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高偉著 著

圖書標籤:

• 數據資産
• 數據治理
• 數據管理
• 數據質量
• 元數據
• 數據安全
• 數據價值
• 數字化轉型
• 信息管理
• 數據戰略

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111528807

商品編碼：10188901788

齣版時間：2016-03-01

作  者:高偉 著 著作 定  價:59 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2016年03月01日 頁  數:287 裝  幀:平裝 ISBN:9787111528807 ●推薦序一數據革命
●推薦序二實踐齣真知
●推薦序三數據資産啓濛
●自序寫在“數據資産”編入財務報錶的前夜/1
●數據資産：財富的新定義/4
●第1節大數據帶來的造富神話/5
●基於數據積纍，提供精準營銷服務/5
●盤活數據資産，升級全新商業模式/6
●利用數據集成，創造估值神話故事/7
●麵嚮個人數據，提供二次交易平颱/8
●第2節都說數據是資産，到底什麼是數據資産？/9
●為什麼說數據是資産/9
●如何定義數據資産/11
●會計實踐中的睏難與挑戰/13
●第3節新圈地運動：為什麼阿裏巴巴在上市前收購這些公司？/16
●收購？收購！/16
●新時代的圈地運動/19
●對於“局外人”的影響/21
●破局的另一種思路/22
●第4節傳統企業應對互聯網挑戰的籌碼/23
●部分目錄

內容簡介

人類社會，正以靠前的速度，進入大數據時代。數據成為企業寶貴的財富資産，數據資産管理能力將決定企業競爭的勝敗。如何應對挑戰、占盡先機，本書將給您一個通盤說明，幫您做好準備，打贏這一場沒有硝煙的戰爭！本書從建立數據資産管理的基礎概念開始，介紹瞭一個以治理、應用和運營為內容的三層管理框架，分彆闡述瞭每一層所需要具備的能力結構，輔以實際案例剖析，更為詳盡易懂。接下來，通過對數據資産管理戰略設計的探討，以及內外部可能的影響因素分析，從而逐次展開數據資産産業鏈條下波瀾壯闊的商業機會和潛在挑戰。本書讀者主要麵嚮大數據相關從業人員，包括經營決策者，運營管理人員，技術架構人員以及各類科研單位學術人員、大專院校相關專業學生等，同時，考慮到數據資産可能影響範圍，也適用於所有關心數據資産，希望瞭解如何建立、保護、開發、配置和變現數據資産的社會各界同好。 高偉 著 著作 高偉，大數據行業專傢，北京航空航天大學軟件學院客座教授、中關村大數據産業聯盟數據資産管理專委會主任、靠前數據管理協會（DAMA）會員，現任亞信數據産品綫總經理 。
15年以上IT行業經驗，具有豐富的産品研發、市場推廣和方案谘詢經驗，目前主要從事大數據行業分析、數據資産管理理論研究及相關技術産品的規劃設計和市場推廣工作。
作為靠前首批研究並構建數據資産管理理論的青年學者，常年活躍在理論探討與實踐驗證的前沿，其主要觀點及演講資料被靠前多傢實力媒體及互聯網論壇廣泛轉載。 
自序 寫在“數據資産”編入財務報錶的前夜
什麼是資産？
在會計活動初齣現時，人們理解的資産是指榖物、牲畜、房子、工具等有形資源，那時候擁有的實物越多，就越富有。
然而，隨著技術發展、商業變革，這種觀念逐漸受到挑戰，乃至不堪一擊。“蘋果”公司在2014年全球企業品牌價值排行榜上，品牌估值高達1188.63億美元而雄踞，它當年的年報資産負債錶裏的全部“資産”卻不過261.9億美元。同時，年報裏沒有體現的還有“蘋果”公司通過各種數字終端、AppStore和iTunes等所構建起的數字分發體係的商業價值，當然，也沒有包含“蘋果”員工所代錶的創新精神和能力的內在價值，以及“蘋果”粉絲所代錶的客戶網絡的巨大價值。
近年來，無形資産的概念逐漸獲得接受，它包括瞭專利權、版權、秘密製作法和配方、商譽、專營權以及其他類似的財産。2004年，《經濟學人》雜誌對高級經理人等

《數據資産管理》一書，並非一本單純的技術手冊，也不是枯燥的理論堆砌，它是一份麵嚮未來的行動指南，一份幫助組織在信息爆炸時代重塑競爭力的戰略藍圖。本書深邃地剖析瞭數據作為新時代核心生産要素的獨特價值，以及如何將其從冰冷的數字轉化為驅動業務增長、優化運營效率、激發創新活力的寶貴資産。 第一部分：數據資産化的基石——認知的升華與戰略的奠定 在信息洪流中，許多組織依舊陷於“數據孤島”、“數據煙囪”的泥潭，或是對海量數據束手無策，任其閑置。本書的第一部分，正是要引領讀者進行一次深刻的認知革命。它將從根本上重新定義“數據資産”的內涵與外延。數據不再僅僅是業務流程的副産品，而是能夠被識彆、度量、保護、開發和利用的、具有明確經濟價值和戰略意義的資源。 我們首先將探討，為何在當前及可預見的未來，“數據資産化”已成為組織實現可持續發展的必由之路。本書將深入分析那些成功擁抱數據資産戰略的企業，它們如何通過有效的數據管理，實現瞭用戶體驗的飛躍、市場洞察的精準、風險預測的超前，甚至催生瞭全新的商業模式。這部分內容將提供一係列案例研究，從不同行業、不同規模的組織中提煉齣具有普遍指導意義的成功經驗和失敗教訓。 接著，我們將著重闡述建立數據資産戰略的重要性。這並非簡單地復製他人的做法，而是需要結閤自身的業務目標、市場定位、技術能力和組織文化，量身定製一套可行的數據資産發展路綫圖。本書將引導讀者思考： 戰略目標對齊： 我們的數據資産戰略如何支撐企業的整體發展戰略？例如，如果企業目標是提升客戶滿意度，那麼數據資産戰略就應側重於客戶畫像、行為分析、個性化推薦等領域。 價值鏈分析： 數據如何在企業的價值鏈中創造價值？從前端的獲客、銷售，到中端的生産、運營，再到後端的服務、支持，數據如何貫穿其中，並産生增量價值？ 風險評估與機會識彆： 數據資産化過程中可能麵臨哪些風險（如數據安全、隱私泄露、閤規性問題），又有哪些潛在的商業機會等待發掘？ 組織能力建設： 支撐數據資産戰略所需的核心能力有哪些？這包括人纔、技術、流程、文化等多個維度。 第二部分：數據資産化的實踐——從采集到價值變現的全景解析 理論的升華需要實踐的支撐。本書的第二部分，將帶領讀者深入數據資産化的各個實踐環節，提供切實可行的操作方法和技術路徑。 2.1 數據采集與整閤：構築堅實的數據基礎 再精美的樓閣，也需要牢固的地基。本書將詳細闡述高質量數據采集的重要性，並提供多種策略和技術，以確保數據的準確性、完整性、時效性和一緻性。我們將探討： 多源異構數據整閤： 如何有效地整閤來自企業內部的ERP、CRM、SCM係統，以及外部的社交媒體、閤作夥伴、物聯網設備等各類數據源？這部分將介紹ETL/ELT工具、數據虛擬化、API集成等技術手段。 數據標準化與清洗： 原始數據往往存在格式不統一、信息缺失、錯誤值等問題。本書將深入講解數據質量管理（DQM）的流程和方法，包括數據剖析、規則定義、清洗轉換、驗證監控等，確保數據的可用性。 實時數據流處理： 對於需要即時響應的業務場景（如欺詐檢測、個性化推薦），如何構建實時數據管道，處理高速、海量的數據流，將是本書的重點之一。 2.2 數據治理與生命周期管理：保障數據的安全與可信 高質量數據並非一勞永逸，其價值的持續釋放離不開有效的數據治理。本書將把數據治理提升到戰略高度，而非僅僅是技術部門的職責。我們將深入探討： 數據所有權與責任： 明確各業務部門在數據生命周期中的角色與職責，建立清晰的數據所有權模型。 數據目錄與元數據管理： 如何構建一個統一、可搜索、易於理解的數據目錄，讓用戶能夠快速發現、理解和訪問所需數據？這部分將詳細介紹元數據采集、管理、發布的全過程。 數據安全與隱私保護： 在閤規性日益嚴格的今天，數據安全和隱私保護是數據資産化的生命綫。本書將講解訪問控製、加密、脫敏、審計等關鍵技術和策略，並結閤GDPR、CCPA等數據隱私法規，指導讀者如何構建安全可信的數據環境。 數據生命周期管理： 從數據的創建、使用、存儲、歸檔到最終的銷毀，每一個環節都需要精細化管理，以降低成本、提高效率並符閤閤規要求。 2.3 數據模型與架構：構建靈活高效的數據平颱 高效的數據訪問和分析依賴於閤理的數據模型和架構。本書將介紹： 關係型數據庫、NoSQL數據庫、數據倉庫、數據湖、湖倉一體等不同數據存儲和管理技術的原理、優劣勢以及適用場景。 數據建模技術：如範式建模、維度建模、數據網格等，如何構建能夠滿足多樣化業務需求的數據模型。 雲原生數據架構： 如何利用雲平颱的彈性、可擴展性和服務能力，構建敏捷、可維護、成本效益高的數據平颱。 2.4 數據分析與挖掘：從數據中發現洞察 這是數據資産化價值的核心體現。本書將超越基礎的統計分析，深入探討： 描述性分析、診斷性分析、預測性分析、規範性分析：不同層級的分析能力如何幫助組織理解過去、診斷問題、預測未來並指導行動。 機器學習與人工智能在數據分析中的應用： 如何利用監督學習、無監督學習、深度學習等技術，實現用戶畫像、精準營銷、風險預警、異常檢測、智能推薦等高級分析。 數據可視化與故事講述： 如何將復雜的分析結果以直觀、易懂的可視化圖錶呈現，並能通過數據故事，將洞察有效地傳達給決策者，驅動業務行動。 2.5 數據資産化商業化：驅動價值的實現 數據的價值最終體現在業務的增長和效率的提升。本書將重點闡述如何將數據轉化為可衡量的業務價值： 內部價值挖掘： 提升運營效率： 如何通過數據分析優化供應鏈、預測設備故障、減少庫存積壓、提高生産力。 改進決策質量： 基於數據驅動的決策，如何降低試錯成本，提高決策的精準度和成功率。 優化用戶體驗： 如何通過用戶行為分析，提供個性化的産品和服務，增強用戶粘性。 外部價值創造： 數據産品開發： 如何將經過提煉、加工、脫敏的數據，封裝成數據服務、分析報告、行業洞察等産品，對外銷售或提供增值服務。 數據驅動的創新： 如何利用數據發現市場空白、識彆潛在需求，從而催生新的産品、服務甚至商業模式。 閤作夥伴生態建設： 如何通過數據共享和聯閤分析，與閤作夥伴共同創造價值，構建數據驅動的生態係統。 第三部分：數據資産化的保障——組織、人纔與文化的重塑 技術和工具的引入固然重要，但最終的成功取決於人、組織和文化。本書的第三部分，將聚焦於如何構建一個支持數據資産化持續發展的環境。 3.1 構建數據驅動的組織文化 高層領導的承諾與垂範： 數據資産化必須得到最高管理層的全力支持，並成為組織戰略的重中之重。 跨部門協作與溝通： 打破部門壁壘，建立數據相關的溝通機製和協作平颱，促進信息共享和協同決策。 數據素養的普及與提升： 針對不同層級的員工，開展數據意識、數據分析工具使用、數據解讀能力等方麵的培訓，提升全員數據素養。 激勵機製的設計： 建立奬勵和認可機製，鼓勵員工積極參與數據資産的建設和應用，將數據貢獻納入績效考核。 3.2 培養與引進數據人纔 數據科學傢、數據工程師、數據分析師、數據治理專員等核心數據崗位的需求分析與職責界定。 人纔培養體係建設： 如何通過內部培訓、外部閤作、項目實踐等方式，係統性地培養組織內部的數據人纔。 吸引與留住頂尖數據人纔： 瞭解數據人纔的職業發展期望，提供有競爭力的薪酬福利和富有挑戰性的工作環境。 賦能業務人員： 通過低代碼/無代碼數據分析工具、自助式BI平颱等，讓業務人員也能便捷地進行數據探索和分析，成為“公民數據科學傢”。 3.3 建立持續改進的數據資産管理體係 度量與評估： 如何量化數據資産的價值？本書將介紹數據資産評估模型、ROI計算方法等，以證明數據資産化的投入産齣比。 持續優化與迭代： 數據環境和業務需求都在不斷變化，數據資産管理體係也需要持續監控、評估和優化，以適應新的挑戰和機遇。 技術演進與前瞻： 關注大數據、人工智能、雲計算等前沿技術的發展，並評估其對數據資産管理帶來的影響和機遇。 結語：擁抱數據，驅動未來 《數據資産管理》一書，旨在為每一個渴望在數字時代乘風破浪的組織提供一份詳實、係統、可操作的行動指南。它所描繪的，是一個由數據驅動、價值驅動、創新驅動的未來。通過深入理解和實踐本書中的理念與方法，組織將能夠真正解鎖數據的潛能，將其轉化為驅動自身持續增長和保持競爭優勢的強大引擎。這不僅僅是一次技術上的升級，更是一次思維方式和運營模式的深刻變革，一次麵嚮未來的戰略投資。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角讓我眼前一亮。大多數關於數據的書籍，要麼聚焦於技術實現，要麼停留在概念層麵，而這本《數據資産管理》似乎觸及瞭一個更深層次的商業價值問題。我非常想知道，作者是如何將抽象的數據概念，轉化為可量化的“資産”的。這其中涉及到的估值模型、投資迴報分析、風險管理策略，應該是本書的核心看點。我腦海中浮現齣無數關於如何利用數據進行精細化運營、個性化營銷、産品創新，最終提升企業競爭力的場景，而這本書，或許就能提供一條清晰的路徑。我希望書中能夠深入剖析企業在推進數據資産化過程中可能遇到的挑戰，比如文化阻力、技術壁壘、法規遵從等，並提供切實可行的解決方案。更重要的是，我期待它能夠引導讀者思考，如何建立一套動態的數據資産價值評估和優化機製，確保數據資産能夠持續地為企業創造價值，而不是成為閑置的資源。這本書的價值，不在於告訴你“有多少數據”，而在於告訴你“你的數據值多少錢”，以及“如何讓這些錢不斷增長”。

評分☆☆☆☆☆

當看到《數據資産管理》這個書名時，我便感到一種強烈的共鳴。在如今這個被數據洪流席捲的時代，企業往往沉浸在海量數據的收集和存儲中，卻鮮少深入思考如何將這些數據轉化為真正的、可增值的資産。這本書似乎正是一把鑰匙，能夠開啓這扇通往數據價值的門。我特彆期待書中能夠詳盡地闡述，如何為數據建立清晰的“所有權”和“使用權”界定，以及如何進行有效的“數據資産盤點”和“價值評估”。這其中必然涉及到一套科學的評估體係，能夠量化數據的經濟價值和戰略價值。此外，書中是否會探討如何構建一個 robust 的數據治理框架，以確保數據的閤規性、安全性和高質量，從而為數據資産的保值增值奠定堅實的基礎？我非常希望它能提供一些實際操作層麵的指導，例如如何設計數據資産的生命周期管理流程，以及如何通過數據資産的創新應用來驅動業務增長和提升客戶體驗。這本書，在我看來，不應僅僅是一本理論著作，更應該是一本能夠指導企業實踐、解決實際問題的操作手冊。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭關於《數據資産管理》的介紹，我立刻被它的前瞻性所吸引。在當下這個信息爆炸的時代，企業擁有的數據量呈指數級增長，如何有效的管理這些數據，並將其轉化為實實在在的價值，已經成為企業生存和發展的關鍵。這本書似乎正好解決瞭這個痛點。我非常期待它能為我解答以下幾個問題：首先，它會如何定義“數據資産”？是僅僅指原始數據，還是包含瞭經過處理、分析和洞察後的數據産品？其次，書中會提供哪些具體的框架和方法論，來幫助企業建立完善的數據資産管理體係？這是否包括瞭數據采集、存儲、處理、分析、應用以及退役的全生命周期管理？我尤其關注的是，它會如何指導企業進行數據資産的價值評估和投資迴報分析。畢竟，沒有價值衡量的管理，很容易流於形式。另外，書中是否會涉及到數據安全和隱私保護在數據資産管理中的重要性？這在當前越來越嚴格的法規環境下，是企業不可忽視的一環。總而言之，我希望這本書能夠為我提供一套係統性的、可操作的指南，幫助我將企業的數據資源，真正地轉化為能夠驅動業務增長和提升核心競爭力的寶貴資産。

評分☆☆☆☆☆

關於《數據資産管理》這本書的標題，就足以點燃我探索的興趣。在信息技術飛速發展的今天，數據早已超越瞭單純的信息載體，而成為瞭企業最重要的戰略資源，甚至可以說是“數字黃金”。這本書的齣現，無疑是應運而生。我迫切想知道，書中是否會詳細闡述如何構建一個全麵、高效的數據資産管理體係？這個體係的核心要素包括哪些，例如元數據管理、數據質量保障、數據安全策略、數據生命周期管理等等。同時，我也非常好奇，書中會如何指導企業對數據資産進行價值評估和定價？是基於成本、市場價值，還是基於其為企業帶來的潛在收益？一個成熟的數據資産管理框架，必然需要考慮如何將數據資産與企業的業務目標深度融閤，並通過數據驅動的決策來提升運營效率、優化産品服務，甚至催生新的商業模式。我希望能從書中找到關於如何實現這一目標的具體實踐方法和成功案例，以便我的企業能夠更好地理解和運用自身的數據資産，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣，實現可持續發展。

評分☆☆☆☆☆

一本關於數據管理，尤其是側重於“資産”這個概念的書，聽起來就很有吸引力。現在大數據時代，數據早已不是簡單的信息堆砌，而是企業重要的無形資産。這本書的齣現，無疑為那些想要真正理解和利用自身數據價值的讀者提供瞭一個絕佳的切入點。我尤其期待它能深入探討如何將數據從“成本中心”轉化為“利潤中心”，以及在實際操作層麵，如何建立一套行之有效的度量和評估體係，來量化數據的資産價值。書中是否會涉及數據治理、數據安全、數據質量等基礎但至關重要的環節，並且是如何將這些基礎工作融入到資産化管理的框架中，是我非常好奇的部分。一本好的關於數據資産管理的書，應該能幫助讀者理解數據在企業戰略中的核心地位，並提供可操作的指導，比如如何構建數據資産目錄，如何進行數據生命周期管理，以及如何通過數據資産的創新應用來驅動業務增長。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些真實的案例分析，展示成功的數據資産管理實踐是如何為企業帶來切實的商業迴報的。如果書中能包含一些關於數據人纔培養和組織架構調整的建議，那將更是錦上添花瞭。畢竟，再好的管理框架，也需要與之匹配的人纔和組織來支撐。