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華為數據之道(精)

  • 作者：華為公司數據管理部|責編:欒傳龍
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111667049
  • 出版日期：2020/10/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：299
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一部從技術、流程、管理等多個維度系統講解華為數據治理和數字化轉型的著作。華為是一家超大型企業，華為的數據底座和數據治理方法支撐著華為在全球170多個國家/地區開展多業態、差異化的運營。書中凝聚了大量數據治理和數字化轉型方面的有價值的經驗、方法論、規範、模型、解決方案和案例，不僅能讓讀者即學即用，還能讓讀者了解華為數字化建設的歷程。
    全書共10章，內容從邏輯上分為四個部分。
    第一部分（第1?3章）
    第1章以非數字原生企業在數字化轉型方面面臨的挑戰開篇，介紹了華為在數據治理和數字化轉型方面的目標、願景、藍圖和框架；第2章從企業政策和架構協同的角度，介紹了企業級的數據綜合治理體系，理順了數據與變革、運營、IT之間的協同關係，明確了數據管理的責任主體在業務；第3章詳細闡述了不同類型的數據的管理方式和要點。
    第二部分（第4?6章）
    詳細講解了數據治理工作中的三項重點任務：信息架構、數據底座、數據服務。第4章介紹了信息架構的四個組件，給出了建設原則和核心要素，並引出了業務對象、過程、規則三項數字化的建設方向；第5章提出了數據底座建設的整體框架，介紹了數據湖和數據主題連接兩個層次的建設實踐；第6章以自助、高效、復用為數據服務的目的，提出了對數據進行搜索、加工和分析的消費過程管理方案。
    第三部分（第7?9章）
    系統總結了數據治理的三項關鍵能力：數據的全量感知、綜合質量提升、可控共享。第7章以數字孿生的全量、無接觸感知為目標，介紹了數據的硬感知和軟感知兩類能力；第8章基於PDCA框架，介紹了對企業業務數據異常的全面監控；第9章介紹了如何構建以元數據為基礎的數據安全隱私保護框架，如何建立動靜結合的數據保護與授權管理方案。
    第四部分（第10章）
    基於對「機器認知世界」的理解，我們提出了對數據治理未來的思考，暢想了AI治理、數據主權和數據生態建設。未來已來，讓我們共同努力，把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建萬物互聯的智能世界。
作者介紹
華為公司數據管理部|責編:欒傳龍
    華為公司數據管理部作為集團層面的數據管理組織，主要負責如下工作：公司數據工作的戰略規劃、路標舉措以及實施落地；數據從產生到消費全生命周期管理的治理框架、流程規範、方法和IT工具的制定與推行；公司級信息架構的設計和數據資產的治理維護；主持集團層面數據相關項目，推動以數據為核心的數字化轉型；設計公司數據質量度量模型、執行數據質量監控及重大數據問題披露；組織跨業務領域、跨BG信息架構集成和數據問題的解決；負責公司數據管理能力提升，推動企業數據文化建立和傳播。
目錄
序一
序二
序三
前言
第1章  數據驅動的企業數字化轉型
  1.1  非數字原生企業的數字化轉型挑戰
    1.1.1  業態特徵：產業鏈條長、多業態並存
    1.1.2  運營環境：數據交互和共享風險高
    1.1.3  IT建設過程：數據複雜、歷史包袱重
    1.1.4  數據質量：數據可信和一致化的要求程度高
  1.2  華為數字化轉型與數據治理
    1.2.1  華為數字化轉型整體目標
    1.2.2  華為數字化轉型藍圖及對數據治理的要求
  1.3  華為數據治理實踐
    1.3.1  華為數據治理歷程
    1.3.2  華為數據工作的願景與目標
    1.3.3  華為數據工作建設的整體思路和框架
  1.4  本章小結
第2章  建立企業級數據綜合治理體系
  2.1  建立公司級的數據治理政策
    2.1.1  華為數據管理總綱
    2.1.2  信息架構管理政策
    2.1.3  數據源管理政策
    2.1.4  數據質量管理政策
  2.2  融入變革、運營與IT的數據治理
    2.2.1  建立管理數據流程
    2.2.2  管理數據流程與管理變革項目、管理質量與運營之間的關係
    2.2.3  通過變革體系和運營體系進行決策
    2.2.4  數據治理融入IT實施
    2.2.5  通過內控體系賦能數據治理
  2.3  建立業務負責制的數據管理責任體系
    2.3.1  任命數據Owner和數據管家
    2.3.2  建立公司層面的數據管理組織
  2.4  本章小結
第3章  差異化的企業數據分類管理框架
  3.1  基於數據特性的分類管理框架
  3.2  以統一語言為核心的結構化數據管理
    3.2.1  基礎數據治理
    3.2.2  主數據治理
    3.2.3  事務數據治理
    3.2.4  報告數據治理
    3.2.5  觀測數據治理
    3.2.6  規則數據治理
  3.3  以特徵提取為核心的非結構化數據管理
  3.4  以確保合規遵從為核心的外部數據管理
  3.5  作用於數據價值流的元數據管理
    3.5.1  元數據治理面臨的挑戰
    3.5.2  元數據管理架構及策略
    3.5.3  元數據管理
  3.6  本章小結

第4章  面向「業務交易」的信息架構建設
  4.1  信息架構的四個組件
    4.1.1  數據資產目錄
    4.1.2  數據標準
    4.1.3  數據模型
    4.1.4  數據分佈
  4.2  信息架構原則：建立企業層面的共同行為準則
  4.3  信息架構建設核心要素：基於業務對象進行設計和落地
    4.3.1  按業務對象進行架構設計
    4.3.2  按業務對象進行架構落地
  4.4  傳統信息架構向業務數字化擴展：對象、過程、規則
  4.5  本章小結
第5章  面向「聯接共享」的數據底座建設
  5.1  支撐非數字原生企業數字化轉型的數據底座建設框架
    5.1.1  數據底座的總體架構
    5.1.2  數據底座的建設策略
  5.2  數據湖：實現企業數據的「邏輯匯聚」
    5.2.1  華為數據湖的3個特點
    5.2.2  數據入湖的6個標準
    5.2.3  數據入湖方式
    5.2.4  結構化數據入湖
    5.2.5  非結構化數據入湖
  5.3  數據主題聯接：將數據轉換為「信息」
    5.3.1  5類數據主題聯接的應用場景
    5.3.2  多維模型設計
    5.3.3  圖模型設計
    5.3.4  標籤設計
    5.3.5  指標設計
    5.3.6  演算法模型設計
  5.4  本章小結
第6章  面向「自助消費」的數據服務建設
  6.1  數據服務：實現數據自助、高效、復用
    6.1.1  什麼是數據服務
    6.1.2  數據服務生命周期管理
    6.1.3  數據服務分類與建設規範
    6.1.4  打造數據供應的「三個1」
  6.2  構建以用戶體驗為核心的數據地圖
    6.2.1  數據地圖的核心價值
    6.2.2  數據地圖的關鍵能力
  6.3  人人都是分析師
    6.3.1  從「保姆」模式到「服務自助」模式
    6.3.2  打造業務自助分析的關鍵能力
  6.4  從結果管理到過程管理，從能「看」到能「管」
    6.4.1  數據賦能業務運營
    6.4.2  數據消費典型場景實踐
    6.4.3  華為數據驅動數字化運營的歷程和經驗
  6.5  本章小結
第7章  打造「數字孿生」的數據全量感知能力
  7.1  「全量、無接觸」的數據感知能力框架
    7.1.1  數據感知能力的需求起源：數字孿生

    7.1.2  數據感知能力架構
  7.2  基於物理世界的「硬感知」能力
    7.2.1  「硬感知」能力的分類
    7.2.2  「硬感知」能力在華為的實踐
  7.3  基於數字世界的「軟感知」能力
    7.3.1  「軟感知」能力的分類
    7.3.2  「軟感知」能力在華為的實踐
  7.4  通過感知能力推進企業業務數字化
    7.4.1  感知數據在華為信息架構中的位置
    7.4.2  非數字原生企業數據感知能力的建設
  7.5  本章小結
第8章  打造「清潔數據」的質量綜合管理能力
  8.1  基於PDCA的數據質量管理框架
    8.1.1  什麼是數據質量
    8.1.2  數據質量管理範圍
    8.1.3  數據質量的總體框架
  8.2  全面監控企業業務異常數據
    8.2.1  數據質量規則
    8.2.2  異常數據監控
  8.3  通過數據質量綜合水平牽引質量提升
    8.3.1  數據質量度量運作機制
    8.3.2  設計質量度量
    8.3.3  執行質量度量
    8.3.4  質量改進
  8.4  本章小結
第9章  打造「安全合規」的數據可控共享能力
  9.1  內外部安全形勢，驅動數據安全治理髮展
    9.1.1  數據安全成為國家競爭的新戰場
    9.1.2  數字時代數據安全的新變化
  9.2  數字化轉型下的數據安全共享
  9.3  構建以元數據為基礎的安全隱私保護框架
    9.3.1  以元數據為基礎的安全隱私治理
    9.3.2  數據安全隱私分層分級管控策略
    9.3.3  數據底座安全隱私分級管控方案
    9.3.4  分級標識數據安全隱私
  9.4  「靜」「動」結合的數據保護與授權管理
    9.4.1  靜態控制：數據保護能力架構
    9.4.2  動態控制：數據授權與許可權管理
  9.5  本章小結
第10章  未來已來：數據成為企業核心競爭力
  10.1  數據：新的生產要素
    10.1.1  數據被列為生產要素：制度層面的肯定
    10.1.2  數據將進入企業的資產負債表
    10.1.3  數據資產的價值由市場決定
  10.2  大規模數據交互的企業數據生態
    10.2.1  數據生態離不開底層技術的支撐
    10.2.2  數據主權是數據安全交換的核心
    10.2.3  國際數據空間的目標與原則
    10.2.4  多方安全計算強化數據主權
  10.3  擺脫傳統手段的數據管理方式

    10.3.1  智能數據管理是數據工作的未來
    10.3.2  內容級分析能力提供資產全景圖
    10.3.3  屬性特徵啟發主外鍵智能聯接
    10.3.4  質量缺陷預發現
    10.3.5  演算法助力數據管理
    10.3.6  數字道德抵禦演算法歧視
  10.4  第四個世界：機器認知世界
    10.4.1  真實唯一的「物理世界」和五彩繽紛的「人類認知世界」
    10.4.2  映射「物理世界」的數字孿生——「數字世界」
    10.4.3  「數字世界」中的智能認知——「機器認知世界」
  10.5  本章小結

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