(1)作者背景资深:作者是北邮博士、DGBOK理事会主席、中华全国数字化人才培育联盟(全数联)副理事长。 (2)作者经验丰富:作者有近20年的数字化领域工作经验,曾成功布局难度较大的国家级数字化项目。 (3)零基础构建数据体系:从全面认识数据价值出发,逐步深讲解数据管理体系的搭建方法,覆盖数据战略设计、数据资源建设、数据资产管理及数据治理等全流程关键环节。 (4)全球数据资产理事会联合出品:本书由全球数据资产理事会(DAC)联合出品,内容质量得到官方认可和推荐。
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前言
CHAPTER 1 第1章 全面认识数据与数据要素
1.1 什么是数据
1.1.1 数据的定义
1.1.2 数据的特性
1.1.3 数据的生成
1.1.4 数据的消费
1.2 数据的分类
1.2.1 按结构化特征分类
1.2.2 按使用场景分类
1.2.3 按权利所属分类
1.2.4 组织内不同人眼中的数据分类
1.3 什么是数据要素
1.3.1 数据是新型生产要素
1.3.2 数据要素的主要表现形态
1.3.3 数据要素的价值实现路径
1.3.4 数据要素的特征
CHAPTER 2 第2章 数据管理与数据体系
2.1 数据的流动与变化
2.2 内外部环境对数据的要求
2.2.1 合规需求
2.2.2 外部洞察需求
2.2.3 内部洞察需求
2.3 不同数据管理阶段的数据形态
2.3.1 数据管理的发展历程
2.3.2 数据的形态变化
2.4 数据管理的必备知识
2.5 数据体系解析
2.5.1 从宏观战略角度分析数据体系
2.5.2 从管理对象角度分析数据体系
2.6 数据体系正在从成本和效率中心向价值中心转变
CHAPTER 3 第3章 数据战略的设计、实施与管理
3.1 什么是数据战略
3.1.1 数据战略的定义
3.1.2 数据战略的核心要素
3.1.3 数据战略与其他战略的关系
3.2 数据战略的设计与实施
3.3 数据战略管理
3.3.1 数据战略管理的定义
3.3.2 数据战略管理的要点
3.3.3 数据战略管理体系
3.4 案例:商业银行的数据战略
3.4.1 商业银行的数据战略框架
3.4.2 商业银行的数据战略实施路径
3.4.3 总结
CHAPTER 4 第4章 数据资源的设计、建设与管理
4.1 什么是数据资源
4.1.1 数据资源的定义
4.1.2 数据资源的生命周期
4.2 数据需求解析
4.2.1 数据需求
4.2.2 元数据
4.3 数据资源设计
4.3.1 数据资源设计概述
4.3.2 数据资源设计的实现
4.3.3 数据资源架构的特性
4.3.4 案例:大型零售连锁企业的数据资源设计
4.4 数据资源建设
4.4.1 建设流程
4.4.2 建设要点
4.4.3 常见问题及解决方案
4.5 数据资源管理
4.5.1 数据资源管理体系框架
4.5.2 核心职能之间的管理逻辑
4.5.3 数据资源架构管理
4.5.4 数据资源质量管理
4.5.5 数据资源生命周期管理
4.5.6 数据资源风险管理
CHAPTER 5 第5章 数据资产的建设、管理与流通
5.1 什么是数据资产
5.1.1 数据资产的定义
5.1.2 常见的数据资产分类
5.1.3 数据资产的关键点
5.1.4 数据资产的生命周期
5.2 数据资产建设
5.2.1 数据资产需求识别
5.2.2 数据资产架构设计
5.2.3 数据资产开发
5.2.4 数据资产登记与形成
5.3 数据资产管理体系
5.4 数据资产管理的核心职能
5.4.1 数据资产需求管理
5.4.2 数据资产价值管理
5.4.3 数据资产流通管理
5.4.4 数据资产架构管理
5.4.5 数据资产风险管理
5.4.6 数据资产生命周期管理
5.5 数据资产管理实施
5.5.1 实施过程
5.5.2 实施的关键点
5.6 数据资产流通
5.6.1 数据流通
5.6.2 数据资产流通概述
5.6.3 数据资产流通管理体系
5.6.4 数据资产流通管理的核心职能
5.6.5 数据资产流通管理的关键点和注意点
5.7 案例:商业银行数据资产体系建设实践
5.7.1 背景与需求
5.7.2 实践目标
5.7.3 构思
5.7.4 工作步骤
5.7.5 主要成果
CHAPTER 6 第6章 数据治理的框架、标准与方法
6.1 什么是数据治理
6.1.1 不同组织对数据治理的定义
6.1.2 本书对数据治理的定义
6.1.3 数据管理与数据治理
6.2 数据治理的框架和标准
6.2.1 国际数据治理框架
6.2.2 国内数据治理标准
6.3 数据治理方法
6.3.1 现状与需求分析
6.3.2 蓝图规划
6.3.3 规划实施
6.3.4 优化与改进
6.4 ×农商行数据治理实践
6.4.1 ×农商行简介
6.4.2 数据管理现状
6.4.3 数据治理成熟度评估及问题分析
6.4.4 数据治理体系实施原则
6.4.5 数据治理优化方案
6.4.6 数据治理实施
CHAPTER 7 第7章 数据管理保障体系
7.1 数据管理保障体系简介
7.1.1 数据管理保障体系的组成
7.1.2 按照5W2H模型理解数据管理保障体系
7.2 数据管理组织
7.2.1 组织架构
7.2.2 岗位设置
7.2.3 团队建设
7.2.4 数据责任
7.2.5 绩效考核
7.2.6 案例:A银行数据管理组织
7.3 数据管理机制
7.3.1 数据管理制度
7.3.2 数据管理流程
7.4 数据标准规范
7.4.1 数据标准的定义
7.4.2 数据标准的分类及范围
7.4.3 数据标准管理
7.5 数据人才
7.5.1 什么是数据人才
7.5.2 数据人才建设
7.5.3 数据人才培养
7.6 数据平台及工具
7.6.1 数据平台及工具的定义
7.6.2 数据平台及工具建设
7.6.3 数据平台及工具的选择策略
7.6.4 数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的内涵和区别
7.6.5 数据平台及工具管理
7.7 数据技术创新
7.7.1 数据技术的内涵
7.7.2 数据技术的更新迭代
7.7.3 数据技术的发展规划
7.7.4 数据技术创新的方法
7.8 数据文化素养
7.8.1 数据文化素养的内涵
7.8.2 培养数据文化素养
7.8.3 培养数据文化素养的注意事项
CHAPTER 8 第8章 数据体系建设的方法与实践
8.1 数据体系建设是一个复杂过程
8.2 数据体系建设的6个原则
8.3 数据体系建设的过程
8.3.1 规划设计阶段
8.3.2 实施阶段
8.3.3 管理阶段
8.3.4 监督阶段
8.4 数据体系建设的注意事项
8.4.1 规划设计阶段
8.4.2 实施阶段
8.4.3 管理阶段
8.4.4 监督阶段
8.4.5 跨阶段的通用注意事项及其解决方案
8.5 案例:某公司数据资产管理体系构建与应用实践
8.5.1 项目背景
8.5.2 建设阶段划分
8.5.3 数据资产管理体系的创新构建与成效
8.5.4 解决方案
8.5.5 价值与成效
8.6 案例分析
8.6.1 内容对比分析
8.6.2 造成差异的原因
8.6.3 一般企业数据体系建设的常见路径
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