具体描述
星级服务培训系列。中国第一部酒店星级服务内训教材。本书以客人住店需求和活动规律为主线，以酒店接待服务和业务活动为对象，用国际标准化管理方法和国家酒店星级评定标准要求，将酒店服务过程中反复出现的常规性活动，确定标准化星级服务程序的和服务语言、礼仪、形象。 附书赠送DIY操作系统光碟，全书内容可阅读、下载、剪切、打印。
好的，这是一本关于企业级数据治理与合规性管理的专业书籍的详细简介： --- 数据之治：企业级数据治理、合规与价值实现 内容聚焦：从数据孤岛到战略资产的转型之路 在当今数据爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策和创新的核心引擎。然而，面对海量、异构、快速变化的数据环境，企业如何确保数据的准确性、一致性、安全性和合规性，并将其有效转化为可量化的商业价值？《数据之治：企业级数据治理、合规与价值实现》提供了一套全面、系统且高度实操性的框架和方法论，旨在帮助企业建立稳健、可持续的数据管理体系。 本书并非关注单一技术工具的运用，而是深入探讨组织结构、流程再造、技术赋能与文化重塑的四大支柱，指导企业构建端到端的数据治理体系（Data Governance Framework）。 第一部分：数据治理的战略基石与组织架构 本部分阐述了数据治理的战略必要性，并指导读者如何将其与企业整体业务战略对齐。 1. 数据治理的战略定位与价值驱动： 数据成熟度评估模型（DMM）： 提供一套详尽的自测工具，帮助企业识别当前数据管理的痛点、差距与潜力，明确投入的优先级。 从成本中心到价值中心： 详细分析数据质量、主数据管理（MDM）和元数据管理（Metadata Management）如何直接影响运营效率、客户体验和风险敞口。 业务驱动的数据治理： 强调治理工作必须由业务痛点（如报告不一致、客户360视图缺失）发起，而非单纯的技术项目。 2. 构建高效的数据治理组织结构： 治理委员会（Data Governance Council）的设置与职能划分： 明确高层领导（CDO/CIO）的责任与授权边界。 数据领域所有权（Data Stewardship）： 细致划分数据所有者（Owner）、数据保管员（Custodian）和数据使用者（User）的角色与职责矩阵（RACI模型），确保问责制落地。 设立数据治理办公室（DGO）： 阐述DGO在协调跨部门协作、维护标准和推动项目执行中的核心作用。 第二部分：核心治理支柱与技术实现 本部分深入探讨构建健壮治理体系所需的核心技术性模块，并强调流程化和标准化的重要性。 3. 数据质量管理（Data Quality Management, DQM）的闭环流程： 质量规则的定义与度量： 不仅是定义“完整性”和“准确性”，更重要的是如何将业务规则转化为可执行的质量指标（KPIs）。 主动式质量监控与干预： 介绍如何利用自动化工具实时捕获、记录和报告数据缺陷，并设计清晰的缺陷修复流程（Issue Remediation Workflow）。 数据质量的持续改进循环： 建立从发现、分析、修复到验证的PDCA（计划-执行-检查-行动）循环，确保数据质量的持续提升。 4. 主数据管理（MDM）与参考数据管理（RDM）： 识别关键业务实体： 确定客户、产品、供应商、组织机构等核心主数据实体，并建立“黄金记录”（Golden Record）的创建、同步和维护机制。 多域集成模式： 详细对比中心化、集中式、或协调式MDM的适用场景和实施挑战。 RDM在标准化中的作用： 如何利用参考数据（如国家代码、行业分类）来保证企业间、系统间数据口径的一致性。 5. 元数据管理（Metadata Management）与数据血缘追踪： 技术元数据、业务元数据与操作元数据的整合： 构建统一的元数据中心，实现数据资产的全面编目（Data Cataloging）。 端到端数据血缘（Data Lineage）的可视化与审计： 追踪数据从源系统采集、经过转换、最终呈现在报表中的完整路径，这是合规性和影响分析的基础。 业务术语表（Business Glossary）的创建与维护： 确保业务部门对关键指标（如“活跃用户”、“收入”）的定义达成共识。 第三部分：合规性、安全与风险管理 面对日益严格的全球监管环境（如GDPR、CCPA、行业特定法规），数据治理直接转化为合规性保障。 6. 数据安全与隐私保护的治理视角： 敏感数据识别与分类分级： 建立统一的数据敏感度标准，并与安全控制措施相匹配。 访问权限的最小化原则（Least Privilege）： 如何通过治理流程，确保数据访问权限的授予、审核和撤销遵循“知情权/必要性”原则。 隐私增强技术（PETs）的治理应用： 讨论假名化、匿名化在不同业务场景中的应用与治理要求。 7. 监管合规性驱动的数据治理（Regulatory Compliance）： 合规性映射： 将外部监管要求（如数据保留期、跨境传输限制）直接映射到内部数据标准和流程中。 审计准备与报告自动化： 利用元数据和数据质量报告，为内部和外部审计提供可追溯的证据链。 数据驻留与主权要求： 针对不同司法管辖区的特殊要求，设计数据存储和处理的策略。 第四部分：推动变革与价值实现 本部分关注治理体系的推广、衡量和持续运营，确保投入获得回报。 8. 治理文化的建立与变革管理： 沟通与赋能： 设计针对不同利益相关者（高管、数据用户、IT人员）的定制化沟通和培训计划。 激励与认可机制： 建立机制奖励那些积极维护和改进数据质量的团队和个人。 治理的敏捷方法： 避免“大爆炸”式的治理项目，采用迭代、小步快跑的方式，优先解决高价值、低复杂度的领域。 9. 衡量治理的成效（Metrics and ROI）： 治理绩效指标（GPIs）： 设定衡量治理活动进度的关键绩效指标，例如：主数据一致性提升率、数据缺陷修复周期、审计发现数量下降等。 量化数据治理的投资回报率（ROI）： 将数据质量提升转化为具体的成本节约（如减少人工核对时间、降低罚款风险）和收入增加（如更精准的交叉销售）。 治理的持续运营模型（Sustained Operations）： 确保数据治理不是一个阶段性项目，而是嵌入日常数据生命周期管理的常态化职能。 --- 本书特色： 全面性与深度兼备： 覆盖了从战略规划到技术细节的完整治理生命周期。 高度实操性： 提供了大量可直接参考的模板、流程图和案例分析，避免了空泛的理论说教。 跨职能视角： 兼顾了业务部门对数据易用性的需求、合规部门对风险控制的要求，以及技术部门对系统稳定性的关注。 目标读者： 数据治理负责人（CDO/DGO成员）、首席信息官（CIO）、风险与合规官（CRO）、数据架构师、主数据管理团队、以及所有希望将数据转化为企业核心竞争力的业务领导者。
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