具体描述
《会计信息系统实验教程》(用友ERP-U8版)是以普通高等院校本、专科会计，以及经济信息管理等相关专业“会计信息系统”课程教学实验使用为基本目的而编写的。本实验教程共分12章，在第1章中简略介绍了会计信息系统实验教程的特色、设计思想及使用方法。在第2章至第12章以用友ERP-U8.50为蓝本，分别介绍了构成会计信息系统最重要和最基础的总账、报表、工资、固定资产、应收应付、采购、销售、库存管理和存货核算子系统的基本功能，并以实验的方式介绍了以上模块的使用方法。
《企业数字化转型中的数据治理与安全实践》 图书简介 导言：迈向数据驱动的未来 在当今快速演进的商业环境中，数据已成为企业最核心的战略资产。随着云计算、大数据、人工智能和物联网技术的深度融合，企业正以前所未有的速度进行数字化转型。然而，伴随数据价值的几何级增长，随之而来的数据治理挑战、合规性压力以及安全风险也日益凸显。本著作《企业数字化转型中的数据治理与安全实践》正是基于这一时代背景，旨在为企业构建稳健、可靠、高效的数据基础架构提供全面的理论指导与实操蓝图。 本书深入剖析了数据治理的战略意义、关键要素与实施路径，并结合当前严峻的网络安全态势，系统阐述了数据安全防护体系的构建、运营与持续优化。它不仅仅是一本理论专著，更是一本面向实践、强调落地的行动指南，致力于帮助各行各业的决策者、IT架构师、数据管理者和安全专家，有效地驾驭海量数据，确保数据资产在全生命周期内的合规性、完整性、可用性与保密性。 第一部分：数字化浪潮下的数据战略重塑与治理基石 本部分聚焦于理解数据在企业战略中的核心地位，并奠定有效数据治理的理论基础。 第一章：数字化转型与数据资产化 本章首先界定了企业数字化转型的内涵与驱动力，重点分析了数据在驱动业务创新、优化决策流程、重塑客户体验中的关键作用。我们将探讨如何将分散的、孤立的数据转化为可量化、可交易、可驱动增长的“数据资产”。内容涵盖数据价值链的梳理，从数据采集、存储、处理到分析与变现的全景视图。同时，本章也将探讨组织结构如何适应数据驱动型企业的需求，包括设立首席数据官（CDO）的角色与职责，以及建立跨部门数据协作机制的重要性。 第二章：数据治理的理论框架与核心维度 数据治理不再是单纯的技术活动，而是一种跨职能的、自上而下的管理学科。本章详细解析了国际主流的数据治理框架（如DAMA-DMBOK），并将其本土化以适应中国企业的实际情况。我们将其核心维度分解为：数据战略、数据组织与角色、数据政策与标准、数据质量管理、数据生命周期管理以及数据架构。特别强调了数据治理的“人、流程、技术”三位一体模型，指出流程的标准化与人员的权责清晰是治理成功的关键前提。 第三章：数据质量管理：从被动修复到主动预防 数据质量是数据治理的生命线。本章深入探讨了数据质量的七大维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性、有效性）及其在不同业务场景下的具体指标定义。内容不仅包括传统的数据清洗、标准化和去重技术，更侧重于构建主动式的数据质量监控体系。我们将介绍如何利用元数据管理工具，嵌入业务规则引擎，在数据进入系统之初即进行质量校验，从而实现“源头治理”。此外，数据质量的度量模型和持续改进的PDCA循环在企业级的应用案例将被详细剖析。 第四章：元数据管理与数据血缘追溯体系构建 元数据（Metadata）是数据治理的“大脑”。本章详细阐述了技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成管理方法。重点在于构建端到端的数据血缘（Data Lineage）追溯体系。通过可视化工具和自动扫描技术，企业能够清晰掌握数据从源头到报表、从应用到应用的流向和转换逻辑。这对于满足日益严格的监管要求（如金融行业的报送审计）、支撑数据溯源分析以及评估数据变更影响至关重要。 第二部分：数据安全与合规：构建坚不可摧的数字堡垒 数据治理确保了数据的“好用”与“可靠”，而数据安全则确保了数据的“安全”与“合规”。本部分将重点探讨如何将安全防护深度融入数据治理的各个环节。 第五章：数据安全法规与合规性框架解读 本章对国内外关键的数据安全与隐私保护法规进行深入解读，包括《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》以及GDPR等。我们将详细分析这些法律对企业数据处理活动提出的具体要求，如个人信息收集的最小化原则、同意机制、跨境传输的合规路径以及安全事件的报告义务。通过构建“合规风险矩阵”，企业可以系统地识别自身在数据使用中存在的法律盲区和潜在罚款风险。 第六章：数据分类分级与安全策略制定 “一把钥匙开一把锁”是数据安全的基本原则。本章提供了一套实用的数据分类分级方法论，指导企业根据数据的敏感程度、业务重要性及法律监管要求，对数据进行安全等级划分。基于分类分级结果，本章详细阐述了如何制定差异化的安全策略，包括访问控制策略、加密存储策略、备份恢复策略以及数据销毁流程，确保安全投入与数据风险成正比。 第七章：数据全生命周期中的安全技术实践 数据安全防护必须贯穿数据的采集、传输、存储、使用和销毁的全过程。 采集与传输安全： 探讨TLS/SSL、VPN等加密传输技术，以及API网关的安全控制。 存储安全： 深入分析静态数据加密技术（如AES-256）、密钥管理系统（KMS）的部署，以及数据库防火墙的应用。 使用安全： 重点介绍数据脱敏（De-identification）、假名化（Pseudonymization）和差分隐私（Differential Privacy）技术，如何在保障数据分析价值的同时，有效降低敏感信息泄露的风险。 销毁与归档： 制定符合合规要求的安全数据销毁标准和操作流程。 第八章：数据安全运营与威胁情报响应 数据安全不是一蹴而就的项目，而是持续的运营过程。本章聚焦于安全运营中心（SOC）如何集成数据安全监控。内容涵盖安全信息和事件管理（SIEM）系统在数据访问异常检测中的应用、数据泄露防护（DLP）系统的部署与调优，以及如何构建快速、有效的安全事件响应流程（IRP）。特别强调了利用威胁情报，从被动防御转向主动预测与遏制的重要性。 第三部分：数据治理与安全的集成落地与组织保障 本部分将理论与实践相结合，探讨如何将治理与安全体系有效落地，并构建持续优化的组织保障机制。 第九章：数据架构的演进与技术选型考量 现代化数据架构（如数据湖、数据中台、数据仓库的融合）是支撑高效治理和安全的关键。本章分析了不同架构模式下的数据治理与安全挑战。重点讨论了云原生环境下的数据安全挑战，以及如何在新一代数据平台中嵌入治理和安全能力（Security and Governance by Design）。本章也将提供技术选型指南，帮助企业评估市面上主流数据治理平台、数据质量工具和安全防护产品的兼容性与适用性。 第十章：数据治理与安全文化建设及组织落地 技术的落地依赖于人的驱动。本章强调了文化和组织变革在数据治理与安全中的核心作用。内容包括如何建立数据所有权（Data Ownership）和数据保管责任（Data Stewardship）机制，如何通过跨部门的联合项目组（如“数据质量改进小组”）推动标准化落地。此外，定期的安全意识培训和治理流程的内化，是防止人为失误、建立全员安全责任制的根本途径。 结论：迈向可信赖的数据未来 本书最后总结了构建一个健康、安全、合规的数据生态系统的关键路径，并展望了未来数据治理与安全技术的发展趋势，如零信任架构在数据访问中的应用、AI驱动的自动化治理等。 本书特色： 理论与实践并重： 结合最新的学术研究与一线企业实践案例，确保内容的深度与广度。 框架清晰、结构严谨： 逻辑层层递进，从战略到技术，从合规到运营，构建完整的知识体系。 高度可操作性： 提供了大量可借鉴的实施路线图、标准模板和技术选型建议。 本书适用于所有致力于通过数据驱动未来，并希望在数字化浪潮中构建强大、安全数据体系的行业人士。
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