具体描述
全书共分10章，系统阐述了护理人力资源管理、护理质量管理、护理经营管理、护理模式管理、护理科研管理、护理教学管理、内外科护理管理及重症监护护理管理的基本理论与方法，并对多个案例进行了分析，是提高医院护理管理水平、促进医院护理管理发展的重要参考书。
本书内容新颖、科学、实用，通俗易懂。可作为护理管理学研究人员、临床护理管理者、护士、护理学研究生及医生的参考用书。
《数字时代的数据治理与伦理实践》 导言：数据洪流中的灯塔 我们正身处一个由数据驱动的时代。从云计算、大数据分析到人工智能的广泛应用，数据已成为重塑商业模式、推动社会进步的核心驱动力。然而，伴随数据价值的飞速增长，与之相伴的风险——数据泄露、算法偏见、隐私侵犯以及监管真空——也日益凸显。如何驾驭这股前所未有的数据洪流，使其在保护个体权利和社会福祉的前提下，最大化地释放其潜力？《数字时代的数据治理与伦理实践》正是为了回答这一时代性命题而创作的专业著作。 本书并非停留在对数据技术本身的热议，而是聚焦于构建一个健康、可持续、值得信赖的数据生态系统所需的制度框架、管理流程与文化基石。它深入剖析了当前全球范围内数据治理的复杂性、多层次性以及跨学科性要求，为决策者、技术专家、法律顾问及所有数据从业者提供了一套系统化、可操作的理论指导与实践蓝图。 --- 第一部分：数据治理的基石与战略重构（Foundation and Strategic Reimagining） 第一章：数据治理的范式演进与战略必要性 本章首先界定了现代数据治理（Data Governance）与传统信息治理的区别。在数据爆炸的背景下，治理不再仅仅是合规性的被动响应，而是一种主动的战略资产管理。我们详细分析了数据治理在实现企业数字化转型、提升决策质量、优化风险敞口中的核心作用。内容涵盖了数据治理的成熟度模型（如DAMA-DMBoK的演进方向），以及如何将数据战略与组织愿景深度融合，实现从“数据孤岛”到“数据驱动型组织”的飞跃。 第二章：法律法规的全球版图与合规挑战 全球数据监管呈现出碎片化与趋同性的复杂态势。本章详尽梳理了国际上最具影响力的几项关键法规，包括但不限于欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）及其后续修正案，以及中国《数据安全法》和《个人信息保护法》的本土化要求。重点解析了数据主权、跨境数据流动、执法管辖权冲突等前沿议题。本章强调，合规并非终点，而是有效治理的起点。 第三章：组织架构与治理机制的构建 有效的治理需要清晰的权责划分和强健的组织支撑。本章提供了构建数据治理办公室（DGO）或数据治理委员会的详细指南。我们探讨了首席数据官（CDO）的角色定位、数据所有权与数据保管权的区分。此外，本章深入剖析了数据质量管理（DQM）的组织流程设计，包括元数据管理（Metadata Management）在确保数据一致性与可信度方面的决定性作用。 --- 第二部分：伦理、风险与技术支撑（Ethics, Risk, and Technological Enablement） 第四章：数据伦理：超越合规的价值导向 数据伦理是本卷的核心篇章。本书认为，技术能力的发展速度已超越了人类伦理框架的适应速度。本章聚焦于算法偏见（Algorithmic Bias）的识别、量化与缓解，探讨了AI决策过程中的“黑箱”问题及其对公平性的冲击。我们提出了一个“伦理影响评估”（EIA）框架，用以在产品开发初期就植入公平、透明和问责的原则。案例研究选取了信贷审批、招聘筛选等高风险场景，展示了伦理失误可能带来的声誉与财务损失。 第五章：数据安全与隐私保护技术的实践 数据治理的成功依赖于强大的技术工具支撑。本章详细介绍了先进的隐私增强技术（PETs）。内容包括差分隐私（Differential Privacy）在数据脱敏中的应用原理与局限，联邦学习（Federated Learning）在保护数据不出域前提下进行模型训练的流程，以及同态加密（Homomorphic Encryption）的实用前景。同时，本章强调了数据生命周期安全管理，从数据采集、存储、使用到销毁的全过程安全控制点。 第六章：数据质量管理：从指标到行动 数据质量（DQ）是所有数据价值实现的前提。本章提供了一套基于六维模型（准确性、完整性、及时性、一致性、有效性、唯一性）的DQ管理框架。我们不仅讨论了DQ的度量标准制定，更侧重于“数据质量的业务化”——如何将数据质量问题直接映射到具体的业务KPI上，从而驱动相关部门投入资源进行根源性修复，而非仅仅进行事后清洗。 --- 第三部分：实施与文化塑造（Implementation and Cultural Shaping） 第七章：实施路线图与变革管理 数据治理是一个持续的变革过程，而非一次性项目。本章为读者提供了详细的实施路线图，从试点项目选择（Quick Wins）、利益相关者沟通到治理流程的制度化。特别关注了变革管理在治理项目中的重要性，讨论了如何通过培训、激励机制和透明的沟通，培养组织内部的“数据责任文化”。 第八章：面向未来的数据治理：可持续性与创新 展望未来，本章探讨了数据治理在可持续发展目标（SDGs）中的作用，以及如何利用治理框架来管理新兴数据源，如物联网（IoT）数据和合成数据。最后，本书总结了“韧性治理”的概念——一个能够快速适应新的技术冲击（如量子计算威胁）和不断变化的监管环境的治理体系。 --- 结语：构建信任的数据生态 本书的核心论点是：在数字经济中，信任是比数据本身更稀缺的资源。成功的组织将是那些不仅能最大化数据价值，更能赢得用户、监管机构和社会信任的组织。《数字时代的数据治理与伦理实践》旨在成为指南针，引导我们在复杂多变的数据海洋中，稳健前行，构建一个更加公平、安全、高效的数字未来。本书适合所有致力于提升数据资产管理水平、重视合规与伦理风险控制的高级管理者、数据科学家、法务合规人员以及信息安全专业人士。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有