內容簡介

這是一本能為數字化轉型企業的數據治理提供全面指導的著作。擁有集團官方出品，得到了用友集團董事長王文京、DAMA中國區主席汪廣盛等9位企業界和學術界數字化專家的一致好評

它基於國際主流的數據治理框架和用友多年的數據治理經驗，從道、法、     術、器4個維度全面、深入展開，不僅有數據治理在戰略層面的頂層設計，還有數據治理在執行層面的實施方法，既可以作為數據治理的綱領性指南，又可作為數據治理的實操手冊。

從數據治理的戰略規劃到落地實施，本書將各環節的核心內容凝練為“3 個戰略機制、8 項關鍵舉措、7 種技術能力、7 個治理工具”：

數據治理之道：3個戰略機制

高屋建瓴地介紹了數據治理的數據戰略、組織機制和數據文化。這3個機制能夠幫助企業形成數據治理的自我驅動、自我進化、可持續發展和長效運營機制。 

數據治理之法：8項關鍵舉措

重點講解了數據治理的8項舉措：理現狀與定目標、能力成熟度評估、路線圖規劃、保障體繫建設、技術體繫建設、策略執行與監控、績效考核、長效運營。這8項舉措構成了企業數據治理的完整實施方法論。

數據治理之術：7種技術能力

重點講解了數據治理的7種能力：數據梳理與數據管理、數據標準管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全治理、數據集成與共享。

數據治理之器：7個治理工具

從功能角度講解了數據治理所用到的7個工具：數據模型管理數據管理工具、數據標準管理工具、主數據管理工具、數據質量管理工具、數據安全治理工具、數據集成與共享工具。

除此之外，本書還包括兩個綜合的數據治理案例，以及數據治理的6項準備工作和6個誤區。

作者名單

贊譽

前言

*一部分數據治理概述

*1章全面認識數據治理2

1.1數據治理是什麼2

1.1.1從管理者視角看數據治理2

1.1.2從業務人員視角看數據治理2

1.1.3從技術人員視角看數據治理3

1.1.4數據治理的定義3

1.2數據治理相關術語和名詞4

1.3數據治理治什麼8

1.3.1什麼是數據資產9

1.3.2數據資產的利益相關方10

1.3.3對利益相關方的協調和規範10

1.4數據治理的6個價值11

1.5數據治理的3個現狀12

1.6數據治理的5類問題15

1.7數據治理的6個挑戰17

1.8本章小結20

*2章數據治理框架和標準21

2.1國際數據治理框架21

2.1.1ISO數據治理標準21

2.1.2DGI數據治理框架23

2.1.3DAMA數據管理框架26

2.2國內數據治理框架28

2.2.1GB/T 34960規定的數據治理規範28

2.2.2數據管理能力成熟度評估模型30

2.3本章小結31

第3章企業數據怎麼治32

3.1企業數據治理體繫的內涵32

3.1.1數據治理、數據管理與數據管控32

3.1.2企業數據治理的9個要素33

3.1.3企業數據治理的4個層面35

3.2企業數據治理之道—3個機制36

3.3企業數據治理之法—8項舉措37

3.4企業數據治理之術—7種能力39

3.5企業數據治理之器—7把利劍42

3.6本章小結44

*二部分數據治理之道

第4章數據戰略：數字化轉型的燈塔46

4.1數據戰略的定義46

4.1.1DAMA對數據戰略的定義46

4.1.2DCMM對數據戰略的定義47

4.1.3本書對數據戰略的理解47

4.2數據戰略與企業戰略、數據架構的關繫48

4.2.1數據戰略與企業戰略48

4.2.2數據戰略與數據架構49

4.3數據戰略的3個要素49

4.3.1戰略定位50

4.3.2實施策略52

4.3.3行動計劃53

4.4實施數據戰略的5個步驟55

4.4.1環境因素分析55

4.4.2確定戰略目標57

4.4.3制定行動方案57

4.4.4落實保障措施58

4.4.5戰略評估與優化59

4.5本章小結61

第5章組織機制：敏捷的治理組織62

5.1什麼是敏捷組織62

5.2為什麼數據治理需要敏捷組織63

5.3如何構建敏捷組織64

5.3.1以客戶為中心 64

5.3.2以數據驅動65

5.3.3重新定義IT66

5.3.4業務與IT深度融合67

5.3.5培養復合型人纔68

5.4本章小結69

第6章數據文化：數據思維融入企業文化70

6.1數字轉型，文化先行70

6.2數據文化從建立數據思維開始71

6.2.1什麼是數據思維71

6.2.2數據思維的3個特點72

6.2.3如何建立數據思維73

6.3培養數據文化的3個辦法75

6.3.1打破數據孤島，實現共享數據75

6.3.2建立制度體繫，固化數據文化76

6.3.3推行數據治理，增強數據文化77

6.4本章小結78

第三部分數據治理之法

第7章理現狀，定目標80

7.1現狀調研80

7.1.1信息化摸底80

7.1.2業務部門調研83

7.1.3高層領導調研84

7.2現狀評估84

7.2.1數據思維和認知現狀85

7.2.2IT繫統現狀85

7.2.3數據分布現狀86

7.2.4數據管理現狀86

7.2.5數據質量現狀88

7.3確定目標89

7.4本章小結90

第8章數據治理能力成熟度評估91

8.1數據治理能力成熟度評估模型91

8.1.1DMM模型92

8.1.2DCMM95

8.2開展DCMM評估98

8.2.1啟動階段98

8.2.2宣貫階段99

8.2.3評估階段100

8.2.4報告階段101

8.3本章小結102

第9章數據治理路線圖規劃103

9.1數據治理路線圖概述103

9.1.1數據治理路線圖的定義103

9.1.2數據治理路線圖的5個要素104

9.2明確目標，量化指標104

9.2.1大處著眼，小處入手105

9.2.2量化數據治理指標105

9.3選擇合適的技術路徑106

9.3.1自主研發107

9.3.2采購平臺107

9.3.3PaaS服務107

9.4制定數據治理路線圖108

9.4.1確定數據治理優先級108

9.4.2繪制數據治理路線圖110

9.5本章小結111

*10章數據治理保障體繫建設112

10.1數據治理組織機構112

10.1.1設置數據治理組織的3個原則112

10.1.2數據治理組織與職責分工113

10.1.3誰該對數據負責115

10.1.4數據治理組織的演進116

10.2打造“一把手工程”118

10.2.1數據治理需要“一把手工程”119

10.2.2數據治理需要4類人的支持119

10.2.3如何獲得高層領導的支持120

10.2.4高層領導如何發揮作用122

10.3本章小結124

*11章數據治理技術體繫建設125

11.數據為核心的數據治理125

11.2以主數據為主線的數據治理127

11.3混合雲架構下的數據治理128

11.4大數據架構下的數據治理130

11.5微服務架構下的數據治理132

11.6本章小結134

*12章數據治理策略執行與監控135

12.1數據治理的4個過程135

12.2數據治理策略定義136

12.2.1制定數據治理策略137

12.2.2制定項目章程與計劃138

12.3數據治理策略執行140

12.3.1良好的開端：項目啟動會140

12.3.2做好溝通管理：借勢和造勢142

12.3.3不可忽視的例行會議和報告143

12.4數據治理策略監控144

12.4.1執行情況監控144

12.4.2有效性和價值監控145

12.5本章小結145

*13章數據治理績效考核146

13.1數據治理的4個考核原則146

13.2數據治理的6類考核指標147

13.3數據質量的6種檢查辦法150

13.4數據治理的4種考核方式151

13.5本章小結153

*14章數據治理長效運營154

14.1什麼是數據治理長效運營機制154

14.2數據治理長效運營的意義155

14.2.1建設數字化協同環境的需要155

14.2.2鞏固和擴大數據治理成果的需要155

14.2.3加速企業數字化轉型的需要156

14.3數據治理長效運營的挑戰157

14.3.1來自組織的挑戰157

14.3.2來自文化認知的挑戰158

14.3.3來自項目轉產的挑戰158

14.4建立數據治理長效運營機制159

14.4.1組織領導機制159

14.4.2標準規範機制159

14.4.3培訓教育機制160

14.4.4人纔培養機制161

14.4.5績效考評機制161

14.4.6持續優化機制162

14.5本章小結163

第四部分數據治理之術

*15章數據梳理與建模166

15.1數據模型概述166

15.1.1什麼是數據模型166

15.1.2數據模型的3個要素167

15.1.3數據模型的3種類型167

15.1.4數據模型的重要性171

15.2數據梳理172

15.2.1自上而下的數據梳理173

15.2.2自下而上的數據梳理174

15.3數據建模技術和方法175

15.3.1什麼是ER模型175

15.3.2ER模型的構成176

15.3.3ER建模的5個步驟179

15.3.4ER建模技術：UML180

15.4數據建模與數據治理181

15.4.1數據模型與數據治理的關繫181

15.4.2數據建模是數據治理的開端183

15.4.3數據模型管理存在的3個問題183

15.4.4數據模型管理的3個有效措施184

15.4.5數據模型驅動數據治理185

15.5本章小結186

*1數據管理187

16數據管理概述187

16.1.1數據187

16.1數據的3種類型189

16.1數據的6個作用190

16.1.4數據管理191

16.1數據管理的3個目標191

16.1數據管理的4個挑戰192

16.1數據管理的4個階段193

16數據管理方法195

16.2.1業務目標理解195

16.2數據需求規劃196

16.2數據規劃設計197

16.2數據管理體繫設計198

16數據管理技術199

16.3數據采集199

16.3數據管理200

16.3數據應用201

16.3數據接口203

16.4本章小結203

*17章數據標準管理204

17.1數據標準管理概述204

17.1.1什麼是數據標準204

17.1.2數據標準的作用205

17.1.3什麼是數據標準化206

17.1.4數據標準與數據治理207

17.1.5數據標準管理的3個常見問題208

17.1.6數據標準管理的意義209

17.2數據標準管理內容210

17.2.1數據模型標準210

17.2.2基礎數據標準211

17.2.3主數據與參考數據標準213

17.2.4指標數據標準214

17.3數據標準管理體繫215

17.3.1數據標準管理組織216

17.3.2數據標準管理流程216

17.3.3數據標準管理辦法221

17.4數據標準管理的4個*佳實踐222

17.5本章小結223

*18章主數據管理224

18.1主數據管理概述224

18.1.1什麼是主數據224

18.1.2什麼是主數據管理225

18.1.3主數據管理的意義226

18.2主數據管理方法227

18.2.1摸家底階段227

18.2.2建體繫階段232

18.2.3接數據階段235

18.2.4抓運營階段237

18.3主數據管理技術239

18.3.1主數據分類239

18.3.2主數據編碼241

18.3.3主數據集成243

18.4主數據管理的7個*佳實踐246

18.5本章小結251

*19章數據質量管理252

19.1數據質量管理概述252

19.1.1什麼是數據質量252

19.1.2數據質量差的後果253

19.1.3什麼是數據質量維度255

19.1.4什麼是數據質量測量256

19.1.5什麼是數據質量管理257

19.2數據問題根因分析257

19.2.1什麼是根因分析258

19.2.2產生數據問題的階段259

19.2.3產生數據問題的原因260

19.2.4根因分析的方法262

19.2.5根因分析的工具263

19.3數據質量管理體繫框架266

19.3.1基於ISO 9001的數據質量管理267

19.3.2基於六西格瑪的數據質量管理269

19.3.3數據質量評估框架273

19.4數據質量管理策略和技術276

19.4.1數據質量管理之事前預防276

19.4.2數據質量管理之事中控制279

19.4.3數據質量管理之事後補救283

19.5本章小結285

*20章數據安全治理286

20.1數據安全治理概述286

20.1.1什麼是數據安全286

20.1.2數據安全的脆弱性287

20.1.3數據安全風險來自哪裡288

20.1.4什麼是數據安全治理290

20.1.5數據治理與數據安全治理291

20.2數據安全治理策略292

20.2.1數據安全治理體繫292

20.2.2數據安全治理目標293

20.2.3數據安全治理組織294

20.2.4數據安全認責策略295

20.2.5數據安全治理制度297

20.2.6數據安全治理培訓298

20.2.7數據安全運維體繫298

20.3數據安全治理技術300

20.3.1數據梳理與敏感數據識別301

20.3.2數據分類分級策略302

20.3.3身份認證304

20.3.4授權306

20.3.5訪問控制308

20.3.6安全審計308

20.3.7資產保護310

20.3.8數據脫敏312

20.3.9數據加密技術313

20.4數據安全的政策法規314

20.4.1歐盟的數據安全法律法規315

20.4.2美國的數據安全法律法規316

20.4.3中國的數據安全法律法規316

20.5本章小結317

*21章數據集成與共享318

21.1應用集成的4個層面318

21.1.1門戶集成318

21.1.2服務集成319

21.1.3流程集成320

21.1.4數據集成321

21.2數據集成架構的演進322

21.2.1點對點集成架構322

21.2.2EDI集成架構323

21.2.3SOA集成架構324

21.2.4微服務集成架構325

21.3數據集成的4種典型應用326

21.3.1基於中間件交換共享模式326

21.3.2主數據應用集成模式328

21.3.3數據倉庫應用模式329

21.3.4數據湖應用模式330

21.4數據集成步驟和方法332

21.4.1集成需求分析332

21.4.2制定集成方案333

21.4.3接口開發與聯調334

21.4.4部署運行與評價335

21.5本章小結336

第五部分數據治理之器

*22章數據模型管理工具338

22.1繫統架構338

22.2數據模型管理339

22.3數據模型應用340

22.4本章小結342

*2數據管理工具343

23.1繫統架構343

23數據采集344

23數據管理345

23數據應用346

23.5本章小結349

*24章數據標準管理工具350

24.1繫統架構350

24.2數據標準管理351

24.3數據標準應用353

24.4本章小結353

*25章主數據管理工具355

25.1繫統架構355

25.2主數據建模356

25.3主數據管理356

25.4主數據質量357

25.5主數據安全358

25.6主數據集成359

25.7本章小結359

*26章數據質量管理工具360

26.1繫統架構360

26.2數據質量指標361

26.3數據質量測量361

26.4數據質量剖析362

26.5數據質量問題分析與改進362

26.6本章小結363

*27章數據安全治理工具364

27.1繫統架構364

27.2數據安全治理365

27.3數據安全應用366

27.4本章小結367

*28章數據集成與共享工具368

28.1繫統架構368

28.2數據交換共享繫統369

28.3目錄服務繫統372

28.4數據管理繫統374

28.5本章小結375

*29章數據治理工具選型建議376

29.1供應商綜合實力376

29.2產品的架構考察377

29.3產品的功能考察378

29.4產品的性能考察379

29.5工具選型與成本預算379

29.6本章小結380

第六部分數據治理實踐與總結

第30章企業數據治理實踐案例382

30.1案例1：某電線電纜集團的主數據管理實踐382

30.1.1企業簡介382

30.1.2項目建設背景383

30.1.3主數據普查情況383

30.1.4主數據管理解決方案384

30.1.5項目建設成效389

30.2案例2：某新能源汽車公司的數據資產管理實踐390

30.2.1企業簡介390

30.2.2項目建設背景390

30.2.3企業數據管理現狀390

30.2.4數據資產管理解決方案392

30.2.5項目建設成效396

30.3本章小結397

第31章企業數據治理總結與展望398

31.1數據治理的6項準備398

31.2數據治理的6個誤區400

31.3數據治理的5個技術展望405

31.4企業數據治理與數字化轉型413

31.5本章小結415