数据治理实践者手记

图书标准信息

• 作者 苏振中
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2020
• 版次 1
• ISBN 9787121475689
• 定价 99.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 344页
• 字数 275千字

【内容简介】

数据治理是一门实践中的学问。本书轻理论、重实践，是一份实用的数据治理指南，涉及数据治理组织、管理制度、流程规范、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全与隐私等主题。全书共分为3篇，篇包含章和第2章，介绍数据治理的理论与方法；第二篇包含第3章至第6章，介绍数据治理的台建设与工具；第三篇包含第7章至第9章，介绍不同场景下的数据治理案例，通过案例场景细节解读和工作步骤阐述，帮助读者将数据治理理论转化为切实可行的解决方案和行动策略。本书适合数据管理专家、企业决策者、数据治理从业者，以及对数据治理感兴趣的人士阅读。

【作者简介】

"苏振中/eric，企业数智化转型专家，具有20年以上的企业信息化从业经历，在to b领域的大型企业数字化转型、项目实施方面经验丰富，对大规模多云混合、物联网、大数据等复杂it系统架构技术和数据治理有较为深入的理解，曾参与中国燃气新零售、雅迪、国药器械、豫园、中国龙工等多家知名企业的数字化转型项目。任职经历：埃林哲产品专家、行业监、创新事业部部长、系统开发部部长，上海甘仁信息科技cto，ibm系统架构师。
刘永强/lewin，项目管理数智化咨询顾问，pmp认证、en的crum认证、微软mce认证，并取得了人力资源和社会保障部、和信息化部的系统集成项目管理工程师，曾为众多知名企业提供项目管理领域的培训咨询及数智化构建服务，包括佳贝艾特、康师傅、中国移动、杉杉能源、中航等上百家企业，致力于通过专业的项目管理咨询和数智化解决方案，助力企业构建核心竞争力。"

精彩书评：

"数据，既是现代企业的财富密码，也是未来世界智能化变革力量的基石。如何在数据的海洋中找到方向，在数据的规则中创造价值，是每个组织和个人都需要思的问题。本书作者从技术演进出发，找出企业数据中存在的问题和挑战，并结合理论和实践，以多元的视角与案例为企业提供了一套系统且深刻的数据治理理论和方法，致力于帮助企业建立有关数据信任、安全、效率和责任的机制。本书阐释了数据治理的本质、目标、原则、过程、工具和技术，提供了一套有关数据治理的系统解决方法，让企业能够更全面、深入地理解及应用数据治理的智慧和策略。本书值得每个数据从业者及爱好者阅读和参！ 
达美乐技术监、大数据团队负责人 林跃

本书从“为什么数据治理如此重要”这个本质问题入手，不断追问并回答了“应不应该、做什么、能不能、怎么做”等一系列问题，全面、系统地梳理与结了有关数据治理的方法、工具和应用场景等。作为企业数字化从业者，既会因为看到书中的大量实际案例和方案而“拍手叫好”，也会因为看到曾经犯过的错误而反思。数字治理方兴未艾，本书正是一本全景式的实用手册，可以帮助读者快速掌握数据治理的整体架构和底层逻辑。
上海现代物流投资发展有限公司信息技术部执行监 陈琦

本书是数据治理领域的著作，涵盖了数据治理的理论、方法、台、工具、行业场景和技术场景等方面。书中内容丰富翔实，融合了作者的行业经验和技术理论，在数据治理领域独树一帜。我相信这本书将成为数据治理领域的重要参资料。
五矿资源有限公司部大数据负责人  daniel han  

对于数据治理的解读，长期以来都是见仁见智，很少有人能全面、清晰和透彻地分析数据治理全域、全流程、全功能范畴。本书从数据治理的理论、技术、功能架构、项目实施落地等方面进行了全面、细致的分析和解读，并针对行业、技术、业务等多个维度场景进行详尽阐述，言简意赅，文字通俗易懂，为读者勾勒出了数据治理的蓝图。
诺基亚大数据负责人  王友

在数字化时代，数据已成为企业的核心资产。本书不仅关注数据治理，更关注如何通过数字治理推动企业的转型和持续创新。对于追求很好的企业来说，这是一本不可或缺的指南。
加拿大多伦多道明银行devo负责人，微软mvp  余勇

对于在数据治理项目实践中寻求指导的人来说，本书是非常有价值的资源。本书深入剖析了数据治理领域的关键概念和很好实践，不仅提供了在项目中如何实施数据治理的宝贵见解，还强调了如何成功地规划、实施和管理数据治理项目。本书的深度和广度给我留下了深刻的印象。本书针对数据治理实践提供了切实可行的方法和策略，是对dmbok的有益补充，能够帮助读者在数据治理项目中取得成功。
dama数据管理社区主理人  马欢

作为一名的数据领域从业者，我对本书的深度和实用印象深刻。这是一本在数据治理领域不可或缺的工具书。作者以其独特的视角和实用的方，通过清晰的结构和丰富的案例，向我们展示了如何在快速变化的商业环境中实施有效的数据治理。这本书不仅适用于数据专家，也适用于所有希望提高数据管理能力的管理人员。
quetmobile经理 胡青"

【目录】

篇 理论与方法

章  为什么数据治理如此重要2

1.1 科技特征及演化趋势3

1.1.1 组织进化与数智化转型6

1.1.2 技术进化与剧烈“内卷”10

1.1.3 数据消费场景的演进11

1.2 数据资产的特征15

1.2.1 通用资产的特征15

1.2.2 数据的保鲜期16

1.2.3 数据可能是负资产17

1.2.4 数据资产的特殊17

1.3 数据之“痛”，“痛”在哪里18

1.3.1 找不到关键数据20

1.3.2 数据质量差21

1.3.3 分析手段旧23

1.3.4 分析效率低24

1.3.5 数据杂乱25

1.3.6 响应业务变化慢26

1.3.7 非结构化数据的信息密度低27

1.4 数据治理，治理什么28

1.4.1 改善数据质量29

1.4.2 优化数据时效30

1.4.3 提升数据消费30

1.4.4 贯彻数据标准31

1.4.5 降低持有成本31

1.4.6 完善治理组织32

1.5 本章小结32

第2章  敏捷数据治理方33

2.1 什么是敏捷数据治理34

2.1.1 统计报表的局限36

2.1.2 非数字原生企业的转型挑战39

2.1.3 常见数据治理框架的局限40

2.1.4 数据标准化面临的困难42

2.1.5 数据治理的常见误区43

2.2 敏捷数据治理的体框架、执行要点及主要特45

2.2.1 敏捷数据治理的体框架46

2.2.2 敏捷数据治理的执行要点49

2.2.3 敏捷数据治理的主要特52

2.3 确定目标、厘清现状53

2.3.1 调研及评估54

2.3.2 如何获得高层管理者的支持56

2.3.3 如何获得业务部门的支持58

2.3.4 常见的数据治理切入点60

2.4 数据治理台规划65

2.4.1 有效的数据治理计划66

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