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【正版】数据治理工业企业数字化转型之道9787121395970

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43.74 2.8折 158 九品

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天津武清

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作者祝守宇

出版社电子工业出版社

ISBN9787121395970

出版时间2020-11

装帧平装

开本16开

定价158元

货号9787121395970

上书时间2024-12-25

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商品详情

品相描述：九品

商品描述: 作者简介
祝守宇，中国航天科工集团航天云网公司副总经理、工业大数据应用技术国家工程实验室主任、教授级不错工程师。

目录
目录
第1篇  概述篇
第1章  工业企业需要数据治理2
1.1  工业革命的演变与发展趋势2
1.2  工业大数据是第四次工业革命的核心基础4
1.3  各国的工业大数据战略6
1.4  工业企业数据的核心价值7
1.5  我国各行业数据治理现状10
1.6  数据治理是工业大数据的基础12
1.7  工业企业数据治理面临的挑战12
本章精要14
第2章  工业企业数据治理概述15
2.1  数据治理的相关概念和定义15
2.2  数据的分类17
2.3  数据治理的顶层架构20
2.4  数据治理的核心内容21
本章精要22
第3章  主流数据治理标准及框架
介绍23
3.1  国际标准23
3.2  国内标准及模型24
3.3  专业组织26
3.4  国内外数据治理体系的对比分析28
本章精要30
第4章  数据治理的发展趋势31
4.1  国内外数据治理的演变与发展31
4.2  数据隐私保护政策32
4.3  区块链与数据共享33
4.4  5G技术与数据安全38
4.5  数据文化与伦理道德39
4.6  新技术与数据治理40
4.7  工业企业数据的运营41
本章精要43
第5章  本书阅读导引44
5.1  数据治理是一个系统工程44
5.2  工具是数据治理的保障45
5.3  实施数据治理有路线可循45
5.4  数据治理已在诸多行业成功实施46
参考资料47

第2篇  体系篇
第6章  数据管控51
6.1  数据管控概述51
6.2  组织架构53
6.2.1  数据治理组织架构53
6.2.2  数据治理组织模式55
6.2.3  数据治理职责分工58
6.3  制度规范61
6.3.1  数据治理制度框架61
6.3.2  数据治理制度修订64
6.4  执行流程65
6.4.1  数据治理总体流程框架65
6.4.2  数据治理典型场景的流程67
6.5  设计机制70
6.6  绩效体系72
6.7  标准体系74
本章精要76
第7章  数据战略77
7.1  数据战略概述77
7.2  数据战略规划77
7.2.1  愿景和目标78
7.2.2  基本原则79
7.2.3  战略举措选择80
7.2.4  模型工具81
7.3  数据战略实施82
7.3.1  实施策略83
7.3.2  实施路径83
7.3.3  实施步骤83
本章精要87
第8章  数据架构88
8.1  数据架构概述89
8.2  框架设计90
8.2.1  数据分布90
8.2.2  数据主题域92
8.2.3  数据关联关系93
8.3  数据建模98
8.3.1  概念数据模型99
8.3.2  逻辑数据模型100
8.3.3  物理数据模型101
8.3.4  数据模型开发方法102
本章精要105
第9章  主数据管理106
9.1  主数据和主数据管理106
9.1.1  主数据的特征106
9.1.2  主数据管理的基本概念107
9.2  主数据标准管理108
9.3  主数据全生命周期管理109
9.4  主数据应用管理110
9.5  企业常用的几类主数据112
9.5.1  物料主数据112
9.5.2  设备主数据113
9.5.3  资产主数据114
9.5.4  财务主数据115
9.5.5  组织机构和员工主数据116
本章精要116
第10章  元数据管理117
10.1  元数据的定义117
10.2  元数据分类117
10.2.1  业务元数据118
10.2.2  技术元数据119
10.2.3  操作元数据120
10.3  元数据核心能力120
10.4  元数据的价值123
本章精要124
第11章  数据指标管理125
11.1  数据指标管理概述125
11.1.1  数据指标应用和管理中的
挑战125
11.1.2  设计目的126
11.1.3  设计思路126
11.2  体系框架128
11.2.1  典型的数据指标定义
框架128
11.2.2  指标选取原则及方法129
11.2.3  指标体系层级设计130
11.2.4  指标体系评价方法131
11.3  找指标132
11.4  理指标134
11.5  管指标136
11.6  用指标137
本章精要137
第12章  时序数据管理138
12.1  时序数据管理概述138
12.2  时序数据的特点139
12.3  时序数据的应用141
12.3.1  技术挑战141
12.3.2  典型的技术架构及特点142
12.3.3  系统核心功能143
本章精要143
第13章  数据质量管理144
13.1  数据质量需求144
13.2  数据质量检查145
13.3  数据质量分析146
13.4  数据质量提升147
13.5  数据质量评估149
13.5.1  数据质量问题的起因150
13.5.2  数据质量管理技术指标151
13.5.3  数据质量管理业务指标152
本章精要153
第14章  数据安全管理155
14.1  数据安全管理概述155
14.2  数据安全体系框架156
14.3  数据安全防护策略159
14.4  数据安全审计161
14.5  数据安全风险评估162
14.6  数据应急保障164
本章精要165

第15章  数据交换与服务166
15.1  数据交换与服务的意义167
15.2  数据交换与服务技术演进168
15.2.1  文件共享技术168
15.2.2  数据库中间表技术168
15.2.3  点对点接口技术168
15.2.4  消息队列技术170
15.2.5  企业服务总线交换技术171
15.2.6  ETL 数据交换技术173
15.2.7  物联网数据采集交换
技术173
15.3  工业企业数据交换与服务标准
体系架构175
15.3.1  CPS信息交换模型176
15.3.2  设备互联总线177
15.3.3  应用互联总线178
15.3.4  数据总线179
15.3.5  开放互联API网关181
本章精要182
第16章  数据共享与开放183
16.1  共享与开放概述183
16.2  数据资源目录185
16.3  数据资源准备186
16.3.1  数据采集186
16.3.2  数据加工187
16.3.3  数据保密187
16.3.4  数据装载189
16.3.5  数据发布189
16.4  数据服务190
16.5  共享与开放评价190
本章精要191
第17章  数据管理成熟度评估192
17.1  数据管理成熟度评估模型192
17.2  数据管理成熟度等级定义195
17.3  开展数据管理成熟度评估198
17.4  数据管理成熟度评估实施199
本章精要200
参考资料200

第3篇  工具篇
第18章  数据治理工具概述203
第19章  数据资产运营工具207
19.1  数据资产目录207
19.1.1  总体概述208
19.1.2  数据资产目录系统构建208
19.1.3  数据资产目录能力评估
模型210
19.2  数据资产价值评估213
19.2.1  总体概述213
19.2.2  数据资产价值评估模型214
19.2.3  数据资产价值评估工具223
本章精要224
第20章  数据模型管理工具225
20.1  数据模型管理工具概述225
20.2  企业级数据模型管控226
20.3  数据标准管控228
20.3.1  标准的发布和工具访问228
20.3.2  模型设计中的应用数据
标准228
20.3.3  数据标准应用情况的自动
检核229
20.3.4  自定义标准的发布管理229
20.4  数据字典的质量检核230
本章精要230
第21章  数据指标管理工具231
21.1  指标库管理231
21.2  指标体系管理232
21.3  指标评价管理233
21.4  指标应用管理234
本章精要235
第22章  主数据管理工具236
22.1  主数据提取与整合236
22.2  主数据模型管理237
22.3  主数据清洗管理238
22.3.1  主数据清洗的内容239
22.3.2  主数据清洗的一般过程239
22.4  主数据全周期管理242
22.5  主数据质量管理244
22.6  主数据发布与共享246
本章精要248
第23章  元数据管理工具249
23.1  元数据管理工具概述249
23.2  元数据在数据架构管理中的应用250
23.3  元数据在数据资产目录中的应用251
23.4  元数据在主数据管理中的应用251
23.5  元数据在数据交换和共享中的应用251
23.6  元数据在大数据平台中的应用252
本章精要253
第24章  时序数据处理工具254
24.1  通用大数据处理工具的不足254
24.2  时序数据处理工具应具备的功能和特点255
24.3  时序数据的采集257
24.4  时序数据处理工具258
本章精要260
第25章  数据质量管理工具261
25.1  数据质量管理工具概述261
25.2  数据质量稽核规则设置26

内容摘要
《数据治理：工业企业数字化转型之道》是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理专家，所有案例均来自这些企业的实践。对企业的基层管理者或初入职场的人士来说，本书是充分认识数据治理意义、组织进行数据治理的具体方案和工具手册；对企业中层管理者来说，本书是一本配合企业数据治理的纲领性指南；对企业高层管理者来说，本书是一本推动企业数据治理的方法论。本书还适合作为高校的MBA、EMBA教材。