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基於5W+HMU的數據管理知識體系/數據管理知與行系列叢書

  • 作者：李濤//蔣楠//王建峰|責編:張星明//陳倩
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111795391
  • 出版日期：2025/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：615
人民幣：RMB 158 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統總結了中國大型企業數據管理的實踐經驗，構建了基於5W+HMU的數據管理知識體系，深入釐清了數據治理、數據管理、數據資產和數據資本之間的邏輯關係，全面解析了數據管理核心工作的知識與實踐，明確了數據管理的核心內容、實施路徑與評估機制，並通過精選的大型企業案例為讀者提供極具參考價值的經驗借鑒。本書內容兼具理論深度與實踐指導意義，適合企業管理者、數據管理從業者及高校相關專業師生閱讀，助力更好把握激活數據要素的關鍵脈絡與發展方向，為企業數據管理實踐提供理論依據和行動指導。
作者介紹
李濤//蔣楠//王建峰|責編:張星明//陳倩
目錄
序一：數據管理知與行合一，築牢數字經濟發展底座
序二：數據要素時代的戰略轉型與管理創新
序三：數據要素驅動未來，構建數字經濟時代的管理新範式
序四：數據管理知識體係為智能時代奠基
前言
第1章  數據管理
  1.1  數據管理概述
  1.2  數據管理知識框架
    1.2.1  數據管理知識車輪圖
    1.2.2  數據管理語境關係圖
    1.2.3  數據管理運行層級圖
    1.2.4  數據管理知識架構圖
  1.3  數據管理趨勢
    1.3.1  擁抱多雲時代：數據管理的新視野
    1.3.2  混合雲平台：彌合受監管行業的差距
    1.3.3  多模態數據存儲：數據平台的革命
    1.3.4  構建非結構化數據：數據組織的藝術
    1.3.5  安全成為焦點：保護企業的核心資產
    1.3.6  數據治理：在數據驅動的世界中掌舵
    1.3.7  元數據管理：數據智能的無名英雄
    1.3.8  低代碼/無代碼運動：數據應用民主化
  1.4  本章小結
第2章  數據戰略
  2.1  數據戰略概述
  2.2  數據戰略知識
    2.2.1  數據戰略的定義
    2.2.2  數據戰略管理的原因
    2.2.3  數據戰略管理的角色
    2.2.4  數據戰略管理的時機
    2.2.5  數據戰略管理的層級
  2.3  數據戰略管理實踐
    2.3.1  數據戰略管理的方法
    2.3.2  數據戰略管理的工具
    2.3.3  數據戰略管理的度量指標
    2.3.4  數據戰略管理典型案例
  2.4  本章小結
第3章  數據治理
  3.1  數據治理概述
  3.2  數據治理知識
    3.2.1  數據治理的定義
    3.2.2  數據治理的原因
    3.2.3  數據治理的角色
    3.2.4  數據治理的時機
    3.2.5  數據治理的層級
  3.3  數據治理實踐
    3.3.1  數據治理的方法
    3.3.2  數據治理的工具
    3.3.3  數據治理的度量指標
    3.3.4  數據治理典型案例
  3.4  本章小結

第4章  數據架構
  4.1  數據架構概述
  4.2  數據架構知識
    4.2.1  數據架構的定義
    4.2.2  數據架構的作用
    4.2.3  數據架構的要素
    4.2.4  數據架構的價值
    4.2.5  數據架構的應用場景
    4.2.6  數據架構的角色
    4.2.7  數據架構的時機
    4.2.8  數據架構管理的層級
  4.3  數據架構實踐
    4.3.1  數據架構如何實施
    4.3.2  數據架構管理工具
    4.3.3  數據架構如何度量
    4.3.4  數據架構典型案例
  4.4  本章小結
第5章  數據建模
  5.1  數據建模概述
  5.2  數據建模知識
    5.2.1  數據建模的定義
    5.2.2  數據建模的原因
    5.2.3  數據建模的角色
    5.2.4  數據建模的時機
    5.2.5  數據建模管理的層級
  5.3  數據建模實踐
    5.3.1  數據建模如何實施
    5.3.2  數據建模管理工具
    5.3.3  數據建模如何度量
    5.3.4  數據建模典型案例
  5.4  本章小結
第6章  數據存儲
  6.1  數據存儲概述
  6.2  數據存儲知識
    6.2.1  數據存儲的定義
    6.2.2  數據存儲管理的原因
    6.2.3  數據存儲管理的角色
    6.2.4  數據存儲管理的時機
    6.2.5  數據存儲管理的層級
  6.3  數據存儲實踐
    6.3.1  數據存儲管理如何實施
    6.3.2  數據存儲管理工具
    6.3.3  數據存儲管理如何度量
    6.3.4  數據存儲管理案例
  6.4  本章小結
第7章  數據集成
  7.1  數據集成概述
  7.2  數據集成知識
    7.2.1  數據集成的定義
    7.2.2  數據集成的原因

    7.2.3  數據集成的角色
    7.2.4  數據集成的時機
  7.3  數據集成實踐
    7.3.1  數據集成技術架構的演化過程
    7.3.2  數據集成的架構模式
    7.3.3  數據集成的實施步驟和方法
    7.3.4  數據集成的工具
    7.3.5  數據集成的效果評價與改進
    7.3.6  數據集成案例
  7.4  本章小結
第8章  數據標準
  8.1  數據標準概述
  8.2  數據標準知識
    8.2.1  數據標準的定義
    8.2.2  數據標準的價值
    8.2.3  數據標準管理的角色
    8.2.4  數據標準開展時機
    8.2.5  數據標準的定位
  8.3  數據標準實踐
    8.3.1  數據標準如何實施
    8.3.2  數據標準管理工具
    8.3.3  數據標準如何度量
    8.3.4  數據標準典型案例
  8.4  本章小結
第9章  主數據
  9.1  主數據管理概述
  9.2  主數據管理知識
    9.2.1  主數據的定義
    9.2.2  主數據管理的原因
    9.2.3  主數據管理的角色
    9.2.4  主數據管理開展的時機
    9.2.5  主數據管理的層級
  9.3  主數據管理實踐
    9.3.1  主數據管理如何實施
    9.3.2  主數據管理工具
    9.3.3  主數據管理如何度量
    9.3.4  主數據管理案例
  9.4  本章小結
第10章  元數據
  10.1  元數據概述
  10.2  元數據知識
    10.2.1  元數據的定義
    10.2.2  元數據管理的原因
    10.2.3  元數據管理的角色
    10.2.4  元數據管理的時機
    10.2.5  元數據管理的層級
  10.3  元數據實踐
    10.3.1  元數據管理如何實施
    10.3.2  元數據管理工具
    10.3.3  元數據管理如何度量

    10.3.4  元數據管理案例
  10.4  本章小結
第11章  數據質量
  11.1  數據質量概述
  11.2  數據質量知識
    11.2.1  數據質量的定義
    11.2.2  數據質量管理的原因
    11.2.3  數據質量管理的角色
    11.2.4  數據質量管理開展的時機
    11.2.5  數據質量管理的層級
  11.3  數據質量管理實踐
    11.3.1  數據質量管理如何實施
    11.3.2  數據質量管理工具
    11.3.3  數據質量管理如何度量
    11.3.4  數據質量管理典型案例
  11.4  本章小結
第12章  數據應用
  12.1  數據應用概述
  12.2  數據應用的知識
    12.2.1  數據應用的定義
    12.2.2  數據應用的原因
    12.2.3  數據應用的角色
    12.2.4  數據應用的時機
  12.3  數據應用的層級
    12.3.1  決策層
    12.3.2  管理層
    12.3.3  執行層
  12.4  數據應用實踐
    12.4.1  數據應用如何實施
    12.4.2  數據應用相關工具
    12.4.3  數據應用如何度量
    12.4.4  數據應用案例
  12.5  本章小結
第13章  數據共享
  13.1  數據共享概述
  13.2  數據共享知識
    13.2.1  數據共享的定義
    13.2.2  數據共享管理的原因
    13.2.3  數據共享管理的角色
    13.2.4  數據共享管理的時機
    13.2.5  數據共享管理的層級
  13.3  數據共享實踐
    13.3.1  數據共享如何實施
    13.3.2  數據共享相關工具
    13.3.3  數據共享如何度量
    13.3.4  數據共享典型案例
  13.4  本章小結
第14章  數據安全
  14.1  數據安全概述
  14.2  數據安全知識

    14.2.1  數據安全的定義
    14.2.2  數據安全管理的原因
    14.2.3  數據安全管理的角色
    14.2.4  數據安全管理的時機
    14.2.5  數據安全管理的層級
  14.3  數據安全實踐
    14.3.1  數據安全管理如何實施
    14.3.2  數據安全管理工具
    14.3.3  數據安全管理如何度量
    14.3.4  數據安全管理典型案例
  14.4  本章小結
第15章  數據資產
  15.1  數據資產概述
  15.2  數據資產知識
    15.2.1  數據資產概述
    15.2.2  數據資產管理的原因
    15.2.3  數據資產管理的角色
    15.2.4  數據資產管理的時機
    15.2.5  數據資產管理的層級
  15.3  數據資產實踐
    15.3.1  數據資產管理如何實施
    15.3.2  數據資產管理工具
    15.3.3  數據資產管理如何度量
    15.3.4  數據資產管理典型案例
  15.4  本章小結
第16章  數據資本
  16.1  數據資本概述
  16.2  數據資本知識
    16.2.1  數據資本的定義
    16.2.2  數據資本管理的原因
    16.2.3  數據資本管理的角色
    16.2.4  數據資本管理開展的時機
    16.2.5  數據資本管理的層級
  16.3  數據資本實踐
    16.3.1  數據資本管理如何實施
    16.3.2  數據資本管理工具
    16.3.3  數據資本管理如何度量
    16.3.4  數據資本化典型案例
  16.4  本章小結
第17章  數據管理成熟度評估
  17.1  數據管理成熟度評估概述
  17.2  數據管理成熟度評估知識
    17.2.1  數據管理成熟度評估的定義
    17.2.2  數據管理成熟度評估的原因
    17.2.3  數據管理成熟度評估的角色
    17.2.4  數據管理成熟度評估的時機
    17.2.5  數據管理成熟度評估的層級
  17.3  數據管理成熟度評估實踐
    17.3.1  數據管理成熟度評估如何實施
    17.3.2  數據管理成熟度評估工具

    17.3.3  數據管理成熟度評估如何度量
    17.3.4  數據管理成熟度評估典型案例
  17.4  本章小結
附錄  名詞術語
參考文獻
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