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| 編輯推薦： |
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（1）数据治理公认标准参考书，DAC全球数据资产理事会推荐读物，数据治理知识体系（DGBOK）认证指定教材。（2）用友集团官方出品，用友资深数据治理专家总结用友多年数据治理经验，用友集团董事长王文京重磅推荐。（3）DAMA中国区主席汪广盛、阿里研究院副院长安筱鹏、波士顿咨询Platinion董事总经理陈果、著名架构师付晓岩、中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河、腾讯云数据治理专家蔡春久、青藤时代创始人郭兰英、数据治理资深专家/DAMA-DMBOK主要译者马欢等8为专家联袂推荐。（4）从道、法、术、器4个维度，将企业数据治理的核心内容总结为：3 大战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具。（5）不仅有数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可以作为数据治理的纲领性指南，又可作为数据治理的实操手册。
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| 內容簡介： |
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内容简介本书是数据治理领域公认的标准性著作，能为各种类型企业和机构的数据治理提供全面指导。用友集团官方出品，得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评，同时也被中国数据要素高层次人才发展大会（DGBOK）作为指定教材。它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验，从道、法、术、器4个维度全面、深入展开，不仅有数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可以作为数据治理的纲领性指南，又可作为数据治理的实操手册。从数据治理的战略规划到落地实施，本书将各环节的核心内容凝练为“3 个战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具”：数据治理之道：3个战略机制高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制。 数据治理之法：8项关键举措重点讲解了数据治理的8项举措：理现状与定目标、能力成熟度评估、路线图规划、保障体系建设、技术体系建设、策略执行与监控、绩效考核、长效运营。这8项举措构成了企业数据治理的完整实施方法论。数据治理之术：7种技术能力重点讲解了数据治理的7种能力：数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理、数据集成与共享。数据治理之器：7个治理工具从功能角度讲解了数据治理所用到的7个工具：数据模型管理工具、元数据管理工具、数据标准管理工具、主数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全治理工具、数据集成与共享工具。除此之外，本书还包括两个综合的数据治理案例，以及数据治理的6项准备工作和6个误区。
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| 關於作者： |
石秀峰
用友集团数据治理专家、中国电子商会数据资源服务创新专业委员会受聘专家、数据质量管理智库（DQPro）受聘专家。
深耕数据领域十余年，曾主导过多家大型集团的数据治理、数据集成等项目的咨询和落地，其中包括江西贵冶、中国振华电子集团、隆平高科、象屿集团、太阳纸业、中广核风电、中国航天科技集团、航空工业集团、国家电网等。
公众号“谈数据”主理人，所发表的数据治理、数据中台、数字化转型等系列文章引起CIO圈和数据从业者的强烈反响，受到广大读者的喜爱和转发，全网阅读量超过500万。
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| 目錄：
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Contents 目 录
作者名单
赞誉
前言
第一部分 数据治理概述
第1章 全面认识数据治理2
1.1 数据治理是什么2
1.1.1 从管理者视角看数据治理2
1.1.2 从业务人员视角看数据治理2
1.1.3 从技术人员视角看数据治理3
1.1.4 数据治理的定义3
1.2 数据治理相关术语和名词4
1.3 数据治理治什么8
1.3.1 什么是数据资产9
1.3.2 数据资产的利益相关方10
1.3.3 对利益相关方的协调和规范10
1.4 数据治理的6个价值11
1.5 数据治理的3个现状12
1.6 数据治理的5类问题15
1.7 数据治理的6个挑战17
1.8 本章小结20
第2章 数据治理框架和标准21
2.1 国际数据治理框架21
2.1.1 ISO数据治理标准21
2.1.2 DGI数据治理框架23
2.1.3 DAMA数据管理框架26
2.2 国内数据治理框架28
2.2.1 GB/T 34960规定的数据治理
规范28
2.2.2 数据管理能力成熟度评估模型30
2.3 本章小结31
第3章 企业数据怎么治32
3.1 企业数据治理体系的内涵32
3.1.1 数据治理、数据管理与数据
管控32
3.1.2 企业数据治理的9个要素33
3.1.3 企业数据治理的4个层面35
3.2 企业数据治理之道—3个机制36
3.3 企业数据治理之法—8项举措37
3.4 企业数据治理之术—7种能力39
3.5 企业数据治理之器—7把
“利剑”42
3.6 本章小结44
第二部分 数据治理之道
第4章 数据战略：数字化转型的
灯塔46
4.1 数据战略的定义46
4.1.1 DAMA对数据战略的定义46
4.1.2 DCMM对数据战略的定义47
4.1.3 本书对数据战略的理解47
4.2 数据战略与企业战略、数据架构的
关系48
4.2.1 数据战略与企业战略48
4.2.2 数据战略与数据架构49
4.3 数据战略的3个要素49
4.3.1 战略定位50
4.3.2 实施策略52
4.3.3 行动计划53
4.4 实施数据战略的5个步骤55
4.4.1 环境因素分析55
4.4.2 确定战略目标57
4.4.3 制定行动方案57
4.4.4 落实保障措施58
4.4.5 战略评估与优化59
4.5 本章小结61
第5章 组织机制：敏捷的治理
组织62
5.1 什么是敏捷组织62
5.2 为什么数据治理需要敏捷组织63
5.3 如何构建敏捷组织64
5.3.1 以客户为中心 64
5.3.2 以数据驱动65
5.3.3 重新定义IT66
5.3.4 业务与IT深度融合67
5.3.5 培养复合型人才68
5.4 本章小结69
第6章 数据文化：数据思维融入
企业文化70
6.1 数字转型，文化先行70
6.2 数据文化从建立数据思维开始71
6.2.1 什么是数据思维71
6.2.2 数据思维的3个特点72
6.2.3 如何建立数据思维73
6.3 培养数据文化的3个办法75
6.3.1 打破数据孤岛，实现共享
数据75
6.3.2 建立制度体系，固化数据
文化76
6.3.3 推行数据治理，增强数据
文化77
6.4 本章小结78
第三部分 数据治理之法
第7章 理现状，定目标80
7.1 现状调研80
7.1.1 信息化摸底80
7.1.2 业务部门调研83
7.1.3 高层领导调研84
7.2 现状评估84
7.2.1 数据思维和认知现状85
7.2.2 IT系统现状85
7.2.3 数据分布现状86
7.2.4 数据管理现状86
7.2.5 数据质量现状88
7.3 确定目标89
7.4 本章小结90
第8章 数据治理能力成熟度评估91
8.1 数据治理能力成熟度评估模型91
8.1.1 DMM模型92
8.1.2 DCMM95
8.2 开展DCMM评估98
8.2.1 启动阶段98
8.2.2 宣贯阶段99
8.2.3 评估阶段100
8.2.4 报告阶段101
8.3 本章小结102
第9章 数据治理路线图规划103
9.1 数据治理路线图概述103
9.1.1 数据治理路线图的定义103
9.1.2 数据治理路线图的5个要素104
9.2 明确目标，量化指标104
9.2.1 大处着眼，小处入手105
9.2.2 量化数据治理指标105
9.3 选择合适的技术路径106
9.3.1 自主研发107
9.3.2 采购平台107
9.3.3 PaaS服务107
9.4 制定数据治理路线图108
9.4.1 确定数据治理优先级108
9.4.2 绘制数据治理路线图110
9.5 本章小结111
第10章 数据治理保障体系建设112
10.1 数据治理组织机构112
10.1.1 设置数据治理组织的3个
原则112
10.1.2 数据治理组织与职责分工113
10.1.3 谁该对数据负责115
10.1.4 数据治理组织的演进116
10.2 打造“一把手工程”118
10.2.1 数据治理需要“一把手
工程”119
10.2.2 数据治理需要4类人的
支持
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| 內容試閱：
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前 言 Preface
为什么要写本书
在大数据时代，“数据治理”对所有拥有大量数据的公司来说都是一个挑战。业内还流传着“数字转型，治理先行”的说法。越来越多的企业将数据治理作为数字化战略的一项必要举措，并将其列入企业的战略行动计划。
“数据治理”的重点在于“治理”，它是一个涉及企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的综合体。没有数据治理实践经验的人一定会认为：“哇，数据治理好高端！又是战略，又是标准，又是文化，听起来很高深嘛！”然而，真正做过数据治理的人会告诉你：“数据治理不仅是苦活、累活，还是个受累不讨好、经常背锅、不容易让领导看见价值的活。”
“数据治理，说起来容易，做起来难。”这是业界的共识。在数字化转型过程中，数据治理不得不做，但又难以做好，这成了企业的一个“魔咒”。破解这个“魔咒”是我们写本书的初衷。我们希望通过本书回答以下问题：
什么是数据治理？
数据治理治的是数据吗？
为什么要实施数据治理？
数据治理会遇到哪些挑战？
数据治理的关键要素是什么？
数据治理有哪些常见误区？
数据治理在哪里治，源头系统还是数据中台？
数据治理的实施方法论是什么？
数据治理的关键技术有哪些？如何应用这些技术？
数据治理需要哪些工具？
如何保证企业数据质量的“长治久安”？
在本书中，我们结合自身多年的数据项目经验，总结出了企业数据治理规划和落地的“3个机制、8项举措、7种能力、7把利剑”，分别对应企业数据治理之道、数据治理之法、数据治理之术和数据治理之器四部分内容，希望能够为企业数据治理工作的规划和落地提供一些思路和启发。
读者对象
本书适合正在或希望从事数据治理、数据管理工作的相关人员阅读。本书为正在寻求数字化转型的企业提供了数据治理的思路和框架，因此特别适合这些企业的CIO、CDO、IT总监、IT经理、项目经理、业务主管、业务骨干、数据管理员、数仓开发工程师、数据分析师等阅读。
本书希望：
帮助那些想学习数据治理的新手建立对数据治理的整体认识；
帮助那些了解数据治理零散知识的人建立起数据治理知识体系；
为那些正在或计划进行数据治理的相关人员提供一定的方法和参考案例；
帮助那些正在从事数据治理却屡碰难题、饱受挫折的人找到新的思路和方法。
本书特色
本书不仅包含业界主流的数据治理理论框架，还包含用友平台与数据智能团队多年的数据项目实战经验总结；不仅涉及数据治理在战略层面的顶层设计，还囊括数据治理在落地执行层面的实施方法；不仅可以作为配合企业数据治理的纲领性指南，还可以作为数据管理人员开展数据治理的实操手册。
如何阅读本书
本书分为六部分，共31章，全面阐述数据治理是什么，数据治理为什么重要，数据治理治什么，以及数据治理如何实施。
第一部分 数据治理概述（第1～3章）
主要介绍数据治理的概念，数据治理对企业的重要性，企业数据治理的背景、目标、价值，以及国内外数据治理的参考框架，并阐明为什么数据治理是企业数字化转型的必经之路。第3章非常关键，不仅起着承上启下的作用，还是全书的总纲，对企业数据治理的“道、法、术、器”进行概括和说明。
第二部分 数据治理之道（第4～6章）
重点介绍数据治理的3个机制—数据战略、组织机制和数据文化，以及如何通过这3个机制形成自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营的数据治理体系。
第三部分 数据治理之法（第7～14章）
重点介绍数据治理的8项举措，即理现状与定目标、能力成熟度评估、路线图规划、保障体系建设、技术体系建设、策略执行与监控、绩效考核、长效运营。这8项举措构成了企业数据治理的完整实施方法论。
第四部分 数据治理之术（第15～21章）
数据治理是一个很宽泛的概念，涉及的技术非常多，本部分重点总结了数据治理的7种能力，即数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理、数据集成与共享。
第五部分 数据治理之器（第22～29章）
“术”需要“器”来承载，这一部分将重点介绍数据治理所需的7个主要工具，笔者称之为企业数据治理的7把利剑。它们分别是什么，有哪些特点，相信你都能在本部分中找到答案。
第六部分 数据治理实践与总结（第30、31章）
重点介绍数据治理的实践案例，并总结开展数据治理工作应做好的6项准备、应避免的6个误区。最后，再次阐明数据治理是企业数字化转型的必经之路，并对数据治理的技术发展进行展望。
勘误和支持
由于作者能力有限，写作时间仓促，以及技术不断更新和迭代，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。如果你有任何关于本书的意见或建议，欢迎发送邮件至shixiufeng_88@163.com。期待你的反馈。
致谢
本书为用友平台与数据智能团队共同努力的成果，在写作过程中，我们得到了多位公司领导和同事的支持与帮助，在此一并表示感谢
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