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店鋪:機械工業出版社官方旗艦店 出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111694489 商品編碼:10041388148408 品牌:機械工業出版社(CMP) 頁數:432 字數:523000 審圖號:9787111694489 作者:用友平臺與數據智能團隊
"![baecf198635367d9.jpg](https://img10.360buyimg.com/cms/jfs/t1/180445/28/6295/377762/60b0bd82E6c4ef32e/baecf198635367d9.jpg) 內容簡介 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。
目錄 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
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