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内容简介
内容简介这是一本讲解如何成功实施数据治理项目的实战指南，能够帮助组织 清晰地认识到数据治理的本质，启发它们结合自身业务，找到适合自己的、务实的、有价值的数据治理策略。本书源自数据治理头部厂商亿信华辰在数据治理领域10余年经验的总结，提供了大量可立即上手的实用方法与技巧，旨在帮助读者切实解决数据治理项目实施过程中遇到的各种实际问题。书中案例丰富翔实，通过多个不同行业的真实项目实践案例，生动展示了数据治理在不同业务领域的应用成果和成功落地经验，为读者提供了 价值的参考和借鉴。本书分为四篇，全面覆盖了数据治理项目的各个方面。建设篇（ ~3章）：阐述了数据治理的价值与意义，并详细介绍了数据治理项目的准备工作以及建设流程，为组织提供了数据治理项目实施的全面框架和方法论。场景篇（第4~9章）：深入探讨了主数据治理、数据质量管理、数据标准管理、数据共享交换、数据资产管理以及数据应用等典型应用场景，并分析了这些场景中要解决的问题和实践方法。案例篇（ 0~16章）：通过多个行业的数据治理项目实践案例，展示了数据治理在不同领域的应用成果和落地经验。这些案例涵盖了金融、汽车、新能源、教育、政务、ICT以及环保等不同业务场景中面对的问题、对应解决方案以及项目建设过程和复盘，为读者提供了丰富的参考和借鉴。总结篇（ 7章~19章）：总结了数据治理项目实施的常见问题与解决方案，以及成功实施数据治理项目的几大技巧。同时，展望数据治理的发展趋势，为组织未来的数据治理实践提供了指导。
目 录
目录序前言建设篇第1章 数据治理的价值与意义1.1 数据要素化时代的数据管理21.1.1 战略视角下的数据要素定位21.1.2 数据的核心价值31.2 数据价值释放的困难与挑战31.3 数据治理的关键部分与价值51.3.1 数据治理的关键部分51.3.2 数据治理的核心价值71.4 本章小结8第2章 数据治理项目的准备工作2.1 制定数据战略：明确目标与方向92.1.1 理解组织战略102.1.2 分析业务战略102.1.3 确定数据战略102.2 业务梳理：理解业务需求与数据流程122.2.1 开展现场调研122.2.2 识别关键业务流程142.2.3 梳理数据流向152.2.4 识别数据问题172.2.5 总结与输出报告182.3 技术准备：评估与选择合适的技术栈212.3.1 了解数据现状212.3.2 评估现有技术架构232.3.3 选择合适的数据治理技术栈252.3.4 技术栈选择时的评估标准262.4 组织：构建数据治理团队与培养能力282.4.1 组建数据治理办公室282.4.2 团队协作与沟通机制292.4.3 能力的培养与发展292.4.4 人才的引进与培养302.5 实施路径：制定蓝图和阶段目标302.5.1 制定蓝图规划302.5.2 确立阶段目标312.5.3 阶段切入点选择 322.6 本章小结35第3章 数据治理项目建设流程3.1 流程设计思路363.2 启动与调研373.2.1 阶段目标383.2.2 前置输入393.2.3 关键活动403.2.4 输出成果413.3 规划与设计423.3.1 阶段目标433.3.2 前置输入453.3.3 关键活动463.3.4 输出成果493.4 实施落地513.4.1 阶段目标513.4.2 前置输入543.4.3 关键活动553.4.4 输出成果573.5 验收与运营603.5.1 阶段目标603.5.2 前置输入613.5.3 关键活动623.5.4 输出成果633.6 本章小结64场景篇第4章 主数据管理4.1 定义和价值664.1.1 定义664.1.2 价值674.2 主数据的典型业务场景684.2.1 财务域主数据694.2.2 人资域主数据704.2.3 生产域主数据714.2.4 客商域主数据724.3 核心建设过程734.3.1 现状调研阶段734.3.2 方案设计阶段774.3.3 系统实现阶段844.3.4 系统上线阶段884.4 注意事项914.5 实践934.6 本章小结94第5章 数据质量管理5.1 概念965.1.1 数据质量的定义965.1.2 数据质量管理的维度975.2 典型业务场景985.2.1 数据采集985.2.2 数据存储1005.2.3 数据加工1025.2.4 数据共享1035.2.5 数据应用1045.3 建设内容1055.3.1 质量现状评估分析1065.3.2 标准规范规划设计1105.3.3 数据质量管理实施1125.3.4 质量提升效果验证与推广1145.3.5 质量体系运营与优化1165.4 注意事项1175.5 实践1195.6 本章小结121第6章 数据标准管理6.1 概念及特征1226.1.1 概念1226.1.2 特征1236.2 典型业务场景与价值分析1246.2.1 数据质量管控1246.2.2 主数据治理1256.2.3 跨系统数据整合1256.2.4 合规治理支撑1266.2.5 平台体系构建1266.2.6 业务场景赋能1276.2.7 资产流通赋能1296.3 建设内容1296.3.1 顶层规划1296.3.2 现状诊断与标准设计1336.3.3 标准开发与试点1376.3.4 全面推广固化1406.3.5 运营与优化1426.4 注意事项1456.5 实践1466.6 本章小结147第7章 数据共享与交换7.1 概念与技术演进1497.1.1 学术定义1507.1.2 组织级定义1507.1.3 技术演进1507.2 典型场景与场景的选择1527.2.1 四大典型场景1527.2.2 场景的选择1547.3 建设内容1557.3.1 明确核心设计原则1557.3.2 洞察需求1577.3.3 制定数据共享与交换策略1597.3.4 标准牵引1647.3.5 平台建设1657.4 注意事项1717.5 实践1737.6 本章小结175第8章 数据资产管理8.1 定义和特征1778.1.1 定义1788.1.2 特征1798.2 典型业务场景和价值分析1818.2.1 内部循环，提质增效1818.2.2 外部流通，资产变现1838.3 建设内容1848.3.1 治：数据梳“治”1848.3.2 盘：“盘”清资产1868.3.3 用：应“用”资产1898.3.4 营：运“营”资产1908.3.5 增：资产“增”值1918.4 注意事项1928.5 实践1958.6 本章小结196第9章 数据应用9.1 概念和演进历程1989.2 典型应用场景和价值分析1999.3 建设内容2029.3.1 数据采集2029.3.2 湖仓建设2039.3.3 数据治理2089.3.4 指标体系构建2099.3.5 数据可视化2139.3.6 智能应用2169.3.7 数据共享与服务2179.4 注意事项2199.5 实践2209.6 本章小结221案例篇 0章 强监管的全局金融数据治理实践10.1 项目背景22410.2 数据管理现状22510.3 成熟度评估：基于DCMM的评估报告22710.3.1 评估模型构建22710.3.2 数据管理提升点22810.4 解决方案：体系化设计与技术赋能23010.4.1 数据战略规划框架23010.4.2 全域数据标准体系23110.4.3 智能治理技术平台23410.5 实施过程：分步推进与敏捷迭代23810.5.1 阶段式推进策略23810.5.2 协同机制创新24510.6 建设成效：从治理到价值释放24710.6.1 治理效能提升：构建可持续的治理生态24710.6.2 业务价值释放：驱动数字化转型纵深发展24810.6.3 行业标杆成果24810.7 经验总结与行业启示24910.7.1 核心成功要素24910.7.2 行业启示25110.7.3 改进空间25210.8 本章小结252 1章 采产销一体的主数据管理实践11.1 项目建设背景25411.2 项目实施内容25511.2.1 调研主数据现状25611.2.2 构建主数据管理体系25911.2.3 主数据管理实施落地26211.2.4 主数据质量管理27311.3 项目过程管理27611.3.1 项目沟通管理27611.3.2 实施成果管理27711.4 项目建设成效27711.5 项目复盘27911.6 本章小结280 2章 联邦式跨境主数据管理实践12.1 项目概况28112.1.1 项目建设背景28212.1.2 职能架构28312.1.3 数据现状28412.1.4 项目建设目标28612.1.5 项目建设范围28712.2 项目实施过程28812.2.1 项目整体计划28912.2.2 启动与调研阶段28912.2.3 规划与设计阶段29312.2.4 实施落地阶段30512.2.5 验收与运营阶段30912.3 项目建设成效31012.4 项目复盘31312.5 本章小结315 3章 教学和运营管理的数据应用实践13.1 案例1：某大学教务数据看板实践31713.1.1 项目概述31813.1.2 项目解决方案32013.1.3 项目实施过程32313.1.4 项目收益33213.2 案例2：某教育集团的运营管理实践33413.2.1 项目背景33513.2.2 项目解决方案33613.2.3 项目实施过程34013.2.4 项目建设成效34713.2.5 项目复盘34813.3 本章小结350 4章 跨产业超大规模数据治理体系的构建与实施14.1 项目概况35114.1.1 项目建设背景35114.1.2 项目现状35214.1.3 项目建设范围35214.1.4 项目建设原则35314.1.5 项目建设目标35414.2 项目交付实施35414.2.1 项目启动与规划35514.2.2 数据汇聚接入35614.2.3 元数据管理35814.2.4 数据标准建设35914.2.5 数据仓库构建36414.2.6 数据质量核验36514.2.7 项目收尾37614.3 项目成效37814.4 项目复盘37914.5 本章小结381 5章 基于双重组织架构和风险管控的主数据管理实践15.1 项目概述38215.1.1 项目需求痛点38215.1.2 主数据管理问题38315.1.3 根因分析38515.1.4 建设目标38615.2 项目建设方案38615.2.1 建设思路和原则38615.2.2 分期建设方案38715.3 项目实施过程38915.3.1 管理能力建设39115.3.2 组织主数据管理实施方案制定39115.3.3 人员主数据管理实施方案制定39415.3.4 客商主数据管理实施方案制定39615.3.5 实施步骤和要点39815.4 项目亮点和建设成效40315.4.1 项目亮点40315.4.2 项目建设成效40315.5 项目复盘40615.6 本章小结408 6章 盘活异构数据资产的数据治理实践16.1 项目概述41016.1.1 建设背景41016.1.2 企业数据管理现状41116.1.3 建设目标41316.2 项目解决方案41416.2.1 数据资产管理体系41616.2.2 大数据中心41616.2.3 数据治理中心41616.2.4 数据资产中心41716.2.5 数据资产应用41716.3 项目实施过程41816.3.1 数据管理成熟度评估41816.3.2 数据资产管理咨询规划41916.3.3 数据资产管理体系建设42016.3.4 大数据中心建设42116.3.5 数据质量管理42616.3.6 数据资产盘点42716.3.7 数据资产应用43116.3.8 数据资产平台推广43216.4 项目建设成效43516.5 项目复盘43616.6 本章小结 437总结篇 7章 数据治理项目实施的常见问题与解决方案17.1 数据战略域44017.2 数据标准域44117.3 数据质量域44317.4 数据架构域44517.5 数据应用能力域44817.6 数据生命周期域44917.7 数据安全管理域45117.8 本章小结453 8章 数据治理项目实施成功的关键因素18.1 战略耦合，全局规划，分步建设45418.1.1 以数据战略支撑业务战略45418.1.2 要事先行，持续迭代45518.2 持续借力高层，巧妙设计制度45618.2.1 战略绑定与高层参与45618.2.2 现状分析与紧迫性驱动45618.2.3 实施路径与沟通机制45718.2.4 巧妙设计制度，推动长效保障45718.3 穿透组织壁垒，打通协作与沟通45718.3.1 组织内部协作45718.3.2 组织与承建方合作45818.3.3 供应商之间的协作45818.4 聚焦关键活动，校准实施路径45918.4.1 治理架构设计45918.4.2 数据架构设计46018.4.3 数据合规与数据安全管理46118.5 推动治理成果显性化46418.5.1 纳入绩效考核体系46418.5.2 治理成果可视化46518.5.3 数据治理成熟度评估46518.5.4 数据资产估值与资本化46518.6 数据治理持续优化与赋能46618.6.1 建立持续改进机制46618.6.2 培养数据治理文化46618.6.3 利用新技术和新方法46618.7 本章小结467 9章 数据治理的发展趋势19.1 数据治理现状46819.2 工程化趋势：标准化路径，构建数据治理流水线47019.2.1 数据治理工程化的内涵与价值47019.2.2 数据治理工程化的实践要点47319.2.3 数据治理工程化的协同化与生态化47419.2.4 数据治理工程化的持续优化47419.3 智能化趋势：AI驱动的治理范式革新47519.3.1 数据治理Agent47619.3.2 智能数据治理的应用47819.4 安全趋势：可信数据空间 保障数据安全可控48119.4.1 数据治理安全模式的三大转变48119.4.2 可信数据空间提供技术支撑48219.5 运营化趋势：数据治理助力数据资产高效变现48319.6 本章小结486附录 数据治理常用工具的功能清单
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