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出版者:清华大学出版社

作者:马文刚

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2002-1-1

价格:19.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302049319

丛书系列:

图书标签:

• WSH
• Windows脚本宿主
• 脚本编程
• VBScript
• JScript
• 系统管理
• 自动化
• 批处理
• 实用技术
• Windows
• 开发

数字时代的企业数据治理与智能决策：构建敏捷、合规与创新的基石 （本书不涉及Windows Script Host (WSH) 相关的脚本编程技术与应用） --- 内容简介 在数据爆炸式增长与数字化转型浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动企业核心竞争力的“新石油”。然而，如何将海量、异构、不断变化的数据转化为真正具有价值的资产，同时确保其合规性、安全性和可用性，是摆在所有企业面前的严峻挑战。 本书《数字时代的企业数据治理与智能决策》聚焦于当前企业在数据管理领域最核心、最前沿的实践与战略规划。它不是一本关于具体编程语言或工具操作的手册，而是一部旨在为企业高层管理者、数据战略制定者、首席数据官（CDO）、以及数据治理与架构团队提供系统性指导的蓝图与行动指南。 本书深入剖析了现代企业数据生态系统的复杂性，并提出了一套全面、可落地的企业级数据治理框架。我们相信，有效的数据治理是实现数据驱动型决策、提升运营效率、满足日益严格的监管要求（如GDPR、CCPA、行业特定法规）的先决条件。 第一部分：数据治理的战略基石与组织重塑 本部分着重于宏观战略层面，阐述数据治理在企业数字化转型中的定位与价值。 1.1 数据治理的时代必然性：从“信息孤岛”到“统一数据资产” 探讨数据资产化过程中的核心痛点：数据质量低下、标准不一、缺乏所有权和责任界定。 分析数据治理与企业战略目标（如客户体验提升、成本优化、新业务模式孵化）的深度耦合关系。 介绍数据治理成熟度模型（如DAMA-DMBoK 2.0 框架的实践应用），帮助企业评估自身现状并制定改进路线图。 1.2 构建高效的数据治理组织架构与角色模型 详细阐述数据治理委员会（Data Governance Council）的组建原则、职能划分和决策机制。 定义关键数据角色及其职责：数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）、数据管理者（Data Custodian）的角色边界与协同机制。 阐述如何通过“中心辐射式”或“联邦式”模型，平衡集中控制与业务敏捷性的需求。 1.3 制定企业级数据标准与政策体系 聚焦于核心数据（如客户、产品、财务数据）的主数据管理（MDM）策略，确保数据的唯一性、准确性和一致性。 讲解如何建立和推行企业级数据质量标准（DQ Standards）及度量指标（KPIs），从源头治理数据缺陷。 深入分析数据政策的制定流程，包括数据生命周期管理（从采集到销毁）的规范化。 第二部分：数据管理的核心支柱——技术与实践 本部分将技术落地与治理原则相结合，探讨如何利用现代技术栈支撑复杂的数据治理要求。 2.1 数据架构的演进与治理的融合 对比传统数据仓库、数据湖与新兴的数据中台（Data Middle Platform）架构的优劣，以及治理如何在这些架构中植入。 探讨数据网格（Data Mesh）架构的去中心化治理挑战与机遇，特别是如何平衡业务领域自治与全局一致性。 讲解数据目录（Data Catalog）作为治理中枢的作用，如何实现数据的自动发现、分类和标记。 2.2 维护数据血缘（Data Lineage）与影响分析 详细介绍数据血缘追踪的重要性，不仅用于合规审计，更用于快速定位数据质量问题和评估系统变更的影响范围。 探讨实现端到端（E2E）血缘追踪的技术路径，涵盖ETL/ELT过程、应用层转换及报告层面的追溯。 2.3 嵌入式数据质量管理（Embedded DQ） 超越传统的批处理数据清洗，本书强调“内建质量”的理念，即将质量规则嵌入到数据采集和集成流程中。 介绍数据质量防火墙（DQ Firewall）的概念，在数据流入关键系统前进行拦截和预警。 案例分析：如何利用机器学习和自动化工具辅助识别非结构化数据中的质量风险。 第三部分：数据安全、隐私合规与伦理 在数据泄露事件频发的背景下，安全与合规已成为数据治理的生命线。 3.1 零信任原则下的数据安全治理 从治理视角审视数据安全体系，强调基于风险的分类分级保护策略。 探讨数据脱敏（Data Masking）、匿名化（Anonymization）和假名化（Pseudonymization）技术的选择与应用场景。 讲解如何通过“数据访问控制清单”（ACLs）结合角色（RBAC）和属性（ABAC）实现精细化授权。 3.2 全球化背景下的隐私保护合规 深入解析主要数据保护法规的核心要求，并提供企业如何设计“隐私设计”（Privacy by Design）的数据流程。 重点阐述数据主体权利（如访问权、被遗忘权）的落实机制与技术支撑。 讨论跨境数据传输的合规挑战与解决方案，确保数据流动的合法性。 3.3 建立负责任的人工智能（Responsible AI）治理框架 随着AI应用的普及，本书探讨如何治理训练数据的偏见（Bias）、模型的透明度（Explainability）和公平性。 建立AI决策的审计追踪机制，确保模型输出的可解释性（XAI），这是对业务决策负责的关键一步。 第四部分：赋能智能决策与数据文化建设 数据治理的最终目标是实现更高质量的业务决策和数据驱动的创新。 4.1 从数据治理到价值实现：指标与衡量 定义数据治理的价值指标（Value Metrics），例如：降低监管罚款风险、提升报表准确性所需时间、加速新数据产品上线周期等。 介绍如何通过“数据产品化”的思维，将治理后的数据集转化为可被业务部门消费的标准化服务。 4.2 培育企业级数据素养与文化 强调数据治理的成功依赖于组织内自上而下的文化变革，而不仅仅是工具的部署。 提供培养数据素养（Data Literacy）的培训体系设计，确保所有员工都能理解、使用和信任数据。 讨论如何激励跨部门协作，打破数据筒仓，建立共享数据愿景。 本书面向对象： 首席信息官（CIO）、首席数据官（CDO）及IT战略规划人员 数据治理委员会成员与数据标准制定者 企业架构师（Enterprise Architects）与数据架构师 合规官（Compliance Officers）与风险管理团队 致力于提升数据质量和驱动业务创新的数据分析师与管理者。 本书承诺： 本书提供的所有内容均基于成熟的行业标准、领先企业的最佳实践以及前沿的研究成果。全书结构严谨，逻辑清晰，注重战略指导性与操作可行性的结合，旨在帮助企业构建一个稳健、高效、敏捷的数据资产管理体系，最终实现数据价值的最大化。

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