主数据驱动的数据治理原理技术与实践主数据治理技术教程关键数据管理提升企业价值数据管理实践参考书信息化建设管理

基本信息

书名:主数据驱动的数据治理:原理、技术与实践 清华开发者书库

定价：89.00元

作者:王兆君,王钺,曹朝辉 著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2019-03-01

ISBN：9787302522959

字数：528000

页码：358

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

内容提要

'数据'已成为企业的一项宝贵的战略资产。为了使庞大的数据发挥更大的价值，企业必须着眼于数据治理和综合利用。主数据驱动的数据治理是指从企业杂乱的数据中捕捉具有高业务价值、被企业内各业务部门重复使用的关键数据进行管理，构建单一、准确、权的数据来源，从而提高企业的整体数据质量，提升数据资产价值，推动业务创新，全面增强企业竞争力。本书编者将近10年在数据治理咨询工作中积累的经验和知识进行总结，通过对数据治理的原理、技术、案例、发展趋势等内容的介绍，为读者进行数据治理、主数据管理实践提供重要的参考。n
全书分为4篇，共14章。篇数据治理概念（~3章），面向数据治理组织管理者，从数据治理的必要性、可行性、应用效果等进行展开，回答管理者关心的数据治理的核心问题；第二篇数据治理实施（第4~8章），面向数据治理团队成员，介绍数据治理工作的前期准备、工作步骤、治理过程、后期运维等内容；第三篇数据治理技术（第9~13章），面向IT工程技术人员，从技术视角展开数据治理的系统架构与模型、数据治理质量评估、数据安全保护、数据集成服务等内容；第四篇数据治理前景（4章），对数据治理应用前景进行展望。n
本书可作为从事信息化建设的管理者、数据治理团队、IT咨询从业者、IT工程技术人员、相关专业在校师生的参考读物。n

作者介绍

王兆君工程师，北京三维天地科技有限公副总裁。在企业信息化领域服务30年，在智能制造、电子商务、数据治理等领域具有专长。多次主持企业信息咨询规划项目建设，负责过近家企业信息化项目的组织管理工作，承担多项国家标准的制定任务。为能源、化工、电力、建筑、冶金等行业的数据治理建设提供过专业咨询服务。在信息化实施方面积累了丰富的经验。n
王钺博士，清华大学电子工程系副研究员。长期从事传感网、大数据，以及数据治理领域的研究工作。主持或参与括国家973、863计划在内的20余项科研项目，发表论文50余篇。n
曹朝辉数据标准化专家，北京三维天地科技有限公副总裁。从事信息标准化咨询和实施工作超过15年。参与国际贸易、电子商务、人体工效学等方面的'十一五''十二五''十三五'国家科技支撑计划项目3项，曾负责和参与过国家食品品监督管理总局、中国海油、中煤能源、国家电投、中国国电、中国有色、中国铝业、中国黄金、中船重工、中兴通讯、京东方、四川长虹等单位数据标准咨询和系统实施项目，在数据标准构建、数据清洗和治理、数据管控、数据集成和应用等方面具有丰富的经验。n

目录

目录n
篇数据治理概念n
章数据治理概述n
1.1数据治理背景n
1.2数据资产和数据管理n
1.2.1数据资产的概念和重要性n
1.2.2数据资产的构成n
1.2.3数据管理的内容、现状和问题n
1.3数据治理的目标和挑战n
1.3.1数据治理的概念n
1.3.2数据治理的目标n
1.3.3数据治理的挑战n
1.4数据治理的核心内容n
1.4.1数据治理的内容n
1.4.2数据治理的基本过程n
1.4.3数据治理的重点n
1.5数据治理的评估——成熟度模型n
1.5.1数据管理的成熟度模型n
1.5.2您的企业需要数据治理吗n
第2章主数据和主数据管理n
2.1主数据的概念n
2.1.1主数据的定义n
2.1.2主数据的特征n
2.1.3主数据的范围n
2.2主数据管理的概念n
2.2.1主数据管理的定义n
2.2.2主数据管理体系n
2.2.3主数据管理系统的功能n
2.3主数据管理的意义n
2.3.1主数据管理的必要性n
2.3.2主数据管理的意义n
第3章主数据驱动的数据治理n
3.1数据治理框架n
3.1.1国际标准化组织n
3.1.2国际数据管理协会n
3.1.3国际数据治理研究所n
3.1.4IBM数据治理委员会n
3.1.5中国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会n
3.1.6现有数据治理框架的局限n
3.2主数据驱动的数据治理框架n
3.2.1治理思路和治理目标n
3.2.2治理框架n
3.2.3技术架构n
3.3主数据驱动的数据治理过程n
3.3.1过程框架n
3.3.2架构阶段n
3.3.3治理阶段n
3.3.4任务、角色、分工、职责n
3.4数据治理工具和系统选型n
3.4.1软件公的行业实践n
3.4.2产品特性n
3.4.3软件公的实力n
3.4.4软件公的实施n
3.4.5软件的价格n
第二篇数据治理实施n
第4章主数据项目的准备n
4.1主数据项目实施的主要风险n
4.1.1组织风险n
4.1.2数据风险n
4.1.3集成风险n
4.1.4其他风险n
4.2数据治理管理组织n
4.2.1项目组织n
4.2.2人员配置n
4.2.3管控角色n
4.2.4管控流程n
4.2.5绩效考核n
4.3数据管理规范体系n
4.3.1主数据管理规范n
4.3.2主数据应用标准n
第5章主数据体系规划方法n
5.1主数据体系规划的任务和步骤n
5.1.1主数据体系规划的任务n
5.1.2主数据体系规划的步骤n
5.2主数据体系评估方法论n
5.2.1主数据管理成熟度模型n
5.2.2主数据管理成熟度模型的评价指标n
5.2.3主数据管理成熟度评估方法n
5.3现状调研与需求分析n
5.3.1现状调研n
5.3.2现状评估与差距分析n
5.3.3需求分析n
5.4主数据识别分析方法n
5.4.1多因素分析方法n
5.4.2主数据类型识别分析n
5.4.3主数据元属性识别分析n
5.5主数据体系规划设计n
5.6主数据体系架构设计n
5.6.1主数据管控体系n
5.6.2主数据标准体系n
5.6.3主数据质量体系n
5.6.4主数据安全体系n
5.7主数据管理实施规划n
5.7.1实施策略n
5.7.2实施计划n
5.7.3投资预算n
第6章主数据项目实施步骤n
6.1实施方法概述n
6.1.1传统软件开发项目的实施方法n
6.1.2主数据项目的实施方法n
6.2项目实施阶段的主要任务n
6.2.1阶段：体系规划阶段n
6.2.2第二阶段：平台实施阶段n
6.3各主要阶段的任务分工n
6.3.1项目启动与需求调研阶段n
6.3.2体系规划与架构设计阶段n
6.3.3标准建立及主数据平台设计阶段n
6.3.4客户化设计、开发、、数据清洗阶段n
6.3.5系统上线启用阶段n
6.3.6系统运维与持续优化阶段n
6.4数据准备n
6.4.1数据准备方案制订n
6.4.2数据采集n
6.4.3数据清洗n
6.4.4数据导入n
6.5人员培训n
6.6程序设计n
6.6.1程序设计的基本要求n
6.6.2程序设计方法n
6.6.3产品定制开发n
6.7系统集成n
6.7.1系统集成架构n
6.7.2集成流程n
6.7.3系统集成技术n
6.8系统n
6.9系统试运行及上线n
6.9.1系统试运行n
6.9.2系统切换n
6.10系统评价n
6.11项目管理n
第7章主数据项目的运维和管理n
7.1主数据运维管理体系n
7.1.1主数据运维管理组织n
7.1.2主数据运维管理流程n
7.2主数据运维管理内容n
7.2.1主数据模型运维管理n
7.2.2主数据工作流运维管理n
7.2.3主数据生命周期运维管理n
7.2.4主数据质量运维管理n
7.2.5平台基础服务运维管理n
7.2.6主数据存储运维管理n
7.2.7数据库系统运维服务n
7.2.8主数据安全运维管理n
7.2.9基于云服务的运维管理n
7.3主数据运维应急响应措施n
7.4对外部供应商的运维要求n
第8章典型主数据管理产品及实施案例n
8.1主数据管理系统模式的分类n
8.1.1基于ETL工具的主数据应用n
8.1.2基于SOA的主数据管理平台n
8.2典型产品和解决方案及其对比n
8.2.1SunwayWorld的主数据全生命周期管理平台n
8.2.2SAP的MDM解决方案n
8.2.3IBM的MDM解决方案n
8.2.4Oracle的MDM解决方案n
8.2.5InformaticaMDM解决方案n
8.2.6产品对比n
8.3企业的主数据管理现状n
8.4主数据典型应用案例介绍n
8.4.1石油行业应用举例——某石油总公的主数据管理n
8.4.2煤炭行业应用举例——某能源集团公的主数据管理n
8.4.3有色金属行业应用举例——某有色金属公的主数据管理n
8.4.4建筑行业应用举例——某建筑股份有限公的主数据管理n
8.4.5航空航天行业应用举例——某航天建设集团有限公的主数据n
管理n
8.4.6基建行业应用举例——某工程建设有限责任公的主数据管理n
8.4.7电器行业应用举例——某电器集团的主数据管理n
8.4.8机械制造行业应用举例——某饲料机械集团的主数据管理n
8.4.9水泥行业应用举例——某水泥控股有限公的主数据管理n
8.4.10交通运输行业应用举例——某交通投资建设有限公的主数据n
管理n
8.4.11政府部门主数据应用举例——某省经信委项目的主数据管理n
第三篇数据治理技术n
第9章数据架构和模型n
9.1数据架构n
9.1.1数据架构规划n
9.1.2数据架构设计n
9.2数据模型n
9.2.1数据模型的定义n
9.2.2数据模型的类型n
9.2.3数据的物理特征n
9.2.4元数据模型n
9.2.5主数据模型n
9.2.6信息链和信息生命周期n
9.2.7数据谱系和影响分析n
0章数据集成n
10.1企业应用集成n
10.1.1企业应用集成的概念n
10.1.2企业应用集成的分类n
10.1.3企业应用集成的方法n
10.1.4企业服务总线n
10.1.5微服务架构n
10.2数据集成交换服务n
10.2.1制定数据集成交换规范和架构n
10.2.2搭建数据交换平台n
10.2.3实现数据交换管理n
10.3构建数据服务体系n
10.4形成数据资产全局视图n
1章数据质量管理n
11.1数据质量的定义n
11.1.1数据质量n
11.1.2数据质量维度n
11.1.3数据质量评估n
11.1.4数据剖析n
11.1.5数据质量问题和数据管理问题n
11.1.6合理性检查n
11.1.7数据质量阈值n
11.1.8过程控制n
11.1.9联机数据质量的检测和监控n
11.2数据质量评估框架n
11.2.1数据质量评估框架的背景n
11.2.2数据质量评估框架的范围n
11.2.3数据质量评估框架的质量维度n
11.2.4数据质量期望n
11.3数据质量评估测量类型n
11.3.1数据模型的一致性n
11.3.2数据内容的有效性n
11.3.3评估数据内容的一致性n
11.4数据评估方案n
11.4.1数据初步评估n
11.4.2数据质量改进评估n
11.4.3数据质量持续改进n
11.5数据质量战略n
11.5.1数据质量战略的概念n
11.5.2数据战略和数据质量战略n
11.5.3把数据作为资产n
11.5.4监控数据质量n
2章主数据全生命周期管理n
12.1主数据全生命周期管理及意义n
12.2主数据全生命周期管理内容n
12.2.1数据申请n
12.2.2数据审核n
12.2.3数据变更n
12.2.4数据集成和数据分发n
12.2.5数据查询n
12.2.6数据归档n
12.3数据清洗管理n
12.3.1数据清洗的内容n
12.3.2数据清洗的一般过程n
12.3.3数据清洗的工具n
12.4建立主数据全生命周期管理体系n
12.4.1概述n
12.4.2建立信息架构n
12.4.3发现数据对象n
12.4.4分类数据对象和定义服务水平n
12.4.5建立数据管理策略n
12.4.6归档数据n
3章数据安全管理n
13.1数据安全的意义和作用n
13.1.1数据安全的概念n
13.1.2数据安全的意义和作用n
13.2数据安全的关键内容n
13.2.1数据存储安全n
13.2.2数据传输安全n
13.2.3数据使用安全n
13.3数据隐私保护n
13.3.1数据隐私保护的意义和作用n
13.3.2数据隐私保护面临的问题和挑战n
13.3.3数据隐私保护技术n
第四篇数据治理前景n
4章主数据管理应用前景展望n
14.1主数据管理应用市场发展趋势n
14.2大数据时代的主数据管理n
14.2.1大数据的定义和特征n
14.2.2大数据时代企业管理的新模式n
14.2.3主数据管理在大数据分析中的作用n
14.2.4大数据对主数据管理的挑战n
14.3基于云服务的主数据管理n
14.3.1云服务的定义和发展现状n
14.3.2主数据管理的云服务模式n
14.3.3主数据管理云服务平台的技术基础n
14.3.4云服务对企业主数据管理的影响n
14.4面向人工智能的主数据管理n
14.4.1人工智能的定义及应用领域n
14.4.2人工智能在企业中的实践n
14.4.3主数据管理与人工智能的关系n
14.4.4主数据管理在人工智能中的作用n
14.5区块链技术与主数据管理n
14.5.1区块链的定义及特征n
14.5.2区块链技术的应用领域n
14.5.3区块链技术在主数据管理中的应用n
14.6主数据管理——企业发展的坚实根基n

编辑推荐

主数据是企业数据资产中的黄金部分，是大数据应用的核心推动力。本书涵盖了主数据治理的关键主题：
数据资产，数据治理
治理框架，治理模型
治理方法，治理过程
治理产品，治理案例
模型框架，数据集成
数据质量，数据安全