首席數據官（Chief Data Officer，CDO）是數字時代的產物，它在數字化轉型的過程中，以及在轉型成功后的數字經濟中，都會起到關鍵作用。本書旨在建立一套相對完整的關於首席數據官的知識體系，幫助讀者更好地參與數字時代的發展。
    本書分為5篇。「第一篇CDO概論」介紹CDO產生的背景、發展趨勢、主要職責、必備技能和工作路徑等。「第二篇管好數據」講解CDO如何管理好數據，涉及數據戰略、數據治理、數據制度、數據標準、數據架構、數據質量、數據安全、數據合規、數據建模、數據集成、數據存儲、數據分析和挖掘、數據倫理、數據開放與共享等。「第三篇做好轉型」講解CDO如何做好數字化轉型。「第四篇建好團隊」講解CDO如何構建、領導和考核數據團隊。「第五篇新技術、新模式、新業態」介紹一些與數據及CDO相關的新技術、新模式和新業態。
    本書適合對數據，特別是對首席數據官這一職業感興趣的讀者，期望或者已經成為首席數據官的讀者，以及需要與首席數據官協同工作的讀者閱讀。

編者:上海市靜安區國際數據管理協會|責編:龔昕岳

第一篇  CDO概論
  第1章  CDO是數字時代的產物
    1.1  CDO的定義
      1.1.1  首席數字官
      1.1.2  首席數據官
    1.2  CDO產生的背景
      1.2.1  《領導者數據宣言》
      1.2.2  數據是生產要素
      1.2.3  數據是數字經濟的基礎
      1.2.4  數據管理是數字化轉型的前提
      1.2.5  數據必須從IT中分離出來
      1.2.6  誰來管理數據
    1.3  國外CDO發展的狀況
      1.3.1  國外CDO概念的歷史由來
      1.3.2  國外與CDO相關的組織
      1.3.3  國外與CDO相關的研究和著作
    1.4  國內CDO發展的狀況
      1.4.1  廣東省
      1.4.2  浙江省
      1.4.3  江蘇省
      1.4.4  山東省
      1.4.5  上海市
      1.4.6  北京市
      1.4.7  四川省
      1.4.8  工業和信息化部
      1.4.9  關於CDO的一些城市級政策
    1.5  CDO發展的趨勢
      1.5.1  全球CDO調研
      1.5.2  CDO在我國的發展趨勢
      1.5.3  中美CDO的比較：誰在推動數據管理工作
    1.6  本章小結
  第2章  CDO的主要職責和組織架構
    2.1  概述
    2.2  關於首席數據官職責的一些觀點
      2.2.1  美國聯邦政府首席數據官委員會的觀點
      2.2.2  isCDO的觀點
      2.2.3  CDOIQ的觀點
      2.2.4  EDMC的觀點
      2.2.5  DAMA的觀點
    2.3  一個示例：美國俄勒岡州交通部CDO招聘
      2.3.1  職位介紹
      2.3.2  通用職責領導職責
      2.3.3  具體的職責和職務
      2.3.4  成功的度量指標
      2.3.5  背景要求和最低資格要求
    2.4  首席數據官的主要工作職責
      2.4.1  管好數據
      2.4.2  做好轉型
      2.4.3  建好團隊
      2.4.4  CDO職責架構圖

    2.5  首席數據官的彙報路徑和組織架構
      2.5.1  CDO與其他CXO的關係
      2.5.2  CDO和數字化轉型委員會的關係
      2.5.3  CDO和數據所有者的關係
      2.5.4  CDO和數據管理專員的關係
    2.6  本章小結
  第3章  CDO的必備技能和個人特質
    3.1  概述
    3.2  首席數據官面臨的挑戰
    3.3  首席數據官可能擔當的角色
    3.4  CDO的必備技能（美國聯邦政府首席數據官委員會的觀點）
    3.5  CDO的數據能力：數據素養
    3.6  CDO的業務能力
    3.7  CDO的技術能力
    3.8  CDO的團隊能力
    3.9  CDO的戰略規劃能力
    3.10  CDO的溝通交流能力
    3.11  CDO的性格特徵
    3.12  本章小結
  第4章  CDO的行動指南
    4.1  概述
    4.2  國外關於CDO行動計劃的一些觀點
      4.2.1  isCDO關於CDO的90天行動計劃
      4.2.2  Gartner關於CDO的100天行動計劃
      4.2.3  CDOIQ關於CDO的90天行動計劃
    4.3  DAMA的CDO行動路線圖
      4.3.1  獲得支持並確定具體目標
      4.3.2  了解組織的數據和技術現狀
      4.3.3  評估組織數據管理能力成熟度
      4.3.4  制定路線圖並設置合理的KPI
    4.4  本章小結
第二篇  管好數據
  第5章  數據戰略
    5.1  概述
      5.1.1  戰略是企業的生死大計
      5.1.2  數據賦予企業的機遇和挑戰
      5.1.3  企業需要有數據戰略
      5.1.4  部分國家或地區的數據戰略
      5.1.5  數據戰略的三個必答題
    5.2  數據戰略七要素
      5.2.1  願景：企業要成為一家怎樣的數據驅動型公司
      5.2.2  數據文化：將數據思維植入組織文化
      5.2.3  數據組織：構建業務負責制的數據管理組織
      5.2.4  業務場景：讓數據戰略對齊業務戰略
      5.2.5  數據能力：提供製度和流程支撐
      5.2.6  數據底座：讓數據可用、好用
      5.2.7  行動路線圖：數據戰略實施路線圖
    5.3  數據戰略實施的Y形路徑
      5.3.1  數據戰略分析
      5.3.2  數據戰略制定

      26.4.5  探索資本服務
    26.5  數據交易
      26.5.1  交易標的物
      26.5.2  參與主體
      26.5.3  定價
      26.5.4  風險提示
    26.6  數據入表
    26.7  本章小結
  第27章  公共數據授權運營
    27.1  概述
      27.1.1  政策背景
      27.1.2  現狀與實踐
      27.1.3  問題與挑戰
    27.2  授權運營方式
    27.3  授權運營的實現路徑
      27.3.1  建立主體機制（組織框架搭建）
      27.3.2  規範行為制度（政策文件支持）
      27.3.3  選擇建設模式（確定授權主體和授權方式）
      27.3.4  搭建授權運營平台
      27.3.5  設計收益分配
      27.3.6  形成授權運營生態
    27.4  本章小結
第四篇  建好團隊
  第28章  數據團隊建設
    28.1  數據團隊的組織架構
    28.2  組織架構建設的指導原則
    28.3  建立數據團隊認責機制
    28.4  數據團隊的構成
      28.4.1  數據團隊的5個職能
      28.4.2  不同的數據角色
      28.4.3  數據治理子團隊的構成
      28.4.4  數據分析和應用子團隊的構成
      28.4.5  數據平台開發子團隊的構成
      28.4.6  數據系統運維子團隊的構成
      28.4.7  數據要素運營子團隊的構成
    28.5  數據團隊的人員構成
      28.5.1  數字化人才的定義
      28.5.2  資料庫管理員
      28.5.3  ETL工程師
      28.5.4  數據架構師
      28.5.5  數據分析師
      28.5.6  數據建模師
      28.5.7  元數據管理師
      28.5.8  主數據管理師
      28.5.9  數據質量專員
      28.5.10  數據安全管理師
      28.5.11  數據合規師
      28.5.12  大數據科學家
      28.5.13  數據治理師
      28.5.14  數據資產評估師

      28.5.15  數據交易師
    28.6  數據團隊的建設方法
      28.6.1  數據團隊建設的一些考慮
      28.6.2  數據團隊人才建設的渠道
    28.7  本章小結
  第29章  CDO及其數據團隊的績效考核
    29.1  CDO績效管理的獨特性
    29.2  CDO績效考核及其目的
    29.3  CDO績效考核對象及其指標
      29.3.1  CDO績效考核對象
      29.3.2  CDO績效考核指標
      29.3.3  KPI要素
    29.4  考核頻率
    29.5  考核基準
      29.5.1  開發類項目的考核基準
      29.5.2  工程類項目的考核基準
      29.5.3  已知需求類項目的考核基準
      29.5.4  未知需求類項目的考核基準
    29.6  考核方法
      29.6.1  排序法
      29.6.2  對比法
      29.6.3  正態分佈法
      29.6.4  文獻法
      29.6.5  述職法
      29.6.6  尺度評價法
      29.6.7  有無考核法
      29.6.8  內部結演算法
      29.6.9  個人績效承諾法
      29.6.10  綜合績效考核法
    29.7  考核數據收集
      29.7.1  權責發生制的數據收集
      29.7.2  實際發生制的數據收集
      29.7.3  績效數據與項目實施過程融合
      29.7.4  項目全生命周期數據收集
    29.8  考核結果
      29.8.1  數據管理價值評價
      29.8.2  考核的「量化」神話
      29.8.3  活力曲線
      29.8.4  考核結果應用
    29.9  績效反饋
      29.9.1  績效反饋與溝通
      29.9.2  績效考核中的常見問題及應對措施
    29.10  績效考核體系建設
      29.10.1  取得高層領導支持
      29.10.2  開展全員宣貫
      29.10.3  統籌規劃三階段
      29.10.4  確定考核目標
      29.10.5  設計KPI和權重
      29.10.6  選擇合適的考核方法
      29.10.7  設計考核結果的活力區間

      29.10.8  設計考核頻率
      29.10.9  設計考核結果應用
      29.10.10  開展績效反饋與輔導
    29.11  本章小結
  第30章  數據項目的管理
    30.1  數據項目的定義
      30.1.1  什麼是數據項目
      30.1.2  數據項目的獨特性
    30.2  項目管理及其發展
      30.2.1  項目管理的發展歷程
      30.2.2  項目管理的九大知識領域
      30.2.3  項目管理人才的技能要求
    30.3  數據項目管理的原則
    30.4  數據項目管理的內容
      30.4.1  傳統型數據項目
      30.4.2  基於數據生命周期的傳統型數據項目
      30.4.3  與數據資產和數據要素相關的數據項目
      30.4.4  數據外包項目的管理
    30.5  數據驅動的項目管理
      30.5.1  數據在項目管理中的作用
      30.5.2  數據驅動的項目管理的實施流程
    30.6  本章小結
第五篇  新技術、新模式、新業態
  第31章  新型數據科技
    31.1  戰略性新型數據平台
    31.2  現代數據架構
      31.2.1  現代數據架構的特點
      31.2.2  雲上數據架構的興起
      31.2.3  主動型元數據管理
    31.3  湖倉一體
      31.3.1  數據倉庫
      31.3.2  數據湖
      31.3.3  湖倉一體
      31.3.4  數據中台
    31.4  數據民主化
    31.5  數據編織
    31.6  數據網格
    31.7  數據聯邦
    31.8  DataOps
      31.8.1  定義
      31.8.2  DataOps架構
      31.8.3  數據中台與DataOps的關係
      31.8.4  DataOps的主要技術
      31.8.5  DataOps的價值
    31.9  數據可視化
    31.10  數字孿生
    31.11  隱私計算
      31.11.1  隱私計算的定義和相關的主要技術
      31.11.2  隱私計算在數據要素流通中的應用
    31.12  區塊鏈

    31.13  ChatGPT帶來的革命性變革
    31.14  「信創」及其對企業數據技術發展的影響
      31.14.1  信創產業發展的背景
      31.14.2  信創產業發展的成就
      31.14.3  信創產業的發展趨勢
    31.15  開源
      31.15.1  開源軟體的條件
      31.15.2  開源的優勢及劣勢
      31.15.3  關於開源的一些問題
      31.15.4  主要的軟體基金會和平台
      31.15.5  中國開發者對Apache頂級項目做出的貢獻
      31.15.6  開源項目的發展趨勢
    31.16  數據空間和國際數據空間
    31.17  本章小結
  第32章  基於數據的商業運營新模式
    32.1  傳統的運營模式
      32.1.1  傳統的業務驅動型運營模式
      32.1.2  傳統的技術驅動型運營模式
      32.1.3  阿米巴運營模式
      32.1.4  傳統的流程驅動型運營模式
    32.2  基於數據的新模式
      32.2.1  數據驅動的新模式
      32.2.2  以數據為中心的新模式
      32.2.3  基於指標數據的新模式
    32.3  與數據相關的其他新模式
      32.3.1  數據交易的新模式
      32.3.2  基於雲端的數據管理模式
    32.4  本章小結
  第33章  基於數據的新業態
    33.1  背景
    33.2  數商新生態
    33.3  數據信托
    33.4  數據跨境流通
    33.5  數據標注
    33.6  Web3.0和元宇宙
    33.7  NFT
    33.8  ESG
    33.9  碳達峰與碳中和
    33.10  ESG與「雙碳」之間的聯繫與區別
    33.11  本章小結

      5.3.3  數據戰略實施
      5.3.4  數據戰略評估
    5.4  本章小結
  第6章  數據治理
    6.1  概述
      6.1.1  數據治理的定義
      6.1.2  數據治理和數據管理的關係
    6.2  數據治理的驅動因素
      6.2.1  法規遵從的要求
      6.2.2  內部管控的要求
      6.2.3  外部市場的需求
    6.3  數據治理的核心內容
      6.3.1  組織人事架構的調整和建設
      6.3.2  各種規章制度的建設
      6.3.3  數據管理流程的改造和建設
    6.4  數據治理的實施指南
      6.4.1  識別當前的數據管理參與者
      6.4.2  識別數據治理指導委員會的參與者
      6.4.3  識別和分析利益相關方
      6.4.4  讓利益相關方參與進來
    6.5  本章小結
  第7章  數據制度
    7.1  概述
      7.1.1  數據制度的分類
      7.1.2  企業層面的數據制度分類法
      7.1.3  企業級管理大綱
      7.1.4  數據管理辦法
      7.1.5  數據管理維護細則
      7.1.6  數據管理操作手冊
    7.2  數據制度的主要內容
      7.2.1  數據制度的核心內容
      7.2.2  數據要素基礎制度
    7.3  數據制度的修訂時機、原則和步驟
    7.4  本章小結
  第8章  元數據和數據資源目錄
    8.1  概述
      8.1.1  元數據和數據資源目錄的定義
      8.1.2  數據管理需要從元數據開始
    8.2  元數據管理的驅動因素
    8.3  元數據的核心內容
      8.3.1  元數據的內容
      8.3.2  元數據的來源
    8.4  元數據和數據資源目錄實施指南
    8.5  元數據管理的關鍵事項
      8.5.1  目錄的完整性
      8.5.2  元數據的質量
      8.5.3  組織保障
      8.5.4  標準和制度
      8.5.5  反饋機制
      8.5.6  元數據管理是一項長期工程

    8.6  主動型元數據管理
      8.6.1  什麼是主動型元數據管理
      8.6.2  主動型元數據管理的基本特徵
    8.7  本章小結
  第9章  數據標準
    9.1  概述
      9.1.1  數據標準的定義
      9.1.2  數據標準層級
    9.2  數據標準的驅動因素
    9.3  數據標準面臨的困難
    9.4  數據標準的核心內容
      9.4.1  數據要素供給
      9.4.2  數據要素流通
      9.4.3  數據要素開發利用
      9.4.4  數據要素安全
    9.5  數據標準的實施指南
      9.5.1  數據標準規劃
      9.5.2  數據標準制定
      9.5.3  數據標準發布
      9.5.4  數據標準執行
      9.5.5  數據標準維護
    9.6  數據標準化的評估
      9.6.1  對數據標準建設的評估
      9.6.2  對數據標準貫標的評估
      9.6.3  對數據標準應用成效的評估
    9.7  本章小結
  第10章  數據架構
    10.1  數據架構的定義
      10.1.1  DAMA的觀點
      10.1.2  DCMM的觀點
      10.1.3  其他觀點
    10.2  數據架構的核心內容及其演變
      10.2.1  數據架構的核心內容
      10.2.2  數據架構的演變
    10.3  數據架構的實施指南
      10.3.1  數據架構面臨的挑戰
      10.3.2  數據架構的設計原則
      10.3.3  現狀與需求分析
      10.3.4  數據架構設計的兩種模式
      10.3.5  數據架構的常見誤區
    10.4  現代數據架構
      10.4.1  現代數據架構介紹
      10.4.2  數據架構的未來趨勢
      10.4.3  大數據技術
    10.5  數據架構評估
    10.6  本章小結
  第11章  數據質量管理
    11.1  概述
    11.2  數據質量的概念
    11.3  數據質量管理的幾項原則

      11.3.1  從關鍵數據入手
      11.3.2  「自查」和從源頭抓起
      11.3.3  明確的認責體系是提升數據質量的根本保證
      11.3.4  建立有效的數據質量指標
    11.4  數據質量管理的具體工作
      11.4.1  數據質量管理的大致內容和流程
      11.4.2  根因分析
      11.4.3  PDCA方法論
      11.4.4  數據質量報告
    11.5  數據質量管理實施的幾個要點
      11.5.1  導致數據質量問題的常見原因
      11.5.2  數據全生命周期的管理
      11.5.3  數據質量規則模板
    11.6  如何評估數據質量管理的成效
    11.7  本章小結
  第12章  數據安全和隱私保護
    12.1  概述
      12.1.1  數據安全的定義
      12.1.2  隱私保護的定義
      12.1.3  CDO要做好數據安全和隱私保護
    12.2  數據安全的核心內容
      12.2.1  數據分類分級
      12.2.2  數據訪問控制
      12.2.3  應對外部威脅
      12.2.41  8種數據安全能力
    12.3  數據隱私保護的核心內容
      12.3.1  個人信息安全影響評估
      12.3.2  個人數據保留和刪除
      12.3.3  個人數據處理活動記錄
      12.3.4  個人信息主體權益
    12.4  數據安全和隱私保護的實施方法
      12.4.1  數據安全和隱私保護之組織建設
      12.4.2  數據安全和隱私保護之框架和制度建設
      12.4.3  數據安全和隱私保護之技術工具
      12.4.4  數據安全和隱私保護之人員能力培養
      12.4.5  外包中的數據安全保護
      12.4.6  CRUD和RACI
    12.5  數據安全和隱私保護的事件處理
    12.6  本章小結
  第13章  數據合規管理
    13.1  概述
      13.1.1  合規
      13.1.2  合規管理
      13.1.3  合規風險
    13.2  合規管理的作用
    13.3  數據合規義務和風險
      13.3.1  數據合規義務
      13.3.2  數據合規風險
    13.4  合規管理的主要步驟
      13.4.1  風險識別

      13.4.2  風險評價
      13.4.3  識別並排序合規責任人
      13.4.4  風險控制
    13.5  合規管理體系及認證
      13.5.1  組織環境
      13.5.2  領導作用
      13.5.3  策劃
      13.5.4  支持
      13.5.5  運行
      13.5.6  績效評價
      13.5.7  改進
    13.6  本章小結
  第14章  主數據管理
    14.1  概述
    14.2  主數據的定義和關鍵特性
    14.3  主數據類型
    14.4  什麼是主數據管理
    14.5  主數據管理面臨的挑戰
    14.6  主數據管理的核心內容
      14.6.1  主數據管理標準體系
      14.6.2  主數據管理保障體系
      14.6.3  主數據管理工具
    14.7  主數據管理的價值
    14.8  主數據管理的實施方法
      14.8.1  實施方法及內容
      14.8.2  實施要點
    14.9  主數據管理的評價指標
    14.10  本章小結
  第15章  指標數據
    15.1  概述
    15.2  指標數據的驅動因素
      15.2.1  指標數據是組織健康持續發展的需要
      15.2.2  指標數據是組織經營分析決策的依據
      15.2.3  指標數據是組織需要管理的重要資產
    15.3  指標數據的管理原則
    15.4  指標數據的建設過程
      15.4.1  編製指標體系框架
      15.4.2  明確主題所屬指標
      15.4.3  優化完善指標數據
      15.4.4  制定指標管理體系
      15.4.5  強化使用指標數據
    15.5  指標數據的實施指南
      15.5.1  指標數據的常見問題
      15.5.2  指標數據的關鍵管理因素
      15.5.3  指標數據的度量指標
    15.6  本章小結
  第16章  數據建模
    16.1  概述
      16.1.1  什麼是數據模型
      16.1.2  數據建模的一些基本概念

    16.2  數據模型管理的驅動因素
      16.2.1  監管合規要求形成有效的數據模型管理機制
      16.2.2  企業中的數據模型需要長期積累
      16.2.3  數據生產規範化需要模型開發過程遵循企業數據標準
    16.3  數據模型的核心內容
      16.3.1  企業架構與數據架構
      16.3.2  數據模型驅動的數據治理
      16.3.3  從數據模型到數據
      16.3.4  數據模型與數據標準的關係
      16.3.5  將數據標準應用於數據模型建設
    16.4  數據模型的實施指南
      16.4.1  數據模型規範化設計
      16.4.2  數據模型評審
      16.4.3  數據模型管理和協作
      16.4.4  組織架構和流程
      16.4.5  行業標準化數據模型
    16.5  數據模型的評估指標
      16.5.1  數據模型管理成熟度評估模型
      16.5.2  能力域及能力項的設計
    16.6  本章小結
  第17章  數據集成
    17.1  概述
      17.1.1  數據集成的基本概念
      17.1.2  時延的基本概念
    17.2  數據集成的過程
    17.3  數據集成的核心內容
      17.3.1  數據集成的類型
      17.3.2  數據集成技術
      17.3.3  數據集成的新內容
      17.3.4  數據集成的常見誤區
    17.4  數據集成能力的評估
    17.5  本章小結
  第18章  數據存儲
    18.1  概述
      18.1.1  數據存儲的概念
      18.1.2  數據存儲規劃的目標
    18.2  數據存儲規劃需要考慮的因素
      18.2.1  數據的結構特徵
      18.2.2  數據的處理模式
      18.2.3  數據的全生命周期
      18.2.4  數據訪問的熱度
      18.2.5  數據的存儲地點
      18.2.6  整體性因素
    18.3  選擇資料庫系統需要考慮的因素
      18.3.1  資料庫的CAP特性
      18.3.2  資料庫的擴展性
      18.3.3  不同資料庫適用的數據處理場景
      18.3.4  全能但昂貴的選擇——內存資料庫
      18.3.5  面向特定行業的資料庫
    18.4  數據存儲的發展趨勢

    18.5  本章小結
  第19章  數據管理能力成熟度評估
    19.1  數據管理能力成熟度評估模型
      19.1.1  CMMI-DMM模型
      19.1.2  IBM數據治理能力成熟度模型
      19.1.3  DCAM2
      19.1.4  DCMM
      19.1.5  數據管理能力成熟度評估模型對比分析
      19.1.6  CDMC
    19.2  如何開展數據管理能力成熟度評估
      19.2.1  數據管理能力成熟度評估的實施步驟
      19.2.2  未來趨勢和展望
    19.3  本章小結
  第20章  數據生命周期管理
    20.1  概述
      20.1.1  數據生命周期的定義
      20.1.2  數據生命周期管理的定義
      20.1.3  常見的數據生命周期管理模型
    20.2  數據生命周期管理的目標及意義
    20.3  數據生命周期管理的階段
      20.3.1  數據規劃
      20.3.2  數據創建
      20.3.3  數據傳輸
      20.3.4  數據存儲
      20.3.5  數據加工
      20.3.6  數據使用
      20.3.7  數據提高
      20.3.8  數據歸檔或銷毀
    20.4  數據生命周期管理的評估
      20.4.1  對數據生成與收集的評估要求
      20.4.2  對數據加工與處理的評估要求
      20.4.3  對數據存儲與管理的評估要求
      20.4.4  對數據利用與共享的評估要求
    20.5  本章小結
  第21章  非結構化數據管理
    21.1  概述
      21.1.1  概念
      21.1.2  發展歷程
      21.1.3  現狀
      21.1.4  未來趨勢
    21.2  非結構化數據管理的意義
      21.2.1  安全合規
      21.2.2  提效降本
      21.2.3  業務連續性
      21.2.4  決策支持
      21.2.5  洞察創新
      21.2.6  權益保障
      21.2.7  資產增值
      21.2.8  記憶（歷史）留存
    21.3  非結構化數據管理的核心內容

      21.3.1  文檔管理
      21.3.2  工作流
      21.3.3  協作
      21.3.4  影像管理
      21.3.5  門戶
      21.3.6  知識管理
      21.3.7  數字資產管理
      21.3.8  網頁內容管理
    21.4  非結構化數據管理的建設方法
    21.5  本章小結
  第22章  數據分析和挖掘
    22.1  概述
    22.2  數據分析與數據挖掘的異同
    22.3  數據分析的核心內容
      22.3.1  數據分析理論和方法
      22.3.2  數據分析工具
      22.3.3  數據分析應用
    22.4  數據挖掘的核心內容
      22.4.1  傳統意義上的數據挖掘
      22.4.2  大數據背景下的數據探索
      22.4.3  數據挖掘工具
      22.4.4  數據挖掘應用
    22.5  數據分析和挖掘的應用場景
      22.5.1  客戶管理
      22.5.2  產品管理
      22.5.3  營銷管理
      22.5.4  績效管理
      22.5.5  風險管理
      22.5.6  財務管理
    22.6  數據分析和挖掘的實施方法
      22.6.1  數據分析的實施方法
      22.6.2  數據挖掘的實施方法
    22.7  本章小結
  第23章  數據倫理
    23.1  概述
      23.1.1  遵守倫理是企業開展業務活動的底線
      23.1.2  企業需要遵守數據倫理
    23.2  數據倫理面臨的問題及典型案例
      23.2.1  數據倫理面臨的問題
      23.2.2  數據倫理問題的典型案例：Facebook定向廣告推送事件
    23.3  數據倫理治理的核心內容
      23.3.1  國內外數據倫理與隱私保護實踐
      23.3.2  數據倫理的基本準則
      23.3.3  數據倫理治理的基本方法
    23.4  本章小結
  第24章  數據開放與共享
    24.1  概述
      24.1.1  基本概念
      24.1.2  數據開放與共享的歷史回顧
      24.1.3  數據開放與共享的價值路徑

    24.2  數據開放與共享的建設意義
    24.3  數據開放的核心內容
      24.3.1  什麼是數據開放
      24.3.2  數據開放的關鍵
    24.4  數據共享的核心內容
      24.4.1  什麼是數據共享
      24.4.2  數據共享的關鍵
    24.5  數據開放與共享的實施方法
      24.5.1  數據開放與共享的資源體系
      24.5.2  數據開放與共享的建設路徑
      24.5.3  數據開放與共享的運行機制
    24.6  本章小結
第三篇  做好轉型
  第25章  數字化轉型與數字文化
    25.1  概述
      25.1.1  數字化和數字化轉型
      25.1.2  數字化與信息化的區別
      25.1.3  數字文化和數據素養
    25.2  數字化轉型的驅動因素
      25.2.1  外部驅動因素
      25.2.2  內部驅動因素
    25.3  數字文化的核心內容
      25.3.1  數據思維
      25.3.2  與客戶共創
      25.3.3  協同開放
      25.3.4  創新包容
      25.3.5  持續學習
      25.3.6  崇尚科技
    25.4  數字化轉型的實施指南
      25.4.1  樹立緊迫感
      25.4.2  溝通和設計願景
      25.4.3  建立數據型組織
      25.4.4  積累短期，驅動長期
      25.4.5  成果融入文化
      25.4.6  動態調整，時刻檢視
    25.5  數字文化建設的評估指標
      25.5.1  企業數字文化建設成果的評估指標
      25.5.2  企業數字文化建設能力的評估指標
    25.6  本章小結
  第26章  數據要素
    26.1  概述
      26.1.1  背景
      26.1.2  定義
    26.2  數據要素識別
    26.3  數據確權
    26.4  數據要素價值評估
      26.4.1  數據權屬確定
      26.4.2  數據資產邊界確定
      26.4.3  數據資產成本計量評估
      26.4.4  數據要素價值評估