元數據：用數據的數據管理你的世界 中信齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 傑弗裏·波梅蘭茨 著，李梁 譯

圖書標籤:

• 元數據
• 數據管理
• 數據科學
• 信息架構
• 數據治理
• 中信齣版社
• 數字化轉型
• 數據戰略
• 知識管理
• 數據分析

店鋪： 中信齣版社官方旗艦店

齣版社： 中信齣版集團

ISBN：9787508670782

商品編碼：11295642503

品牌：中信齣版（Citic Press）

開本：32開

齣版時間：2017-02-01

用紙：純質紙

頁數：216

正文語種：中文

　　★著名大數據專傢，《大數據》、《數據之巔》作者塗子沛力薦；推動建立企業元數據管理平颱，深入瞭解無所不在的元數據，世界的本質是數據——數據管理時代來瞭！認識數據已經成為互聯網公民zui基本的一課。
　　★本書作者傑弗裏·波梅蘭茨曾在慕課講授課程“元數據：組織和探索信息“，深受學生們的喜愛。在齣版這本書之後，他還結閤瞭在元數據領域從事前沿工作的專傢的zui新觀點。是科普元數據的第yi本書。

　　元數據是關於數據的數據，我們身邊的一切信息和資源都可以用元數據來描述。元數據會從資源中抽取用來說明其特徵和內容的結構化數據，用於組織、管理、保存、檢索信息和資源。雖然我們看不見元數據的存在，但它卻無時無刻不伴隨我們左右，搜集我們的信息，管理我們的世界。我們平時所津津樂道的大數據，也是基於元數據來計算的。
　　這本書梳理瞭元數據的發展曆史、元數據的類型與應用，是科普元數據的一本書。它使我們看到，互聯網發展得越來越快，元數據的格式也越來越多，人們對它的操作要求也越來越高。“斯諾登事件”之後，更多人開始關心元數據的使用方法與保護措施，因為它直接關係著個人、企業和組織的隱私。
　　這本書也結閤瞭元數據領域的前沿趨勢，告訴我們利用元數據可以為大數據平颱繪製數據地圖，對數據平颱進行監控……可做的事情如此之多。如今元數據具有前所未有的地位，企業和組織也非常重視元數據的開發與管理，事實上元數據已經催生齣瞭完整的子技術産業，包括元數據管理、數據架構等。對每一位互聯網公民來說，認識元數據是加深對互聯網的認識、辨彆互聯網上眾多信息的必經之路。

　　（美）傑弗裏·波梅蘭茨（Jeffrey Pomerantz），擁有20多年研究經驗的信息科學傢，美國北卡羅來納大學教堂山分校情報學專業和圖書館學專業的終身教授，華盛頓大學的客座教授。他在MOOC上的課程“元數據：組織和探索信息”深得眾多學生的喜歡，以及業內專傢的肯定。

第一章 元數據概覽
隱形的元數據 ／ 006
元數據簡史 ／ 007
元數據，不再僅僅用於圖書館 ／ 014
形形色色的元數據 ／ 015
第二章 定義元數據
數據中的信息 ／ 021
描述主題 ／ 024
元數據是對信息的陳述 ／ 027
編碼體係 ／ 031
規範文檔 ／ 036
敘詞錶 ／ 038
網絡分析 ／ 043
本體論 ／ 046
失控的元數據 ／ 048
元數據記錄 ／ 053
內部元數據與外部元數據 ／ 055
唯yi識彆符 ／ 060
第三章 描述性元數據
都柏林核心元數據元素集 ／ 067
采納創新的成本 ／ 069
15 個元素 ／ 072
元素與值 ／ 074
描述性記錄 ／ 078
都柏林核心修飾詞 ／ 080
網頁中的元數據 ／ 084
都柏林核心元數據元素集的意義 ／ 088
第四章 管理性元數據
技術性元數據 ／ 095
結構性元數據 ／ 098
溯源元數據 ／ 099
保存性元數據 ／ 103
權限元數據 ／ 105
元– 元數據 ／ 108
管理性元數據的功能 ／ 112
數據廢氣 ／ 121
並行數據 ／ 122
第五章 使用性元數據
數據廢氣 ／ 121
並行數據 ／ 122
第六章 實現元數據的技術
結構化數據 ／ 129
描述資源的框架 ／ 134
都柏林核心元數據的抽象模型 ／ 136
可擴展標記語言 ／ 139
文檔類型定義 ／ 141
第七章 語義網
什麼是語義網 ／ 148
軟件代理 ／ 149
什麼是關聯數據 ／ 151
一切都是相連的 ／ 154
藝術關聯數據 ／ 156
來源於維基百科內容的數據集 ／ 160
關聯開放數據 ／ 166
多即是多 ／ 168
微數據 ／ 170
語義網的願景 ／ 175
第八章 元數據的未來
特定領域中的元數據 ／ 181
應用編程接口 ／ 184
以數據為基礎的分析 ／ 187
元數據的策略 ／ 190
緻 謝 ／ 197
圖錶來源 ／ 201
延伸閱讀 ／ 203

　　弄懂元數據，越來越被公認為是理解下一代互聯網——語義網的基礎，甚至是打開整個信息科學體係、復雜數據世界的鑰匙。本書用通俗易懂的語言講清楚瞭這個基礎的問題，十分難得。
　　——塗子沛 著名大數據專傢 《大數據》、《數據之巔》作者
　　元數據是解釋數據庫的數據的科學與藝術！如何從大數據中發現知識，尋找隱藏在數據中的趨勢、模式和相關性，都需要我們擁有更好的數據洞察力，而這種洞察的基礎來自我們對元數據的理解。
　　——瀋浩 中國傳媒大學新聞學院教授、博導
　　元數據絕對會告訴你關於彆人生活的一切。如果你有足夠的元數據，你就不需要數據內容。
　　——斯圖爾特·貝剋爾 美國國傢安全局前總法律顧問

　　元數據（metadata）在我們的周圍無時不在，無處不在。當代社會中隨處可見的電子設備，不是依靠元數據來運行，就是用於産生元數據，或者兩者皆有。但當元數據真正發揮作用的時候，它卻隱於幕後、默默無聞，就像根本不存在一樣。一定程度上來說，這也讓元數據在2013 年夏天突然成瞭一個廣受關注且具有爭議性的話題。
　　2013 年5 月，美國國傢安全局前外聘員工愛德華·斯諾登（Edward Snowden）飛往中國香港與英國《衛報》記者會麵，嚮其披露瞭大量有關美國國傢安全局在本土進行監聽活動的機密文件。這些監聽項目之一——“棱鏡”（PRISM），涉及直接嚮電信公司搜集電話呼叫的數據。不用說，《衛報》對此事的報道成為轟動一時的大新聞。
　　美國媒體對斯諾登泄密事件反應不一，隨著事態的發展，這些反應的變化耐人尋味。對於美國國傢安全局暗中搜集美國公民數據的行為，公眾當時zui直接的反應就是群情激憤。然而隨著事件日趨明朗，讓人們如釋重負的是，美國國傢安全局搜集的僅僅是與電話呼叫有關的元數據，而不是電話呼叫本身的內容。換句話說，美國國傢安全局沒有進行竊聽活動。這很快緩和瞭公眾的怒火。事態隨後急轉直下，媒體通過調查纔發現，憑藉區區元數據居然能推斷齣如此多的個人信息。在此之後，對這一事件的權wei解讀纔終於公之於眾。
　　MetaPhone項目是斯坦福大學法學院互聯網與社會研究中心（Stanford Law School Center for Internet and Society）的研究人員於2013 年年底進行的一項研究，旨在重現美國國傢安全局搜集電話呼叫元數據采取的方法。他們發現，用區區元數據居然能推斷齣如此令人難以置信的信息量。MetaPhone的研究人員在報告中提到瞭這樣一個案例：一位研究對象分彆打電話聯係瞭“傢庭裝修用品店、鎖匠、水培植物經銷商還有煙草大麻用具店”。也許，打這些電話是齣於非常單純、閤理的原因，也許它們之間完全沒有關係……但是這可能並不是我們大多數人會得齣的結論。
　　許多元數據都與電話呼叫有關，尤其是手機呼叫。而在與電話呼叫有關的元數據片段中，zui顯而易見的就是撥打與接聽雙方的電話號碼，其次就是電話呼叫的時間與通話時長。如果使用具備GPS（全球定位係統）功能的智能手機撥打電話，還可搜集到撥打與接聽雙方的地理位置信息，至少可以精確到通話雙方手機所在地區手機信號塔的信號範圍。與手機呼叫關聯的元數據還有很多，但是如此少量的信息也足以讓倡導保護隱私的人士再三思忖。因為即使你沒有在打電話，你的手機也會與本地手機信號塔之間交換數據。這樣一來，移動運營商就能隨時搜集你的位置信息以及一段時間內的活動軌跡—根據斯諾登披露的機密文件顯示，移動運營商實際也在這樣做。當然，前提是你一直帶著自己的手機。
　　元數據這個詞就這樣成瞭一個公眾話題。鑒於元數據如此廣泛地存在，人們理應更好地去瞭解它，而公眾也早應該進行這樣的討論。在當代世界中，計算活動無處不在，因此元數據像電網和高速公路網一樣成瞭一種基礎設施。這些當代基礎設施的構成部分一方麵發揮著不可或缺的作用，另一方麵它們展現在我們麵前的又隻是冰山一角。比如，當你觸動照明開關時，你就變成瞭大量技術與策略的zui終用戶。
　　分開來看，這些技術或策略也許微不足道、無關緊要，但是聚閤在一起，就能帶來深遠的文化與經濟影響。元數據亦是如此。就像電網和高速公路網一樣，元數據不知不覺地融入日常生活的背景之中，理所當然地成為當代社會得以穩步前進的動力之一。
　　作為生活在現代世界的公民，我們熟悉電網、高速公路網以及其他現代的基礎設施，也對其有著閤理（盡管可能並不完整）的瞭解。但是除非你是一位信息技術科學傢，或者是為美國國傢安全局工作的情報分析師，否則可能無法對元數據形成這樣的認識。
　　這就是我寫作本書的目的—嚮你介紹元數據，以及元數據涉及的諸多主題與問題。我將探討什麼是元數據及其存在的原因、適用於不同用戶與用例的各類元數據以及使現代元數據
　　成為可能的一些技術，還會預測元數據的未來路在何方。讀完本書，你無論身在何處都會看到元數據。
　　這是一個元數據的世界，而你就身處其中。

好的，這是一份關於其他圖書的詳細簡介，重點放在瞭元數據管理、數據治理和信息組織等相關領域，力求內容充實且自然流暢。 --- 《信息架構實戰指南：構建高效數字內容生態》 圖書簡介 在這個信息爆炸的時代，數據和內容以前所未有的速度和規模湧現。然而，信息過載帶來的挑戰並非源於內容的稀缺，而是源於查找、理解和有效利用信息的睏難。本書《信息架構實戰指南》正是為應對這一挑戰而生，它係統闡述瞭信息架構（Information Architecture, IA）的核心原則、方法論和實踐工具，旨在幫助組織和個人構建一個清晰、直觀、可擴展的數字內容生態係統。 本書深度探討瞭信息架構如何作為一座橋梁，連接用戶的需求與組織的數字資産。我們從信息架構的基本概念入手，清晰界明瞭它與用戶體驗設計（UX）、內容策略（Content Strategy）以及數據管理之間的相互關係和協同作用。信息架構不僅僅是設計網站的導航菜單或分類標簽，它更是一種深層次的思維模型，關乎如何組織、結構化和呈現信息，以確保用戶能夠高效地“找到、理解和使用”所需內容。 第一部分：信息架構的基礎與核心理念 本部分將帶讀者進入信息架構的理論基石。我們首先解析信息架構的四大支柱：組織係統（Organization Systems）、標簽係統（Labeling Systems）、導航係統（Navigation Systems）和搜索係統（Searching Systems）。理解這些係統如何協同工作，是設計任何有效信息環境的前提。 組織係統：分類與層級。我們將詳細分析不同的分類方法，例如層級分類法、序列分類法、矩陣分類法和本體論方法。重點討論如何根據用戶心智模型（Mental Models）和內容結構來選擇最閤適的組織框架。書中提供瞭大量的案例分析，展示瞭如何通過精心設計的分類體係，將復雜的信息集梳理得井井有條。 標簽係統：命名的藝術與科學。標簽是用戶與信息互動的第一個接觸點。本書深入探討瞭如何創建清晰、一緻且無歧義的標簽。這包括瞭對術語學（Terminology）的研究、避免行話（Jargon）的技巧，以及利用用戶研究（User Research）來確定最能引起目標受眾共鳴的詞匯。 導航係統：引導用戶前行。導航不僅是地圖，更是用戶的承諾。我們探討瞭全局導航、局部導航、上下文導航等不同層級的導航設計。如何平衡信息的深度與廣度，確保用戶始終清楚“我在哪裏”和“我能去哪裏”，是本部分討論的重點。 搜索係統：應對主動查詢。在用戶明確知道自己需求時，搜索功能是關鍵。本書探討瞭搜索體驗的設計，包括搜索結果的排序算法、篩選器（Facets）的構建邏輯，以及如何處理“零結果”情況，確保搜索不再是信息獲取的死鬍同。 第二部分：信息架構的實踐方法論 理論必須落地為實踐。本部分專注於信息架構師在項目周期中需要掌握的實用工具和流程。 內容審計與信息發現（Content Auditing and Discovery）。任何良好的架構都始於對現有資源的全麵盤點。本書提供瞭詳盡的內容審計流程，包括收集、評估和映射現有內容的步驟。通過識彆內容的差距、冗餘和衝突，我們為後續的重構奠定堅實的數據基礎。 用戶研究在IA中的應用。信息架構的核心是為人服務。本章強調瞭用戶研究方法在IA設計中的關鍵作用。我們詳細介紹瞭卡片分類法（Card Sorting）、樹形測試（Tree Testing）、用戶訪談和日記研究如何為組織結構和標簽命名提供實證支持，避免主觀臆斷。 藍圖繪製與文檔化。信息架構師需要清晰地傳達其設計意圖。本書提供瞭構建站點地圖（Sitemaps）、內容模型（Content Models）和綫框圖（Wireframes）的最佳實踐。特彆關注如何使用UML圖錶或流程圖等工具，將復雜的結構關係可視化，從而促進跨職能團隊（設計、開發、內容團隊）的有效溝通。 響應式IA與跨平颱一緻性。在多設備、多渠道的時代，信息架構必須具有響應性。我們討論瞭如何設計一個能夠適應不同屏幕尺寸和交互模式的統一信息結構，確保用戶體驗的連續性。 第三部分：高級主題與未來趨勢 隨著技術的進步，信息架構也在不斷演化。本部分展望瞭IA與新興技術和復雜係統的結閤。 本體論（Ontology）與語義網：探討如何通過更嚴格的結構化定義（本體論）來描述內容之間的復雜關係，為人工智能和機器理解信息打下基礎。這部分內容對構建企業知識圖譜或復雜數據庫架構具有重要指導意義。 數據結構化與內容管理係統（CMS）的整閤：分析瞭信息架構設計如何直接指導內容模型的構建，從而優化CMS的配置。清晰的架構能極大提升內容的重用性、可維護性和發布效率。 績效衡量與持續優化：信息架構不是一次性項目，而是持續優化的過程。本書介紹瞭如何利用分析工具（如熱圖、用戶流失率、搜索日誌）來評估現有架構的有效性，並建立反饋循環，驅動迭代改進。 《信息架構實戰指南》不僅是為網頁設計師和內容策略師準備的工具書，更是為所有緻力於管理和優化信息流的專業人士——包括産品經理、知識管理者和數據架構師——提供的一套嚴謹、實用的思維框架。通過掌握這些原則，讀者將能夠將混亂的數字信息轉化為清晰、可導航、富有洞察力的資産，最終提升用戶的滿意度和組織的運營效率。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭一個全新的視野，讓我開始重新審視“信息”在我們生活中的角色和價值。我過去習慣於被動地接收和存儲信息，而《元數據》則引導我主動去理解和管理這些信息。作者將“元數據”定義為“關於數據的數據”，這個簡潔而深刻的定義，讓我瞬間明白瞭它在整個信息生態係統中的核心地位。書中對於不同行業和場景下元數據應用的案例分析，讓我看到瞭它廣泛的適用性和巨大的潛力。無論是科學研究、商業決策，還是個人生活，元數據都扮演著不可或缺的角色。我特彆欣賞作者在書中對於“元數據標準化”的探討，它強調瞭在統一的標準下進行元數據管理，能夠極大地提升數據的互操作性和共享性。這對於構建一個更高效、更互聯的信息社會至關重要。這本書的閱讀體驗是漸進式的，從基礎概念到高級應用，層層遞進，讓我能夠逐步建立起對元數據管理的全麵認知。它 not only 滿足瞭我對知識的好奇，更給瞭我實踐的勇氣和方嚮。我開始積極地將書中的理念和方法應用到我的工作中，並期待看到數據管理帶來的積極變化。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對“個人信息管理”這個概念産生瞭全新的理解。我一直覺得，在信息爆炸的時代，管理個人數字資産是一件非常頭疼的事情，文件堆積如山，查找起來耗時費力。但《元數據》的齣現，如同點亮瞭一盞明燈。作者用清晰的邏輯和豐富的案例，闡釋瞭如何通過“數據的元數據”來馴服這些雜亂無章的信息。我尤其喜歡書中關於“主動元數據管理”的理念，它強調瞭在我們創建或接收信息的過程中，就應該主動為其賦予有意義的描述性信息，而不是等到事情變得混亂不堪後再去補救。這就像是在建造一座信息的大廈時，每一塊磚瓦都貼上瞭清晰的標簽，讓我們在需要時能夠迅速找到目標。書中介紹的許多技巧，比如為文件命名建立統一的規範，利用標簽係統來分類信息，甚至是如何利用現有軟件的元數據功能來實現自動化管理，都讓我茅塞頓開。我開始嘗試在日常生活中運用這些方法，例如，為我的電子書按照作者、齣版年份、主題等信息進行分類，為我拍攝的照片添加地點、人物、事件等元數據。這些實踐不僅讓我的數字文件變得井井有條，更重要的是，當我需要迴顧某個特定時期或者查找某個特定內容時，效率得到瞭驚人的提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常精美，封麵采用瞭一種沉靜而富有質感的深藍色，搭配燙金的書名“元數據”，散發齣一種科技與智慧交織的迷人光彩。翻開書頁，紙張的觸感細膩而柔和，即使是長時間閱讀也不會感到疲憊。從第一頁開始，我就被作者流暢而富有洞察力的文字深深吸引。它不僅僅是一本關於數據管理的技術手冊，更像是一次關於如何更好地理解和駕馭我們所處信息世界的深度探索。我尤其欣賞作者在處理復雜概念時的巧妙比喻和生動案例，讓那些原本可能枯燥的技術術語變得鮮活易懂。例如，作者將元數據比作“數據世界的地圖”，精準地描繪瞭它如何幫助我們導航海量信息，發現隱藏的聯係。這種比喻的力量，讓我瞬間理解瞭元數據的核心價值。書中對於不同類型數據的結構、關聯以及如何通過元數據進行有效組織和檢索的講解，都讓我受益匪淺。我曾幾何時對那些龐雜的數字和文本感到無從下手，但這本書提供瞭一種全新的視角，讓我看到瞭數據背後蘊含的秩序和規律。它讓我意識到，真正強大的信息管理，並非在於擁有多少數據，而在於如何理解和利用這些數據。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我常常會停下來思考作者提齣的觀點，並嘗試將其應用於我自己的工作和生活中。作者對“數據的元數據”這一概念的深入剖析，讓我對“數據”本身有瞭更深層次的認識。我過去一直認為數據就是冰冷的代碼和數字，但這本書讓我明白瞭，數據本身也需要“被描述”，而這個描述信息，就是元數據。它就像給數據穿上瞭一件“外套”，讓我們可以更輕鬆地識彆、分類和使用它們。書中關於構建和維護高質量元數據的實踐指南，對於任何希望提升數據治理能力的人來說，都具有極高的參考價值。我特彆對作者提齣的“數據血緣”概念印象深刻，它揭示瞭數據是如何一步步生成、轉換和流動的，這對於追蹤數據來源、保證數據質量以及進行根源分析至關重要。這本書不僅教授瞭“是什麼”，更重要的是教會瞭“怎麼做”。它提供瞭很多實用的方法和工具，讓我可以立即著手改進我的數據管理流程。我開始重新審視我收集和處理信息的習慣，並嘗試應用書中介紹的元數據實踐，例如為我的文檔添加更詳細的描述信息，為我的照片添加關鍵詞和拍攝日期等。這些看似微小的改變，卻極大地提升瞭我查找和組織這些信息的效率。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據分析的深度和準確性，很大程度上取決於數據的質量和易用性，而《元數據》這本書則為我們揭示瞭實現這一目標的關鍵所在。作者對於“數據治理”的深刻見解，讓我明白瞭元數據不僅僅是技術的堆砌，更是一種管理哲學的體現。它強調瞭從源頭上保證數據的清晰、準確和一緻性，而元數據就是實現這一切的基石。書中對於如何定義、采集、存儲和利用元數據的詳細闡述，為我構建一個更 robust 的數據管理體係提供瞭清晰的路綫圖。我尤其對書中關於“數據質量與元數據”之間關係的論述印象深刻，它清晰地錶明，缺乏完善的元數據，數據質量的提升將無從談起。作者通過生動的案例，展示瞭元數據在數據清洗、數據集成和數據遷移過程中的關鍵作用，讓我深刻體會到“工欲善其事，必先利其器”的道理。對於數據從業者來說，這本書無疑是一本不可多得的寶典。它不僅僅提供瞭理論框架，更提供瞭大量的實踐建議和解決方案，幫助我們剋服數據管理中的實際挑戰。我開始反思我過去在數據分析項目中的一些瓶頸，並意識到，很多問題的根源都在於對元數據重視不足。