
毛大群 汤贺静 高志鹏 郑渤龙
内容简介 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。 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。
读《数据治理项目实施指南》有感。 不谋全局者,不足谋一域。数据治理不能只看局部技术,必须有全局视野和战略支撑。 同时,我们最终也还是要回到具体场景,一项一项抓实落地。 个人认为既要有仰望星空的格局,也要有脚踏实地的耐心,虽然说起来容易,做起来难,我相信最终的结果会证明这个过程值得。 也越来越相信,未来是属于真正把数据当资产来经营的组织。数据底座越扎实,应对AI浪潮的底气就越足。 毕竟AI的尽头是能源,但能源是有限的。把数据资源梳理清楚,用最少的数据资源撬动最大的业务杠杆,这可能才是数据治理最大的现实意义。
书中深度聚焦主数据、数据治理、标准、共享、资产、应用这六大核心场景,并完整复盘了金融、汽车、新能源等七大行业的真实落地案例,是一本拿着图纸去施工的硬核手册!