企業數據治理那些事

企業數據治理那些事

《企業數據治理那些事》是2020年5月機械工業出版社出版的圖書,作者是段效亮。解答企業在實施數據治理中面臨的種種困惑,讓甲方對數據治理項目有更清晰的認識,是寫作本書的初衷。

基本介紹

  • 中文名:企業數據治理那些事
  • 作者:段效亮
  • 出版社:機械工業出版社
  • ISBN:9787111652199
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,

內容簡介

《企業數據治理那些事》全面探討了企業數據治理的方向、策略、總體架構、治理機制、運維管理等內容。首先介紹企業數據治理的發展方向,提出了企業數據治
理的“八步走”策略。然後從項目層面對企業如何進行數據治理進行了深入分析,分別對數據治理項目的前期準備、項目實施方法論及調研分析、構建數據管理體系、存量數據清洗、完善數據交換架構、最佳化增量數據質量、企業數據治理項目的管理,以及數據治理項目後的數據運維工作、風險監控進行了探討,並分享了大量數據治理項目實際案例。
《企業數據治理那些事》是一部完整的企業數據治理實戰讀物,內容主要面向企業信息總監、企業架構師和數據管理人員等,能夠幫助讀者系統地掌握企業數據治理的策略、方法。

圖書目錄

序言1
序言2
序言3
前言
概念及方法篇
第1章 企業數據治理概述/2
1.1 數據治理的相關概念/3
1.1.1 什麼是數據?/3
1.1.2 什麼是元數據?/4
1.1.3 什麼是主數據、靜態數據(中心)/4
1.1.4 什麼是企業數據治理?/5
1.1.5 企業數據治理的價值有哪些?/7
1.1.6 企業數據治理的源、末端模式/9
1.1.7 企業的二次數據治理/11
1.2 主數據管理的局限/12
1.2.1 主數據的動態性問題/13
1.2.2 主數據管理無法滿足業務場景需求/14
1.2.3 主數據管理項目實施後運維難以保障/15
1.2.4 主數據管理項目實施後數據質量並未改善/16
1.3 企業數據治理該走向何方/17
1.3.1 構建數據治理整體架構確保數據治理的整體性/18
1.3.2 全方位重構數據標準體系徹底改善數據環境/19
1.3.3 構建全視角管控的靜態數據中心全面保障數據質量/20
1.3.4 通過技術 行為的手段深層次保障數據質量/21
1.3.5 構建日常數據質量監測體系持續確保數據質量/23
1.3.6 構建基於場景的數據服務體系推進數據資產化管理/24
1.3.7 構建基於過程的知識體系確保全面的數據治理能力/26
第2章 “八步走”實施企業數據治理/28
2.1 現狀自查—摸清數據管理現狀/28
2.2 精心籌備—做好數據治理項目的啟動工作/30
2.3 全面排查—開展項目調研分析/32
2.4 構建數據管理體系—重塑數據管理標準/33
2.5 存量數據改造—解決已有質量問題/33
2.6 構建數據交換架構—徹底打通數據孤島/34
2.7 行為管控—最佳化增量數據質量/35
2.8 能力轉移—保障高效的數據運維管理/36
項 目 篇
第3章 5個角度自查數據管理現狀/38
3.1 自查數據環境/40
3.2 自查數據質量/41
3.3 自查數據安全/53
3.4 自查數據交換/55
3.5 自查數據運維/57
第4章 啟動數據治理項目前的3個關鍵點/58
4.1 把握數據治理項目的啟動時機/58
4.2 明確數據治理項目的原則和目標/62
4.3 合理搭建項目團隊、選擇治理工具及廠商/63
第5章 項目啟動—項目實施方法論及調研分析/68
5.1 項目實施方法論/68
5.1.1 確定數據治理項目方法論/68
5.1.2 明確數據治理項目路線圖/69
5.1.3 確定數據治理項目里程碑/71
5.2 項目調研分析/78
5.2.1 明確調研原則/78
5.2.2 框定調研範圍/79
5.2.3 收集整理相關資料/79
5.2.4 針對調研結果進行集中討論/80
5.2.5 進行全面翔實的差距分析/80
5.2.6 明確數據治理項目實施策略/83
第6章 重塑標準—構建數據管理體系/85
6.1 構建數據標準體系/86
6.1.1 構建數據管理組織、制度和流程/86
6.1.2 構建數據模型體系/88
6.1.3 構建數據質量標準體系/92
6.1.4 構建數據安全標準體系/94
6.1.5 構建數據交換標準體系/97
6.2 技術實現—數據管理體系落地/97
6.2.1 數據治理平台(中翰EDG)功能概述/98
6.2.2 實現數據管理體系的落地/99
第7章 解決已有數據質量問題—徹底清洗存量數據/103
7.1 分析存量數據質量/104
7.2 制定清洗策略/105
7.3 制定清洗規則/106
7.3.1 數據清洗的背景/107
7.3.2 數據質量現狀分析/108
7.3.3 確定數據清洗流程/110
7.4 技術實現—實施存量數據清洗/115
7.5 數據清洗後的業務系統處理/119
第8章 完善數據交換架構—徹底打通數據孤島/121
8.1 企業數據交換管理現狀/122
8.2 構建基於靜態數據中心的數據交換架構/125
8.3 企業數據交換架構的技術實現/127
8.3.1 定義數據交換規則/127
8.3.2 接入數據治理平台/129
第9章 行為約束—最佳化增量數據質量/131
9.1 數據採集階段的行為管控/131
9.2 數據生成後的行為管控/135
第10章 確保順利—企業數據治理項目的管理/138
10.1 項目文檔的管理/138
10.2 項目實施過程的管理/139
10.2.1 項目諮詢階段的過程管理/139
10.2.2 項目實施階段的過程管理/141
10.3 項目進度的管理/143
10.4 針對性地開展項目培訓/144
第11章 以終為始—順暢開展數據運維工作/148
11.1 建立完備的數據運維架構/148
11.2 用好數據運維管理工具/150
11.3 注重數據治理知識的收集和轉移/151
第12章 拒絕失敗—數據治理項目的風險管控/154
12.1 數據治理項目中的風險及管控/154
12.1.1 數據管理體系面臨的風險/155
12.1.2 數據建模面臨的風險/155
12.1.3 存量數據清洗面臨的風險/157
12.1.4 數據交換治理面臨的風險/157
12.1.5 數據治理知識轉移面臨的風險/158
12.2 數據治理項目後的風險及管控/158
12.2.1 數據日常管控治理面臨的風險/158
12.2.2 數據體系拓展面臨的風險/159
12.2.3 數據日常檢測面臨的風險/160
經 驗 篇
經驗1 數據治理三步走—天保控股集團踏上智慧化轉型之路/162
經驗2 聚焦核心,點滴做起—數據治理支撐山航集團數位化管理/164
經驗3 從構建數據治理體系開始—山東能源集團的物供管理
大數據戰略/167
經驗4 搭建數據運維管理平台—國內某鋼鐵集團實現高效數據
質量管控/171
經驗5 基礎數據和接口數據的有效治理—突破廣電行業發展的
瓶頸/173
經驗6 內外兼治—數據治理提高國內製藥企業核心競爭力/182
經驗7 構建靜態數據中心—國家電投山東院有效提升數據分析
精確度/184
經驗8 持續治理—康尼集團構建穩固的數據管理架構/187
經驗9 構建數據治理平台—國內某工程機械集團實現各業務
系統的整體聯動/190
經驗10 夯實信息化基石—國內某離散加工企業成功實施數據
治理項目/192
經驗11 數據治理—開啟國內某電器集團的蛻變之門/198
經驗12 任重道遠—國內某酒業集團實施數據治理項目的4個
感悟/206
經驗13 數據治理—建築行業實現智慧建造的必由之路/208
經驗14 數據治理—高效支撐醫療行業各場景/211
經驗15 精細化數據治理—新的思路讓某科技集團拒絕MDM/215
經驗16 數據資產管理—為數科賦能/219
經驗17 巨觀 微觀—構建水利行業新的數據治理模式/227
經驗18 數據治理—確保軍政部門信息安全/232
經驗19 數據治理—支撐政務大數據建設/237
附 錄 A
附錄A 數據治理平台功能標準/241

作者簡介

段效亮,中國企業數據治理聯盟秘書長,國際數據管理協會中國分會(DAMA China)成員,國家工信部數據治理培訓組織者、核心講師,中翰軟體創始人之一。擁有15年以上數據治理實戰經驗,曾主導幾十家大型企業集團數據治理項目的諮詢、實施落地。自2006年以來,從主數據管理平台研發開始,陸續提出數據多級維護、多維度管理、靜態數據中心、數據保養等理念,推出從諮詢到運維管理的知識轉移新模式以及指導、組織制定了數據能力成熟度評估指標體系。

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