将带领读者掌握SQL Server 2014的新功能，包括通过SQL Server Management Studio将云和本地管理更好地集成在一起、性能优化增强、新的基数估计器以及新的AlwaysOn可用性组功能。这本全面的指南将帮助读者提高SQL Server环境的效率、可扩展性和性能，从而花更少的时间，做更多的事情。 主要内容 概述了SQL Azure和AlwaysOn可用性组的新功能
聚类是数据挖掘领域的一个重要分支。 《数据聚类》全面系统地介绍聚类的主要方法。首先，对涉及聚类的各个方面进行简略的综述；然后，对各类聚类算法进行较详细的讨论。 《数据聚类》主要内容分为部分：部分是经典算法部分（第2～6章），讨论k-均值、DBSCAN等传统算法；第二部分是高级算法部分（第7～12章），讨论半监督聚类、高维数据聚类、不确定数据聚类等；第三部分是多源数据聚类部分（3章），主要讨论多视角聚类和多任务聚类。 《数据聚类》可供数据科学与人工智能等领域的研究人员、工程技术人员、相关学科研究生和基础较好的高年级本科生参考阅读。
数据作为一种基础性与战略性资源得到了广泛认可，数据服务成为很多组织和机构日常运营中必不可少的重要环节。当下，数据质量在理论越来越受到关注，不仅是制约数据产业发展的关键问题，也是大数据应用研究中绕不开的重大问题。《大数据质量》汇集了国内外数据质量研究的经典理论、技术和方法，以及的前沿发展趋势；首先介绍了传统数据质量研究的各种代表性成果，并在此基础上，分析大数据时代下数据质量面临的挑战，并详细介绍基于大数据的数据质量相关技术的实现；最后，通过一个实际案例，提出一套完整的大数据质量解决方案。
