数据治理 工业企业数字化转型之道 第2版
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作者祝守宇 等
出版社电子工业出版社
ISBN9787121465529
出版时间2023-11
版次2
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数616页
字数808千字
定价158元
货号SC:9787121465529
上书时间2024-12-24
商品详情
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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、教授级高级工程师。
曾获1997年美国贝尔实验室总裁金奖、美国电信管理协会（TMF）年度新产品大奖、北京市科技进步一等奖一次、北京市科技进步三等奖两次。先后主持重量重大产业专项十余项，拥有美国和中国发明专利十余项。长期从事互联网、大数据、复杂软件系统、移动通信、网络安全等领域的研究和产业化工作，是航天科工集团“五重大一专项”集团特聘专家。
蔡春久
数治云联合创始人，大数据技术标准推进委员会数据资产专家，数据工匠俱乐部创始人。具有20余年的IT咨询和数据治理行业经验， 为中国石化、南方电网、国家电投、中国核工业集团、腾讯等80余家世界500强企业提供数据治理服务。"
主编推荐:
"中国工程院院士 高金吉、倪光南荐读！
13个工业企业案例，紧跟国家政策与技术发展，介绍更新、更优选的企业数据治理案例。既具有国际性理论高度，也具备面向中国工业企业的实操性。
参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理专家，所有案例均为企业的真实实践。"
媒体评论:
"本书较好地满足了读者理解工业大数据治理框架的需要，系统地阐述了工业大数据治理的体系、工具、实施等诸方面，提出和分析了主要类别工业大数据治理的解决方案；通过对典型行业工业大数据治理实践的考察，深入浅出地介绍了当今主流的工业大数据技术与平台。本书具有可参照性、可操作性和可读性，是工业大数据治理领域少见的参考书，值得一读。
中国工程院院士、中国工业互联网研究院技术专家委员会主任，高金吉
数据是企业的核心资产，要加大数据治理工作的力度，建立数据资产化管理体系，明确数据采集和管理职责，制定统一的数据标准，搭建集成、统一的数据管理平台，实现数据的资产化、集中化、平台化管理，确保数据的及时性、准确性和完整性，提高数据集成共享能力，充分挖掘数据资产价值，夯实数字化转型基础。本书结合工业大数据、区块链、移动互联、人工智能等前沿技术，在数据治理和数据共享交换等方面为企业提供相关的建议和技术指南，值得有志于数据治理技术研究与应用的企业和个人一读。
中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员，倪光南
本书借助国内工业大数据领域的国家工程技术研究平台——工业大数据应用技术国家工程实验室在工业大数据、工业数据治理等方面的技术积累和研究能力，对工业企业数据治理体系进行了系统、深入的阐释，展示了工业企业大数据治理、大数据应用、大数据管理的基础理论和实践体系，是一本值得工业界同仁认真研读的专业性指导图书。
国家信息中心信息化和产业发展部主任、国家大数据发展专家咨询委员会秘书长，单志广
随着信息化技术的演进，网络技术的进步和应用的普及，产生了海量的数据。这些海量数据的生成为智能化技术的发展奠定了基础，也是经济、社会发展的新的契机，同时也带来了新的挑战，比如如何利用与开发数据？如何保护个人隐私？数据的所有权与数据共享的平衡点到底在哪里？数据作为资产如何确权？
...
内容简介:
本书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。
目录:
第1篇趋势篇
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工业大数据是工业智能化的核心基础6
1.3主要工业国家地区的工业大数据战略8
1.4企业工业数据的核心价值9
1.5我国各行业数据治理现状11
1.6数据治理是实现工业数据价值的基础13
1.7工业企业数据治理面临的困难与挑战14
第2章工业企业数据治理概述17
2.1相关概念和定义17
2.1.1数据与数据管理17
2.1.2大数据内涵及其特征17
2.1.3工业大数据的定义及其独特属性18
2.1.4狭义数据治理与广义数据治理19
2.2工业数据的分类22
2.3数据治理的顶层架构25
2.3.1数据治理“五域模型”：管理视角25
2.3.2数据治理“黄金屋”：技术视角26
2.3.3数据全生命周期27
2.4数据治理的核心内容28
第3章主流数据治理标准及框架介绍30
3.1国际标准30
3.2国内标准及模型30
3.3专业组织及理论框架32
3.4数据治理体系比较34
第4章数据治理的发展趋势37
4.1国内外数据治理体系的演变与发展37
4.2以组织为核心的数据治理体系建设38
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