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306千字 字数
2021-11-01 发行日期
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主编推荐语

用友官方出品，详述数据治理3个机制、8项举措、7种能力、7把利剑。

内容简介

这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供指导的著作，由用友集团官方出品，得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评。

它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验，从道、法、术、器4个维度、深入展开，不仅有数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可作为数据治理的纲领性指南，又可作为数据治理的实操手册。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 作者简介
  • 作者名单
  • 赞誉
  • 前言
  • 第一部分 数据治理概述
  • 第1章 全面认识数据治理
  • 1.1 数据治理是什么
  • 1.2 数据治理相关术语和名词
  • 1.3 数据治理治什么
  • 1.4 数据治理的6个价值
  • 1.5 数据治理的3个现状
  • 1.6 数据治理的5类问题
  • 1.7 数据治理的6个挑战
  • 1.8 本章小结
  • 第2章 数据治理框架和标准
  • 2.1 国际数据治理框架
  • 2.2 国内数据治理框架
  • 2.3 本章小结
  • 第3章 企业数据怎么治
  • 3.1 企业数据治理体系的内涵
  • 3.2 企业数据治理之道——3个机制
  • 3.3 企业数据治理之法——8项举措
  • 3.4 企业数据治理之术——7种能力
  • 3.5 企业数据治理之器——7把利剑
  • 3.6 本章小结
  • 第二部分 数据治理之道
  • 第4章 数据战略：数字化转型的灯塔
  • 4.1 数据战略的定义
  • 4.2 数据战略与企业战略、数据架构的关系
  • 4.3 数据战略的3个要素
  • 4.4 实施数据战略的5个步骤
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 组织机制：敏捷的治理组织
  • 5.1 什么是敏捷组织
  • 5.2 为什么数据治理需要敏捷组织
  • 5.3 如何构建敏捷组织
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 数据文化：数据思维融入企业文化
  • 6.1 数字转型，文化先行
  • 6.2 数据文化从建立数据思维开始
  • 6.3 培养数据文化的3个办法
  • 6.4 本章小结
  • 第三部分 数据治理之法
  • 第7章 理现状，定目标
  • 7.1 现状调研
  • 7.2 现状评估
  • 7.3 确定目标
  • 7.4 本章小结
  • 第8章 数据治理能力成熟度评估
  • 8.1 数据治理能力成熟度评估模型
  • 8.2 开展DCMM评估
  • 8.3 本章小结
  • 第9章 数据治理路线图规划
  • 9.1 数据治理路线图概述
  • 9.2 明确目标，量化指标
  • 9.3 选择合适的技术路径
  • 9.4 制定数据治理路线图
  • 9.5 本章小结
  • 第10章 数据治理保障体系建设
  • 10.1 数据治理组织机构
  • 10.2 打造“一把手工程”
  • 10.3 本章小结
  • 第11章 数据治理技术体系建设
  • 11.1 以元数据为核心的数据治理
  • 11.2 以主数据为主线的数据治理
  • 11.3 混合云架构下的数据治理
  • 11.4 大数据架构下的数据治理
  • 11.5 微服务架构下的数据治理
  • 11.6 本章小结
  • 第12章 数据治理策略执行与监控
  • 12.1 数据治理的4个过程
  • 12.2 数据治理策略定义
  • 12.3 数据治理策略执行
  • 12.4 数据治理策略监控
  • 12.5 本章小结
  • 第13章 数据治理绩效考核
  • 13.1 数据治理的4个考核原则
  • 13.2 数据治理的6类考核指标
  • 13.3 数据质量的6种检查办法
  • 13.4 数据治理的4种考核方式
  • 13.5 本章小结
  • 第14章 数据治理长效运营
  • 14.1 什么是数据治理长效运营机制
  • 14.2 数据治理长效运营的意义
  • 14.3 数据治理长效运营的挑战
  • 14.4 建立数据治理长效运营机制
  • 14.5 本章小结
  • 第四部分 数据治理之术
  • 第15章 数据梳理与建模
  • 15.1 数据模型概述
  • 15.2 数据梳理
  • 15.3 数据建模技术和方法
  • 15.4 数据建模与数据治理
  • 15.5 本章小结
  • 第16章 元数据管理
  • 16.1 元数据管理概述
  • 16.2 元数据管理方法
  • 16.3 元数据管理技术
  • 16.4 本章小结
  • 第17章 数据标准管理
  • 17.1 数据标准管理概述
  • 17.2 数据标准管理内容
  • 17.3 数据标准管理体系
  • 17.4 数据标准管理的4个最佳实践
  • 17.5 本章小结
  • 第18章 主数据管理
  • 18.1 主数据管理概述
  • 18.2 主数据管理方法
  • 18.3 主数据管理技术
  • 18.4 主数据管理的7个最佳实践
  • 18.5 本章小结
  • 第19章 数据质量管理
  • 19.1 数据质量管理概述
  • 19.2 数据问题根因分析
  • 19.3 数据质量管理体系框架
  • 19.4 数据质量管理策略和技术
  • 19.5 本章小结
  • 第20章 数据安全治理
  • 20.1 数据安全治理概述
  • 20.2 数据安全治理策略
  • 20.3 数据安全治理技术
  • 20.4 数据安全的政策法规
  • 20.5 本章小结
  • 第21章 数据集成与共享
  • 21.1 应用集成的4个层面
  • 21.2 数据集成架构的演进
  • 21.3 数据集成的4种典型应用
  • 21.4 数据集成步骤和方法
  • 21.5 本章小结
  • 第五部分 数据治理之器
  • 第22章 数据模型管理工具
  • 22.1 系统架构
  • 22.2 数据模型管理
  • 22.3 数据模型应用
  • 22.4 本章小结
  • 第23章 元数据管理工具
  • 23.1 系统架构
  • 23.2 元数据采集
  • 23.3 元数据管理
  • 23.4 元数据应用
  • 23.5 本章小结
  • 第24章 数据标准管理工具
  • 24.1 系统架构
  • 24.2 数据标准管理
  • 24.3 数据标准应用
  • 24.4 本章小结
  • 第25章 主数据管理工具
  • 25.1 系统架构
  • 25.2 主数据建模
  • 25.3 主数据管理
  • 25.4 主数据质量
  • 25.5 主数据安全
  • 25.6 主数据集成
  • 25.7 本章小结
  • 第26章 数据质量管理工具
  • 26.1 系统架构
  • 26.2 数据质量指标
  • 26.3 数据质量测量
  • 26.4 数据质量剖析
  • 26.5 数据质量问题分析与改进
  • 26.6 本章小结
  • 第27章 数据安全治理工具
  • 27.1 系统架构
  • 27.2 数据安全治理
  • 27.3 数据安全应用
  • 27.4 本章小结
  • 第28章 数据集成与共享工具
  • 28.1 系统架构
  • 28.2 数据交换共享系统
  • 28.3 目录服务系统
  • 28.4 数据管理系统
  • 28.5 本章小结
  • 第29章 数据治理工具选型建议
  • 29.1 供应商综合实力
  • 29.2 产品的架构考察
  • 29.3 产品的功能考察
  • 29.4 产品的性能考察
  • 29.5 工具选型与成本预算
  • 29.6 本章小结
  • 第六部分 数据治理实践与总结
  • 第30章 企业数据治理实践案例
  • 30.1 案例1：某电线电缆集团的主数据管理实践
  • 30.2 案例2：某新能源汽车公司的数据资产管理实践
  • 30.3 本章小结
  • 第31章 企业数据治理总结与展望
  • 31.1 数据治理的6项准备
  • 31.2 数据治理的6个误区
  • 31.3 数据治理的5个技术展望
  • 31.4 企业数据治理与数字化转型
  • 31.5 本章小结
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。