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刘小茵 等 著

图书标签:

• 数据治理
• 云原生
• 数据安全
• 数据质量
• 数据合规
• 数据架构
• 数据管理
• 大数据
• 云计算
• 数字化转型

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121303746

版次：1

商品编码：12097537

包装：平装

丛书名： 大数据科学与应用丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：轻型纸

页数：348

字数：520000

正文语种：中文

内容简介

本书瞄准云计算和大数据产业，论述云计算环境下的数据治理成熟度模型规范，为用户提供通用的数据治理模型方法；针对国内外市场对云端数据治理的迫切需求，给云端数据治理的用户提供*佳实践方法；给出云端数据治理成熟度的评估方法和流程，帮助用户开展云端数据治理成熟度评估并实现用户的数据治理成熟度持续改进；进行云端数据治理示例分析，对云端数据治理成熟度应用和评估方法予以说明，并给出实施方法和应用步骤。

作者简介

刘小茵，工业和信息化部电子第五研究所高级工程师，国家信息技术服务标准（ITSS）云计算工作组成员，参与《信息技术服务 云服务分类》、《信息技术 云服务 服务质量评价指南》、《信息技术服务 云服务 服务级别规范》、《信息服务技术 云服务 云服务参考架构》及《云服务可信性规范》等标准编写。

目录

目 录
前 言 I
目 录 III
第1篇 云端数据治理成熟度概述 1
第1章 数据治理概述 1
1．1 数据治理相关概念 1
1．1．1 数据、信息、知识 1
1．1．2 数据治理的定义 2
1．2 数据治理的发展历程 4
1．2．1 数据治理理论研究的进展 4
1．2．2 数据治理国内外发展情况 14
1．3 数据治理缺乏引起的问题 15
1．3．1 典型案例分析 15
1．3．2 问题总结 15
1．3 数据治理的意义及面临的挑战 15
1．3．1 数据治理的意义 15
1．3．2 数据治理面临的挑战 16
第2章 大数据与云端数据治理 17
2．1 云计算与大数据环境下的数据特点 17
2．1．1 云计算的特点 17
2．1．2 大数据的特点 19
2．1．3 云计算环境下数据的特点 22
2．2 云端数据治理介绍 25
2．2．1 云端数据治理的定义 25
2．2．2 云端数据治理与数据治理的关系 27
2．3 云端数据治理的作用和价值 29
第3章 云端数据治理模型与治理成熟度评估模型 31
3．1 云端数据治理模型 31
3．1．1 云端数据治理模型 31
3．1．2 成熟度等级定义与特征 35
3．2 云端数据治理成熟度评估模型 36
3．2．1 成熟度等级判别标准 36
3．2．2 成熟度评估方法 36
第2篇 云端数据治理成熟度模型解读 39
第4章 云端数据战略 39
4．1 概述 39
4．1．1 目的和意义 39
4．1．2 内容与关联性 39
4．2 活动及要求 40
4．2．1 战略 40
4．2．2 组织与角色 48
4．2．3 业务案例 56
4．2．4 资源保障 64
4．2．5 沟通 70
第5章 云端数据管理 76
5．1 概述 76
5．1．1 目的和意义 76
5．1．2 内容与关联性 76
5．2 活动及要求 77
5．2．1 业务词汇表 77
5．2．2 元数据管理 87
5．2．3 主数据管理 99
第6章 云端数据质量 110
6．1 概述 110
6．1．1 目的和意义 110
6．1．2 内容与关联性 111
6．2 活动域及要求 111
6．2．1 数据质量战略 111
6．2．2 数据概要分析 121
6．2．3 数据质量评估 130
6．2．4 数据清洗 139
第7章 云端数据操作 147
7．1． 概述 147
7．1．1 目的和意义 147
7．1．2 内容与关联性 147
7．2活动及要求 148
7．2．1 数据提供者管理 148
7．2．2 数据集成与互操作 158
7．2．3 数据生命周期管理 167
第8章 云端数据架构 177
8．1 概述 177
8．1．1 目的和意义 177
8．1．2 内容与关联性 177
8．2 活动及要求 178
8．2．1 架构方法 178
8．2．2 架构标准 189
8．2．3 数据管理平台 200
8．2．4 历史数据管理 209
第9章 安全与隐私 215
9．1 概述 215
9．1．1 目的和意义 215
9．1．2 内容与关联性 215
9．2 活动及要求 216
9．2．1 风险管理 216
9．2．2 数据安全 224
9．2．3 隐私保护 233
9．2．4 合规管理 239
第3篇 云端数据治理体系与实施 244
第10章 云端数据治理体系 244
10．1 云端数据治理体系的必要性 244
10．2 云端数据治理体系基本框架 244
10．3 云端数据治理体系过程模型 245
第11章 云端数据治理体系实施 247
11．1 统筹和规划 247
11．1．1 制定战略与目标 247
11．1．2 确定体系范围 249
11．1．3 建立组织与角色 250
11．1．4 制定体系建设和运行计划 252
11．1．5 形成体系文件 253
11．2 构建和运行 255
11．2．1 体系宣贯 255
11．2．2 实施策划 256
11．2．3 项目启动 256
11．2．4 项目实施 259
11．2．5 项目过程管理 260
11．3监督和评估 262
11．3．1 绩效评估 262
11．3．2 内部审计 263
11．3．3 安全审计 264
11．4 改进和优化 264
11．4．1 制定改进计划 264
11．4．2 实施改进措施 267
参考文献 268

精彩书摘

　　《云端数据治理》：
　　4.执行差距分析
　　差距分析是指在战略实施的过程中，将数据治理现状与数据治理战略目标进行对比分析，为策划数据治理项目提供依据。
　　组织可以通过现场调研、人员访谈、文件审阅及现场查看等方式，了解组织云端数据治理体系现状，然后与云端数据治理成熟度模型进行对比分析，发现组织在云端数据治理体系中存在的差距。执行差距分析的过程可以包括以下环节。
　　1）定义评估的组织范围
　　数据治理活动的参与范围是有边界的，不同规模和性质的组织参与到数据治理的部门和人员数量存在较大差距。对于小型组织，数据治理可能就是面向整个组织的，而对于大型的、跨地域的组织，数据治理可能是多个部门开展小范围数据治理活动的集合。评估范围选择太大，会导致差距分析工作复杂，范围选择太小，会影响评估结果的客观性。因此，执行差距分析时的评估范围应当采取适中原则，选取参与程度较高的部门、与数据流程接触较为紧密的人员、与组织业务目标最贴近的数据。
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前言/序言

信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据的爆发式增长，数据蕴含着重要的价值，已成为国家基础性战略资源。数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的，也是发挥数据在各种决策中支持作用的必由途径。近年来，数据治理理论得到广泛关注，在一些行业也得到了广泛应用。然而随着云计算、大数据等技术的发展与应用，数据本身的特点也发生了诸多变化，如数据来源的多样性、数据的远程存储与传输、数据的合规要求更具复杂性、数据面临的安全威胁更多等，这些变化让传统数据治理难以全面深入地应对。因此针对云计算环境下数据的特点和治理需求，研究开发一套针对云端数据治理的理论体系和实践指导是很有必要的。

编写团队结合最新的科研成果以及所在机构多年来在成熟度评估方面的实战经验，在借鉴国际上先进数据治理理论和方法的基础之上，针对云端数据特点，开发了云端数据治理模型，构成了本书的主要内容，旨在帮助读者和有数据治理需求的组织了解云计算环境下的数据治理方法，为建立云端数据治理体系和云端数据治理实施提供指导。

本书共11章，分为3篇：第1篇云端数据治理成熟度概述；第2篇云端数据治理成熟度模型解读；第3篇云端数据治理体系与实施。围绕“概念—内容—实施”循序渐进的总体思路，本书有望帮助读者了解数据治理的概念，建立对云端数据治理的初步认识；帮助读者深入学习云端数据治理模型及其内涵，掌握开展云端数据治理活动所需的理论知识；指导读者构建云端数据治理体系，开展具体的云端数据治理活动。

第1篇 云端数据治理成熟度概述（第1～3章），通过对比云计算环境和传统IT环境下数据的特点，结合数据治理发展趋势，有针对性地提出了云端数据治理成熟度模型，帮助读者建立云端数据治理的初步认识。

第1章 数据治理概述，介绍了数据治理的相关概念，讨论了数据治理的定义，并简要回顾了数据治理理论的研究历程以及数据治理面临的挑战。

第2章 大数据与云端数据治理，介绍了云计算和大数据的特点以及他们对数据本身带来的影响，针对云计算环境下数据的特点，提出了云端数据治理的定义并解释了其内涵，对比分析了云端数据治理与数据治理的关系，论述了开展云端数据治理的作用和价值。

第3章 云端数据治理模型与治理成熟度评估模型，从治理内容、治理原则、治理实施3方面解读了云端数据治理模型，帮助读者建立对云端数据治理的总体认识；定义了云端数据治理能力成熟度等级并描述了相应等级的特征，将云端数据治理能力成熟度分为5个等级，用于衡量组织的云端数据治理水平；介绍了云端数据治理成熟度评估模型与评估方法。

第2篇 云端数据治理成熟度模型解读（第4～9章），从云端数据战略、云端数据管理、云端数据质量、云端数据操作、云端数据架构、安全与隐私6个职能域分别介绍云端数据治理模型的具体内容，帮助读者掌握云端数据实施的基本知识和开展成熟度评估的依据。

第4章 云端数据治理战略，从战略、组织与角色、业务案例、资源保障和沟通5个过程域提出了开展云端数据治理战略管理的要求，帮助组织制订一个能够全局指导云端数据治理活动开展的顶层规划。

第5章 云端数据管理，从业务词汇表、元数据管理和主数据管理3个过程域提出了对云端数据进行管理的要求，为云端数据管理应该达到的水平指明了方向。

第6章 云端数据质量，从数据质量战略、数据概要分析、数据质量评估和数据清洗4个过程域提出了对云端数据质量进行管理的要求，能够指导组织如何提高数据质量。

第7章 云端数据操作，从数据提供者管理、数据集成与互操作和数据生命周期管理3个过程域提出了对云端数据操作进行管理的要求，帮助组织建立一个完整的数据生命周期管理体系，提高数据全流程的管理水平。

第8章 云端数据架构，从架构方法、架构标准、数据管理平台和历史数据管理4个过程域对云端数据架构建设提出了要求。

第9章 安全与隐私，从风险管理、数据安全、隐私保护和合规管理4个过程域对数据安全与隐私保护提出了要求，帮助组织提高数据安全保护能力，降低数据安全风险，指导组织如何在符合法律法规等要求的前提下开展数据治理。

第3篇 云端数据治理体系与实施（第10～11章），围绕云端数据治理体系构建和云端数据治理实施论述，指导组织如何具体开展云端数据治理活动。

第10章 云端数据治理体系，介绍了体系的必要性和体系的基本框架，并从宏观上介绍了云端数据治理体系的实施过程。

第11章 云端数据治理体系实施，系统全面地介绍了云端数据治理的实施过程，能为读者提供一个清晰的云端数据治理实施指南。

本书得到了国家科技支撑计划项目、广东省科技计划项目和广州市科技计划项目产学研协同创新重大专项资金等的支持，在此表示感谢。本书在撰写过程中，得到了来自学术界和产业界众多专家的帮助，感谢他们给出了很多非常有价值的意见和建议。

本书的宗旨是为读者提供最新的云端数据治理的参考，但由于云端数据治理研究刚刚起步，本书提出的云端数据治理模型难免会有一些偏颇和不当之处。由于编写时间仓促，加上编写水平有限，书中难免会有错误和不足之处，请读者不吝赐教，提出意见和建议，以便我们不断进步。

编著者

《信息流：数字时代的商业脉络与战略洞察》 在这个信息爆炸、数据洪流奔涌的数字时代，企业如同置身于一片浩瀚的信息海洋。然而，信息的价值并非仅仅在于其数量，更在于其流动的方式、产生的价值以及如何被有效地转化为决策的依据和竞争的优势。《信息流：数字时代的商业脉络与战略洞察》并非一本关于技术实现的指南，它更深入地剖析了信息在现代商业生态系统中的本质、动态及其对企业战略的深远影响。本书旨在为读者描绘一幅宏大的商业图景，揭示信息流如何构成企业运营的血脉，驱动业务创新，并最终塑造市场的格局。 本书从一个全新的视角出发，将“信息流”视为理解和驾驭数字时代商业逻辑的核心概念。我们摒弃了对单一技术或工具的零散介绍，而是聚焦于信息在不同维度、不同阶段的运动轨迹，以及这种运动如何反映、影响甚至重塑商业活动。这是一次对信息本质的深度探索，一次对商业战略的系统性反思。 第一部分：信息流的本质与构成 在这一部分，我们将深入探讨“信息流”的定义、内涵及其在现代商业中的基础性地位。 信息流的起源与演变： 从最初的物理信息载体，到电子化、网络化，再到如今的智能化，信息流的形态发生了翻天覆地的变化。我们将追溯这一演变过程，理解技术进步如何不断拓宽信息流的边界，并分析不同阶段的信息流特征对商业活动带来的影响。例如，互联网的出现如何打破了信息传播的时空限制，移动互联网又如何带来了实时、碎片化的信息交互，而物联网和人工智能的兴起则预示着更复杂、更智能化的信息流模式。 信息流的维度分析： 信息流并非单一方向的流动，它拥有多重维度。本书将从内部流（企业组织内部各部门、各环节之间的数据和信息的传递）、外部流（企业与客户、供应商、合作伙伴、监管机构等外部主体之间的数据和信息交换）以及跨域流（不同行业、不同生态系统之间信息数据的渗透与融合）这三个关键维度，深入解析信息流的复杂性。我们将探讨不同维度信息流的特点、挑战以及战略意义。 信息流的价值链： 信息流的价值并非一成不变，它在产生、收集、传输、存储、处理、分析、应用等一系列环节中不断被增值。本书将描绘出信息流的完整价值链，分析每个环节的关键要素、潜在瓶颈以及如何通过优化流程来最大化信息流的经济效益和社会价值。例如，我们不仅关注数据采集的广度和精度，更深入探讨如何通过先进的分析技术挖掘数据背后的深层洞察，最终转化为可执行的商业策略。 信息流的驱动力与阻力： 驱动信息流的因素是多方面的，包括技术进步、市场需求、政策法规、竞争压力等。同时，信息流也面临着诸多阻力，如技术壁垒、数据孤岛、安全风险、隐私顾虑、组织惯性等。本书将系统梳理这些驱动力与阻力，帮助读者认识到信息流动的内在规律与外部环境的关系。 第二部分：信息流驱动的商业模式与业态创新 信息流的流动不仅仅是数据的传递，更是商业模式演进和新业态诞生的根本动力。 平台化与生态化： 现代商业越来越走向平台化和生态化。信息流在其中扮演着连接器和润滑剂的角色。本书将深入分析平台型企业如何通过构建开放的信息共享机制，汇聚海量信息，吸引用户参与，从而形成强大的网络效应和竞争壁垒。我们将探讨信息流在构建和运营数字生态系统中的关键作用，如用户画像、匹配机制、信任体系的构建等。 数据驱动的决策与运营： 告别经验主义，进入数据驱动的时代。本书将阐述企业如何利用信息流，从海量数据中提炼出有价值的洞察，指导产品研发、市场营销、运营管理、风险控制等各个环节的决策。我们将探讨数据分析方法、可视化工具、预测模型等如何赋能企业做出更精准、更及时的决策。 个性化与定制化服务： 信息流使得企业能够更深入地理解个体用户的需求、偏好和行为。本书将解析企业如何通过精准的信息捕捉和分析，实现产品和服务的个性化定制，从而提升用户满意度和忠诚度，创造新的商业价值。例如，电商平台的个性化推荐、内容平台的精准推送、智能家居的场景化服务等。 共享经济与按需服务： 共享经济的兴起，很大程度上依赖于高效的信息流。本书将探讨信息流如何连接供给与需求，实现资源的优化配置，催生出诸如出行共享、住宿共享、知识共享等新型业态。我们将分析信息流在信任建立、价格匹配、交易撮单等方面的关键作用。 价值共创与用户参与： 传统商业模式中，企业是价值的创造者，用户是被动的接受者。而信息流的开放性，使得用户能够更积极地参与到价值创造过程中。本书将探讨如何通过信息流鼓励用户反馈、参与产品设计、甚至共同创造内容，从而实现企业与用户之间的价值共创。 第三部分：驾驭信息流的战略与实践 理解信息流的本质和作用后，如何有效地驾驭信息流，将其转化为实实在在的竞争优势，是本书的核心落脚点。 信息架构与治理： 建立清晰、有序的信息架构是有效管理信息流的前提。本书将探讨如何构建合理的信息分类体系、数据标准、元数据管理等，为信息的高效流动打下基础。同时，我们将关注信息治理的策略，包括数据质量、数据安全、隐私保护、合规性等，确保信息流的健康与可持续。 技术赋能与工具选择： 尽管本书不以技术细节为主，但我们将深入分析支撑信息流动的关键技术领域，如大数据平台、云计算、人工智能、物联网、区块链等，并指导读者如何根据自身的业务需求和战略目标，选择合适的工具和技术方案。这并非简单的技术罗列，而是从战略高度审视技术的作用。 组织协同与人才培养： 信息流的顺畅不仅依赖于技术，更依赖于组织的协同和人才的培养。本书将探讨如何打破部门壁垒，建立跨部门的信息共享机制，培养具备数据素养和信息分析能力的复合型人才，以适应信息驱动的业务发展。 风险预判与应对： 信息流动伴随着潜在的风险，如数据泄露、信息误导、算法偏见等。本书将引导读者识别和评估这些风险，并制定有效的风险管理和应对策略，确保企业在驾驭信息流的过程中保持稳健。 前瞻性战略与未来趋势： 展望未来，信息流将如何继续演变？人工智能、边缘计算、数字孪生等新兴技术将为信息流带来哪些新的可能性？本书将对未来信息流的发展趋势进行前瞻性分析，为读者提供战略性思考和前瞻性布局的建议。 《信息流：数字时代的商业脉络与战略洞察》 并非一本枯燥的技术手册，而是一次思维的启迪，一场战略的重塑。它将帮助您摆脱信息过载的困扰，学会辨析信息的真伪，理解信息的价值，最终将信息转化为驱动企业持续增长和创新发展的强大引擎。无论您是企业的决策者、管理者，还是对数字时代商业逻辑充满好奇的研究者，本书都将为您提供一套系统化的框架和深刻的洞察，助您在信息流的时代浪潮中，把握先机，赢得未来。 本书的内容严谨、逻辑清晰，案例丰富且贴近实际，语言生动而不失深度，旨在为读者提供一次深刻的思考体验，而非简单的信息灌输。它是一份邀请，邀请您一同探索信息流的奥秘，解锁数字时代商业的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了科技感，深邃的蓝色背景，仿佛是广阔的云层，上面点缀着闪烁的数据节点，隐隐约间勾勒出“云端数据治理”几个字。我本来对数据治理这个概念了解不多，只知道在数字化浪潮下，数据的重要性不言而喻，但具体如何“治理”却一无所知。抱着一丝好奇，我翻开了这本书。最初的几页，作者用非常生动形象的比喻，将抽象的数据比作奔腾的河流，而治理则像是修建水库、疏通河道，让河流能够有序地流淌，为社会发展提供源源不断的动力。这种通俗易懂的开篇，立刻打消了我对技术性内容的畏惧感。我开始了解到，数据并非越庞大越好，关键在于其质量、安全性和合规性。这本书似乎在讲述如何将散乱无序的数据，通过一系列严谨的流程和技术手段，转化为企业决策的宝贵资产，又或是社会进步的强大引擎。我特别被其中一个案例吸引，讲述了一个传统制造企业如何通过重塑数据架构，实现了生产效率的大幅提升，甚至催生了全新的商业模式，这让我对“数据治理”的实际价值有了初步的认识。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书，让我对“数据”这个词有了全新的认知。在我看来，它不仅仅是数字的堆砌，而是企业乃至社会的核心资产。作者在书中详细阐述了不同行业在数据治理方面所面临的独特挑战，以及如何根据自身的业务特点，量身定制合适的数据治理策略。例如，在金融行业，对数据的安全性、合规性和准确性的要求极高；而在零售行业，则更侧重于用户行为数据的分析，以提升客户体验和营销效果。这本书的价值在于，它提供了一个宏观的框架，让读者能够站在全局的视角，去理解数据治理的整体目标和实现路径。同时，它又提供了具体的实施方法和技术指导，让读者能够将理论知识转化为实际行动。我最喜欢的是书中关于“数据文化”的讨论，作者认为，数据治理的成功，最终取决于组织内部对数据的重视程度和使用习惯的培养。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它不像一本枯燥的技术手册，反而更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导读者探索云端数据治理的奥秘。作者在书中分享了大量他自身的实践经验，其中不乏一些令人拍案叫绝的解决方案。我尤其对其中关于“数据标准”和“数据血缘”的章节印象深刻。他用通俗的语言解释了为什么建立统一的数据标准如此重要，以及如何追踪数据的来源和去向，这对于保证数据的准确性和可信度至关重要。我仿佛看到，作者在庞杂的数据海洋中，用一把锋利的尺子，测量着数据的维度，用一根根细密的线，串联起数据的脉络。他还探讨了在敏捷开发环境下，如何将数据治理融入到日常的开发流程中，而不是将其视为一项孤立的任务。这一点对我启发很大，它意味着数据治理并非一蹴而就，而是一个持续改进、不断迭代的过程。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我脑海中浮现出这样一幅画面：数据不再是冰冷的代码和无尽的数字，而是拥有生命力的智慧体，它们在云端自由流动，却又受到精密的约束和引导。作者的叙述方式非常有条理，他深入浅出地剖释了数据生命周期的每一个环节，从数据的采集、存储、处理，到数据的分析、应用，直至数据的销毁。我了解到，在云端环境下，数据治理面临着前所未有的挑战，比如海量数据的处理能力、跨平台的数据集成、以及日益复杂的安全威胁。但同时，云端的弹性伸缩和强大的计算能力，也为数据治理提供了新的解决方案。书中反复强调了“数据质量”的重要性，这让我深刻反思了自己在日常工作中，对数据的粗心大意。作者还花费了不少篇幅讲述了数据安全和隐私保护，这在我看来是数据治理的重中之重。通过阅读，我开始意识到，一个完善的数据治理体系，不仅能提升企业的运营效率，更能建立用户对企业数据的信任，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。

评分☆☆☆☆☆

我喜欢这本书的叙事方式，它没有过多地炫技，而是将复杂的概念娓娓道来。作者在书中花费了大量笔墨去探讨“数据治理的组织保障”和“数据治理的度量体系”。他强调，要实现有效的数据治理，仅仅依靠技术工具是远远不够的，还需要建立起清晰的组织架构，明确各方的责任，并且制定一套科学的度量指标来评估治理的效果。我仿佛看到了一个庞大的数据治理团队，在云端各个角落默默工作，确保数据的安全、质量和合规。书中还提到了“数据资产盘点”和“数据价值评估”等概念，这让我意识到，数据不仅仅是消耗成本，更是一种能够创造价值的资产。作者还分享了一些关于如何构建数据治理文化的经验，比如鼓励数据共享、推动数据素养的提升等等。总的来说，这本书为我提供了一个关于云端数据治理的全面而深入的视角，让我对这个领域有了更清晰、更系统的认识。