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數據認責:有效數據管理與數據治理的實踐指南(原書第2版) 版權信息
- ISBN：9787111774228
- 條形碼：9787111774228 ; 978-7-111-77422-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據認責:有效數據管理與數據治理的實踐指南(原書第2版) 本書特色
國內一線數據管理領域專家共同翻譯，從企業專崗管理數據的角度介紹如何做好數據質量管理工作，有較強指導性。
數據認責:有效數據管理與數據治理的實踐指南(原書第2版) 內容簡介
本書提供了關于如何在數據治理中建立和運行數據認責工作的適用且可操作的信息和說明，旨在為新任數據專員或數據治理經理提供在數據認責方面所需的知識，以確保其工作有效和高效。本書分為11章，包括：數據認責和數據治理：二者如何結合；了解數據認責的類型；認責管理的角色和職責；實施數據認責；培訓業務型數據專員；數據認責實踐；數據專員的重要角色；衡量數據認責進度：指標；數據認責成熟度評估；大數據和數據湖認責；基于數據域開展數據治理和認責。
本書內容豐富，理論和實踐相結合，易讀性和可操作性強，可以作為數據質量管理的入門和進階用書，還可作為數據治理、信息技術、數據分析等領域人員的參考用書，尤其適合對數據認責感興趣的讀者和負責組織以及運行數據認責工作的人員閱讀。
數據認責:有效數據管理與數據治理的實踐指南(原書第2版)數據認責:有效數據管理與數據治理的實踐指南(原書第2版) 前言
緒論
概述
當前，企業越來越重視數據管理，包括提高數據質量、理解數據的含義、利用數據獲得競爭優勢以及將數據視為企業應有的資產。但要做好數據管理工作，就需要責任制，也就是說，業務職能必須對其擁有和使用的數據負責。通過適當的架構、組織和資源來管理數據，被稱為數據治理。數據認責是在數據治理體系之內的。各種類型的數據專員（在本書后面詳細介紹）與其他主題專家和利益相關者密切合作，以實現數據治理工作制定的目標和交付成果。數據認責工作應由數據治理辦公室管理和協調，并應得到公司高級領導的支持。本書提供了關于如何在數據治理中建立和運行數據認責工作的適用且可操作的信息和說明。本書旨在為新任數據專員或數據治理經理提供在數據認責方面所需的知識，以確保其工作有效和高效。本書還提供了承擔數據專員職責的人員所需的詳細信息。
問題陳述
使用數據過程中一定會面臨挑戰，包括：
數據認責:有效數據管理與數據治理的實踐指南(原書第2版) 目錄
目錄
本書翻譯組
關于作者
致謝
緒論 1
第1章 數據認責和數據治理：二者如何結合 6
1.1 什么是數據治理 6
1.2 驅動數據治理的一些*佳實踐 7
1.3 什么是數據認責 7
1.4 數據認責的總體目標 8
1.5 將數據轉變至受控狀態 9
1.6 三個P：政策、流程和規程 11
1.7 數據認責如何與數據治理相結合 12
1.7.1 高層領導小組 13
1.7.2 數據治理委員會 15
1.7.3 數據認責專委會 18
1.7.4 通過技術型數據專員提供IT支持 18
1.7.5 數據治理辦公室 19
1.8 整體數據治理組織 20
1.9 小結 21
第2章 了解數據認責的類型 22
2.1 業務型數據專員 23
2.1.1 選擇合適的業務型數據專員 23
2.1.2 成功的業務型數據專員所具備的特征 24
2.1.3 業務型數據專員與數據 25
2.1.4 業務型數據專員的關鍵角色 27
2.2 技術型數據專員 28
2.3 項目型數據專員 29
2.4 操作型數據專員 30
2.5 小結 30
第3章 認責管理的角色與職責 31
3.1 數據認責專委會 31
3.1.1 什么是數據認責專委會 31
3.1.2 數據認責專委會成員 31
3.1.3 數據認責專委會職責 33
3.2 數據治理經理 35
3.3 企業級數據專員 35
3.4 業務型數據專員 37
3.5 項目型數據專員 41
3.6 技術型數據專員 44
3.7 操作型數據專員 44
3.8 數據認責RACI職能矩陣 46
3.9 小結 47
第4章 實施數據認責 48
4.1 倡導與溝通數據認責 49
4.1.1 數據認責溝通信息 49
4.1.2 準備數據認責溝通 51
4.2 獲取高層與基層的支持 52
4.3 加強對組織的理解 53
4.3.1 組織架構 53
4.3.2 組織文化 57
4.4 組織數據專員 58
4.5 厘清出發點 59
4.5.1 厘清已擁有什么：數據 59
4.5.2 厘清已擁有什么：元數據 61
4.5.3 厘清已擁有什么：數據質量 64
4.5.4 厘清已擁有什么：流程 66
4.5.5 厘清已擁有什么：工具 66
4.6 小結 67
第5章 培訓業務型數據專員 68
5.1 業務型數據專員培訓課程 70
5.2 關鍵業務數據元素的元數據 71
5.3 數據的使用 71
5.3.1 信息生產者與消費者 72
5.3.2 使用SIPOC了解數據使用 73
5.4 數據認責流程介紹 73
5.5 認責支撐工具 74
5.6 提升數據質量的培訓 75
5.7 小結 76
第6章 數據認責實踐 77
6.1 基礎知識 77
6.1.1 選擇關鍵業務數據元素 78
6.1.2 分配負責的業務型數據專員 80
6.1.3 業務數據元素的命名 81
6.1.4 創建良好的業務定義 82
6.1.5 定義業務數據元素的創建和使用規則 83
6.1.6 定義派生規則 84
6.2 設置可復用流程 84
6.3 界定數據認責制度實施的范圍 87
6.4 理解業務型數據專員如何與數據治理辦公室互動 88
6.4.1 與數據專員定期舉行會議 88
6.4.2 使用互動式討論組 89
6.4.3 成立工作組 90
6.4.4 項目型數據專員如何與業務型數據專員協作共事 91
6.5 使用問題日志完成日常工作 92
6.5.1 什么是問題日志 92
6.5.2 管理問題日志 92
6.5.3 理解問題日志流程 93
6.6 文件記錄和溝通：溝通計劃 95
6.6.1 什么是必須溝通的？ 95
6.6.2 溝通計劃必須包含什么？ 95
6.6.3 定向溝通的重要性 97
6.7 在項目方法論中增加數據治理工作 98
6.7.1 把數據認責任務增加到項目中的好處 98
6.7.2 為項目提供支持的數據認責角色 98
6.7.3 數據認責任務和模板 99
6.7.4 培訓項目經理 101
6.8 構建并遵循數據治理或數據認責路線圖 101
6.9 確定數據認責工具 104
6.9.1 數據認責門戶 104
6.9.2 數據認責維基百科 106
6.9.3 關鍵產物：業務術語表 106
6.9.4 使用工作流實現流程自動化 109
6.9.5 元數據存儲庫 115
6.10 小結 117
第7章 數據專員的重要角色 118
7.1 數據認責在數據質量提升中的角色 118
7.1.1 度量和提升數據質量 118
7.1.2 防止數據質量惡化 119
7.1.3 不同場景下的數據質量提升意味著什么 120
7.1.4 提升數據質量對整體數據認責工作的重要性 121
7.1.5 理解數據質量維度 121
7.1.6 明確數據質量規則 122
7.1.7 支持數據質量與數據剖析的改進 124
7.1.8 加載過程中強化數據質量 126
7.2 數據認責在元數據質量管理中的角色 129
7.2.1 剖析元數據 130
7.2.2 元數據質量維度 131
7.3 數據認責在參考數據管理中的角色 133
7.3.1 參考數據的一般維護 134
7.3.2 跨系統保持參考數據值一致 135
7.4 數據認責在主數據管理實體解析中的角色 138
7.4.1 識別出特征屬性 139
7.4.2 查找記錄和映射字段 142
7.4.3 標準化數值 143
7.4.4 用外部數據源增強數據 143
7.5 數據認責在主數據管理遴選處理中的角色 144
7.6 數據認責在主數據管理異常處理中的角色 146
7.7 數據認責在信息安全中的角色 148
7.8 數據認責在支持質量保證中的角色 149
7.9 數據認責在編制血緣關系中的角色 150
7.10 數據認責在流程風險管理中的角色 152
7.11 數據認責在數據隱私法規中的角色 153
7.11.1 數據主權法規的關鍵信條 154
7.11.2 遵守法規 154
7.11.3 捕獲其他元數據以實現合規性 155
7.11.4 初步了解數據和流程支持的數據主權法規 155
7.12 小結 157
第8章 衡量數據認責進度：指標 160
8.1 業務成效指標 160
8.2 運營指標 162
8.3 小結 166
第9章 數據認責成熟度評估 167
9.1 設定數據認責成熟度模型：級別和維度 167
9.2 數據認責成熟度級別 167
9.2.1 成熟度級別1：初始級 168
9.2.2 成熟度級別2：策略級 168
9.2.3 成熟度級別3：良好級 168
9.2.4 成熟度級別4：戰略級 169
9.2.5 成熟度級別5：優化級 169
9.3 數據認責成熟度維度的各級別要求 169
9.3.1 組織意識 170
9.3.2 角色和架構 170
9.3.3 標準、政策和流程 171
9.3.4 價值創造 172
9.4 收集成熟度模型的評估數據 173
9.5 評估成熟度調查結果 174
9.6 衡量成熟度進展 174
9.7 找準差距和改進提升 177
9.8 小結 178
第10章 大數據和數據湖認責 179
10.1 數據認責和大數據 179
10.2 數據認責和數據湖 180
10.2.1 數據湖和元數據 181
10.2.2 給數據湖確定數據治理的等級 182
10.2.3 在數據湖中創建的元數據 183
10.2.4 治理數據湖的建議角色 184
10.2.5 數據湖和高速數據環境開展數據認責 185
10.3 小結 186
第11章 基于數據域開展數據治理和認責 187
11.1 數據域驅動的數據認責案例 187
11.1.1 數據域驅動的數據治理從何而來？ 188
11.1.2 數據域驅動的數據認責價值 188
11.2 數據域的定義 190
11.3 數據域的主要收益 191
11.4 確定和設置數據域 192
11.4.1 業務主題域 193
11.4.2 業務數據元素 193
11.4.3 授權數據供應點 194
11.5 治理數據域 196
11.5.1 數據域和數據域委員會 196
11.5.2 數據域委員會結構和治理 198
11.5.3 數據域委員會人員配備 199
11.6 數據域驅動的數據治理關鍵活動 201
11.7 數據域驅動的數據認責需要一個成熟的組織 202
11.8 小結 204
附錄 205
附錄A 定義及派生規則示例 205
附錄B 培訓計劃大綱范例 205
附錄C 用于命名業務數據元素的類詞 211
展開全部
數據認責:有效數據管理與數據治理的實踐指南(原書第2版) 作者簡介
關于作者
30多年前，大衛?普羅特金（David Plotkin）在一家大型石油公司工作了15年后，從化學工程領域轉型到了數據管理領域。之后，他一直從事數據建模、元數據、數據管理、數據質量和數據治理方面的工作。他的大部分職業生涯都在金融服務和保險領域，但他也花了3年時間擔任企業信息管理的顧問，指導客戶公司規劃和實施數據治理—數據治理既是一項獨立的工作，也是數據質量改進和主數據管理等其他舉措的一部分。他在一家保險公司負責實施數據治理，指導另一家保險企業開展全球數據認責，還曾在一家大型銀行管理運營數據治理能力中心，負責兩家大型銀行的數據質量改進工作。他在管理數據治理項目和數據質量商業工具的使用上擁有豐富的經驗。
除了本書之外，他還編寫并發表了一個關于“數據認責完整指南”的系列教程，該教程提供了廣泛而詳細的培訓內容，目的是使數據認責工作在各種不同類型的企業中取得成功。
他是DAMA協會和多個專業峰會上備受歡迎的演講者，也是與元數據、數據治理和數據質量相關的許多主題的主題專家。
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