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數據治理:概念、方法與實踐 版權信息
- ISBN：9787111771920
- 條形碼：9787111771920 ; 978-7-111-77192-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據治理:概念、方法與實踐 本書特色
●聚合多位數據治理與數據資產管理領域專家行業經驗
●概念、架構、方法、工具、實踐，多維度剖析數據治理知識體系
●助力廣大CDO、CTO、CIO做好數據治理、激活數據要素
數據治理:概念、方法與實踐 內容簡介
本書是一本數據治理領域的實戰型手冊，共8章，內容包括：數據治理的基本概念、數據治理的價值、數據治理的核心職能、實施數據治理的前提、實施數據治理的五個階段、數據治理的十大核心能力建設、數據治理工具與技術、數據治理行業實踐案例。本書語言通俗易懂，體系完整，案例豐富，系統全面地介紹了數據治理的目標、價值、方式、方法、工具等相關知識，可以幫助讀者快速理解數據治理的概念，認識數據治理的架構，掌握數據治理的基本方法。 本書讀者對象主要是CEO、CDO、CIO、CTO，以及數據治理、企業數字化轉型領域的相關管理者和項目負責人。本書也適合作為高校數字經濟、數據科學與大數據技術、大數據管理與應用等專業的數據治理相關課程教材。
數據治理:概念、方法與實踐數據治理:概念、方法與實踐 前言
在數字化的浪潮中，數據已成為企業決策和業務運營的核心生產要素。隨著數據規模的不斷擴大和數據來源的多樣化，企業數據的治理和管理面臨諸多挑戰。為了應對這些挑戰，企業需要建立一套科學、完善的數據治理體系，對數據進行全面、有效的管理。數據治理不僅有助于提升企業的決策效率和業務表現，更是企業數字化轉型和可持續發展的重要保障。通過實施數據治理，企業可以更好地應對數據規模和復雜性的挑戰，提高數據的質量和可靠性，保障數據的安全性，從而更好地利用數據進行決策和業務運營。
本書全面深入地探討了數據治理的各個方面，從基本概念到核心價值，從實施前提到核心能力建設，以及工具與技術、行業實踐案例等，旨在為企業提供一套完整的數據治理方案。
本書共8章。
第1章介紹了數據治理的基本概念、發展歷程和驅動因素，為讀者提供了數據治理的總體框架。
第2章深入探討了數據治理的價值，從多個角度闡述了數據治理對于企業的意義。
第3章詳細介紹了數據治理的核心職能，包括數據治理的十項核心職能、數據治理核心職能之間的關系。
數據治理:概念、方法與實踐 目錄
目錄
前言
第1章什么是數據治理/11數據治理的基本概念/
111數據的定義/
112數據與數據資產/
113數字化的定義/
114數據治理的定義/
115數據治理工作范圍/
12數據治理的發展歷程/
121萌芽期：數據概念的形成/
122成長期：信息化發展/
123成型期：數據治理“三大件”/
124成熟期：數字化轉型必經之路/
13辨析數據治理的十個關鍵詞/
131數據治理vs數據管理/
132元數據vs數據元/
133數據資源vs數據資產/
134數據標準vs數據標準化/
135數據模型vs數據架構/
14辨析數據治理的幾種模式/
141小數據治理vs大數據治理/
142源頭數據治理vs中臺數據治理/
143項目式數據治理vs DataOps/
144被動數據治理vs主動數據治理/
15數據治理的驅動因素/
151內部驅動因素/
152外部驅動因素/第2章數據治理的價值/
21數據治理在組織中的價值定位/
211數據治理的對象：數據資產/
212數據資產價值發揮面臨的挑戰/
213數據治理在組織中的定位：地基性
工程/
22頂層規劃，明確數據戰略方向/
23統一規范，構建全局性數據標準/
24持續提升數據質量，促進數據可信
可用/
25保障數據安全，為數據應用共享
設置護欄/
26搭建體制機制，形成數據資產運營
機制保障體系/第3章數據治理的核心職能/
31數據治理的十項核心職能/
311數據戰略/
312數據架構/
313元數據管理/
314數據標準管理/
315數據質量管理/
316數據安全管理/
317主數據管理/
318數據分析應用/
319數據服務/
3110數據運營/
32數據治理核心職能之間的關系/第4章實施數據治理的前提/
41認識企業數據的構成/
411基礎數據/
412交易數據/
413分析數據/
42找準數據治理的對象/
421數據治理的對象：數據/
422數據治理的對象：人/
423數據治理的對象：業務流程/
43把握數據治理的關鍵點/
431確定治理目標/
432建立治理組織/
433落地數據標準/
434提升數據質量/
435評估治理價值/
44規避數據治理的誤區/
441盲目的數據治理/
442被動式的數據治理/
443項目式的數據治理/
444孤立式的數據治理/
445數據治理唯工具論/
45理解數據治理的三種模式/
451自下而上：以明確的數據應用為重/
452自上而下：以全局數據架構為重/
453全面規劃：從全局數據應用入手///數據治理：概念、方法與實踐第5章實施數據治理的五個階段/
51數據治理流程概述/
52數據治理藍圖規劃/
521評估數據管理能力成熟度/
522匯總內部數據訴求/
523對標外部數據實踐/
524定位數據治理價值/
525繪制數據治理藍圖/
526選擇數據治理切入點/
53數據治理落地實施/
531理數據：摸清數據家底/
532建體系：建立保障體系/
533搭平臺：搭建治理平臺/
534接數據：接管數據資產/
535定標準：規范數據語言/
536提質量：提升數據價值/
537控安全：合規使用數據/
538編目錄：明確數據資產/
539用數據：數據賦能業務/
54數據治理成效評估/
541數據治理成效評估體系/
542數據治理成效評估報告/
55數據治理問題改進/
551內部問題改進/
552外部問題改進/
56數據治理長效運營/
561數據治理運營新體系/
562數據治理運營體系搭建/
563數據治理運營雙循環/
564業務驅動的數據運營/第6章數據治理的十大核心能力建設/
61數據戰略管理：明確數據治理的方向/
611企業數據戰略框架/
612企業數據戰略實施/
62數據架構管理：對齊目標、搭建
框架/
621數據架構設計流程概述/
622主題域劃分/
623實體識別/
624邏輯模型設計/
625數據流向梳理/
626管理機制建設/
63元數據管理：數據管理的基礎/
631元數據需求管理/
632元數據建模/
633元數據采集和維護/
634元數據質量管理/
635元數據應用/
636元數據共享/
64數據標準管理：沒有規矩不成
方圓/
641數據標準管理建設流程/
642數據標準規劃/
643數據標準制定/
644標準審核發布/
645標準落地執行/
646標準評估改進/
647數據標準管理機制建設/
65數據質量管理：數據價值的
生命線/
651數據質量管理過程概述/
652數據質量需求管理/
653數據質量診斷/
654數據質量提升/
655數據質量管理評估/
66數據安全管理：安全地使用數據/
661構建以元數據為基礎的分類分級管控
體系/
662數據安全全鏈路可視防護體系/
663數據安全組織建設/
664數據安全制度規范制定/
665數據安全技術架構建立/
666數據分類分級設計/
667數據脫敏加密防護/
668業務環節行為管控/
669數據審計內部稽核/
6610數據安全運營閉環管理/
目錄//67主數據管理：管好企業黃金數據/
671主數據管理建設流程概述/
672主數據需求分析/
673主數據標準制定/
674主數據管理平臺搭建/
675主數據清洗/
676主數據集成/
677主數據管理機制建設/
678主數據運維體系建設/
68數據分析應用：數據賦能業務/
681數據分析應用建設流程概述/
682明確業務問題/
683指標體系及場景設計/
684數據存儲設計及建模/
685數據加工及看板開發/
686數據分析應用管理機制建設/
69數據服務：促進數據應用和共享/
691數據服務需求收集/
692數據服務需求分析/
693數據服務開發與部署/
694數據服務監控與管理/
610數據運營：持續釋放數據價值/
6101明確數據運營目標/
6102建立數據運營團隊/
6103數據收集、清洗和整合/
6104數據分析和挖掘/
6105數據運營情況監控/
6106持續數據運營機制/第7章數據治理工具與技術/
71常用的數據治理工具/
711元數據管理工具/
712主數據管理工具/
713數據質量管理工具/
714數據安全管理工具/
715數據標準管理工具/
716數據模型管理工具/
717數據共享服務工具/
718數據分析應用工具/
72發展中的數據治理技術/
721數據治理技術發展趨勢/
722數據編織與數據網格技術/
723數據治理與人工智能技術/
724數據治理與區塊鏈技術/
725數據治理與數據運營技術/
726數據治理與大模型技術/第8章數據治理行業實踐案例/
81某能源行業集團級數據中臺建設/
811項目簡介/
812項目背景/
813建設方案/
814建設效果/
82某制造行業主數據管理實踐/
821項目簡介/
822項目背景/
823建設方案/
824建設效果/
83某金融企業基于數據治理的數據
中臺實踐/
831項目簡介/
832項目背景/
833建設方案/
834建設效果/
84某大型零售集團基于數據治理的
數據智能應用/
841項目簡介/
842項目背景/
843建設方案/
844建設效果/
85某運營商企業全面數據治理及
應用/
851項目簡介/
852項目背景/
853建設方案/
854建設效果/參考文獻/
展開全部
數據治理:概念、方法與實踐 作者簡介
本書由來自用友集團、美林數據、廈門大學、御數坊、百分點科技等企業和高校的十余位數據治理與數據資產管理領域的行業專家聯合編寫。
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