数据治理：工业企业数字化转型之道

数据治理不同于数据管理，数据分析等。治理这个词英文中为：governance，而管理这个词英文中为：management，单从英文上看，治理更有一种外部性。 数据治理和数据管理的区别，可以参照一下公司治理和公司管理的区别。企业有两个权：所有权和经营权，二者是分离的。企业管理是建构在企业“经营权层次”上的一门科学，讲究的就是企业所有权人向经营权人授权，经营权人在获得授权的情形下，以实现经营目标而采取一切经营手段的行为。与此相对应的，公司治理则是建构在企业“所有权层次”上的一门科学，讲究的是科学的向职业经理人授权，科学的向职业经理人进行监管。 所以，数据管理，更多的是业务中的内部人员为了业务或者优化而进行的，是内部的，而数据治理，是部门外的人为了监管，评估部门而进行的，是外部的。数据管理解决的是对于计算机数据的存储、检索、控制的管理，包括文件和数据库的接入、数据处理系统的管理等；数据治理关注的则是一个组织机构的计算机系统中所存储的数据、信息作为组织机构的资源的管理，包括数据的分析、分类、维护、流动、应用等。数据管理一般和公司组织架构无关，和业务相关，而数据治理是和公司组织架构相关的。完整的数据治理包括战略、组织、制度、流程、绩效、标准、工具，以及数据价值、数据共享、数据变现等许多方面。数据管理像战术，而数据治理像战略。

很浅显的资料书 本书应该就是大佬挂名，小弟上阵写的书。其中没有任何洞察的地方，更像是就调研报告延伸做了一本书。里面的内容和对工业企业数据治理的理解很朴实，对于各种模式、各类环节做了很好的总结，但也仅止于此，没有细化、没有深入、没有提升。作为一本书来讲是不够格的，但是作为资料来讲还是很不错的。 比较遗憾的是，虽然书中也说现在第四次工业革命，ABCD技术是主力。但是在书中却很少有相关的细致透彻的描述，当然这也与我国工业企业发展阶段有关，看起来不大像是近年所作，倒像是5年更早以前的作品。希望我国有更多ABCD在工业企业数据治理方面的应用案例及模式。

《数据治理：工业企业数字化转型之道》书评：为工业“巨轮”装上智慧“罗盘”🧭 在数字化转型的惊涛骇浪中，无数工业企业如同庞大的巨轮，它们拥有强大的引擎（技术）和宏伟的蓝图（战略），却常常因为 “数据”这座最宝贵的矿藏未被有效治理**而在迷雾中搁浅。而《数据治理：工业企业数字化转型之道》这本书，正是那把开启宝藏、指引航向的金钥匙！🗝️ 它不仅指明了方向，更提供了详细的“航海图”和“操作手册”。 🌟 核心论点：数字化转型，治理是基石，而非点缀 本书开宗明义，颠覆了一个常见误区：工业企业的数字化转型绝非简单地引入几套IT系统或建立几个“数字孪生”模型。其成功的坚实基石，在于全方位、体系化的数据治理。作者巧妙地将数据比作工业的“新血液”，而数据治理就是确保血液健康、畅通无阻的“心血管系统”。书中用一整章的篇幅，通过对比“有治理”和“无治理”的两种转型路径及其结果，有力地论证了：缺乏数据治理的数字化转型，注定是空中楼阁。💡 📈 亮点与核心内容剖析：一套可落地的工业数据治理体系 1. “工业味”十足：从场景出发，回归业务价值🏭 本书绝非空洞的理论说教。在 “数据治理的工业场景实战”这一部分，作者深入剖析了研发、生产、供应链、设备管理等核心环节的数据痛点。例如： 生产环节：如何通过治理生产参数、工艺指标等数据，实现良品率的提升？ 供应链环节：如何打通ERP、MES等系统间的数据孤岛，实现精准的物料协同？ 设备运维：如何利用治理好的设备运行数据，从“预防性维护”走向“预测性维护”？ 这些接地气的案例，让工业一线的读者深感共鸣。 2. 框架系统化：构建稳健的数据治理“大厦” 🗺️ 本书的核心价值在于提供了一套完整、可落地的数据治理框架，我将其概括为 “一体三翼”： 战略与组织之体：强调必须建立由“一把手”挂帅的数据治理委员会，明确数据所有者（Data Owner）和管理者（Data Steward）的职责，这是治理成败的**生命线。 制度、技术、文化之翼： 制度流程：详细阐述了如何制定数据标准、建立数据质量闭环管理机制。 技术工具：介绍了数据资产管理平台、数据中台等工具的选择与建设思路，并强调了元数据管理和数据血缘的重要性。 文化培育：提出了如何通过培训和激励，在全公司范围内培育“数据驱动决策”的文化土壤。 3. 破解难题：提供贯穿始终的“实战解方”🛠️ 针对工业企业最头疼的 “历史数据清洗”、“新旧系统集成”、“数据安全与共享的平衡” 等难题，书中都有专章提供极具操作性的策略。例如，在数据整合部分，作者提出了 “四步走”策略：盘点 -> 清洗 -> 集成 -> 服务化，并辅以真实企业的数据架构演进图，手把手教你如何将混乱的数据沼泽变为清澈的数据湖。 💡 阅读收获：从认知到实践的升华 读完这本书，您获得的将不仅是知识，更是一种能力的提升： 您会深刻理解，数据不再是业务的“副产品”，而是与人才、技术并列的核心战略资产。 💎 您会清晰地看到，AI、物联网等炫酷技术的价值，完全构筑在高质量、治理良好的数据之上。 🤖 您将掌握一套方法论，推动企业从“经验驱动”的传统模式，转向“数据驱动”的智慧企业。🚀 👍 推荐阅读人群 工业企业决策者与管理者：助您构建顶层的数字战略思维，明确投资方向。 数字化转型项目经理与CDO（首席数据官）：为您提供宝贵的实践指南和项目管理框架。 IT架构师与数据咨询顾问：丰富您在工业领域的解决方案库与案例储备。 任何对工业互联网和智能制造感兴趣的朋友：这是一本绝佳的、理论与实战结合的启蒙与深化之作。 总结： 《数据治理：工业企业数字化转型之道》是一本及时、系统且务实的佳作。它如一位博学而严谨的导师，不仅告诉我们“为什么”，更细致地教导我们“怎么做”。在万物互联的智能时代，这本书为立志于转型的工业企业点亮了一盏明灯✨，它告诉我们：唯有练好数据治理这本“内功心法”，才能在这场深刻的变革中行稳致远，最终赢得未来！🏆

1.狭义的数据治理指数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合，保证数据资产的高质量、安全及持续改进。 2.广义的数据治理的含义大于狭义数据治理，包括数据管理和数据价值“变现”，具体包含数据架构、主数据、数据指标、时序数据、数据质量、数据安全等一系列数据管理活动的集合。

这虽然是一本关于工业企业数据治理的书籍，但就其内容编排和描述的全面，完全可以当成一本数据治理的工具书，在数据治理工作中需要了解的知识和实施路径基本上都能了解到，确实值得推荐。

作为工具书参考看看吧。 大方向逻辑架构是清晰的， 从数据战略，数据架构，主数据管理，元数据管理，数据指标管理，时序数据管理，数据质量管理，数据资产管理，数据交换与服务，数据安全，数据中台等还是齐全的。 但是，写得是真的差劲。 东拼西凑，堆砌和言之无物。宛如一些劣质的咨询报告。好像说了啥，好像又没说。 从我司的经验来看，我们的路径就是通过对元数据，主数据的治理，梳理出业务场景指标体系，然后将其内嵌到各类业务系统中。再通过业务和数据中台的搭建，最后将数据沉淀为数据资产。 这是我们的实际逻辑，但路漫漫其修远兮吧。 为啥呢，变革是需要魄力和实力的，至少我们现在还很难。

整本书架构比较清晰，理论和实践相结合，并且专门做了大量实践项目介绍。通过第一部分对体系架构做了介绍，在脑中构建了基本框架。第二部分作为理论支撑的工具，使管理架构真正能落到实处。第三部分介绍了大量真实案例，花了不少心思，整理了大量资料，用心良苦。 感觉不太好的地方是： 1.第二部分工具篇，只是粗略的介绍了有哪些工具，如果能从技术上更深入一些，能够做一些工具推荐和比较就很完美了。 2.例子中如果能增加一些对时序数据的治理案例，就更好了。 3. 下一版如果能从治理扩展到大数据分析和应用，在数据治理的基础上衔接大数据技术的具体案例就太好了。 总之，对于想了解工业数据治理的读者来说，还是不可多得的较系统的书，值得一看。 总之，对于

一本学校教材的模样。 书中的概念，算是比较新的。案例也值得参考。 基本算是扫盲了。感谢那么老师和编写者的用心。 只不过从行文来讲，那就很一般了。

简单了解，内行人看门道、外行人看热闹。 该书以工业的数据治理为主线，简要介绍第四次工业革命的特点、问题及体系等内容，同时从主数据、数据质量与安全等方面分步骤讲述了数据治理的具体方法，最后列举了国家某些重点行业数据治理的案例，具体案例个人概括为四个方面：明思路、定标准、清数据、产价值。🖥️🖨️

还是不错的，框架，实践，案例都有，是一本不错的案头工具书，希适合数据治理，数据架构，数据产品相关的岗位阅读