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，能够帮助组织更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，为读者提供了极具价值的参考和借鉴。
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（第1~3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（第10~16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（第17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2
1.1.1 国家战略视角下的数据要素定位2
1.1.2 数据的核心价值3
1.2 数据价值释放的困难与挑战3
1.3 数据治理的关键部分与价值5
1.3.1 数据治理的关键部分5
1.3.2 数据治理的核心价值7
1.4 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9
2.1.1 理解组织战略10
2.1.2 分析业务战略10
2.1.3 确定数据战略10
2.2 业务梳理：理解业务需求与数据流程12
2.2.1 开展现场调研12
2.2.2 识别关键业务流程14
2.2.3 梳理数据流向15
2.2.4 识别数据问题17
2.2.5 总结与输出报告18
2.3 技术准备：评估与选择合适的技术栈21
2.3.1 了解数据现状21
2.3.2 评估现有技术架构23
2.3.3 选择合适的数据治理技术栈25
2.3.4 技术栈选择时的评估标准26
2.4 组织：构建数据治理团队与培养能力28
2.4.1 组建数据治理办公室28
2.4.2 团队协作与沟通机制29
2.4.3 能力的培养与发展29
2.4.4 人才的引进与培养30
2.5 实施路径：制定蓝图和阶段目标30
2.5.1 制定蓝图规划30
2.5.2 确立阶段目标31
2.5.3 第一阶段切入点选择推荐32
2.6 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36
3.2 启动与调研37
3.2.1 阶段目标38
3.2.2 前置输入39
3.2.3 关键活动40
3.2.4 输出成果41
3.3 规划与设计42
3.3.1 阶段目标43
3.3.2 前置输入45
3.3.3 关键活动46
3.3.4 输出成果49
3.4 实施落地51
3.4.1 阶段目标51
3.4.2 前置输入54
3.4.3 关键活动55
3.4.4 输出成果57
3.5 验收与运营60
3.5.1 阶段目标60
3.5.2 前置输入61
3.5.3 关键活动62
3.5.4 输出成果63
3.6 本章小结64
场景篇
第4章 主数据管理
4.1 定义和价值66
4.1.1 定义66
4.1.2 价值67
4.2 主数据的典型业务场景68
4.2.1 财务域主数据69
4.2.2 人资域主数据70
4.2.3 生产域主数据71
4.2.4 客商域主数据72
4.3 核心建设过程73
4.3.1 现状调研阶段73
4.3.2 方案设计阶段77
4.3.3 系统实现阶段84
4.3.4 系统上线阶段88
4.4 注意事项91
4.5 最佳实践93
4.6 本章小结94
第5章 数据质量管理
5.1 概念96
5.1.1 数据质量的定义96
5.1.2 数据质量管理的维度97
5.2 典型业务场景98
5.2.1 数据采集98
5.2.2 数据存储100
5.2.3 数据加工102
5.2.4 数据共享103
5.2.5 数据应用104
5.3 建设内容105
5.3.1 质量现状评估分析106
5.3.2 标准规范规划设计110
5.3.3 数据质量管理实施112
5.3.4 质量提升效果验证与推广114
5.3.5 质量体系运营与优化116
5.4 注意事项117
5.5 最佳实践119
5.6 本章小结121
第6章 数据标准管理
6.1 概念及特征122
6.1.1 概念122
6.1.2 特征123
6.2 典型业务场景与价值分析124
6.2.1 数据质量管控124
6.2.2 主数据治理125
6.2.3 跨系统数据整合125
6.2.4 合规治理支撑126
6.2.5 平台体系构建126
6.2.6 业务场景赋能127
6.2.7 资产流通赋能129
6.3 建设内容129
6.3.1 顶层规划129
6.3.2 现状诊断与标准设计133
6.3.3 标准开发与试点137
6.3.4 全面推广固化140
6.3.5 运营与优化142
6.4 注意事项145
6.5 最佳实践146
6.6 本章小结147
第7章 数据共享与交换
7.1 概念与技术演进149
7.1.1 学术定义150
7.1.2 组织级定义150
7.1.3 技术演进150
7.2 典型场景与场景的选择152
7.2.1 四大典型场景152
7.2.2 场景的选择154
7.3 建设内容155
7.3.1 明确核心设计原则155
7.3.2 洞察需求157
7.3.3 制定数据共享与交换策略159
7.3.4 标准牵引164
7.3.5 平台建设165
7.4
前言/序言
前言
为何写作本书
数据要素化时代，数据已成为企业的核心资产与创新引擎。然而，数据价值的释放并非一蹴而就——数据孤岛、质量参差、标准混乱、安全风险等问题，如同隐形的枷锁，制约着数据资产化进程。
数据治理的必要性已无须赘言，但“如何落地”仍是大多数组织的核心痛点。我们观察到，许多组织在数据治理项目中陷入了以下困境。
理念与执行脱节：盲目追随理论框架，缺乏对业务场景的深度理解。
技术与管理失衡：过度依赖工具平台，忽视组织协同与流程优化。
短期与长期矛盾：追求快速见效，忽略持续运营的机制设计。
本书的诞生，源于我们对数据治理本质的深刻洞察：它不仅是技术问题，更是组织变革与价值重构的过程。我们结合十余年项目经验，提炼出一套“方法论+场景化+案例库”的复合体系，力求为读者提供一条从战略规划到落地执行的完整路径。
本书读者对象
企业CEO
企业信息总监
企业架构师
数据管理人员
本书主要内容
本书分为四篇，覆盖了数据治理项目的各个方面。
建设篇：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，为读者提供了数据治理项目实施的框架和方法论。
场景篇：深入探讨了主数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据共享与交换、数据资产管理、数据应用等典型应用场景，并分析了这些场景中需解决的问题和实践方法。
案例篇：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临的问题、建设过程、解决方案与项目总结，为读者提供了丰富的参考和借鉴。
总结篇：归纳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关键因素。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指导。
本书内容特色
本书注重实践，兼顾理论，具有以下特色。
实战性强：本书内容基于亿信华辰一线数据治理项目专家的经验总结，提供了大量实用的方法和技巧，能够帮助读者解决数据治理项目实施中的实际问题。
案例丰富：通过多个领域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，为读者提供了丰富的参考和借鉴。
系统全面：本书从数据治理的价值与意义出发，逐步深入到项目准备工作、核心建设内容、项目建设流程等多个方面，形成了一套完整的数据治理项目实施方法论。
资源和勘误
为了帮助读者更好地理解和应用本书内容，我们在附录中提供了数据治理平台的常见功能清单。同时，我们也欢迎读者对本书提出宝贵的意见和建议。如果你在阅读过程中发现任何错误或遗漏，请通过邮箱与我们联系，我们将尽快进行勘误和更新。
致谢
在本书的撰写过程中，我们得到了来自亿信华辰数据治理领域众多专家和同事的大力支持与帮助。他们为我们提供了丰富的实践经验和案例素材，使得本书内容更加充实和实用。在此，向他们表示衷心的感谢！
同时，我们也要感谢本书的读者朋友，是大家的支持和关注推动我们不断前行。我们期待本书能够为数据治理项目的实施和运营提供有力的指导，帮助组织充分利用数据资源，实现业务增长和创新发展。
