具体描述
本书从面向企业信息化整体解决方案的角度出发，介绍了企业集成的内涵，即企业决策层的策略匹配、企业业务体系的规划与管理、企业业务生略与体系规划到信息系统的一致性映射、企业系统的修配成化运得。全书共8章，内容包括企业集成的产生背景和核心作用、企业集成内涵、企业业务体系框架、企业业务体系到个息系统的映射、企业系统功能集成、企业集成使能技 术、整体解决方案指导下的企业集成、网络化制造与制造网络等。
本书既可以作为从事企业信息化工作相关人员的参考资料，也可以作为自动化、计算机、制造、管理、工业工程等相关专业研究手的参考教材。
现代企业数字化转型中的数据治理与业务流程重构 本书聚焦于当前全球企业在数字化转型浪潮下面临的核心挑战：如何有效管理爆炸式增长的数据资产，并利用精益化的业务流程设计，实现组织效率与市场响应速度的同步提升。 本书严格围绕数据治理的战略规划、技术实施、组织变革，以及业务流程管理（BPM）的深度优化展开，旨在为企业高层管理者、IT架构师和业务流程专家提供一套系统、实战性的指导框架。 第一部分：数据治理的战略基石与体系构建 在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是业务的副产品，而是驱动创新的核心战略资产。本书首先深入剖析了构建稳健数据治理体系的必要性，并提供了从理念到落地的完整路线图。 第一章：数据治理的战略意义与驱动力分析 本章首先阐述了数据在现代企业中的角色演变，从支持性工具升级为决策核心。我们将探讨驱动企业实施数据治理的内外部因素，包括日益严苛的法规遵从性要求（如GDPR、CCPA等）、对精准客户洞察的需求，以及数据安全与风险控制的迫切性。内容详述了数据治理如何直接影响企业的收入增长、成本控制和品牌声誉。 第二章：数据治理框架的设计与核心要素 本书提出一个基于能力成熟度模型的六维数据治理框架，该框架覆盖了组织、流程、技术、数据、标准和度量六个维度。重点解析了数据治理委员会的组织架构、角色与职责（如数据所有者、数据管理者、数据管家），以及如何建立数据质量管理、元数据管理、数据标准和数据安全策略。不同于理论说教，本章提供了不同行业（如金融、制造、零售）数据治理的差异化实践模型。 第三章：数据质量管理的深度实践 数据质量是数据治理的生命线。本章摒弃了简单的错误修正方法，转而探讨如何建立一套持续、主动的数据质量管理体系。内容包括：数据质量需求的定义与量化、数据质量度量指标（DQIs）的建立、数据剖析（Data Profiling）技术的应用，以及如何利用自动化工具实现数据清洗、标准化和监控。特别关注了“一次录入、多处使用”场景下的数据一致性维护机制。 第四章：元数据管理与数据血缘追踪 元数据是理解和管理数据的“数据”。本章详细介绍了技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成方法。重点阐述了数据血缘（Data Lineage）追踪的实施技术，包括如何通过自动化工具映射数据从源系统到报告终端的全生命周期路径。这对于满足合规性审计和业务影响分析至关重要。 第二部分：业务流程重构与敏捷运营 在数据治理体系建立的同时，企业必须同步优化其业务流程，以确保数据价值能够顺畅地转化为业务成果。本书将流程管理视为实现战略落地的关键执行层。 第五章：精益化业务流程梳理与价值流分析 本章引入精益（Lean）思想，指导企业识别和量化当前业务流程中的“七大浪费”（等待、过度处理、缺陷、库存、不必要的搬运、不必要的动作、过度生产）。通过价值流图（Value Stream Mapping），企业可以清晰地看到瓶颈所在。内容涵盖了流程的现状分析、未来理想状态设计，以及量化改进目标的设定方法。 第六章：流程建模与标准化：BPMN 2.0的深入应用 本书将重点放在业务流程建模标记法（BPMN 2.0）的实战应用上。不同于基础介绍，本章深入探讨了如何利用BPMN 2.0来精确描述复杂流程中的分支逻辑、事件触发、补偿机制和并行网关。此外，还阐述了如何将流程模型与组织结构、信息系统功能进行映射，为后续的流程自动化打下基础。 第七章：流程自动化与流程挖掘技术的融合 流程自动化（RPA、低代码平台）是提升效率的直接手段，但盲目的自动化可能固化低效流程。本章强调“先优化，后自动化”的原则。详细介绍了流程挖掘（Process Mining）技术，如何利用系统日志数据自动发现、监控和改进实际运行的业务流程。内容包括事件日志的准备、流程模型发现算法的应用，以及如何基于挖掘结果进行流程规则的调整。 第八章：流程绩效管理（BPM）与持续改进循环 流程管理不是一次性的项目，而是一个持续的PDCA循环。本章构建了一个基于关键绩效指标（KPIs）的流程绩效监控体系，指标涵盖效率（如周期时间、吞吐量）、有效性（如错误率、首次通过率）和成本。本章还介绍了如何建立流程改进工作坊机制，确保组织形成“流程驱动”的文化。 第三部分：技术赋能与治理落地 本部分侧重于支撑数据治理和流程优化的关键技术栈的集成与部署，强调跨职能团队的协同。 第九章：数据管理平台的架构与技术选型 本章分析了现代数据管理平台（如数据湖、数据仓库、数据中台）在支撑治理工作中的作用。重点讨论了主数据管理（MDM）系统的实施策略，如何通过MDM确保核心业务实体（如客户、产品、供应商）的数据唯一性和权威性。内容还涉及数据安全技术（如数据脱敏、访问控制）在平台层面的集成。 第十、十一、十二章：组织变革、敏捷实施与风险控制（总结篇） 最后三章将战略、流程与技术进行整合，聚焦于实施阶段的挑战。 第十章探讨了数据治理和流程优化项目中的组织变革管理（OCM），强调跨部门沟通、利益相关者管理和关键变革领导力的培养。 第十一章提出了敏捷实施方法论，如何将大型的治理和流程重构项目分解为可快速交付价值的迭代周期，以应对快速变化的市场需求。 第十二章系统总结了在实施过程中可能遇到的法律、技术集成和文化抵触等风险，并提供了一套成熟的风险缓解策略。 本书的读者将获得一套完整的思维模型和一套可操作的蓝图，用以解决数据资产分散、流程效率低下这一横亘在所有寻求数字化转型的企业面前的两大核心难题。 它不是零散工具的堆砌，而是从战略高度指导数据与流程如何协同作用，共同驱动企业实现可持续的、数据驱动的卓越运营。
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