《数据编织》详细介绍了数据编织的理论基础和实践应用，不仅阐述了数据编织的基本概念和相关核心技术，还结合实际案例，探讨了数据编织在交通、航天航空、能源、金融等领域的应用，并介绍了数据编织的挑战，包括数据安全、数据隐私、数据质量和标准化等问题。最后，展望了数据编织的未来发展趋势。本书不仅适用于行业领域的专家学者，也适合于从事数据管理和知识发现的研究人员和实践者。

"胡庆勇，清华大学AI大数据专委会理事，工信部、科技部专家库成员，河北、云南、广西公安厅大数据首席顾问，专注于人工智能技术在大数据与知识融合方面的研究和工程化实践，即数据编织，领域知识图谱，认知智能，数字交通等AI原生技术和领域实践，主持设计和研发了国内第一个原创AI原生技术数据编织知识集成工具平台TAIFabric，作为针对企业场景的智能数据入口级产品及知识助手，全面管理企业内部知识和数据的融合，为客户提供全栈AI原生智能数据解决方案。曾获得工信部，科技部科技创新二等奖和北京市示范奖，作为第一发明人的专利15项，软件著作权30项，核心期刊论文2篇。宋焱淼，正高级工程师，总师，国防科学技术大学毕业，北京理工大学软件工程硕士，清华大学创新领军工程博士研究生，专注于网络安全、信息化领域技术与实践，先后获国家、军队科技进步奖励18项。"

前言 现代数据集成是当今世界的重要组成部分，它们如同织物中的纤维，交织出人类社会的各个层面和维度。而在这个信息爆炸的时代，数据编织的艺术愈发显得重要。本书旨在探讨数据编织的奥秘，揭示数据编织之美，带领读者走进现代数据集成的世界，体味数据编织的乐趣与深邃。 2015年，在清华大学数据科学研究院韩亦舜执行副院长邀请下，有幸参与了交通大数据研究中心的筹建工作，并从此与大数据结下了不解之缘。交通大数据的分析研究与传统交通数据的研究不同，如果被限制在传统的技术框架中，反而会陷入传统技术无法应对的困境，无法发挥交通大数据的跨界融合资源优势。现有的交通数据体系及数据价值研究方式已不能适应跨界共享交通大数据研究的体系和方法，面向大数据共享研究需要构建面向共享大数据分析的数据融合知识创新体系，这样才能适应大数据爆发式增长及与人工智能前沿技术结合的人机融合分析需求。同时，通过对共享交通大数据的广泛调研及对现有的交通数据汇聚体系的深入了解和学习，深刻体会到传统的交通大数据物理集中汇聚方式难以发挥大数据跨界共享融合的优势，难以发挥数据集成需要知识融合的新价值。 交通大数据研究中心成立之后，研究课题“交通态势感知及风险系统中深度融合多维数据的高速公路风险预警”于2018年获得了中国科技产业促进会科技创新二等奖。在与这个课题相关的大数据系统研发的过程中，遇到的最大难题就是分布式多源异构数据处理的时效性和多源异构数据的高效管理及知识融合问题，开展数据编织的研究就来源于对上述问题的探索。为了寻求答案，带着问题在2019年进入清华大学国家卓越工程师学院创新领军工程博士项目，师从陆化普教授，...