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129千字 字数
2024-10-01 发行日期
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主编推荐语

通过数据治理提升数据的价值。

内容简介

随着数字化的发展，数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节，为数据的拥有者或使用者带来经济效益，成为一种新型的生产要素，给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。

本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。

第一篇“数据治理新趋势”介绍DataOps的发展及实践，产业级数据治理新趋势，数据治理的场景化、工程化和智能化，以及数据资产的安全运营。

第二篇“新理论、新方法和新技术”介绍数业的逻辑及路径、数据治理的闭环管理方法、数据资产价值的呈现、数据治理的共治共享、精益数据治理，以及数据治理的“新四化”。

第三篇“新型数据基础设施”详细介绍来自平安人寿、阿里巴巴和镜舟科技3家企业的数据中台产品的创新情况。

第四篇“行业数据治理与数据安全治理”首先介绍高校是如何进行数据治理的，然后介绍数据的安全运营和数据质量问题解决之道。

第五篇“企业最佳实践”分享中国石化、中电金信和中国联通3家企业在数据要素化过程中积累的经验。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 编委会
  • 序
  • 前言
  • 资源与支持
  • 第一篇 数据治理新趋势
  • 第1章 DataOps的发展趋势及实践探索
  • 1.1 DataOps促进数字化转型
  • 1.2 DataOps的发展与特点
  • 1.3 DataOps的实践探索
  • 1.4 未来展望
  • 第2章 数据要素时代产业级数据治理新趋势
  • 2.1 数据治理发展背景
  • 2.2 数据治理分类定义
  • 2.3 数据治理发展趋势与挑战
  • 2.4 数据治理创新变革思路
  • 2.5 产业级数据治理势在必行
  • 2.6 产业级数据价值内涵
  • 2.7 产业级数据治理的重要意义
  • 第3章 数据治理进阶——场景化、工程化、智能化
  • 3.1 数据治理现状：超过90%的数据治理项目失败
  • 3.2 场景化：数据治理行业痛点的对症处方
  • 3.3 工程化：数据治理流水线和标准化
  • 3.4 智能化：数据治理自动化和去低端人工化
  • 3.5 数据治理标杆项目实践分享
  • 第4章 数据资产安全运营和演进趋势
  • 4.1 数据资产运营
  • 4.2 数据安全分类分级
  • 4.3 业务架构与数据架构一体化
  • 4.4 集团型企业数据治理的3种模式
  • 第二篇 新理论、新方法和新技术
  • 第5章 数业的逻辑及路径
  • 5.1 何为数业
  • 5.2 何以数业
  • 5.3 数业逻辑
  • 5.4 数业之路
  • 第6章 业务驱动的数据治理闭环管理方法
  • 6.1 数据治理的现状与目标
  • 6.2 数据治理的内容
  • 6.3 数据治理的规划
  • 6.4 业务驱动数据治理的落地
  • 6.5 总结与展望
  • 第7章 数据资产价值呈现之道
  • 7.1 数字化转型带来的数据变革
  • 7.2 数智时代的开启
  • 7.3 数据实验室的构建
  • 7.4 业务分析工具集的提供
  • 7.5 AI场景化能力的全流程覆盖
  • 7.6 AI自动化业务平台必须具备的能力
  • 7.7 数据安全底线保证
  • 第8章 数据治理的共治共享
  • 8.1 共治共享的定义
  • 8.2 共治共享的必要性
  • 8.3 共治共享的可行性
  • 第9章 价值驱动的精益数据治理
  • 9.1 数据治理是数字化转型的“德尔斐神谕”
  • 9.2 数据治理项目的六大挑战
  • 9.3 六大挑战的四大应对策略
  • 9.4 精益数据方法打造价值驱动的数据治理
  • 9.5 精益数据治理的六大新范式
  • 9.6 精益数据治理工作坊实现业技融合的数据治理
  • 第10章 数据治理的“新四化”
  • 10.1 数据治理的现状和挑战
  • 10.2 数据治理“新四化”实践探索
  • 10.3 数据治理落地见效的行动建议
  • 第三篇 新型数据基础设施
  • 第11章 平安人寿数据中台建设实践
  • 11.1 平安人寿数据中台的发展及全景规划
  • 11.2 平安人寿数据中台的实施方案
  • 11.3 平安人寿数据中台的建设成果
  • 第12章 阿里巴巴数据治理平台建设实践
  • 12.1 数据繁荣的红利与挑战
  • 12.2 阿里巴巴数据治理平台建设的主要实践
  • 12.3 阿里巴巴数据治理平台建设的总结与展望
  • 第13章 后Hadoop时代的数据分析之道
  • 13.1 从基础架构看数据治理的现状
  • 13.2 从数据仓库到湖仓融合架构的演进
  • 13.3 下一代数据分析引擎的建设方向
  • 13.4 新一代极速湖仓分析引擎
  • 13.5 客户案例分享
  • 第四篇 行业数据治理与数据安全治理
  • 第14章 高校数据治理工程化探索与实践
  • 14.1 高校数据工程建设背景
  • 14.2 数据治理工程化指导思想
  • 14.3 “388”数据治理工程管理体系
  • 14.4 数据治理工程人员培养
  • 14.5 数据治理工程化实施效果
  • 14.6 数据治理工程化典型案例
  • 14.7 下一步的思考与展望
  • 第15章 场景化数据治理助推“智校”提升
  • 15.1 高校数据治理体系的建设背景
  • 15.2 高校数据治理体系的建设思路
  • 15.3 高校场景化数据治理方案
  • 第16章 数字化时代数据安全运营的探索与实践
  • 16.1 数字化时代数据安全面临新挑战
  • 16.2 数字化时代数据安全运营体系建设的理念和架构
  • 16.3 数据安全运营体系建设的7项关键举措
  • 16.4 数据安全运营体系的建设过程与成效
  • 第17章 数据质量问题解决之道
  • 17.1 解决数据质量问题所面临的挑战
  • 17.2 数据质量管理方法论
  • 17.3 “四驾马车”赋能数据质量问题解决
  • 17.4 全流程管控助力数据质量长效管理
  • 第五篇 企业最佳实践
  • 第18章 中国石化的数据治理框架、方法和效果
  • 18.1 中国石化的数据治理概述
  • 18.2 中国石化的数据治理总体框架
  • 18.3 中国石化的数据治理效果
  • 18.4 中国石化的数据治理工作展望
  • 第19章 金融业数据资产化时代的数据治理新实践
  • 19.1 金融业数据管理迈入数据资产化新时代
  • 19.2 数据管理技术上云成为重要发展趋势
  • 19.3 金融客户数据管理热点涌现
  • 19.4 “1+2+3”数据治理体系框架
  • 19.5 基于自主创新的“源启”数据资产平台全力推动企业数据资产化过程
  • 19.6 数据治理的最佳实践
  • 19.7 数据治理的后续发展方向
  • 第20章 中国联通：深化落实数据战略，助力企业数字化转型
  • 20.1 数字化转型是国家重要战略
  • 20.2 企业数字化转型的重点问题与挑战
  • 20.3 数据战略落地的十大关键步骤
  • 20.4 中国联通数据战略实施的经验总结
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。