主数据驱动的数据治理(原理技术与实践)/清华开发者书库

“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、权威的数据来源，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。 全书分为4篇，共14章。第一篇数据治理概念（第1~3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（第14章），对数据治理应用前景进行展望。 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。

王兆君 高级工程师，北京三维天地科技有限公司高级副总裁。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，负责过近百家大型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。 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。主持或参与包括国家973、863计划在内的20余项科研项目，发表论文50余篇。 曹朝辉 数据标准化资深专家，北京三维天地科技有限公司副总裁。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药品监督管理总局、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。

第一篇 数据治理概念 第1章 数据治理概述 1.1 数据治理背景 1.2 数据资产和数据管理 1.2.1 数据资产的概念和重要性 1.2.2 数据资产的构成 1.2.3 数据管理的内容、现状和问题 1.3 数据治理的目标和挑战 1.3.1 数据治理的概念 1.3.2 数据治理的目标 1.3.3 数据治理的挑战 1.4 数据治理的核心内容 1.4.1 数据治理的内容 1.4.2 数据治理的基本过程 1.4.3 数据治理的重点 1.5 数据治理的评估——成熟度模型 1.5.1 数据管理的成熟度模型 1.5.2 您的企业需要数据治理吗 第2章 主数据和主数据管理 2.1 主数据的概念 2.1.1 主数据的定义 2.1.2 主数据的特征 2.1.3 主数据的范围 2.2 主数据管理的概念 2.2.1 主数据管理的定义 2.2.2 主数据管理体系 2.2.3 主数据管理系统的功能 2.3 主数据管理的意义 2.3.1 主数据管理的必要性 2.3.2 主数据管理的意义 第3章 主数据驱动的数据治理 3.1 数据治理框架 3.1.1 国际标准化组织 3.1.2 国际数据管理协会 3.1.3 国际数据治理研究所 3.1.4 IBM数据治理委员会 3.1.5 中国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会 3.1.6 现有数据治理框架的局限 3.2 主数据驱动的数据治理框架 3.2.1 治理思路和治理目标 3.2.2 治理框架 3.2.3 技术架构 3.3 主数据驱动的数据治理过程 3.3.1 过程框架 3.3.2 架构阶段 3.3.3 治理阶段 3.3.4 任务、角色、分工、职责 3.4 数据治理工具和系统选型 3.4.1 软件公司的行业实践 3.4.2 产品特性