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一本书讲透数据治理:战略、方法、工具与实践电子书

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作       者:用友平台与数据智能团队

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2021-11-01

字       数:30.3万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品,得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评 它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验,从道、法、术、器4个维度全面、深展,不仅有数据治理在战略层面的顶层设计,还有数据治理在执行层面的实施方法,既可以作为数据治理的纲领性指南,又可作为数据治理的实操手册。 从数据治理的战略规划到落地实施,本书将各环节的核心内容凝练为“3 个战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具”: 数据治理之道:3个战略机制 高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我化、可持续发展和长效运营机制。 数据治理之法:8项关键举措 重讲解了数据治理的8项举措:理现状与定目标、能力成熟度评估、路线图规划、保障体系建设、技术体系建设、策略执行与监控、绩效考核、长效运营。这8项举措构成了企业数据治理的完整实施方法论。 数据治理之术:7种技术能力 重讲解了数据治理的7种能力:数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理、数据集成与共享。 数据治理之器:7个治理工具 从功能角度讲解了数据治理所用到的7个工具:数据模型管理工具、元数据管理工具、数据标准管理工具、主数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全治理工具、数据集成与共享工具。 除此之外,本书还包括两个综合的数据治理案例,以及数据治理的6项准备工作和6个误区。<br/>【推荐语】<br/>(1)用友集团官方出品,用友资深数据治理专家总结用友多年数据治理经验,用友集团董事长王文京重磅推荐。 (2)DAMA中国区主席汪广盛、阿里研究院副院长安筱鹏、波士顿咨询Platinion董事总经理陈果、著名架构师付晓岩、中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河、腾讯云数据治理专家蔡春久、青藤时代创始人郭兰英、数据治理资深专家/DAMA-DMBOK主要译者马欢等8为专家联袂推荐。 (3)从道、法、术、器4个维度,将企业数据治理的核心内容总结为:3 大战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具。 (4)不仅有数据治理在战略层面的顶层设计,还有数据治理在执行层面的实施方法,既可以作为数据治理的纲领性指南,又可作为数据治理的实操手册。<br/>【作者】<br/>罗小江 用友集团助理总裁、平台和数据智能事业部总经理、北京软件和信息服务业协会云计算专委会副会长、中国企业财务管理协会企业风险管控专业委员会副主任委员。 专注于企业数字化平台技术应用研究,具有企业管理、IT等复合知识,并且有丰富的实施交付经验,主导过多个千万级项目的规划及设计工作。参与过来自不同行业的众多企业和机构的信息化建设项目,其中包括中国海关总署、中国一汽、中兴通讯、中国建筑总公司、三一重工、华新丽华、江西贵冶、联想控股、哈电集团、象屿集团、厦门国贸、国电投、东方传媒、施耐德等。   石秀峰 用友集团数据治理专家、中国电子商会数据资源服务创新专业委员会受聘专家、数据质量管理智库(DQPro)受聘专家。 深耕数据领域十余年,曾主导过多家大型集团的数据治理、数据集成等项目的咨询和落地,其中包括江西贵冶、中国振华电子集团、隆平高科、象屿集团、太阳纸业、中广核风电、中国航天科技集团、航空工业集团、国家电网等。 公众号“谈数据”主理人,所发表的数据治理、数据中台、数字化转型等系列文章引起CIO圈和数据从业者的强烈反响,受到广大读者的喜爱和转发,全网阅读量超过500万。<br/>
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内容简介

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前言

第一部分 数据治理概述

第1章 全面认识数据治理

1.1 数据治理是什么

1.2 数据治理相关术语和名词

1.3 数据治理治什么

1.4 数据治理的6个价值

1.5 数据治理的3个现状

1.6 数据治理的5类问题

1.7 数据治理的6个挑战

1.8 本章小结

第2章 数据治理框架和标准

2.1 国际数据治理框架

2.2 国内数据治理框架

2.3 本章小结

第3章 企业数据怎么治

3.1 企业数据治理体系的内涵

3.2 企业数据治理之道——3个机制

3.3 企业数据治理之法——8项举措

3.4 企业数据治理之术——7种能力

3.5 企业数据治理之器——7把利剑

3.6 本章小结

第二部分 数据治理之道

第4章 数据战略:数字化转型的灯塔

4.1 数据战略的定义

4.2 数据战略与企业战略、数据架构的关系

4.3 数据战略的3个要素

4.4 实施数据战略的5个步骤

4.5 本章小结

第5章 组织机制:敏捷的治理组织

5.1 什么是敏捷组织

5.2 为什么数据治理需要敏捷组织

5.3 如何构建敏捷组织

5.4 本章小结

第6章 数据文化:数据思维融入企业文化

6.1 数字转型,文化先行

6.2 数据文化从建立数据思维开始

6.3 培养数据文化的3个办法

6.4 本章小结

第三部分 数据治理之法

第7章 理现状,定目标

7.1 现状调研

7.2 现状评估

7.3 确定目标

7.4 本章小结

第8章 数据治理能力成熟度评估

8.1 数据治理能力成熟度评估模型

8.2 开展DCMM评估

8.3 本章小结

第9章 数据治理路线图规划

9.1 数据治理路线图概述

9.2 明确目标,量化指标

9.3 选择合适的技术路径

9.4 制定数据治理路线图

9.5 本章小结

第10章 数据治理保障体系建设

10.1 数据治理组织机构

10.2 打造“一把手工程”

10.3 本章小结

第11章 数据治理技术体系建设

11.1 以元数据为核心的数据治理

11.2 以主数据为主线的数据治理

11.3 混合云架构下的数据治理

11.4 大数据架构下的数据治理

11.5 微服务架构下的数据治理

11.6 本章小结

第12章 数据治理策略执行与监控

12.1 数据治理的4个过程

12.2 数据治理策略定义

12.3 数据治理策略执行

12.4 数据治理策略监控

12.5 本章小结

第13章 数据治理绩效考核

13.1 数据治理的4个考核原则

13.2 数据治理的6类考核指标

13.3 数据质量的6种检查办法

13.4 数据治理的4种考核方式

13.5 本章小结

第14章 数据治理长效运营

14.1 什么是数据治理长效运营机制

14.2 数据治理长效运营的意义

14.3 数据治理长效运营的挑战

14.4 建立数据治理长效运营机制

14.5 本章小结

第四部分 数据治理之术

第15章 数据梳理与建模

15.1 数据模型概述

15.2 数据梳理

15.3 数据建模技术和方法

15.4 数据建模与数据治理

15.5 本章小结

第16章 元数据管理

16.1 元数据管理概述

16.2 元数据管理方法

16.3 元数据管理技术

16.4 本章小结

第17章 数据标准管理

17.1 数据标准管理概述

17.2 数据标准管理内容

17.3 数据标准管理体系

17.4 数据标准管理的4个最佳实践

17.5 本章小结

第18章 主数据管理

18.1 主数据管理概述

18.2 主数据管理方法

18.3 主数据管理技术

18.4 主数据管理的7个最佳实践

18.5 本章小结

第19章 数据质量管理

19.1 数据质量管理概述

19.2 数据问题根因分析

19.3 数据质量管理体系框架

19.4 数据质量管理策略和技术

19.5 本章小结

第20章 数据安全治理

20.1 数据安全治理概述

20.2 数据安全治理策略

20.3 数据安全治理技术

20.4 数据安全的政策法规

20.5 本章小结

第21章 数据集成与共享

21.1 应用集成的4个层面

21.2 数据集成架构的演进

21.3 数据集成的4种典型应用

21.4 数据集成步骤和方法

21.5 本章小结

第五部分 数据治理之器

第22章 数据模型管理工具

22.1 系统架构

22.2 数据模型管理

22.3 数据模型应用

22.4 本章小结

第23章 元数据管理工具

23.1 系统架构

23.2 元数据采集

23.3 元数据管理

23.4 元数据应用

23.5 本章小结

第24章 数据标准管理工具

24.1 系统架构

24.2 数据标准管理

24.3 数据标准应用

24.4 本章小结

第25章 主数据管理工具

25.1 系统架构

25.2 主数据建模

25.3 主数据管理

25.4 主数据质量

25.5 主数据安全

25.6 主数据集成

25.7 本章小结

第26章 数据质量管理工具

26.1 系统架构

26.2 数据质量指标

26.3 数据质量测量

26.4 数据质量剖析

26.5 数据质量问题分析与改进

26.6 本章小结

第27章 数据安全治理工具

27.1 系统架构

27.2 数据安全治理

27.3 数据安全应用

27.4 本章小结

第28章 数据集成与共享工具

28.1 系统架构

28.2 数据交换共享系统

28.3 目录服务系统

28.4 数据管理系统

28.5 本章小结

第29章 数据治理工具选型建议

29.1 供应商综合实力

29.2 产品的架构考察

29.3 产品的功能考察

29.4 产品的性能考察

29.5 工具选型与成本预算

29.6 本章小结

第六部分 数据治理实践与总结

第30章 企业数据治理实践案例

30.1 案例1:某电线电缆集团的主数据管理实践

30.2 案例2:某新能源汽车公司的数据资产管理实践

30.3 本章小结

第31章 企业数据治理总结与展望

31.1 数据治理的6项准备

31.2 数据治理的6个误区

31.3 数据治理的5个技术展望

31.4 企业数据治理与数字化转型

31.5 本章小结

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