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出版者:机械工业出版社

作者:Lan Thompson

出品人:

页数:326

译者:

出版时间:2007-10

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787111225201

丛书系列:

图书标签:

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好的，这里为您提供一本名为《数字时代的企业级数据治理：从战略规划到落地实施》的图书简介，该书内容与您提到的《采购环境》无关。 --- 数字时代的企业级数据治理：从战略规划到落地实施 一、 核心洞察与背景 在数字化转型浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动企业创新的核心资产。然而，数据的爆炸式增长、来源复杂化以及合规要求的日益严格，使得企业在有效利用数据方面面临着前所未有的挑战。数据孤岛、质量参差不齐、安全风险频发，这些“数据病症”正严重制约着企业的决策效率与业务敏捷性。 《数字时代的企业级数据治理：从战略规划到落地实施》正是为应对这一时代挑战而诞生的一部系统性、实践导向的著作。本书深入剖析了在云计算、大数据、人工智能技术深度融合的背景下，企业如何构建一套健全、高效、可持续运行的企业级数据治理体系。 本书的核心观点在于：数据治理绝非仅仅是技术工具的堆砌或合规部门的例行公事，而是一项牵动组织结构、业务流程、技术架构和企业文化的系统性变革工程。只有将其提升至企业战略高度，并辅以精细化的落地实施路径，数据资产的价值才能被真正释放。 二、 目标读者群体 本书旨在为以下专业人士提供坚实的理论基础和可操作的实战指南： 1. 企业高层管理者（CXO级别）： 帮助决策者理解数据治理的战略价值、投资回报（ROI），并建立必要的组织承诺和资源投入机制。 2. 首席数据官（CDO）与数据战略规划师： 提供从宏观蓝图设计到中观路线图制定的全景视角和框架。 3. 数据治理办公室（DGO）负责人及核心成员： 教授如何构建治理组织架构、定义关键角色职责、制定章程与标准。 4. 数据架构师与技术负责人： 阐述如何将治理要求融入数据平台、元数据管理、数据质量和数据安全的技术实现中。 5. 业务线负责人： 指导业务部门如何通过数据标准和流程优化，提升数据在业务决策、客户体验和风险控制中的有效性。 三、 内容结构与章节亮点 全书内容围绕“战略—组织—流程—技术—文化”五大支柱展开，确保理论与实践的紧密结合。 第一篇：数据治理的战略定位与蓝图构建 本篇聚焦于“为什么做”和“做什么”。 第一章：数字化转型中的数据价值重塑： 分析当前数据治理的驱动力（合规、效率、创新），明确数据资产的内在价值链。 第二章：构建企业级数据治理的战略框架： 介绍业界主流的治理成熟度模型（如DAMA-DMBOK、DCAM等），并提供一套适应本土化特点的五层战略规划模型。 第三章：数据治理路线图的制定与优先级排序： 探讨如何从“解决最紧迫的痛点”到“支撑未来战略目标”进行分阶段、可量化的路线图设计，包括投资回报的初步评估方法。 第二篇：组织架构与角色职责的落地 治理的成功，关键在于“谁来负责”。本篇详细拆解了治理组织体系的构建。 第四章：数据治理组织模型的演进与选择： 对集中式、分散式和混合式模型的优劣进行对比分析，并推荐在不同规模和行业背景下的适用模型。 第五章：核心角色职责的界定与赋能： 详细界定数据所有者（Data Owner）、数据管理者（Data Steward）、数据保管员（Data Custodian）的权责边界，以及如何通过授权机制确保其有效履职。 第六章：数据治理委员会（DGC）的运作机制： 阐述DGC如何高效地解决跨部门冲突、审批标准和策略方向，确保自上而下的推动力。 第三篇：核心治理流程与标准体系 本篇聚焦于“如何做”的具体操作层面。 第七章：数据标准体系的建立与推行： 深入讲解主数据管理（MDM）在标准制定中的核心地位，如何定义数据域、术语表和业务规则，并实现标准在全企业范围内的落地应用。 第八章：数据质量管理（DQM）的闭环流程： 提出“预防优先，监测为辅”的质量控制思想。详细介绍数据质量维度（准确性、完整性、一致性等）的度量指标体系构建、质量规则的开发与自动化检查流程。 第九章：数据生命周期管理与流程嵌入： 探讨如何将治理要求无缝嵌入到数据的采集、存储、使用、归档和销毁的全过程，确保合规性贯穿始终。 第十章：数据安全、隐私保护与合规性治理： 结合GDPR、CCPA及国内相关法律法规要求，探讨数据分类分级、访问控制策略、敏感数据脱敏技术在治理框架下的集成应用。 第四篇：技术支撑与工具选型实践 本篇侧重于将治理策略转化为实际的技术能力。 第十一章：元数据管理（Metadata Management）的战略意义： 阐述业务元数据、技术元数据和操作元数据如何共同构建企业数据的“数字地图”，并重点介绍自动血缘追踪工具的应用。 第十二章：数据治理技术栈的选型与集成： 评估市场上主流的数据治理平台、数据质量工具、MDM系统和数据目录工具的功能特性，强调集成性与可扩展性的重要性。 第十三章：治理效能的度量与持续改进： 建立数据治理的关键绩效指标（KPIs），包括治理成熟度得分、数据质量提升率、治理流程效率等，形成PDCA（计划-执行-检查-行动）的持续优化闭环。 第五篇：文化变革与变革管理 数据治理的真正挑战在于人与文化。 第十四章：数据素养（Data Literacy）的培养计划： 制定针对不同层级员工的数据认知和技能提升方案，将数据思维植入日常工作习惯。 第十五章：变革管理与利益相关者沟通： 教授如何通过有效的沟通策略，克服组织阻力，将数据治理从“强制要求”转化为“业务赋能”。 四、 本书的独特价值 1. 战略与执行的完美融合： 本书不满足于理论阐述，而是提供了大量可复制的“如何落地”的实施步骤、检查清单和模板参考。 2. 跨职能视角： 提供了IT、业务、合规三方都认可的通用语言和协作机制，打破了传统的部门壁垒。 3. 前瞻性视野： 紧密结合了数据中台、数据资产化等前沿概念，确保所提供的治理框架能够支撑企业未来的数据架构演进。 4. 案例驱动： 书中穿插了来自金融、制造、零售等多个行业的匿名化实践案例，展示了不同场景下治理策略的调整与取舍。 通过阅读《数字时代的企业级数据治理：从战略规划到落地实施》，您的企业将能系统性地梳理数据家底，建立清晰的数据责任体系，有效管控风险，最终将数据真正转化为驱动业务增长的核心引擎。

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2013/11/16（午後）予定（中級）