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109千字
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2020-11-01
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主编推荐语
全面披露华为在170余国家和地区开展多业态、差异化运营的数据底座,华为数据治理和数字化转型方法论完整呈现。
内容简介
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。
华为是一家超大型企业,华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。
书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解华为数字化建设的历程。
目录
- 版权信息
- 序一
- 序二
- 序三
- 前言
- 第1章 数据驱动的企业数字化转型
- 1.1 非数字原生企业的数字化转型挑战
- 1.1.1 业态特征:产业链条长、多业态并存
- 1.1.2 运营环境:数据交互和共享风险高
- 1.1.3 IT建设过程:数据复杂、历史包袱重
- 1.1.4 数据质量:数据可信和一致化的要求程度高
- 1.2 华为数字化转型与数据治理
- 1.2.1 华为数字化转型整体目标
- 1.2.2 华为数字化转型蓝图及对数据治理的要求
- 1.3 华为数据治理实践
- 1.3.1 华为数据治理历程
- 1.3.2 华为数据工作的愿景与目标
- 1.3.3 华为数据工作建设的整体思路和框架
- 1.4 本章小结
- 第2章 建立企业级数据综合治理体系
- 2.1 建立公司级的数据治理政策
- 2.1.1 华为数据管理总纲
- 2.1.2 信息架构管理政策
- 2.1.3 数据源管理政策
- 2.1.4 数据质量管理政策
- 2.2 融入变革、运营与IT的数据治理
- 2.2.1 建立管理数据流程
- 2.2.2 管理数据流程与管理变革项目、管理质量与运营之间的关系
- 2.2.3 通过变革体系和运营体系进行决策
- 2.2.4 数据治理融入IT实施
- 2.2.5 通过内控体系赋能数据治理
- 2.3 建立业务负责制的数据管理责任体系
- 2.3.1 任命数据Owner和数据管家
- 2.3.2 建立公司层面的数据管理组织
- 2.4 本章小结
- 第3章 差异化的企业数据分类管理框架
- 3.1 基于数据特性的分类管理框架
- 3.2 以统一语言为核心的结构化数据管理
- 3.2.1 基础数据治理
- 3.2.2 主数据治理
- 3.2.3 事务数据治理
- 3.2.4 报告数据治理
- 3.2.5 观测数据治理
- 3.2.6 规则数据治理
- 3.3 以特征提取为核心的非结构化数据管理
- 3.4 以确保合规遵从为核心的外部数据管理
- 3.5 作用于数据价值流的元数据管理
- 3.5.1 元数据治理面临的挑战
- 3.5.2 元数据管理架构及策略
- 3.5.3 元数据管理
- 3.6 本章小结
- 第4章 面向“业务交易”的信息架构建设
- 4.1 信息架构的四个组件
- 4.1.1 数据资产目录
- 4.1.2 数据标准
- 4.1.3 数据模型
- 4.1.4 数据分布
- 4.2 信息架构原则:建立企业层面的共同行为准则
- 4.3 信息架构建设核心要素:基于业务对象进行设计和落地
- 4.3.1 按业务对象进行架构设计
- 4.3.2 按业务对象进行架构落地
- 4.4 传统信息架构向业务数字化扩展:对象、过程、规则
- 4.5 本章小结
- 第5章 面向“联接共享”的数据底座建设
- 5.1 支撑非数字原生企业数字化转型的数据底座建设框架
- 5.1.1 数据底座的总体架构
- 5.1.2 数据底座的建设策略
- 5.2 数据湖:实现企业数据的“逻辑汇聚”
- 5.2.1 华为数据湖的3个特点
- 5.2.2 数据入湖的6个标准
- 5.2.3 数据入湖方式
- 5.2.4 结构化数据入湖
- 5.2.5 非结构化数据入湖
- 5.3 数据主题联接:将数据转换为“信息”
- 5.3.1 5类数据主题联接的应用场景
- 5.3.2 多维模型设计
- 5.3.3 图模型设计
- 5.3.4 标签设计
- 5.3.5 指标设计
- 5.3.6 算法模型设计
- 5.4 本章小结
- 第6章 面向“自助消费”的数据服务建设
- 6.1 数据服务:实现数据自助、高效、复用
- 6.1.1 什么是数据服务
- 6.1.2 数据服务生命周期管理
- 6.1.3 数据服务分类与建设规范
- 6.1.4 打造数据供应的“三个1”
- 6.2 构建以用户体验为核心的数据地图
- 6.2.1 数据地图的核心价值
- 6.2.2 数据地图的关键能力
- 6.3 人人都是分析师
- 6.3.1 从“保姆”模式到“服务+自助”模式
- 6.3.2 打造业务自助分析的关键能力
- 6.4 从结果管理到过程管理,从能“看”到能“管”
- 6.4.1 数据赋能业务运营
- 6.4.2 数据消费典型场景实践
- 6.4.3 华为数据驱动数字化运营的历程和经验
- 6.5 本章小结
- 第7章 打造“数字孪生”的数据全量感知能力
- 7.1 “全量、无接触”的数据感知能力框架
- 7.1.1 数据感知能力的需求起源:数字孪生
- 7.1.2 数据感知能力架构
- 7.2 基于物理世界的“硬感知”能力
- 7.2.1 “硬感知”能力的分类
- 7.2.2 “硬感知”能力在华为的实践
- 7.3 基于数字世界的“软感知”能力
- 7.3.1 “软感知”能力的分类
- 7.3.2 “软感知”能力在华为的实践
- 7.4 通过感知能力推进企业业务数字化
- 7.4.1 感知数据在华为信息架构中的位置
- 7.4.2 非数字原生企业数据感知能力的建设
- 7.5 本章小结
- 第8章 打造“清洁数据”的质量综合管理能力
- 8.1 基于PDCA的数据质量管理框架
- 8.1.1 什么是数据质量
- 8.1.2 数据质量管理范围
- 8.1.3 数据质量的总体框架
- 8.2 全面监控企业业务异常数据
- 8.2.1 数据质量规则
- 8.2.2 异常数据监控
- 8.3 通过数据质量综合水平牵引质量提升
- 8.3.1 数据质量度量运作机制
- 8.3.2 设计质量度量
- 8.3.3 执行质量度量
- 8.3.4 质量改进
- 8.4 本章小结
- 第9章 打造“安全合规”的数据可控共享能力
- 9.1 内外部安全形势,驱动数据安全治理发展
- 9.1.1 数据安全成为国家竞争的新战场
- 9.1.2 数字时代数据安全的新变化
- 9.2 数字化转型下的数据安全共享
- 9.3 构建以元数据为基础的安全隐私保护框架
- 9.3.1 以元数据为基础的安全隐私治理
- 9.3.2 数据安全隐私分层分级管控策略
- 9.3.3 数据底座安全隐私分级管控方案
- 9.3.4 分级标识数据安全隐私
- 9.4 “静”“动”结合的数据保护与授权管理
- 9.4.1 静态控制:数据保护能力架构
- 9.4.2 动态控制:数据授权与权限管理
- 9.5 本章小结
- 第10章 未来已来:数据成为企业核心竞争力
- 10.1 数据:新的生产要素
- 10.1.1 数据被列为生产要素:制度层面的肯定
- 10.1.2 数据将进入企业的资产负债表
- 10.1.3 数据资产的价值由市场决定
- 10.2 大规模数据交互的企业数据生态
- 10.2.1 数据生态离不开底层技术的支撑
- 10.2.2 数据主权是数据安全交换的核心
- 10.2.3 国际数据空间的目标与原则
- 10.2.4 多方安全计算强化数据主权
- 10.3 摆脱传统手段的数据管理方式
- 10.3.1 智能数据管理是数据工作的未来
- 10.3.2 内容级分析能力提供资产全景图
- 10.3.3 属性特征启发主外键智能联接
- 10.3.4 质量缺陷预发现
- 10.3.5 算法助力数据管理
- 10.3.6 数字道德抵御算法歧视
- 10.4 第四个世界:机器认知世界
- 10.4.1 真实唯一的“物理世界”和五彩缤纷的“人类认知世界”
- 10.4.2 映射“物理世界”的数字孪生——“数字世界”
- 10.4.3 “数字世界”中的智能认知——“机器认知世界”
- 10.5 本章小结
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出版方
机械工业出版社有限公司
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