企业数据治理那些事

目 录
序言1
序言2
序言3
前言
概念及方法篇
第1章 企业数据治理概述／2
1.1 数据治理的相关概念／3
1.1.1 什么是数据？／3
1.1.2 什么是元数据？／4
1.1.3 什么是主数据、静态数据（中心）／4
1.1.4 什么是企业数据治理？／5
1.1.5 企业数据治理的价值有哪些？／7
1.1.6 企业数据治理的源、末端模式／9
1.1.7 企业的二次数据治理／11
1.2 主数据管理的局限／12
1.2.1 主数据的动态性问题／13
1.2.2 主数据管理无法满足业务场景需求／14
1.2.3 主数据管理项目实施后运维难以保障／15
1.2.4 主数据管理项目实施后数据质量并未改善／16
1.3 企业数据治理该走向何方／17
1.3.1 构建数据治理整体架构确保数据治理的整体性／18
1.3.2 全方位重构数据标准体系彻底改善数据环境／19
1.3.3 构建全视角管控的静态数据中心全面保障数据质量／20
1.3.4 通过技术+行为的手段深层次保障数据质量／21
1.3.5 构建日常数据质量监测体系持续确保数据质量／23
1.3.6 构建基于场景的数据服务体系推进数据资产化管理／24
1.3.7 构建基于过程的知识体系确保全面的数据治理能力／26
第2章 “八步走”实施企业数据治理／28
2.1 现状自查—摸清数据管理现状／28
2.2 精心筹备—做好数据治理项目的启动工作／30
2.3 全面排查—开展项目调研分析／32
2.4 构建数据管理体系—重塑数据管理标准／33
2.5 存量数据改造—解决已有质量问题／33
2.6 构建数据交换架构—彻底打通数据孤岛／34
2.7 行为管控—优化增量数据质量／35
2.8 能力转移—保障高效的数据运维管理／36
项 目 篇
第3章 5个角度自查数据管理现状／38
3.1 自查数据环境／40
3.2 自查数据质量／41
3.3 自查数据安全／53
3.4 自查数据交换／55
3.5 自查数据运维／57
第4章 启动数据治理项目前的3个关键点／58
4.1 把握数据治理项目的启动时机／58
4.2 明确数据治理项目的原则和目标／62
4.3 合理搭建项目团队、选择治理工具及厂商／63
第5章 项目启动—项目实施方法论及调研分析／68
5.1 项目实施方法论／68
5.1.1 确定数据治理项目方法论／68
5.1.2 明确数据治理项目路线图／69
5.1.3 确定数据治理项目里程碑／71
5.2 项目调研分析／78
5.2.1 明确调研原则／78
5.2.2 框定调研范围／79
5.2.3 收集整理相关资料／79
5.2.4 针对调研结果进行集中讨论／80
5.2.5 进行全面翔实的差距分析／80
5.2.6 明确数据治理项目实施策略／83
第6章 重塑标准—构建数据管理体系／85
6.1 构建数据标准体系／86
6.1.1 构建数据管理组织、制度和流程／86
6.1.2 构建数据模型体系／88
6.1.3 构建数据质量标准体系／92
6.1.4 构建数据安全标准体系／94
6.1.5 构建数据交换标准体系／97

6.2 技术实现—数据管理体系落地／97
6.2.1 数据治理平台（中翰EDG）功能概述／98
6.2.2 实现数据管理体系的落地／99
第7章 解决已有数据质量问题—彻底清洗存量数据／103
7.1 分析存量数据质量／104
7.2 制定清洗策略／105
7.3 制定清洗规则／106
7.3.1 数据清洗的背景／107
7.3.2 数据质量现状分析／108
7.3.3 确定数据清洗流程／110
7.4 技术实现—实施存量数据清洗／115
7.5 数据清洗后的业务系统处理／119
第8章 完善数据交换架构—彻底打通数据孤岛／121
8.1 企业数据交换管理现状／122
8.2 构建基于静态数据中心的数据交换架构／125
8.3 企业数据交换架构的技术实现／127
8.3.1 定义数据交换规则／127
8.3.2 接入数据治理平台／129
第9章 行为约束—优化增量数据质量／131
9.1 数据采集阶段的行为管控／131
9.2 数据生成后的行为管控／135
第10章 确保顺利—企业数据治理项目的管理／138
10.1 项目文档的管理／138
10.2 项目实施过程的管理／139
10.2.1 项目咨询阶段的过程管理／139
10.2.2 项目实施阶段的过程管理／141
10.3 项目进度的管理／143
10.4 针对性地开展项目培训／144
第11章 以终为始—顺畅开展数据运维工作／148
11.1 建立完备的数据运维架构／148
11.2 用好数据运维管理工具／150
11.3 注重数据治理知识的收集和转移／151
第12章 拒绝失败—数据治理项目的风险管控／154
12.1 数据治理项目中的风险及管控／154
12.1.1 数据管理体系面临的风险／155
12.1.2 数据建模面临的风险／155
12.1.3 存量数据清洗面临的风险／157
12.1.4 数据交换治理面临的风险／157
12.1.5 数据治理知识转移面临的风险／158
12.2 数据治理项目后的风险及管控／158
12.2.1 数据日常管控治理面临的风险／158
12.2.2 数据体系拓展面临的风险／159
12.2.3 数据日常检测面临的风险／160
经 验 篇
经验1 数据治理三步走—天保控股集团踏上智慧化转型之路／162
经验2 聚焦核心，点滴做起—数据治理支撑山航集团数字化管理／164
经验3 从构建数据治理体系开始—山东能源集团的物供管理
大数据战略／167
经验4 搭建数据运维管理平台—国内某钢铁集团实现高效数据
质量管控／171
经验5 基础数据和接口数据的有效治理—突破广电行业发展的
瓶颈／173
经验6 内外兼治—数据治理提高国内制药企业核心竞争力／182
经验7 构建静态数据中心—国家电投山东院有效提升数据分析
精确度／184
经验8 持续治理—康尼集团构建稳固的数据管理架构／187
经验9 构建数据治理平台—国内某工程机械集团实现各业务
系统的整体联动／190
经验10 夯实信息化基石—国内某离散加工企业成功实施数据
治理项目／192
经验11 数据治理—开启国内某电器集团的蜕变之门／198
经验12 任重道远—国内某酒业集团实施数据治理项目的4个
感悟／206
经验13 数据治理—建筑行业实现智慧建造的必由之路／208
经验14 数据治理—高效支撑医疗行业各场景／211
经验15 精细化数据治理—新的思路让某科技集团拒绝MDM／215
经验16 数据资产管理—为京东数科赋能／219
经验17 宏观+微观—构建水利行业新的数据治理模式／227
经验18 数据治理—确保军政部门信息安全／232
经验19 数据治理—支撑政务大数据建设／237
附 录 A
附录A 数据治理平台功能标准／241