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数据治理：工业企业数字化转型之道 祝守宇 PDF 下载
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相关截图：  资料简介： 《数据治理：工业企业数字化转型之道》是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理专家，所有案例均来自这些企业的实践。 对企业的基层管理者或初入职场的人士来说，本书是充分认识数据治理意义、组织进行数据治理的具体方案和工具手册；对企业中层管理者来说，本书是一本配合企业数据治理的纲领性指南；对企业高层管理者来说，本书是一本推动企业数据治理的方法论。本书还适合作为高校的MBA、EMBA教材。 资料目录： 第1篇 概述篇 第1章 工业企业需要数据治理 2 1.1 工业革命的演变与发展趋势 2 1.2 工业大数据是第四次工业革命的核心基础 4 1.3 各国的工业大数据战略 6 1.4 工业企业数据的核心价值 7 1.5 我国各行业数据治理现状 10 1.6 数据治理是工业大数据的基础 12 1.7 工业企业数据治理面临的挑战 12 本章精要 14 第2章 工业企业数据治理概述 15 2.1 数据治理的相关概念和定义 15 2.2 数据的分类 17 2.3 数据治理的顶层架构 20 2.4 数据治理的核心内容 21 本章精要 22 第3章 主流数据治理标准及框架 介绍 23 3.1 国际标准 23 3.2 国内标准及模型 24 3.3 专业组织 26 3.4 国内外数据治理体系的对比分析 28 本章精要 30 第4章 数据治理的发展趋势 31 4.1 国内外数据治理的演变与发展 31 4.2 数据隐私保护政策 32 4.3 区块链与数据共享 33 4.4 5G技术与数据安全 38 4.5 数据文化与伦理道德 39 4.6 新技术与数据治理 40 4.7 工业企业数据的运营 41 本章精要 43 第5章 本书阅读导引 44 5.1 数据治理是一个系统工程 44 5.2 工具是数据治理的保障 45 5.3 实施数据治理有路线可循 45 5.4 数据治理已在诸多行业成功实施 46 参考资料 47 第2篇 体系篇 第6章 数据管控 51 6.1 数据管控概述 51 6.2 组织架构 53 6.2.1 数据治理组织架构 53 6.2.2 数据治理组织模式 55 6.2.3 数据治理职责分工 58 6.3 制度规范 61 6.3.1 数据治理制度框架 61 6.3.2 数据治理制度修订 64 6.4 执行流程 65 6.4.1 数据治理总体流程框架 65 6.4.2 数据治理典型场景的流程 67 6.5 设计机制 70 6.6 绩效体系 72 6.7 标准体系 74 本章精要 76 第7章 数据战略 77 7.1 数据战略概述 77 7.2 数据战略规划 77 7.2.1 愿景和目标 78 7.2.2 基本原则 79 7.2.3 战略举措选择 80 7.2.4 模型工具 81 7.3 数据战略实施 82 7.3.1 实施策略 83 7.3.2 实施路径 83 7.3.3 实施步骤 83 本章精要 87 第8章 数据架构 88 8.1 数据架构概述 89 8.2 框架设计 90 8.2.1 数据分布 90 8.2.2 数据主题域 92 8.2.3 数据关联关系 93 8.3 数据建模 98 8.3.1 概念数据模型 99 8.3.2 逻辑数据模型 100 8.3.3 物理数据模型 101 8.3.4 数据模型开发方法 102 本章精要 105 第9章 主数据管理 106 9.1 主数据和主数据管理 106 9.1.1 主数据的特征 106 9.1.2 主数据管理的基本概念 107 9.2 主数据标准管理 108 9.3 主数据全生命周期管理 109 9.4 主数据应用管理 110 9.5 企业常用的几类主数据 112 9.5.1 物料主数据 112 9.5.2 设备主数据 113 9.5.3 资产主数据 114 9.5.4 财务主数据 115 9.5.5 组织机构和员工主数据 116 本章精要 116 第10章 元数据管理 117 10.1 元数据的定义 117 10.2 元数据分类 117 10.2.1 业务元数据 118 10.2.2 技术元数据 119 10.2.3 操作元数据 120 10.3 元数据核心能力 120 10.4 元数据的价值 123 本章精要 124 第11章 数据指标管理 125 11.1 数据指标管理概述 125 11.1.1 数据指标应用和管理中的 挑战 125 11.1.2 设计目的 126 11.1.3 设计思路 126 11.2 体系框架 128 11.2.1 典型的数据指标定义 框架 128 11.2.2 指标选取原则及方法 129 11.2.3 指标体系层级设计 130 11.2.4 指标体系评价方法 131 11.3 找指标 132 11.4 理指标 134 11.5 管指标 136 11.6 用指标 137 本章精要 137 第12章 时序数据管理 138 12.1 时序数据管理概述 138 12.2 时序数据的特点 139 12.3 时序数据的应用 141 12.3.1 技术挑战 141 12.3.2 典型的技术架构及特点 142 12.3.3 系统核心功能 143 本章精要 143 第13章 数据质量管理 144 13.1 数据质量需求 144 13.2 数据质量检查 145 13.3 数据质量分析 146 13.4 数据质量提升 147 13.5 数据质量评估 149 13.5.1 数据质量问题的起因 150 13.5.2 数据质量管理技术指标 151 13.5.3 数据质量管理业务指标 152 本章精要 153 第14章 数据安全管理 155 14.1 数据安全管理概述 155 14.2 数据安全体系框架 156 14.3 数据安全防护策略 159 14.4 数据安全审计 161 14.5 数据安全风险评估 162 14.6 数据应急保障 164 本章精要 165 第15章 数据交换与服务 166 15.1 数据交换与服务的意义 167 15.2 数据交换与服务技术演进 168 15.2.1 文件共享技术 168 15.2.2 数据库中间表技术 168 15.2.3 点对点接口技术 168 15.2.4 消息队列技术 170 15.2.5 企业服务总线交换技术 171 15.2.6 ETL 数据交换技术 173 15.2.7 物联网数据采集交换 技术 173 15.3 工业企业数据交换与服务标准 体系架构 175 15.3.1 CPS信息交换模型 176 15.3.2 设备互联总线 177 15.3.3 应用互联总线 178 15.3.4 数据总线 179 15.3.5 开放互联API网关 181 本章精要 182 第16章 数据共享与开放 183 16.1 共享与开放概述 183 16.2 数据资源目录 185 16.3 数据资源准备 186 16.3.1 数据采集 186 16.3.2 数据加工 187 16.3.3 数据保密 187 16.3.4 数据装载 189 16.3.5 数据发布 189 16.4 数据服务 190 16.5 共享与开放评价 190 本章精要 191 第17章 数据管理成熟度评估 192 17.1 数据管理成熟度评估模型 192 17.2 数据管理成熟度等级定义 195 17.3 开展数据管理成熟度评估 198 17.4 数据管理成熟度评估实施 199 本章精要 200 参考资料 200 第3篇 工具篇 第18章 数据治理工具概述 203 第19章 数据资产运营工具 207 19.1 数据资产目录 207 19.1.1 总体概述 208 19.1.2 数据资产目录系统构建 208 19.1.3 数据资产目录能力评估 模型 210 19.2 数据资产价值评估 213 19.2.1 总体概述 213 19.2.2 数据资产价值评估模型 214 19.2.3 数据资产价值评估工具 223 本章精要 224 第20章 数据模型管理工具 225 20.1 数据模型管理工具概述 225 20.2 企业级数据模型管控 226 20.3 数据标准管控 228 20.3.1 标准的发布和工具访问 228 20.3.2 模型设计中的应用数据 标准 228 20.3.3 数据标准应用情况的自动 检核 229 20.3.4 自定义标准的发布管理 229 20.4 数据字典的质量检核 230 本章精要 230 第21章 数据指标管理工具 231 21.1 指标库管理 231 21.2 指标体系管理 232 21.3 指标评价管理 233 21.4 指标应用管理 234 本章精要 235 第22章 主数据管理工具 236 22.1 主数据提取与整合 236 22.2 主数据模型管理 237 22.3 主数据清洗管理 238 22.3.1 主数据清洗的内容 239 22.3.2 主数据清洗的一般过程 239 22.4 主数据全周期管理 242 22.5 主数据质量管理 244 22.6 主数据发布与共享 246 本章精要 248 第23章 元数据管理工具 249 23.1 元数据管理工具概述 249 23.2 元数据在数据架构管理中的应用 250 23.3 元数据在数据资产目录中的应用 251 23.4 元数据在主数据管理中的应用 251 23.5 元数据在数据交换和共享中的应用 251 23.6 元数据在大数据平台中的应用 252 本章精要 253 第24章 时序数据处理工具 254 24.1 通用大数据处理工具的不足 254 24.2 时序数据处理工具应具备的功能和特点 255 24.3 时序数据的采集 257 24.4 时序数据处理工具 258 本章精要 260 第25章 数据质量管理工具 261 25.1 数据质量管理工具概述 261 25.2 数据质量稽核规则设置 262 25.3 数据质量任务管理 263 25.4 数据质量报告 264 本章精要 264 第26章 数据交换与服务工具 265 26.1 数据交换与服务工具概述 265 26.2 数据采集 266 26.3 数据交换 268 26.3.1 前置交换子系统 268 26.3.2 交换传输子系统 269 26.3.3 交换管理子系统 269 26.4 数据加工服务 269 26.5 数据共享服务 271 26.6 工业大数据技术平台 272 26.6.1 工业大数据的采集 272 26.6.2 工业大数据的交换 274 26.6.3 工业大数据的处理 275 本章精要 277 第27章 数据安全管理工具 278 27.1 数据安全管理工具概述 278 27.2 数据采集安全管理工具 279 27.2.1 数据分类与分级工具 279 27.2.2 采集内容及策略 279 27.2.3 数据采集人员管理工具 280 27.2.4 数据源鉴别及记录 280 27.3 数据传输安全管理工具 280 27.3.1 加密算法 281 27.3.2 对称加密 281 27.3.3 非对称加密 282 27.4 数据存储安全管理工具 282 27.4.1 数据存储介质管理 283 27.4.2 数据存储安全 283 27.4.3 数据备份和恢复 283 27.4.4 等级划分 284 27.5 数据处理安全管理工具 285 27.6 数据交换安全管理工具 286 27.6.1 数据导入/导出的安全保障 287 27.6.2 数据交换安全 287 27.6.3 数据销毁安全管理 288 27.7 统一的身份认证系统 289 本章精要 290 第28章 数据中台 291 28.1 数据中台的概念和定位 291 28.2 数据采集 293 28.2.1 数据采集方式 293 28.2.2 通用数据采集 293 28.2.3 流式数据采集 293 28.3 数据存储 294 28.3.1 分布式数据存储 294 28.3.2 NoSQL数据存储 294 28.4 数据计算 294 28.4.1 分布式查询 295 28.4.2 分布式计算 295 28.4.3 数据建模 295 28.4.4 数据分析 296 28.5 数据服务 296 28.5.1 API网关 297 28.5.2 API生成 298 28.5.3 API发布 298 28.5.4 API调用申请 298 28.5.5 API调用审核 298 28.5.6 API信息支持 298 28.5.7 API服务监控 299 28.6 从ETL向ELT转变 299 本章精要 300 参考资料 300 第4篇 实施篇 第29章 数据治理实施策略和路径选择 303 29.1 实施内容 303 29.2 路径选择 304 第30章 数据治理顶层架构规划与设计 307 30.1 实施内容 307 30.2 步骤和方法 309 30.2.1 顶层设计总体思路 309 30.2.2 数据治理顶层设计要点 311 30.3 成熟度评估 322 本章精要 324 第31章 数据资产运营实施 325 31.1 实施内容 325 31.2 步骤和方法 327 本章精要 328 第32章 主数据管理实施 329 32.1 实施内容 329 32.2 步骤和方法 329 32.2.1 实施步骤 329 32.2.2 实施方法 331 本章精要 336 第33章 元数据管理实施 337 33.1 实施内容 337 33.2 步骤和方法 337 本章精要 340 第34章 数据指标管理实施 341 34.1 实施内容 341 34.2 步骤和方法 342 34.3 模板 344 34.3.1 数据指标项定义 344 34.3.2 形成指标卡片及指标模板 345 34.3.3 数据需求规划 346 本章精要 347 第35章 数据质量管理实施 348 35.1 实施内容 348 35.2 步骤和方法 349 35.2.1 数据剖析 349 35.2.2 数据质量诊断 350 35.2.3 数据处理规则 351 35.2.4 数据质量优化 351 35.2.5 数据质量监管 352 35.2.6 实施数据质量管理时需注意的问题 353 本章精要 354 第36章 数据安全管理实施 355 36.1 实施内容 355 36.2 实施步骤 355 36.3 实践模式 358 36.3.1 数据安全管理的建设策略 358 36.3.2 数据安全管理的切入方式 359 36.3.3 工业互联网云平台的数据安全 359 本章精要 360 第37章 数据治理常见误区 361 参考资料 363 第5篇 案例篇 第38章 电力行业：夯实数字化转型基础——南方电网数据资产 管理行动实践 365 38.1 背景介绍 365 38.2 项目实施 367 38.3 项目成果 377 384 项目亮点和洞察 378 385 数据治理愿景 379 第39章 电力行业：支撑集团产业 数字化转型——国家电投集团数据治理实践 380 39.1 背景介绍 380 39.2 数据治理工作实践 382 39.2.1 五凌电力数据治理实践——水电领域 386 39.2.2 黄河公司数据治理实践——光、风、水领域 390 39.2.3 云南国际数据治理实践——风电领域 392 39.3 经验总结 396 39.4 总结与展望 397 第40章 能源化工行业：数据治理助百年油企数字化转型 398 40.1 背景介绍 398 40.2 工作概况 400 40.3 组织保障 404 40.4 主要成果 405 40.5 炼化公司智能工厂数据治理实践案例 408 40.6 建设主要内容 409 40.7 总结与展望 411 第41章 钢铁行业：酒钢集团数据治理实践 413 41.1 背景介绍 413 41.2 项目目标 414 41.3 项目实施 414 41.4 项目总结 417 41.5 未来展望 419 第42章 汽车行业：数据驱动长安汽车数字化转型 420 42.1 背景介绍 420 42.2 工作概况 422 42.3 组织保障 426 42.4 项目成果 427 42.5 工作价值 431 42.6 交流分享 432 第43章 核工业：物料主数据治理助力核电智慧运营 433 43.1 背景介绍 433 43.2 工作概况 435 43.3 组织保障 437 43.4 项目成果 439 43.5 项目总结 440 第44章 航空行业：军工企业的“三位一体”数据治理体系建设实践 441 44.1 背景介绍 441 44.2 工作历程 443 44.3 组织保障 447 44.4 实施效果 449 44.5 项目总结 450 44.6 未来展望 453 第45章 航空行业：面向航空装备研制生产的数据治理研究与实践 456 45.1 背景介绍 456 45.2 两级数据管控模式 459 45.3 信息分类与编码标准 460 45.4 数据在企业中的应用场景 462 45.5 总结与展望 466 第46章 重型装备制造行业：数据标准，装备中国——中国一重的数据标准化管理项目 468 46.1 背景介绍 468 46.2 数据治理概况 472 46.3 数据治理成果 474 46.4 总结与成效 475 第47章 交通物流行业：主数据治理助力中国外运数字化转型 477 47.1 背景介绍 477 47.2 项目实施 479 47.3 主要成果 482 47.4 未来展望 489 第48章 建材行业：中国建材集团工业大数据应用实践 490 48.1 背景介绍 490 48.2 工作实施 491 48.3 应用框架与技术路线 493 48.4 工作成果 494 第49章 制造行业：威孚集团基于斯欧应用互联平台建设数据通道 501 49.1 背景介绍 501 49.2 项目建设技术方案 505 49.3 项目实施步骤 509 49.4 项目实施效果 511 49.5 项目价值及特点 512 第50章 战略投资行业：国投集团的数据标准化管理实践 514 50.1 背景介绍 514 50.2 工作概况 516 50.3 组织保障 519 50.4 项目成果 520 50.5 工作价值 528 50.6 经验分享 529 第51章 多元化集团：数据治理助力多元化企业集团管控 532 51.1 背景介绍 532 51.2 数据治理概况 534 51.3 组织保障 539 51.4 项目成果 540 51.5 工作价值 543 51.6 项目总结 543 附录A 工业英文缩写术语表 545 |
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