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講透數據治理(共2冊)(精)

  • 作者：華為公司數據管理部//羅小江//石秀峰//陳忠寶//岳昆等|責編:楊?國//羅詞亮//欒傳龍
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：HZ202476
  • 出版日期：2024/07/15
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：714
人民幣：RMB 218 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一套能為數字化轉型企業的數據治理提供全面指導的著作，它基於國際主流的數據治理框架和用友多年的數據治理經驗，全面、深入講解數據治理，不僅有數據治理在戰略層面的頂層設計，還有數據治理在執行層面的實施方法，既可作為數據治理的綱領性指南，又可作為數據治理的實操手冊。
作者介紹
華為公司數據管理部//羅小江//石秀峰//陳忠寶//岳昆等|責編:楊?國//羅詞亮//欒傳龍
目錄
《一本書講透數據治理(戰略方法工具與實踐)(精)》
作者名單
讚譽
前言
第一部分  數據治理概述
  第1章  全面認識數據治理
    1.1  數據治理是什麼
      1.1.1  從管理者視角看數據治理
      1.1.2  從業務人員視角看數據治理
      1.1.3  從技術人員視角看數據治理
      1.1.4  數據治理的定義
    1.2  數據治理相關術語和名詞
    1.3  數據治理治什麼
      1.3.1  什麼是數據資產
      1.3.2  數據資產的利益相關方
      1.3.3  對利益相關方的協調和規範
    1.4  數據治理的6個價值
    1.5  數據治理的3個現狀
    1.6  數據治理的5類問題
    1.7  數據治理的6個挑戰
    1.8  本章小結
  第2章  數據治理框架和標準
    2.1  國際數據治理框架
      2.1.1  ISO數據治理標準
      2.1.2  DGI數據治理框架
      2.1.3  DAMA 數據管理框架
    2.2  國內數據治理框架
      2.2.1  GB/T34960規定的數據治理規範
      2.2.2  數據管理能力成熟度評估模型
    2.3  本章小結
  第3章  企業數據怎麼治
    3.1  企業數據治理體系的內涵
      3.1.1  數據治理、數據管理與數據管控
      3.1.2  企業數據治理的9個要素
      3.1.3  企業數據治理的4個層面
    3.2  企業數據治理之道——3個機制
    3.3  企業數據治理之法——8項舉措
    3.4  企業數據治理之術—?7種能力
    3.5  企業數據治理之器——7把利劍
    3.6  本章小結
《華為數據之道(精)》
序一
序二
序三
前言
第1章  數據驅動的企業數字化轉型
  1.1  非數字原生企業的數字化轉型挑戰
    1.1.1  業態特徵：產業鏈條長、多業態並存
    1.1.2  運營環境：數據交互和共享風險高
    1.1.3  IT建設過程：數據複雜、歷史包袱重

    1.1.4  數據質量：數據可信和一致化的要求程度高
  1.2  華為數字化轉型與數據治理
    1.2.1  華為數字化轉型整體目標
    1.2.2  華為數字化轉型藍圖及對數據治理的要求
  1.3  華為數據治理實踐
    1.3.1  華為數據治理歷程
    1.3.2  華為數據工作的願景與目標
    1.3.3  華為數據工作建設的整體思路和框架
  1.4  本章小結
第2章  建立企業級數據綜合治理體系
  2.1  建立公司級的數據治理政策
    2.1.1  華為數據管理總綱
    2.1.2  信息架構管理政策
    2.1.3  數據源管理政策
    2.1.4  數據質量管理政策
  2.2  融入變革、運營與IT的數據治理
    2.2.1  建立管理數據流程
    2.2.2  管理數據流程與管理變革項目、管理質量與運營之間的關係
    2.2.3  通過變革體系和運營體系進行決策
    2.2.4  數據治理融入IT實施
    2.2.5  通過內控體系賦能數據治理
  2.3  建立業務負責制的數據管理責任體系
    2.3.1  任命數據Owner和數據管家
    2.3.2  建立公司層面的數據管理組織
  2.4  本章小結
第3章  差異化的企業數據分類管理框架
  3.1  基於數據特性的分類管理框架
  3.2  以統一語言為核心的結構化數據管理
    3.2.1  基礎數據治理
    3.2.2  主數據治理
    3.2.3  事務數據治理
    3.2.4  報告數據治理
    3.2.5  觀測數據治理
    3.2.6  規則數據治理
  3.3  以特徵提取為核心的非結構化數據管理
  3.4  以確保合規遵從為核心的外部數據管理
  3.5  作用於數據價值流的元數據管理
    3.5.1  元數據治理面臨的挑戰
    3.5.2  元數據管理架構及策略
    3.5.3  元數據管理
  3.6  本章小結
第4章  面向「業務交易」的信息架構建設
  4.1  信息架構的四個組件
    4.1.1  數據資產目錄
    4.1.2  數據標準
    4.1.3  數據模型
    4.1.4  數據分佈
  4.2  信息架構原則：建立企業層面的共同行為準則
  4.3  信息架構建設核心要素：基於業務對象進行設計和落地
    4.3.1  按業務對象進行架構設計

    4.3.2  按業務對象進行架構落地
  4.4  傳統信息架構向業務數字化擴展：對象、過程、規則
  4.5  本章小結
第5章  面向「聯接共享」的數據底座建設
  5.1  支撐非數字原生企業數字化轉型的數據底座建設框架
    5.1.1  數據底座的總體架構
    5.1.2  數據底座的建設策略
  5.2  數據湖：實現企業數據的「邏輯匯聚」
    5.2.1  華為數據湖的3個特點
    5.2.2  數據入湖的6個標準
    5.2.3  數據入湖方式
    5.2.4  結構化數據入湖
    5.2.5  非結構化數據入湖
  5.3  數據主題聯接：將數據轉換為「信息」
    5.3.1  5類數據主題聯接的應用場景
    5.3.2  多維模型設計
    5.3.3  圖模型設計
    5.3.4  標籤設計
    5.3.5  指標設計
    5.3.6  演算法模型設計
  5.4  本章小結
第6章  面向「自助消費」的數據服務建設
  6.1  數據服務：實現數據自助、高效、復用
    6.1.1  什麼是數據服務
    6.1.2  數據服務生命周期管理
    6.1.3  數據服務分類與建設規範
    6.1.4  打造數據供應的「三個1」
  6.2  構建以用戶體驗為核心的數據地圖
    6.2.1  數據地圖的核心價值
    6.2.2  數據地圖的關鍵能力
  6.3  人人都是分析師
    6.3.1  從「保姆」模式到「服務自助」模式
    6.3.2  打造業務自助分析的關鍵能力
  6.4  從結果管理到過程管理，從能「看」到能「管」
    6.4.1  數據賦能業務運營
    6.4.2  數據消費典型場景實踐
    6.4.3  華為數據驅動數字化運營的歷程和經驗
  6.5  本章小結
第7章  打造「數字孿生」的數據全量感知能力
  7.1  「全量、無接觸」的數據感知能力框架
    7.1.1  數據感知能力的需求起源：數字孿生
    7.1.2  數據感知能力架構
  7.2  基於物理世界的「硬感知」能力
    7.2.1  「硬感知」能力的分類
    7.2.2  「硬感知」能力在華為的實踐
  7.3  基於數字世界的「軟感知」能力
    7.3.1  「軟感知」能力的分類
    7.3.2  「軟感知」能力在華為的實踐
  7.4  通過感知能力推進企業業務數字化
    7.4.1  感知數據在華為信息架構中的位置

    7.4.2  非數字原生企業數據感知能力的建設
  7.5  本章小結
第8章  打造「清潔數據」的質量綜合管理能力
  8.1  基於PDCA的數據質量管理框架
    8.1.1  什麼是數據質量
    8.1.2  數據質量管理範圍
    8.1.3  數據質量的總體框架
  8.2  全面監控企業業務異常數據
    8.2.1  數據質量規則
    8.2.2  異常數據監控
  8.3  通過數據質量綜合水平牽引質量提升
    8.3.1  數據質量度量運作機制
    8.3.2  設計質量度量
    8.3.3  執行質量度量
    8.3.4  質量改進
  8.4  本章小結
第9章  打造「安全合規」的數據可控共享能力
  9.1  內外部安全形勢，驅動數據安全治理髮展
    9.1.1  數據安全成為國家競爭的新戰場
    9.1.2  數字時代數據安全的新變化
  9.2  數字化轉型下的數據安全共享
  9.3  構建以元數據為基礎的安全隱私保護框架
    9.3.1  以元數據為基礎的安全隱私治理
    9.3.2  數據安全隱私分層分級管控策略
    9.3.3  數據底座安全隱私分級管控方案
    9.3.4  分級標識數據安全隱私
  9.4  「靜」「動」結合的數據保護與授權管理
    9.4.1  靜態控制：數據保護能力架構
    9.4.2  動態控制：數據授權與許可權管理
  9.5  本章小結
第10章  未來已來：數據成為企業核心競爭力
  10.1  數據：新的生產要素
    10.1.1  數據被列為生產要素：制度層面的肯定
    10.1.2  數據將進入企業的資產負債表
    10.1.3  數據資產的價值由市場決定
  10.2  大規模數據交互的企業數據生態
    10.2.1  數據生態離不開底層技術的支撐
    10.2.2  數據主權是數據安全交換的核心
    10.2.3  國際數據空間的目標與原則
    10.2.4  多方安全計算強化數據主權
  10.3  擺脫傳統手段的數據管理方式
    10.3.1  智能數據管理是數據工作的未來
    10.3.2  內容級分析能力提供資產全景圖
    10.3.3  屬性特徵啟發主外鍵智能聯接
    10.3.4  質量缺陷預發現
    10.3.5  演算法助力數據管理
    10.3.6  數字道德抵禦演算法歧視
  10.4  第四個世界：機器認知世界
    10.4.1  真實唯一的「物理世界」和五彩繽紛的「人類認知世界」
    10.4.2  映射「物理世界」的數字孿生——「數字世界」

    10.4.3  「數字世界」中的智能認知——「機器認知世界」
  10.5  本章小結

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