Enterprise Information Governance数据治理白皮书

SQL_SERVER2005详细表达式用法介绍的白皮书

Amoeba位于客户端与数据库服务器之间，具备负载均衡、高可用性、SQL过滤、高并发支持、读写分离和Query Route功能，能够根据预设规则将SQL查询路由至目标数据库。该技术在降低多数据库结构复杂性和数据切分带来的影响方面表现突出，支持读写分离的故障转移和负载均衡，特别适用于解决大数据环境下的数据切分挑战。Amoeba目前支持MySQL 4.1及以上版本（协议版本：10），暂不支持事务和DDL语句分配至非默认数据库。运行环境要求至少为MySQL 4.1及以上版本和Java 1.5及以上版本。

工信部权威出品，学习与备用佳选。

大数据圈的老朋友《大数据白皮书（2020 年）》还是挺值得一看的。中国信通院每年都出这份报告，更新得蛮勤快，内容也挺硬核。技术层面讲了从数据采集到 AI，再到隐私安全的方方面面，读下来思路会比较清晰。产业也没落下，像金融、医疗、零售这些行业的案例挺多的，适合想搞业务落地的你。如果你正琢磨大数据方向怎么做规划、怎么选技术栈、怎么找落地点，那这份报告可以省掉你不少调研时间。对了，文末还预测了“十四五”期间的发展趋势，像 5G 融合、零信任、安全合规啥的，干货都在。

SAS 的数据挖掘白皮书挺适合想系统了解企业级数据挖掘流程的朋友，是用过 SAS 的。文档详细讲了怎么从零开始建数据仓库、怎么按业务目标挖掘数据里的规律，流程清晰，用词也不晦涩，挺适合前端转数据方向的同学参考一下。像SEMMA这种方法论，在复杂结构的数据时还蛮有用的。SAS/Enterprise Miner 也是个狠角色，功能多但上手没那么难，用好了能帮企业把数据“掘金”掘得飞起。如果你平时接触的是结构化数据，又想做点数据建模、决策支持方向的内容，这白皮书的内容基本可以让你少走不少弯路。

Oracle 的这个数据仓库白皮书，写得还挺全的，尤其适合你要系统了解数据仓库整体架构和实践经验的时候翻一翻。开头讲清楚了数据仓库到底是怎么回事，面向主题、数据集成、时间变化、数据稳定这些特性都一一讲透。说到为啥要用数据仓库，作者也没上来就堆术语，直接举了业务系统分散、数据整合难的例子，还挺贴地气。你在做系统整合或者 BI 项目的时候，看这个部分会有不少启发。Oracle 方案那段信息量大，ETL、OLAP、数据挖掘一个不少，而且写得比较实在，不是那种浮在空中的。嵌入式 ETL、OLAP 引擎、元数据管理这些都配合例子讲了，逻辑也清晰。你要是正好在做数据仓库项目，后面那部分最佳实践可以重点看看

数据资产管理最佳实践，更新于 2019 年 6 月。

探析大数据领域的前沿发展趋势，深入了解其在各个行业的应用前景。

工业大数据的干货资源我还真翻过不少，这份叫工业大数据白皮书.pdf的资料，内容挺全，尤其适合你想了解工业大数据在制造、能源、交通这些传统行业里怎么落地应用的时候拿来细细看看。大数据里最头疼的几个问题：数据量大、种类多、还要求实时，这份白皮书基本都说清楚了。像设备状态、工艺参数这些怎么采集，怎么清洗、怎么，通通有。白皮书还聊了挺多场景，像预测维护，通过机器运行数据提前预警；还有生产优化，实时调工艺参数提效率；甚至连能源管理和供应链协同也有细讲。都是实打实的例子，靠谱。技术栈这块也讲得蛮实在的。提到了Hadoop、NoSQL、Spark这些耳熟能详的大数据工具，也有像Python、Tableau这