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企业数据治理那些事

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10 1.3折 79 九品

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作者段效亮 著

出版社机械工业出版社

出版时间2020-05

装帧其他

上书时间2024-05-23

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 段效亮 著
  • 出版社 机械工业出版社
  • 出版时间 2020-05
  • ISBN 9787111652199
  • 定价 79.00元
  • 装帧 其他
【内容简介】
《企业数据治理那些事》全面探讨了企业数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。首先介绍企业数据治理的发展方向,提出了企业数据治 

理的“八步走”策略。然后从项目层面对企业如何进行数据治理进行了深入分析,分别对数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善数据交换架构、优化增量数据质量、企业数据治理项目的管理,以及数据治理项目后的数据运维工作、风险监控进行了探讨,并分享了大量数据治理项目实际案例。 

《企业数据治理那些事》是一部完整的企业数据治理实战读物,内容主要面向企业信息总监、企业架构师和数据管理人员等,能够帮助读者系统地掌握企业数据治理的策略、方法。
【作者简介】
段效亮,中国企业数据治理联盟秘书长,国际数据管理协会中国分会(DAMA China)成员,国家工信部数据治理培训组织者、核心讲师,中翰软件创始人之一。拥有15年以上数据治理实战经验,曾主导几十家大型企业集团数据治理项目的咨询、实施落地。自2006年以来,从主数据管理平台研发开始,陆续提出数据多级维护、多维度管理、静态数据中心、数据保养等理念,推出从咨询到运维管理的知识转移新模式以及指导、组织制定了数据能力成熟度评估指标体系。
【目录】
目 录 

序言1 

序言2 

序言3 

前言 

概念及方法篇 

第1章 企业数据治理概述/2 

1.1 数据治理的相关概念/3 

1.1.1 什么是数据?/3 

1.1.2 什么是元数据?/4 

1.1.3 什么是主数据、静态数据(中心)/4 

1.1.4 什么是企业数据治理?/5 

1.1.5 企业数据治理的价值有哪些?/7 

1.1.6 企业数据治理的源、末端模式/9 

1.1.7 企业的二次数据治理/11 

1.2 主数据管理的局限/12 

1.2.1 主数据的动态性问题/13 

1.2.2 主数据管理无法满足业务场景需求/14 

1.2.3 主数据管理项目实施后运维难以保障/15 

1.2.4 主数据管理项目实施后数据质量并未改善/16 

1.3 企业数据治理该走向何方/17 

1.3.1 构建数据治理整体架构确保数据治理的整体性/18 

1.3.2 全方位重构数据标准体系彻底改善数据环境/19 

1.3.3 构建全视角管控的静态数据中心全面保障数据质量/20 

1.3.4 通过技术+行为的手段深层次保障数据质量/21 

1.3.5 构建日常数据质量监测体系持续确保数据质量/23 

1.3.6 构建基于场景的数据服务体系推进数据资产化管理/24 

1.3.7 构建基于过程的知识体系确保全面的数据治理能力/26 

第2章 “八步走”实施企业数据治理/28 

2.1 现状自查―摸清数据管理现状/28 

2.2 精心筹备―做好数据治理项目的启动工作/30 

2.3 全面排查―开展项目调研分析/32 

2.4 构建数据管理体系―重塑数据管理标准/33 

2.5 存量数据改造―解决已有质量问题/33 

2.6 构建数据交换架构―彻底打通数据孤岛/34 

2.7 行为管控―优化增量数据质量/35 

2.8 能力转移―保障高效的数据运维管理/36 

项 目 篇 

第3章 5个角度自查数据管理现状/38 

3.1 自查数据环境/40 

3.2 自查数据质量/41 

3.3 自查数据安全/53 

3.4 自查数据交换/55 

3.5 自查数据运维/57 

第4章 启动数据治理项目前的3个关键点/58 

4.1 把握数据治理项目的启动时机/58 

4.2 明确数据治理项目的原则和目标/62 

4.3 合理搭建项目团队、选择治理工具及厂商/63 

第5章 项目启动―项目实施方法论及调研分析/68 

5.1 项目实施方法论/68 

5.1.1 确定数据治理项目方法论/68 

5.1.2 明确数据治理项目路线图/69 

5.1.3 确定数据治理项目里程碑/71 

5.2 项目调研分析/78 

5.2.1 明确调研原则/78 

5.2.2 框定调研范围/79 

5.2.3 收集整理相关资料/79 

5.2.4 针对调研结果进行集中讨论/80 

5.2.5 进行全面翔实的差距分析/80 

5.2.6 明确数据治理项目实施策略/83 

第6章 重塑标准―构建数据管理体系/85 

6.1 构建数据标准体系/86 

6.1.1 构建数据管理组织、制度和流程/86 

6.1.2 构建数据模型体系/88 

6.1.3 构建数据质量标准体系/92 

6.1.4 构建数据安全标准体系/94 

6.1.5 构建数据交换标准体系/97 

6.2 技术实现―数据管理体系落地/97 

6.2.1 数据治理平台(中翰EDG)功能概述/98 

6.2.2 实现数据管理体系的落地/99 

第7章 解决已有数据质量问题―彻底清洗存量数据/103 

7.1 分析存量数据质量/104 

7.2 制定清洗策略/105 

7.3 制定清洗规则/106 

7.3.1 数据清洗的背景/107 

7.3.2 数据质量现状分析/108 

7.3.3 确定数据清洗流程/110 

7.4 技术实现―实施存量数据清洗/115 

7.5 数据清洗后的业务系统处理/119 

第8章 完善数据交换架构―彻底打通数据孤岛/121 

8.1 企业数据交换管理现状/122 

8.2 构建基于静态数据中心的数据交换架构/125 

8.3 企业数据交换架构的技术实现/127 

8.3.1 定义数据交换规则/127 

8.3.2 接入数据治理平台/129 

第9章 行为约束―优化增量数据质量/131 

9.1 数据采集阶段的行为管控/131 

9.2 数据生成后的行为管控/135 

第10章 确保顺利―企业数据治理项目的管理/138 

10.1 项目文档的管理/138 

10.2 项目实施过程的管理/139 

10.2.1 项目咨询阶段的过程管理/139 

10.2.2 项目实施阶段的过程管理/141 

10.3 项目进度的管理/143 

10.4 针对性地开展项目培训/144 

第11章 以终为始―顺畅开展数据运维工作/148 

11.1 建立完备的数据运维架构/148 

11.2 用好数据运维管理工具/150 

11.3 注重数据治理知识的收集和转移/151 

第12章 拒绝失败―数据治理项目的风险管控/154 

12.1 数据治理项目中的风险及管控/154 

12.1.1 数据管理体系面临的风险/155 

12.1.2 数据建模面临的风险/155 

12.1.3 存量数据清洗面临的风险/157 

12.1.4 数据交换治理面临的风险/157 

12.1.5 数据治理知识转移面临的风险/158 

12.2 数据治理项目后的风险及管控/158 

12.2.1 数据日常管控治理面临的风险/158 

12.2.2 数据体系拓展面临的风险/159 

12.2.3 数据日常检测面临的风险/160 

经 验 篇 

经验1 数据治理三步走―天保控股集团踏上智慧化转型之路/162 

经验2 聚焦核心,点滴做起―数据治理支撑山航集团数字化管理/164 

经验3 从构建数据治理体系开始―山东能源集团的物供管理 

大数据战略/167 

经验4 搭建数据运维管理平台―国内某钢铁集团实现高效数据 

质量管控/171 

经验5 基础数据和接口数据的有效治理―突破广电行业发展的 

瓶颈/173 

经验6 内外兼治―数据治理提高国内制药企业核心竞争力/182 

经验7 构建静态数据中心―国家电投山东院有效提升数据分析 

精确度/184 

经验8 持续治理―康尼集团构建稳固的数据管理架构/187 

经验9 构建数据治理平台―国内某工程机械集团实现各业务 

系统的整体联动/190 

经验10 夯实信息化基石―国内某离散加工企业成功实施数据 

治理项目/192 

经验11 数据治理―开启国内某电器集团的蜕变之门/198 

经验12 任重道远―国内某酒业集团实施数据治理项目的4个 

感悟/206 

经验13 数据治理―建筑行业实现智慧建造的必由之路/208 

经验14 数据治理―高效支撑医疗行业各场景/211 

经验15 精细化数据治理―新的思路让某科技集团拒绝MDM/215 

经验16 数据资产管理―为京东数科赋能/219 

经验17 宏观+微观―构建水利行业新的数据治理模式/227 

经验18 数据治理―确保军政部门信息安全/232 

经验19 数据治理―支撑政务大数据建设/237 

附 录 A 

附录A 数据治理平台功能标准/241
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