數據治理：工業企業數字化轉型之道

數據治理不同於數據管理，數據分析等。治理這個詞英文中爲：governance，而管理這個詞英文中爲：management，單從英文上看，治理更有一種外部性。 數據治理和數據管理的區別，可以參照一下公司治理和公司管理的區別。企業有兩個權：所有權和經營權，二者是分離的。企業管理是建構在企業“經營權層次”上的一門科學，講究的就是企業所有權人向經營權人授權，經營權人在獲得授權的情形下，以實現經營目標而採取一切經營手段的行爲。與此相對應的，公司治理則是建構在企業“所有權層次”上的一門科學，講究的是科學的向職業經理人授權，科學的向職業經理人進行監管。 所以，數據管理，更多的是業務中的內部人員爲了業務或者優化而進行的，是內部的，而數據治理，是部門外的人爲了監管，評估部門而進行的，是外部的。數據管理解決的是對於計算機數據的存儲、檢索、控制的管理，包括文件和數據庫的接入、數據處理系統的管理等；數據治理關注的則是一個組織機構的計算機系統中所存儲的數據、信息作爲組織機構的資源的管理，包括數據的分析、分類、維護、流動、應用等。數據管理一般和公司組織架構無關，和業務相關，而數據治理是和公司組織架構相關的。完整的數據治理包括戰略、組織、制度、流程、績效、標準、工具，以及數據價值、數據共享、數據變現等許多方面。數據管理像戰術，而數據治理像戰略。

很淺顯的資料書 本書應該就是大佬掛名，小弟上陣寫的書。其中沒有任何洞察的地方，更像是就調研報告延伸做了一本書。裏面的內容和對工業企業數據治理的理解很樸實，對於各種模式、各類環節做了很好的總結，但也僅止於此，沒有細化、沒有深入、沒有提升。作爲一本書來講是不夠格的，但是作爲資料來講還是很不錯的。 比較遺憾的是，雖然書中也說現在第四次工業革命，ABCD技術是主力。但是在書中卻很少有相關的細緻透徹的描述，當然這也與我國工業企業發展階段有關，看起來不大像是近年所作，倒像是5年更早以前的作品。希望我國有更多ABCD在工業企業數據治理方面的應用案例及模式。

《數據治理：工業企業數字化轉型之道》書評：爲工業“巨輪”裝上智慧“羅盤”🧭 在數字化轉型的驚濤駭浪中，無數工業企業如同龐大的巨輪，它們擁有強大的引擎（技術）和宏偉的藍圖（戰略），卻常常因爲 “數據”這座最寶貴的礦藏未被有效治理**而在迷霧中擱淺。而《數據治理：工業企業數字化轉型之道》這本書，正是那把開啓寶藏、指引航向的金鑰匙！🗝️ 它不僅指明瞭方向，更提供了詳細的“航海圖”和“操作手冊”。 🌟 核心論點：數字化轉型，治理是基石，而非點綴 本書開宗明義，顛覆了一個常見誤區：工業企業的數字化轉型絕非簡單地引入幾套IT系統或建立幾個“數字孿生”模型。其成功的堅實基石，在於全方位、體系化的數據治理。作者巧妙地將數據比作工業的“新血液”，而數據治理就是確保血液健康、暢通無阻的“心血管系統”。書中用一整章的篇幅，通過對比“有治理”和“無治理”的兩種轉型路徑及其結果，有力地論證了：缺乏數據治理的數字化轉型，註定是空中樓閣。💡 📈 亮點與核心內容剖析：一套可落地的工業數據治理體系 1. “工業味”十足：從場景出發，迴歸業務價值🏭 本書絕非空洞的理論說教。在 “數據治理的工業場景實戰”這一部分，作者深入剖析了研發、生產、供應鏈、設備管理等核心環節的數據痛點。例如： 生產環節：如何通過治理生產參數、工藝指標等數據，實現良品率的提升？ 供應鏈環節：如何打通ERP、MES等系統間的數據孤島，實現精準的物料協同？ 設備運維：如何利用治理好的設備運行數據，從“預防性維護”走向“預測性維護”？ 這些接地氣的案例，讓工業一線的讀者深感共鳴。 2. 框架系統化：構建穩健的數據治理“大廈” 🗺️ 本書的核心價值在於提供了一套完整、可落地的數據治理框架，我將其概括爲 “一體三翼”： 戰略與組織之體：強調必須建立由“一把手”掛帥的數據治理委員會，明確數據所有者（Data Owner）和管理者（Data Steward）的職責，這是治理成敗的**生命線。 制度、技術、文化之翼： 制度流程：詳細闡述瞭如何制定數據標準、建立數據質量閉環管理機制。 技術工具：介紹了數據資產管理平臺、數據中臺等工具的選擇與建設思路，並強調了元數據管理和數據血緣的重要性。 文化培育：提出瞭如何通過培訓和激勵，在全公司範圍內培育“數據驅動決策”的文化土壤。 3. 破解難題：提供貫穿始終的“實戰解方”🛠️ 針對工業企業最頭疼的 “歷史數據清洗”、“新舊系統集成”、“數據安全與共享的平衡” 等難題，書中都有專章提供極具操作性的策略。例如，在數據整合部分，作者提出了 “四步走”策略：盤點 -> 清洗 -> 集成 -> 服務化，並輔以真實企業的數據架構演進圖，手把手教你如何將混亂的數據沼澤變爲清澈的數據湖。 💡 閱讀收穫：從認知到實踐的昇華 讀完這本書，您獲得的將不僅是知識，更是一種能力的提升： 您會深刻理解，數據不再是業務的“副產品”，而是與人才、技術並列的核心戰略資產。 💎 您會清晰地看到，AI、物聯網等炫酷技術的價值，完全構築在高質量、治理良好的數據之上。 🤖 您將掌握一套方法論，推動企業從“經驗驅動”的傳統模式，轉向“數據驅動”的智慧企業。🚀 👍 推薦閱讀人羣 工業企業決策者與管理者：助您構建頂層的數字戰略思維，明確投資方向。 數字化轉型項目經理與CDO（首席數據官）：爲您提供寶貴的實踐指南和項目管理框架。 IT架構師與數據諮詢顧問：豐富您在工業領域的解決方案庫與案例儲備。 任何對工業互聯網和智能製造感興趣的朋友：這是一本絕佳的、理論與實戰結合的啓蒙與深化之作。 總結： 《數據治理：工業企業數字化轉型之道》是一本及時、系統且務實的佳作。它如一位博學而嚴謹的導師，不僅告訴我們“爲什麼”，更細緻地教導我們“怎麼做”。在萬物互聯的智能時代，這本書爲立志於轉型的工業企業點亮了一盞明燈✨，它告訴我們：唯有練好數據治理這本“內功心法”，才能在這場深刻的變革中行穩致遠，最終贏得未來！🏆

1.狹義的數據治理指數據資源及其應用過程中相關管控活動、績效和風險管理的集合，保證數據資產的高質量、安全及持續改進。 2.廣義的數據治理的含義大於狹義數據治理，包括數據管理和數據價值“變現”，具體包含數據架構、主數據、數據指標、時序數據、數據質量、數據安全等一系列數據管理活動的集合。

這雖然是一本關於工業企業數據治理的書籍，但就其內容編排和描述的全面，完全可以當成一本數據治理的工具書，在數據治理工作中需要了解的知識和實施路徑基本上都能瞭解到，確實值得推薦。

作爲工具書參考看看吧。 大方向邏輯架構是清晰的， 從數據戰略，數據架構，主數據管理，元數據管理，數據指標管理，時序數據管理，數據質量管理，數據資產管理，數據交換與服務，數據安全，數據中臺等還是齊全的。 但是，寫得是真的差勁。 東拼西湊，堆砌和言之無物。宛如一些劣質的諮詢報告。好像說了啥，好像又沒說。 從我司的經驗來看，我們的路徑就是通過對元數據，主數據的治理，梳理出業務場景指標體系，然後將其內嵌到各類業務系統中。再通過業務和數據中臺的搭建，最後將數據沉澱爲數據資產。 這是我們的實際邏輯，但路漫漫其修遠兮吧。 爲啥呢，變革是需要魄力和實力的，至少我們現在還很難。

整本書架構比較清晰，理論和實踐相結合，並且專門做了大量實踐項目介紹。通過第一部分對體系架構做了介紹，在腦中構建了基本框架。第二部分作爲理論支撐的工具，使管理架構真正能落到實處。第三部分介紹了大量真實案例，花了不少心思，整理了大量資料，用心良苦。 感覺不太好的地方是： 1.第二部分工具篇，只是粗略的介紹了有哪些工具，如果能從技術上更深入一些，能夠做一些工具推薦和比較就很完美了。 2.例子中如果能增加一些對時序數據的治理案例，就更好了。 3. 下一版如果能從治理擴展到大數據分析和應用，在數據治理的基礎上銜接大數據技術的具體案例就太好了。 總之，對於想了解工業數據治理的讀者來說，還是不可多得的較系統的書，值得一看。 總之，對於

一本學校教材的模樣。 書中的概念，算是比較新的。案例也值得參考。 基本算是掃盲了。感謝那麼老師和編寫者的用心。 只不過從行文來講，那就很一般了。

簡單瞭解，內行人看門道、外行人看熱鬧。 該書以工業的數據治理爲主線，簡要介紹第四次工業革命的特點、問題及體系等內容，同時從主數據、數據質量與安全等方面分步驟講述了數據治理的具體方法，最後列舉了國家某些重點行業數據治理的案例，具體案例個人概括爲四個方面：明思路、定標準、清數據、產價值。🖥️🖨️

還是不錯的，框架，實踐，案例都有，是一本不錯的案頭工具書，希適合數據治理，數據架構，數據產品相關的崗位閱讀