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企業數據治理那些事

  • 作者：編者:段效亮|責編:王斌//郝建偉
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111652199
  • 出版日期：2020/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：248
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書全面探討了企業數據治理的方向、策略、總體架構、治理機制、運維管理等內容。首先介紹企業數據治理的發展方向，提出了企業數據治理的「八步走」策略。然後從項目層面對企業如何進行數據治理進行了深入分析，分別對數據治理項目的前期準備、項目實施方法論及調研分析、構建數據管理體系、存量數據清洗、完善數據交換架構、優化增量數據質量、企業數據治理項目的管理，以及數據治理項目后的數據運維工作、風險監控進行了探討，並分享了大量數據治理項目實際案例。
    本書是一部完整的企業數據治理實戰讀物，內容主要面向企業信息總監、企業架構師和數據管理人員等，能夠幫助讀者系統地掌握企業數據治理的策略、方法。
作者介紹
編者:段效亮|責編:王斌//郝建偉
    段效亮，中國企業數據治理聯盟秘書長，國際數據管理協會中國分會（DAMA China）成員，國家工信部數據治理培訓組織者、核心講師，中翰軟體創始人之一。擁有15年以上數據治理實戰經驗，曾主導幾十家大型企業集團數據治理項目的咨詢、實施落地。自2006年以來，從主數據管理平台研發開始，陸續提出數據多級維護、多維度管理、靜態數據中心、數據保養等理念，推出從咨詢到運維管理的知識轉移新模式以及指導、組織制定了數據能力成熟度評估指標體系。
目錄
序言1
序言2
序言3
前言
概念及方法篇
  第1章  企業數據治理概述
    1.1  數據治理的相關概念
      1.1.1  什麼是數據？
      1.1.2  什麼是元數據？
      1.1.3  什麼是主數據、靜態數據（中心）
      1.1.4  什麼是企業數據治理？
      1.1.5  企業數據治理的價值有哪些？
      1.1.6  企業數據治理的源、末端模式
      1.1.7  企業的二次數據治理
    1.2  主數據管理的局限
      1.2.1  主數據的動態性問題
      1.2.2  主數據管理無法滿足業務場景需求
      1.2.3  主數據管理項目實施后運維難以保障
      1.2.4  主數據管理項目實施后數據質量並未改善
    1.3  企業數據治理該走向何方
      1.3.1  構建數據治理整體架構確保數據治理的整體性
      1.3.2  全方位重構數據標準體系徹底改善數據環境
      1.3.3  構建全視角管控的靜態數據中心全面保障數據質量
      1.3.4  通過技術+行為的手段深層次保障數據質量
      1.3.5  構建日常數據質量監測體系持續確保數據質量
      1.3.6  構建基於場景的數據服務體系推進數據資產化管理
      1.3.7  構建基於過程的知識體系確保全面的數據治理能力
  第2章  「八步走」實施企業數據治理
    2.1  現狀自查——摸清數據管理現狀
    2.2  精心籌備——做好數據治理項目的啟動工作
    2.3  全面排查——開展項目調研分析
    2.4  構建數據管理體系——重塑數據管理標準
    2.5  存量數據改造——解決已有質量問題
    2.6  構建數據交換架構——徹底打通數據孤島
    2.7  行為管控——優化增量數據質量
    2.8  能力轉移——保障高效的數據運維管理
項目篇
  第3章  5個角度自查數據管理現狀
    3.1  自查數據環境
    3.2  自查數據質量
    3.3  自查數據安全
    3.4  自查數據交換
    3.5  自查數據運維
  第4章  啟動數據治理項目前的3個關鍵點
    4.1  把握數據治理項目的啟動時機
    4.2  明確數據治理項目的原則和目標
    4.3  合理搭建項目團隊、選擇治理工具及廠商
  第5章  項目啟動——項目實施方法論及調研分析
    5.1  項目實施方法論
      5.1.1  確定數據治理項目方法論

      5.1.2  明確數據治理項目路線圖
      5.1.3  確定數據治理項目里程碑
    5.2  項目調研分析
      5.2.1  明確調研原則
      5.2.2  框定調研範圍
      5.2.3  收集整理相關資料
      5.2.4  針對調研結果進行集中討論
      5.2.5  進行全面翔實的差距分析
      5.2.6  明確數據治理項目實施策略
  第6章  重塑標準——構建數據管理體系
    6.1  構建數據標準體系
      6.1.1  構建數據管理組織、制度和流程
      6.1.2  構建數據模型體系
      6.1.3  構建數據質量標準體系
      6.1.4  構建數據安全標準體系
      6.1.5  構建數據交換標準體系
    6.2  技術實現——數據管理體系落地
      6.2.1  數據治理平台（中翰EDG）功能概述
      6.2.2  實現數據管理體系的落地
  第7章  解決已有數據質量問題——徹底清洗存量數據
    7.1  分析存量數據質量
    7.2  制定清洗策略
    7.3  制定清洗規則
      7.3.1  數據清洗的背景
      7.3.2  數據質量現狀分析
      7.3.3  確定數據清洗流程
    7.4  技術實現——實施存量數據清洗
    7.5  數據清洗后的業務系統處理
  第8章  完善數據交換架構——徹底打通數據孤島
    8.1  企業數據交換管理現狀
    8.2  構建基於靜態數據中心的數據交換架構
    8.3  企業數據交換架構的技術實現
      8.3.1  定義數據交換規則
      8.3.2  接入數據治理平台
  第9章  行為約束——優化增量數據質量
    9.1  數據採集階段的行為管控
    9.2  數據生成后的行為管控
  第10章  確保順利——企業數據治理項目的管理
    10.1  項目文檔的管理
    10.2  項目實施過程的管理
      10.2.1  項目咨詢階段的過程管理
      10.2.2  項目實施階段的過程管理
    10.3  項目進度的管理
    10.4  針對性地開展項目培訓
  第11章  以終為始——順暢開展數據運維工作
    11.1  建立完備的數據運維架構
    11.2  用好數據運維管理工具
    11.3  注重數據治理知識的收集和轉移
  第12章  拒絕失敗——數據治理項目的風險管控
    12.1  數據治理項目中的風險及管控

      12.1.1  數據管理體系面臨的風險
      12.1.2  數據建模面臨的風險
      12.1.3  存量數據清洗面臨的風險
      12.1.4  數據交換治理面臨的風險
      12.1.5  數據治理知識轉移面臨的風險
    12.2  數據治理項目后的風險及管控
      12.2.1  數據日常管控治理面臨的風險
      12.2.2  數據體系拓展面臨的風險
      12.2.3  數據日常檢測面臨的風險
經驗篇
  經驗1  數據治理三步走——天保控股集團踏上智慧化轉型之路
  經驗2  聚焦核心，點滴做起——數據治理支撐山航集團數字化管理
  經驗3  從構建數據治理體系開始——山東能源集團的物供管理大數據戰略
  經驗4  搭建數據運維管理平台——國內某鋼鐵集團實現高效數據質量管控
  經驗5  基礎數據和介面數據的有效治理——突破廣電行業發展的瓶頸
  經驗6  內外兼治——數據治理提高國內製葯企業核心競爭力
  經驗7  構建靜態數據中心——國家電投山東院有效提升數據分析精確度
  經驗8  持續治理——康尼集團構建穩固的數據管理架構
  經驗9  構建數據治理平台——國內某工程機械集團實現各業務系統的整體聯動
  經驗10  夯實信息化基石——國內某離散加工企業成功實施數據治理項目
  經驗11  數據治理——開啟國內某電器集團的蛻變之門
  經驗12  任重道遠——國內某酒業集團實施數據治理項目的4個感悟
  經驗13  數據治理——建築行業實現智慧建造的必由之路
  經驗14  數據治理——高效支撐醫療行業各場景
  經驗15  精細化數據治理——新的思路讓某科技集團拒絕MDM
  經驗16  數據資產管理——為京東數科賦能
  經驗17  宏觀+微觀——構建水利行業新的數據治理模式
  經驗18  數據治理——確保軍政部門信息安全
  經驗19  數據治理——支撐政務大數據建設
附錄A
  附錄A  數據治理平台功能標準

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