數(shù)據(jù)要素化時(shí)代的數(shù)據(jù)治理

第一篇 數(shù)據(jù)治理新趨勢(shì)
第 1 章 DataOps 的發(fā)展趨勢(shì)及實(shí)踐探索 3
1.1 DataOps 促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 3
1.2 DataOps 的發(fā)展與特點(diǎn) 5
1.3 DataOps 的實(shí)踐探索 7
1.4 未來(lái)展望 11
第 2 章 數(shù)據(jù)要素時(shí)代產(chǎn)業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理新趨勢(shì) 12
2.1 數(shù)據(jù)治理發(fā)展背景 12
2.2 數(shù)據(jù)治理分類定義 13
2.3 數(shù)據(jù)治理發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn) 14
2.4 數(shù)據(jù)治理創(chuàng)新變革思路 14
2.5 產(chǎn)業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理勢(shì)在必行 15
2.6 產(chǎn)業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)價(jià)值內(nèi)涵 16
2.7 產(chǎn)業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理的重要意義 18
第 3 章 數(shù)據(jù)治理進(jìn)階——場(chǎng)景化、工程化、智能化 20
3.1 數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀：超過(guò) 90%的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目失敗 20
3.2 場(chǎng)景化：數(shù)據(jù)治理行業(yè)痛點(diǎn)的對(duì)癥處方 21
3.3 工程化：數(shù)據(jù)治理流水線和標(biāo)準(zhǔn)化 22
3.4 智能化：數(shù)據(jù)治理自動(dòng)化和去低端人工化 24
3.5 數(shù)據(jù)治理標(biāo)桿項(xiàng)目實(shí)踐分享 25
第 4 章 數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全運(yùn)營(yíng)和演進(jìn)趨勢(shì) 27
4.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng) 27
4.2 數(shù)據(jù)安全分類分級(jí) 32
4.3 業(yè)務(wù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)架構(gòu)一體化 34
4.4 集團(tuán)型企業(yè)數(shù)據(jù)治理的 3 種模式 36
第二篇 新理論、新方法和新技術(shù)
第 5 章 數(shù)業(yè)的邏輯及路徑 39
5.1 何為數(shù)業(yè) 39
5.2 何以數(shù)業(yè) 41
5.3 數(shù)業(yè)邏輯 42
5.4 數(shù)業(yè)之路 44
第 6 章 業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)治理閉環(huán)管理方法 46
6.1 數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)狀與目標(biāo) 46
6.2 數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容 47
6.3 數(shù)據(jù)治理的規(guī)劃 47
6.4 業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理的落地 48
6.5 總結(jié)與展望 54
第 7 章 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值呈現(xiàn)之道 55
7.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的數(shù)據(jù)變革 55
7.2 數(shù)智時(shí)代的開(kāi)啟 57
7.3 數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的構(gòu)建 58
7.4 業(yè)務(wù)分析工具集的提供 59
7.5 AI 場(chǎng)景化能力的全流程覆蓋 59
7.6 AI 自動(dòng)化業(yè)務(wù)平臺(tái)必須具備的能力 60
7.7 數(shù)據(jù)安全底線保證 60
第 8 章 數(shù)據(jù)治理的共治共享 62
8.1 共治共享的定義 62
8.2 共治共享的必要性 63
8.3 共治共享的可行性 64
第 9 章 價(jià)值驅(qū)動(dòng)的精益數(shù)據(jù)治理 67
9.1 數(shù)據(jù)治理是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“德?tīng)栰成裰I” 67
9.2 數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目的六大挑戰(zhàn) 68
9.3 六大挑戰(zhàn)的四大應(yīng)對(duì)策略 69
9.4 精益數(shù)據(jù)方法打造價(jià)值驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)治理 69
9.5 精益數(shù)據(jù)治理的六大新范式 71
9.6 精益數(shù)據(jù)治理工作坊實(shí)現(xiàn)業(yè)技融合的數(shù)據(jù)治理 72
第 10 章 數(shù)據(jù)治理的“新四化” 74
10.1 數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn) 74
10.2 數(shù)據(jù)治理“新四化”實(shí)踐探索 76
10.3 數(shù)據(jù)治理落地見(jiàn)效的行動(dòng)建議 82
第三篇 新型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施
第 11 章 平安人壽數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)實(shí)踐 87
11.1 平安人壽數(shù)據(jù)中臺(tái)的發(fā)展及全景規(guī)劃 87
11.2 平安人壽數(shù)據(jù)中臺(tái)的實(shí)施方案 90
11.3 平安人壽數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)成果 102
第 12 章 阿里巴巴數(shù)據(jù)治理平臺(tái)建設(shè)實(shí)踐 103
12.1 數(shù)據(jù)繁榮的紅利與挑戰(zhàn) 103
12.2 阿里巴巴數(shù)據(jù)治理平臺(tái)建設(shè)的主要實(shí)踐 108
12.3 阿里巴巴數(shù)據(jù)治理平臺(tái)建設(shè)的總結(jié)與展望 143
第 13 章 后 Hadoop 時(shí)代的數(shù)據(jù)分析之道 146
13.1 從基礎(chǔ)架構(gòu)看數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)狀 146
13.2 從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到湖倉(cāng)融合架構(gòu)的演進(jìn) 147
13.3 下一代數(shù)據(jù)分析引擎的建設(shè)方向 148
13.4 新一代極速湖倉(cāng)分析引擎 149
13.5 客戶案例分享 153
第四篇 行業(yè)數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全治理
第 14 章 高校數(shù)據(jù)治理工程化探索與實(shí)踐 157
14.1 高校數(shù)據(jù)工程建設(shè)背景 157
14.2 數(shù)據(jù)治理工程化指導(dǎo)思想 158
14.3 “388”數(shù)據(jù)治理工程管理體系 159
14.4 數(shù)據(jù)治理工程人員培養(yǎng) 161
14.5 數(shù)據(jù)治理工程化實(shí)施效果 164
14.6 數(shù)據(jù)治理工程化典型案例 165
14.7 下一步的思考與展望 167
第 15 章 場(chǎng)景化數(shù)據(jù)治理助推“智校”提升 169
15.1 高校數(shù)據(jù)治理體系的建設(shè)背景 169
15.2 高校數(shù)據(jù)治理體系的建設(shè)思路 170
15.3 高校場(chǎng)景化數(shù)據(jù)治理方案 176
第 16 章 數(shù)字化時(shí)代數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)的探索與實(shí)踐 179
16.1 數(shù)字化時(shí)代數(shù)據(jù)安全面臨新挑戰(zhàn) 179
16.2 數(shù)字化時(shí)代數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)體系建設(shè)的理念和架構(gòu) 180
16.3 數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)體系建設(shè)的 7 項(xiàng)關(guān)鍵舉措 182
16.4 數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)體系的建設(shè)過(guò)程與成效 184
第 17 章 數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題解決之道 186
17.1 解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題所面臨的挑戰(zhàn) 186
17.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方法論 187
17.3 “四駕馬車”賦能數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題解決 191
17.4 全流程管控助力數(shù)據(jù)質(zhì)量長(zhǎng)效管理 194
第五篇 企業(yè)最佳實(shí)踐
第 18 章 中國(guó)石化的數(shù)據(jù)治理框架、方法和效果 199
18.1 中國(guó)石化的數(shù)據(jù)治理概述 200
18.2 中國(guó)石化的數(shù)據(jù)治理總體框架 201
18.3 中國(guó)石化的數(shù)據(jù)治理效果 208
18.4 中國(guó)石化的數(shù)據(jù)治理工作展望 210
第 19 章 金融業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化時(shí)代的數(shù)據(jù)治理新實(shí)踐 212
19.1 金融業(yè)數(shù)據(jù)管理邁入數(shù)據(jù)資產(chǎn)化新時(shí)代 212
19.2 數(shù)據(jù)管理技術(shù)上云成為重要發(fā)展趨勢(shì) 213
19.3 金融客戶數(shù)據(jù)管理熱點(diǎn)涌現(xiàn) 213
19.4 “1 2 3”數(shù)據(jù)治理體系框架 214
19.5 基于自主創(chuàng)新的“源啟”數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)全力推動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過(guò)程 216
19.6 數(shù)據(jù)治理的最佳實(shí)踐 217
19.7 數(shù)據(jù)治理的后續(xù)發(fā)展方向 219
第 20 章 中國(guó)聯(lián)通：深化落實(shí)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 221
20.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是國(guó)家重要戰(zhàn)略 222
20.2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)問(wèn)題與挑戰(zhàn) 222
20.3 數(shù)據(jù)戰(zhàn)略落地的十大關(guān)鍵步驟 223
20.4 中國(guó)聯(lián)通數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)施的經(jīng)驗(yàn)總結(jié) 229