张峰，男，博士，山东理工大学管理学院副教授，中国航天社会系统工程实验室助理研究员。主要研究方向为智能制造、产业生态、数据融合。

在大数据背景下，数据的决策支持作用愈加显著。本书在论述数据系统概念的基础上，引入系统科学与系统工程的理论和方法，创新性地提出数据系统工程这一概念及其研究内容体系。本书主要包括理论篇、实证篇和展望篇三个部分，分别对数据系统工程的基础内涵、应用案例和未来趋势进行了探讨，可为丰富系统科学与系统工程、大数据决策支持等提供研究借鉴。

理论篇
第一章 数据的爆炸
第一节 数据基础理论
第二节 数据认知倾向
第三节 数据爆炸论
第二章 数据管理与数据锁态
第一节 数据管理阶段
第二节 数据管理体系
第三节 数据管理技术
第四节 数据锁态概析
第三章 数据系统与数据系统工程
第一节 系统与系统工程
第二节 数据系统
第三节 数据系统工程基础认知
第四节 数据系统工程方法论
第五节 数据系统工程建模方法
实证篇
第四章 数据系统工程应用于数据质量测度
第一节 数据质量研究范畴
第二节 数据质量评价体系
第三节 数据质量测度模型
第四节 数据质量测度案例——以规模企业取用水国控点监测数据为例
第五章 数据系统工程应用于监测类异常数据重构
第一节 监测异常数据问题分析
第二节 监测异常数据重构模型
第三节 监测异常数据重构案例——以日取水量监测数据为例
第六章 数据系统工程应用于统计类异常数据重构
第一节 统计异常数据问题分析
第二节 统计异常数据重构模型
第三节 统计异常数据重构案例——以水资源年消耗数据为例
第七章 数据系统工程应用于数据预测性分析
第一节 数据预测的基本要求
第二节 数据预测性分析案例——以用水量预测为例
第三节 数据预测性实施与分析
第八章 数据系统工程应用于数据支持系统优化
第一节 数据支持系统优化
第二节 数据支持系统优化案例Ⅰ——以水资源短缺指数测度为例
第三节 数据支持系统优化案例Ⅱ——以水资源复合系统优化为例
第四节 数据支持系统优化案例Ⅲ——以水资源与经济增长动态响应为例
展望篇
第九章 数据系统工程应用展望
第一节 推进政府治理创新
第二节 支撑产业转型升级
第三节 优化企业运营模式
第四节 完善学科体系建设
参考文献
后记