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| 編輯推薦： |
（1）作者背景权威：亿信华辰是国内数据治理领域的头部厂商，服务超过12000家客户，覆盖超过200个行业。
（2）立足中国，面向全球：立足亿信华辰在中国本土的10余年数据治理经验，同时融合全球数据治理的最佳实践。
（3）知识体系完整：亿信华辰结合10余年的经验，围绕数据治理项目实施，归纳出一套“方法论+场景化+案例库”的数据治理知识体系。
（4）理论实践结合：不仅总结了数据治理项目实施的框架和方法论，还通过大量案例讲解了6大场景和7大行业的数据治理实践。
（5）6位专家推荐：清华大学教授孟庆国、DAMA大中华区主席汪广盛等6位专家联袂推荐。
（6）附赠数据治理知识地图
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| 內容簡介： |
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。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
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。
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| 關於作者： |
作者简介
毛大群 亿信华辰总经理、中国信息协会常务理事、DAMA大中华区理事、北京软件和信息服务业协会特聘专家。国内数据管理领域早期的布道者，荣获“中国数字生态大数据领袖”“数字生态数据管理领军人物”等称号。参与《一本书讲透数据资产入表》《首席数据官知识体系指南》《数据要素化时代的数据治理》等图书的写作。
汤贺静 亿信华辰副总经理，北京大学工商管理硕士，高级工程师，中国信息协会数字治理专业委员会专家。主持交付过10余个百万级数据分析、数据治理类软件项目，指导银行、财税等不同行业客户开展数字化转型、数据资产价值挖掘工作，深受用户好评。
高志鹏（博士） 北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室教授、博士生导师，中国计算机学会理事，CCF数据治理与发展技术委员会秘书长，中国通信学会数据安全专业委员会副主任，大数据智能管理与分析技术国家地方联合工程研究中心副主任。
郑渤龙（博士） 武汉理工大学计算机与人工智能学院院长、教授、博士生导师，国家级青年人才计划入选者。主要研究方向为大数据与人工智能，曾获数据库领域国际顶级会议VLDB 2024年最佳论文提名奖和2020年优秀论文奖。
胡博（博士） 高级工程师，深圳易伙科技有限责任公司CEO，DAMA大中华区副主席，中国计算机学会杰出会员，CCF服务计算专业委员会常务委员。
李荪 高级工程师，中国信息通信研究院人工智能研究所平台与工程化部副主任，参与多项人工智能标准制定和多篇人工智能相关研究报告编制工作。
金正平 亿信华辰副总经理、CTO，主持过睿治数据治理平台、ABI数据分析平台、睿码主数据平台、智问平台等多个数据产品开发和技术架构设计工作。
魏丽丽 华宇软件首席数字官，中国电子信息行业联合会数据与治理专业委员会专家委员，黑龙江省数字经济研究会副会长，CIO时代可信数据空间专业委员会执行委员。
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| 目錄：
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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 注意事项171
7.5 最佳实践173
7.6 本章小结175
第8章 数据资产管理
8.1 定义和特征177
8.1.1 定义178
8.1.2 特征179
8.2 典型业务场景和价值分析181
8.2.1 内部循环，提质增效181
8.2.2 外部流通，资产变现183
8.3 建设内容184
8.3.1 治：数据梳“治”184
8.3.2 盘：“盘”清资产186
8.3.3 用：应“用”资产189
8.3.4 营：运“营”资产190
8.3.5 增：资产“增”值191
8.4 注意事项192
8.5 最佳实践195
8.6 本章小结196
第9章 数据应用
9.1 概念和演进历程198
9.2 典型应用场景和价值分析199
9.3 建设内容202
9.3.1 数据采集202
9.3.2 湖仓建设203
9.3.3 数据治理208
9.3.4 指标体系构建209
9.3.5 数据可视化213
9.3.6 智能应用216
9.3.7 数据共享与服务217
9.4 注意事项219
9.5 最佳实践220
9.6 本章小结221
案例篇
第10章 强监管的全局金融数据治理实践
10.1 项目背景224
10.2 数据管理现状225
10.3 成熟度评估：基于DCMM的评估报告227
10.3.1 评估模型构建227
10.3.2 数据管理提升点228
10.4 解决方案：体系化设计与技术赋能230
10.4.1 数据战略规划框架230
10.4.2 全域数据标准体系231
10.4.3 智能治理技术平台234
10.5 实施过程：分步推进与敏捷迭代238
10.5.1 阶段式推进策略238
10.5.2 协同机制创新245
10.6 建设成效：从治理到价值释放247
10.6.1 治理效能提升：构建可持续的治理生态247
10.6.2 业务价值释放：驱动数字化转型纵深发展248
10.6.3 行业标杆成果248
10.7 经验总结与行业启示249
10.7.1 核心成功要素249
10.7.2 行业启示251
10.7.3 改进空间252
10.8 本章小结252
第11章 采产销一体的主数据管理实践
11.1 项目建设背景254
11.2 项目实施内容255
11.2.1 调研主数据现状256
11.2.2 构建主数据管理体系259
11.2.3 主数据管理实施落地262
11.2.4 主数据质量管理273
11.3 项目过程管理276
11.3.1 项目沟通管理276
11.3.2 实施成果管理277
11.4 项目建设成效277
11.5 项目复盘279
11.6 本章小结280
第12章 联邦式跨境主数据管理实践
12.1 项目概况281
12.1.1 项目建设背景282
12.1.2 职能架构283
12.1.3 数据现状284
12.1.4 项目建设目标286
12.1.5 项目建设范围287
12.2 项目实施过程288
12.2.1 项目整体计划289
12.2.2 启动与调研阶段289
12.2.3 规划与设计阶段293
12.2.4 实施落地阶段305
12.2.5 验收与运营阶段309
12.3 项目建设成效310
12.4 项目复盘313
12.5 本章小结315
第13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317
13.1.1 项目概述318
13.1.2 项目解决方案320
13.1.3 项目实施过程323
13.1.4 项目收益332
13.2 案例2：某教育集团的运营管理实践334
13.2.1 项目背景335
13.2.2 项目解决方案336
13.2.3 项目实施过程340
13.2.4 项目建设成效347
13.2.5 项目复盘348
13.3 本章小结350
第14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351
14.1.1 项目建设背景351
14.1.2 项目现状352
14.1.3 项目建设范围352
14.1.4 项目建设原则353
14.1.5 项目建设目标354
14.2 项目交付实施354
14.2.1 项目启动与规划355
14.2.2 数据汇聚接入356
14.2.3 元数据管理358
14.2.4 数据标准建设359
14.2.5 数据仓库构建364
14.2.6 数据质量核验365
14.2.7 项目收尾376
14.3 项目成效378
14.4 项目复盘379
14.5 本章小结381
第15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382
15.1.1 项目需求痛点382
15.1.2 主数据管理问题383
15.1.3 根因分析385
15.1.4 建设目标386
15.2 项目建设方案386
15.2.1 建设思路和原则386
15.2.2 分期建设方案387
15.3 项目实施过程389
15.3.1 管理能力建设391
15.3.2 组织主数据管理实施方案制定391
15.3.3 人员主数据管理实施方案制定394
15.3.4 客商主数据管理实施方案制定396
15.3.5 实施步骤和要点398
15.4 项目亮点和建设成效403
15.4.1 项目亮点403
15.4.2 项目建设成效403
15.5 项目复盘406
15.6 本章小结408
第16章 盘活异构数据资产的数据治理实践
16.1 项目概述410
16.1.1 建设背景410
16.1.2 企业数据管理现状411
16.1.3 建设目标413
16.2 项目解决方案414
16.2.1 数据资产管理体系416
16.2.2 大数据中心416
16.2.3 数据治理中心416
16.2.4 数据资产中心417
16.2.5 数据资产应用417
16.3 项目实施过程418
16.3.1 数据管理成熟度评估418
16.3.2 数据资产管理咨询规划419
16.3.3 数据资产管理体系建设420
16.3.4 大数据中心建设421
16.3.5 数据质量管理426
16.3.6 数据资产盘点427
16.3.7 数据资产应用431
16.3.8 数据资产平台推广432
16.4 项目建设成效435
16.5 项目复盘436
16.6 本章小结 437
总结篇
第17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440
17.2 数据标准域441
17.3 数据质量域443
17.4 数据架构域445
17.5 数据应用能力域448
17.6 数据生命周期域449
17.7 数据安全管理域451
17.8 本章小结453
第18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454
18.1.1 以数据战略支撑业务战略454
18.1.2 要事先行，持续迭代455
18.2 持续借力高层，巧妙设计制度456
18.2.1 战略绑定与高层参与456
18.2.2 现状分析与紧迫性驱动456
18.2.3 实施路径与沟通机制457
18.2.4 巧妙设计制度，推动长效保障457
18.3 穿透组织壁垒，打通协作与沟通457
18.3.1 组织内部协作457
18.3.2 组织与承建方合作458
18.3.3 供应商之间的协作458
18.4 聚焦关键活动，校准实施路径459
18.4.1 治理架构设计459
18.4.2 数据架构设计460
18.4.3 数据合规与数据安全管理461
18.5 推动治理成果显性化464
18.5.1 纳入绩效考核体系464
18.5.2 治理成果可视化465
18.5.3 数据治理成熟度评估465
18.5.4 数据资产估值与资本化465
18.6 数据治理持续优化与赋能466
18.6.1 建立持续改进机制466
18.6.2 培养数据治理文化466
18.6.3 利用新技术和新方法466
18.7 本章小结467
第19章 数据治理的发展趋势
19.1 数据治理现状468
19.2 工程化趋势：标准化路径，构建数据治理流水线470
19.2.1 数据治理工程化的内涵与价值470
19.2.2 数据治理工程化的实践要点473
19.2.3 数据治理工程化的协同化与生态化474
19.2.4 数据治理工程化的持续优化474
19.3 智能化趋势：AI驱动的治理范式革新475
19.3.1 数据治理Agent476
19.3.2 智能数据治理的应用478
19.4 更安全趋势：可信数据空间全方位保障数据安全可控481
19.4.1 数据治理安全模式的三大转变481
19.4.2 可信数据空间提供技术支撑482
19.5 运营化趋势：数据治理助力数据资产高效变现483
19.6 本章小结486
附录 数据治理常用工具的功能清单
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| 內容試閱：
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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yixin@esensoft.com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。
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