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出版者:中国农业出版社

作者:高华 编

出品人:

页数:381

译者:

出版时间:2005-7

价格:35.00元

装帧:平装

isbn号码:9787109120808

丛书系列:

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《数字时代的企业级数据治理与安全实践》 内容简介 在数据成为核心生产要素的今天，企业面临的挑战已不再是数据的匮乏，而是如何有效、合规、安全地管理和利用海量的、日益复杂的数据资产。本书聚焦于企业级数据治理的顶层设计、落地实施以及数据安全防护的最新实践，旨在为企业CIO、CDO、数据架构师、安全官及相关技术人员提供一套系统化、可操作的知识体系和解决方案。本书的视角超越了单一技术工具的应用，深入到组织结构、流程制度、技术平台和文化建设的多个维度。 本书共分为七个部分，脉络清晰地构建了一个完整的数据治理与安全框架： --- 第一部分：数据治理的战略基石与组织重塑（约250字） 本部分首先阐述了在数字化转型浪潮下，数据治理不再是可选项，而是决定企业核心竞争力的战略高地。我们将深入剖析当前企业在数据方面普遍存在的“数据孤岛、数据质量低下、合规风险暴露”等痛点，并系统介绍数据治理的“为什么”和“是什么”。重点探讨构建高效能数据治理组织架构的必要性，包括数据治理委员会的设立、首席数据官（CDO）的权责范围、数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）的角色定义与协作机制。此外，还会分析不同成熟度模型（如DAMA-DMBoK、CMMI-Data Maturity）在企业内落地的差异化路径，为企业制定个性化的治理路线图提供决策支持。本章强调治理的“一把手”工程属性，以及如何通过试点项目（Quick Wins）快速建立治理的信心与初步成效。 --- 第二部分：核心数据资产的元数据管理与数据标准体系构建（约300字） 数据治理的基石在于对“数据是什么”有统一的认知。本部分详尽论述了元数据管理的深度价值和实施要点。我们不仅涵盖了技术元数据（如数据血缘、技术规范），更侧重于业务元数据（如业务术语表、数据字典）的梳理与维护。内容将详细介绍如何构建企业级的数据标准体系，包括关键主数据（如客户、产品、组织）的规范制定流程、编码规则的强制推行机制。本书将提供大量的实践案例，展示如何利用自动化工具辅助人工梳理，确保元数据和数据标准的实时同步与准确性。特别地，我们会深入探讨数据血缘追踪技术在影响分析（Impact Analysis）和合规审计中的关键作用，这是确保数据变更可控、风险可溯源的核心技术手段。 --- 第三部分：数据质量管理体系的构建与持续优化（约280字） 数据质量是数据价值实现的前提。本部分系统阐述了全生命周期的数据质量管理（DQM）框架。从数据源头的质量评估、数据接入管道的质量校验，到存储层和应用层的质量监控，构建一个闭环的DQM系统。内容细致讲解了六大维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性）的具体度量指标定义和计算方法。本书强调“预防重于发现”，重点介绍如何在业务流程设计初期就嵌入质量规则，利用数据探查（Data Profiling）工具主动发现潜在的质量问题。此外，我们提供了一套量化的数据质量报告和改进流程（Data Quality Improvement Loop），确保数据质量的提升工作能够持续、可衡量地推进，并与业务KPI挂钩。 --- 第四部分：数据安全与隐私合规的深度集成（约300字） 在GDPR、CCPA及我国《数据安全法》《个人信息保护法》日益严格的背景下，数据安全和隐私合规已深度融入数据治理的方方面面。本部分聚焦于“治理驱动的安全”理念。内容涵盖数据分类分级（Critical Data Elements Identification）的业务驱动方法，这是实施差异化安全策略的基础。详细介绍数据脱敏、加密、访问控制（RBAC/ABAC）在不同数据域（如开发测试环境、分析环境、生产环境）中的具体应用策略。尤其关注隐私计算技术（如联邦学习、安全多方计算）在保护数据可用性的同时满足隐私合规的最新进展，并探讨如何利用数据治理的成果（如明确的数据所有权和使用权限）来简化合规审计流程。 --- 第五部分：主数据管理（MDM）的架构设计与实施挑战（约200字） 主数据（Master Data）是企业业务流程的核心枢纽。本部分专门讨论主数据管理（MDM）的必要性、部署模式（集中式、集中治理式、集中注册式）的选择，以及实施中的常见陷阱。内容将深入技术层面，分析如何设计稳健的“黄金记录”（Golden Record）匹配、合并与同步机制。我们将提供一个基于事件驱动的MDM集成架构蓝图，确保主数据在ERP、CRM、S/4HANA等异构系统间保持一致性和权威性，从而支撑跨部门的统一视图和决策分析。 --- 第六部分：数据治理的度量、价值实现与文化建设（约150字） 如何证明数据治理的投资回报（ROI）是CDO面临的关键挑战。本部分提供了数据治理成熟度评估模型和一套实用的价值衡量指标体系，这些指标不再局限于技术层面（如元数据覆盖率），而是延伸至业务价值（如决策速度提升、合规罚款降低、运营成本节约）。同时，本书强调数据文化建设的重要性，分享如何通过持续的培训、内部沟通和激励机制，将数据治理的责任融入到每个员工的日常工作中，实现从“管数据”到“用好数据”的思维转变。 --- 第七部分：新兴技术背景下的数据治理演进（约100字） 最后，本部分展望了在云计算、大数据湖仓一体（Lakehouse）和人工智能驱动的新技术环境下，数据治理框架应如何演进。重点讨论在云原生环境中如何实现自动化治理（Auto-Governance），以及AI模型对训练数据质量的极端依赖性如何反哺治理体系的进一步强化。 本书汇集了行业内资深专家多年的实战经验，理论与实践紧密结合，是企业实现数据驱动战略转型的必备参考手册。

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