"?中國工程院院士 高金吉、倪光南 等多位專家薦讀?14個工業企業案例?本書既具有國際性理論高度，也具備面向中國工業企業的實操性?本書既具有國際性理論高度，也具備面向中國工業企業的實操性?參與本書編著的作者均為國內各企業的數據治理專家，所有案例均為企業的真實實踐"

●第1篇概述篇
第1章工業企業需要數據治理2
1.1工業革命的演變與發展趨勢2
1.2工業大數據是第四次工業革命的核心基礎4
1.3各國的工業大數據戰略6
1.4工業企業數據的核心價值7
1.5我國各行業數據治理現狀10
1.6數據治理是工業大數據的基礎12
1.7工業企業數據治理面臨的挑戰12
本章精要14
第2章工業企業數據治理概述15
2.1數據治理的相關概念和定義15
2.2數據的分類17
2.3數據治理的頂層架構20
2.4數據治理的核心內容21
本章精要22
第3章主流數據治理標準及框架介紹23
3.1國際標準23
3.2國內標準及模型24
3.3專業組織26
3.4國內外數據治理體繫的對比分析28
本章精要30
第4章數據治理的發展趨勢31
4.1國內外數據治理的演變與發展31
4.2數據隱私保護政策32
4.3區塊鏈與數據共享33
4.45G技術與數據安全38
4.5數據文化與倫理道德39
4.6新技術與數據治理40
4.7工業企業數據的運營41
本章精要43
第5章本書閱讀導引44
5.1數據治理是一個繫統工程44
5.2工具是數據治理的保障45
5.3實施數據治理有路線可循45
5.4數據治理已在諸多行業成功實施46
參考資料47
第2篇體繫篇
第6章數據管控51
6.1數據管控概述51
6.2組織架構53
6.2.1數據治理組織架構53
6.2.2數據治理組織模式55
6.2.3數據治理職責分工58
6.3制度規範61
6.3.1數據治理制度框架61
6.3.2數據治理制度修訂64
6.4執行流程65
6.4.1數據治理總體流程框架65
6.4.2數據治理典型場景的流程67
6.5設計機制70
6.6績效體繫72
6.7標準體繫74
本章精要76
第7章數據戰略77
7.1數據戰略概述77
7.2數據戰略規劃77
7.2.1願景和目標78
7.2.2基本原則79
7.2.3戰略舉措選擇80
7.2.4模型工具81
7.3數據戰略實施82
7.3.1實施策略83
7.3.2實施路徑83
7.3.3實施步驟83
本章精要87
第8章數據架構88
8.1數據架構概述89
8.2框架設計90
8.2.1數據分布90
8.2.2數據主題域92
8.2.3數據關聯關繫93
8.3數據建模98
8.3.1概念數據模型99
8.3.2邏輯數據模型100
8.3.3物理數據模型101
8.3.4數據模型開發方法102
本章精要105
第9章主數據管理106
9.1主數據和主數據管理106
9.1.1主數據的特征106
9.1.2主數據管理的基本概念107
9.2主數據標準管理108
9.3主數據全生命周期管理109
9.4主數據應用管理110
9.5企業常用的幾類主數據112
9.5.1物料主數據112
9.5.2設備主數據113
9.5.3資產主數據114
9.5.4財務主數據115
9.5.5組織機構和員工主數據116
本章精要116
第數據管理117
1數據的定義117
1數據分類117
10.2.數據118
10.2.數據119
10.2.數據120
1數據核心能力120
1數據的價值123
本章精要124
第11章數據指標管理125
11.1數據指標管理概述125
11.1.1數據指標應用和管理中的挑戰125
11.1.2設計目的126
11.1.3設計思路126
11.2體繫框架128
11.2.1典型的數據指標定義框架128
11.2.2指標選取原則及方法129
11.2.3指標體繫層級設計130
11.2.4指標體繫評價方法131
11.3找指標132
11.4理指標134
11.5管指標136
11.6用指標137
本章精要137
第12章時序數據管理138
12.1時序數據管理概述138
12.2時序數據的特點139
12.3時序數據的應用141
12.3.1技術挑戰141
12.3.2典型的技術架構及特點142
12.3.3繫統核心功能143
本章精要143
第13章數據質量管理144
13.1數據質量需求144
13.2數據質量檢查145
13.3數據質量分析146
13.4數據質量提升147
13.5數據質量評估149
13.5.1數據質量問題的起因150
13.5.2數據質量管理技術指標151
13.5.3數據質量管理業務指標152
本章精要153
第14章數據安全管理155
14.1數據安全管理概述155
14.2數據安全體繫框架156
14.3數據安全防護策略159
14.4數據安全審計161
14.5數據安全風險評估162
14.6數據應急保障164
本章精要165
第15章數據交換與服務166
15.1數據交換與服務的意義167
15.2數據交換與服務技術演進168
15.2.1文件共享技術168
15.2.2數據庫中間表技術168
15.2.3點對點接口技術168
15.2.4消息隊列技術170
15.2.5企業服務總線交換技術171
15.2.6ETL數據交換技術173
15.2.7物聯網數據采集交換技術173
15.3工業企業數據交換與服務標準體繫架構175
15.3.1CPS信息交換模型176
15.3.2設備互聯總線177
15.3.3應用互聯總線178
15.3.4數據總線179
15.3.5開放互聯API網關181
本章精要182
第16章數據共享與開放183
16.1共享與開放概述183
16.2數據資源目錄185
16.3數據資源準備186
16.3.1數據采集186
16.3.2數據加工187
16.3.3數據保密187
16.3.4數據裝載189
16.3.5數據發布189
16.4數據服務190
16.5共享與開放評價190
本章精要191
第17章數據管理成熟度評估192
17.1數據管理成熟度評估模型192
17.2數據管理成熟度等級定義195
17.3開展數據管理成熟度評估198
17.4數據管理成熟度評估實施199
本章精要200
參考資料200
第3篇工具篇
第18章數據治理工具概述203
第19章數據資產運營工具207
19.1數據資產目錄207
19.1.1總體概述208
19.1.2數據資產目錄繫統構建208
19.1.3數據資產目錄能力評估模型210
19.2數據資產價值評估213
19.2.1總體概述213
19.2.2數據資產價值評估模型214
19.2.3數據資產價值評估工具223
本章精要224
第20章數據模型管理工具225
20.1數據模型管理工具概述225
20.2企業級數據模型管控226
20.3數據標準管控228
20.3.1標準的發布和工具訪問228
20.3.2模型設計中的應用數據標準228
20.3.3數據標準應用情況的自動檢核229
20.3.4自定義標準的發布管理229
20.4數據字典的質量檢核230
本章精要230
第21章數據指標管理工具231
21.1指標庫管理231
21.2指標體繫管理232
21.3指標評價管理233
21.4指標應用管理234
本章精要235
第22章主數據管理工具236
22.1主數據提取與整合236
22.2主數據模型管理237
22.3主數據清洗管理238
22.3.1主數據清洗的內容239
22.3.2主數據清洗的一般過程239
22.4主數據全周期管理242
22.5主數據質量管理244
22.6主數據發布與共享246
本章精要248
第數據管理工具249
2數據管理工具概述249
2數據在數據架構管理中的應用250
2數據在數據資產目錄中的應用251
2數據在主數據管理中的應用251
2數據在數據交換和共享中的應用251
2數據在大數據平臺中的應用252
本章精要253
第24章時序數據處理工具254
24.1通用大數據處理工具的不足254
24.2時序數據處理工具應具備的功能和特點255
24.3時序數據的采集257
24.4時序數據處理工具258
本章精要260
第25章數據質量管理工具261
25.1數據質量管理工具概述261
25.2數據質量稽核規則設置262
25.3數據質量任務管理263
25.4數據質量報告264
本章精要264
第26章數據交換與服務工具265
26.1數據交換與服務工具概述265
26.2數據采集266
26.3數據交換268
26.3.1前置交換子繫統268
26.3.2交換傳輸子繫統269
26.3.3交換管理子繫統269
26.4數據加工服務269
26.5數據共享服務271
26.6工業大數據技術平臺272
26.6.1工業大數據的采集272
26.6.2工業大數據的交換274
26.6.3工業大數據的處理275
本章精要277
第27章數據安全管理工具278
27.1數據安全管理工具概述278
27.2數據采集安全管理工具279
27.2.1數據分類與分級工具279
27.2.2采集內容及策略279
27.2.3數據采集人員管理工具280
27.2.4數據源鋻別及記錄280
27.3數據傳輸安全管理工具280
27.3.1加密算法281
27.3.2對稱加密281
27.3.3非對稱加密282
27.4數據存儲安全管理工具282
27.4.1數據存儲介質管理283
27.4.2數據存儲安全283
27.4.3數據備份和恢復283
27.4.4等級劃分284
27.5數據處理安全管理工具285
27.6數據交換安全管理工具286
27.6.1數據導入/導出的安全保障287
27.6.2數據交換安全287
27.6.3數據銷毀安全管理288
27.7統一的身份認證繫統289
本章精要290
第28章數據中臺291
28.1數據中臺的概念和定位291
28.2數據采集293
28.2.1數據采集方式293
28.2.2通用數據采集293
28.2.3流式數據采集293
28.3數據存儲294
28.3.1分布式數據存儲294
28.3.2NoSQL數據存儲294
28.4數據計算294
28.4.1分布式查詢295
28.4.2分布式計算295
28.4.3數據建模295
28.4.4數據分析296
28.5數據服務296
28.5.1API網關297
28.5.2API生成298
28.5.3API發布298
28.5.4API調用申請298
28.5.5API調用審核298
28.5.6API信息支持298
28.5.7API服務監控299
28.6從ETL向ELT轉變299
本章精要300
參考資料300
第4篇實施篇
第29章數據治理實施策略和路徑選擇303
29.1實施內容303
29.2路徑選擇304
第30章數據治理頂層架構規劃與設計307
30.1實施內容307
30.2步驟和方法309
30.2.1頂層設計總體思路309
30.2.2數據治理頂層設計要點311
30.3成熟度評估322
本章精要324
第31章數據資產運營實施325
31.1實施內容325
31.2步驟和方法327
本章精要328
第32章主數據管理實施329
32.1實施內容329
32.2步驟和方法329
32.2.1實施步驟329
32.2.2實施方法331
本章精要336
第數據管理實施337
33.1實施內容337
33.2步驟和方法337
本章精要340
第34章數據指標管理實施341
34.1實施內容341
34.2步驟和方法342
34.3模板344
34.3.1數據指標項定義344
34.3.2形成指標卡片及指標模板345
34.3.3數據需求規劃346
本章精要347
第35章數據質量管理實施348
35.1實施內容348
35.2步驟和方法349
35.2.1數據剖析349
35.2.2數據質量診斷350
35.2.3數據處理規則351
35.2.4數據質量優化351
35.2.5數據質量監管352
35.2.6實施數據質量管理時需注意的問題353
本章精要354
第36章數據安全管理實施355
36.1實施內容355
36.2實施步驟355
36.3實踐模式358
36.3.1數據安全管理的建設策略358
36.3.2數據安全管理的切入方式359
36.3.3工業互聯網雲平臺的數據安全359
本章精要360
第37章數據治理常見誤區361
參考資料363
第5篇案例篇
第38章電力行業：夯實數字化轉型基礎――南方電網數據資產管理行動實踐365
38.1背景介紹365
38.2項目實施367
38.3項目成果377
384項目亮點和洞察378
385數據治理願景379
第39章電力行業：支撐集團產業數字化轉型――國家電投集團數據治理實踐380
39.1背景介紹380
39.2數據治理工作實踐382
39.2.1五凌電力數據治理實踐――水電領域386
39.2.2黃河公司數據治理實踐――光、風、水領域390
39.2.3雲南國際數據治理實踐――風電領域392
39.3經驗總結396
39.4總結與展望397
第40章能源化工行業：數據治理助百年油企數字化轉型398
40.1背景介紹398
40.2工作概況400
40.3組織保障404
40.4主要成果405
40.5煉化公司智能工廠數據治理實踐案例408
40.6建設主要內容409
40.7總結與展望411
第41章鋼鐵行業：酒鋼集團數據治理實踐413
41.1背景介紹413
41.2項目目標414
41.3項目實施414
41.4項目總結417
41.5未來展望419
第42章汽車行業：數據驅動長安汽車數字化轉型420
42.1背景介紹420
42.2工作概況422
42.3組織保障426
42.4項目成果427
42.5工作價值431
42.6交流分享432
第43章核工業：物料主數據治理助力核電智慧運營433
43.1背景介紹433
43.2工作概況435
43.3組織保障437
43.4項目成果439
43.5項目總結440
第44章航空行業：企業的“三位一體”數據治理體繫建設實踐441
44.1背景介紹441
44.2工作歷程443
44.3組織保障447
44.4實施效果449
44.5項目總結450
44.6未來展望453
第45章航空行業：面向航空裝備研制生產的數據治理研究與實踐456
45.1背景介紹456
45.2兩級數據管控模式459
45.3信息分類與編碼標準460
45.4數據在企業中的應用場景462
45.5總結與展望466
第46章重型裝備制造行業：數據標準，裝備中國――中國一重的數據標準化管理項目468
46.1背景介紹468
46.2數據治理概況472
46.3數據治理成果474
46.4總結與成效475
第47章交通物流行業：主數據治理助力中國外運數字化轉型477
47.1背景介紹477
47.2項目實施479
47.3主要成果482
47.4未來展望489
第48章建材行業：中國建材集團工業大數據應用實踐490
48.1背景介紹490
48.2工作實施491
48.3應用框架與技術路線493
48.4工作成果494
第49章制造行業：威孚集團基於斯歐應用互聯平臺建設數據通道501
49.1背景介紹501
49.2項目建設技術方案505
49.3項目實施步驟509
49.4項目實施效果511
49.5項目價值及特點512
第50章戰略投資行業：國投集團的數據標準化管理實踐514
50.1背景介紹514
50.2工作概況516
50.3組織保障519
50.4項目成果520
50.5工作價值528
50.6經驗分享529
第5化集團：數據治理化企業集團管控532
51.1背景介紹532
51.2數據治理概況534
51.3組織保障539
51.4項目成果540
51.5工作價值543
51.6項目總結543
附錄A工業英文縮寫術語表545

《數據治理：工業企業數字化轉型之道》是一本全面關注工業企業數據治理方面的工具書，主要內容分為概述篇、體繫篇、工具篇、實施篇及案例篇。其中概述篇主要介紹工業企業數據治理的基礎概念、主流數據治理標準及框架、數據治理的發展趨勢等；體繫篇主要介紹數據管控、數據戰略、數據架構、主數據管理等的基本原理與管理體繫；工具篇主要介紹主數據管理工具、數據模型管理工具、數據資產運營工具等；實施篇主要介紹具體實施策略及路徑選擇、頂層架構規劃與設計、數據資產運營實施等；案例篇主要介紹電力、能源化工、鋼鐵、制造、戰略投資等行業的數據治理案例，為讀者提供專業、豐富、可信的數據治理實施範例。本書是工業大數據應用技術國家工程實驗室多年潛心研究的重要科研成果的總結和凝聚，既具有理論高度，也具備面向中國工業企業的可實操性。參與本書編著的作者均為國內各企業的數據治理專家，所有案例均來自這些企業的實踐。對企業的基層管理者或初入職場等

祝守宇 等 著