雲端數據治理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉小茵 等 著

圖書標籤:

• 數據治理
• 雲原生
• 數據安全
• 數據質量
• 數據閤規
• 數據架構
• 數據管理
• 大數據
• 雲計算
• 數字化轉型

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121303746

版次：1

商品編碼：12097537

包裝：平裝

叢書名： 大數據科學與應用叢書

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：輕型紙

頁數：348

字數：520000

正文語種：中文

內容簡介

本書瞄準雲計算和大數據産業，論述雲計算環境下的數據治理成熟度模型規範，為用戶提供通用的數據治理模型方法；針對國內外市場對雲端數據治理的迫切需求，給雲端數據治理的用戶提供*佳實踐方法；給齣雲端數據治理成熟度的評估方法和流程，幫助用戶開展雲端數據治理成熟度評估並實現用戶的數據治理成熟度持續改進；進行雲端數據治理示例分析，對雲端數據治理成熟度應用和評估方法予以說明，並給齣實施方法和應用步驟。

作者簡介

劉小茵，工業和信息化部電子第五研究所高級工程師，國傢信息技術服務標準（ITSS）雲計算工作組成員，參與《信息技術服務 雲服務分類》、《信息技術 雲服務 服務質量評價指南》、《信息技術服務 雲服務 服務級彆規範》、《信息服務技術 雲服務 雲服務參考架構》及《雲服務可信性規範》等標準編寫。

目錄

目 錄
前 言 I
目 錄 III
第1篇 雲端數據治理成熟度概述 1
第1章 數據治理概述 1
1．1 數據治理相關概念 1
1．1．1 數據、信息、知識 1
1．1．2 數據治理的定義 2
1．2 數據治理的發展曆程 4
1．2．1 數據治理理論研究的進展 4
1．2．2 數據治理國內外發展情況 14
1．3 數據治理缺乏引起的問題 15
1．3．1 典型案例分析 15
1．3．2 問題總結 15
1．3 數據治理的意義及麵臨的挑戰 15
1．3．1 數據治理的意義 15
1．3．2 數據治理麵臨的挑戰 16
第2章 大數據與雲端數據治理 17
2．1 雲計算與大數據環境下的數據特點 17
2．1．1 雲計算的特點 17
2．1．2 大數據的特點 19
2．1．3 雲計算環境下數據的特點 22
2．2 雲端數據治理介紹 25
2．2．1 雲端數據治理的定義 25
2．2．2 雲端數據治理與數據治理的關係 27
2．3 雲端數據治理的作用和價值 29
第3章 雲端數據治理模型與治理成熟度評估模型 31
3．1 雲端數據治理模型 31
3．1．1 雲端數據治理模型 31
3．1．2 成熟度等級定義與特徵 35
3．2 雲端數據治理成熟度評估模型 36
3．2．1 成熟度等級判彆標準 36
3．2．2 成熟度評估方法 36
第2篇 雲端數據治理成熟度模型解讀 39
第4章 雲端數據戰略 39
4．1 概述 39
4．1．1 目的和意義 39
4．1．2 內容與關聯性 39
4．2 活動及要求 40
4．2．1 戰略 40
4．2．2 組織與角色 48
4．2．3 業務案例 56
4．2．4 資源保障 64
4．2．5 溝通 70
第5章 雲端數據管理 76
5．1 概述 76
5．1．1 目的和意義 76
5．1．2 內容與關聯性 76
5．2 活動及要求 77
5．2．1 業務詞匯錶 77
5．2．2 元數據管理 87
5．2．3 主數據管理 99
第6章 雲端數據質量 110
6．1 概述 110
6．1．1 目的和意義 110
6．1．2 內容與關聯性 111
6．2 活動域及要求 111
6．2．1 數據質量戰略 111
6．2．2 數據概要分析 121
6．2．3 數據質量評估 130
6．2．4 數據清洗 139
第7章 雲端數據操作 147
7．1． 概述 147
7．1．1 目的和意義 147
7．1．2 內容與關聯性 147
7．2活動及要求 148
7．2．1 數據提供者管理 148
7．2．2 數據集成與互操作 158
7．2．3 數據生命周期管理 167
第8章 雲端數據架構 177
8．1 概述 177
8．1．1 目的和意義 177
8．1．2 內容與關聯性 177
8．2 活動及要求 178
8．2．1 架構方法 178
8．2．2 架構標準 189
8．2．3 數據管理平颱 200
8．2．4 曆史數據管理 209
第9章 安全與隱私 215
9．1 概述 215
9．1．1 目的和意義 215
9．1．2 內容與關聯性 215
9．2 活動及要求 216
9．2．1 風險管理 216
9．2．2 數據安全 224
9．2．3 隱私保護 233
9．2．4 閤規管理 239
第3篇 雲端數據治理體係與實施 244
第10章 雲端數據治理體係 244
10．1 雲端數據治理體係的必要性 244
10．2 雲端數據治理體係基本框架 244
10．3 雲端數據治理體係過程模型 245
第11章 雲端數據治理體係實施 247
11．1 統籌和規劃 247
11．1．1 製定戰略與目標 247
11．1．2 確定體係範圍 249
11．1．3 建立組織與角色 250
11．1．4 製定體係建設和運行計劃 252
11．1．5 形成體係文件 253
11．2 構建和運行 255
11．2．1 體係宣貫 255
11．2．2 實施策劃 256
11．2．3 項目啓動 256
11．2．4 項目實施 259
11．2．5 項目過程管理 260
11．3監督和評估 262
11．3．1 績效評估 262
11．3．2 內部審計 263
11．3．3 安全審計 264
11．4 改進和優化 264
11．4．1 製定改進計劃 264
11．4．2 實施改進措施 267
參考文獻 268

精彩書摘

　　《雲端數據治理》：
　　4.執行差距分析
　　差距分析是指在戰略實施的過程中，將數據治理現狀與數據治理戰略目標進行對比分析，為策劃數據治理項目提供依據。
　　組織可以通過現場調研、人員訪談、文件審閱及現場查看等方式，瞭解組織雲端數據治理體係現狀，然後與雲端數據治理成熟度模型進行對比分析，發現組織在雲端數據治理體係中存在的差距。執行差距分析的過程可以包括以下環節。
　　1）定義評估的組織範圍
　　數據治理活動的參與範圍是有邊界的，不同規模和性質的組織參與到數據治理的部門和人員數量存在較大差距。對於小型組織，數據治理可能就是麵嚮整個組織的，而對於大型的、跨地域的組織，數據治理可能是多個部門開展小範圍數據治理活動的集閤。評估範圍選擇太大，會導緻差距分析工作復雜，範圍選擇太小，會影響評估結果的客觀性。因此，執行差距分析時的評估範圍應當采取適中原則，選取參與程度較高的部門、與數據流程接觸較為緊密的人員、與組織業務目標最貼近的數據。
　　……

前言/序言

信息技術與經濟社會的交匯融閤引發瞭數據的爆發式增長，數據蘊含著重要的價值，已成為國傢基礎性戰略資源。數據正日益對全球生産、流通、分配、消費活動以及經濟運行機製、社會生活方式和國傢治理能力産生重要影響。

數據治理對於確保數據的準確、適度分享和保護是至關重要的，也是發揮數據在各種決策中支持作用的必由途徑。近年來，數據治理理論得到廣泛關注，在一些行業也得到瞭廣泛應用。然而隨著雲計算、大數據等技術的發展與應用，數據本身的特點也發生瞭諸多變化，如數據來源的多樣性、數據的遠程存儲與傳輸、數據的閤規要求更具復雜性、數據麵臨的安全威脅更多等，這些變化讓傳統數據治理難以全麵深入地應對。因此針對雲計算環境下數據的特點和治理需求，研究開發一套針對雲端數據治理的理論體係和實踐指導是很有必要的。

編寫團隊結閤最新的科研成果以及所在機構多年來在成熟度評估方麵的實戰經驗，在藉鑒國際上先進數據治理理論和方法的基礎之上，針對雲端數據特點，開發瞭雲端數據治理模型，構成瞭本書的主要內容，旨在幫助讀者和有數據治理需求的組織瞭解雲計算環境下的數據治理方法，為建立雲端數據治理體係和雲端數據治理實施提供指導。

本書共11章，分為3篇：第1篇雲端數據治理成熟度概述；第2篇雲端數據治理成熟度模型解讀；第3篇雲端數據治理體係與實施。圍繞“概念—內容—實施”循序漸進的總體思路，本書有望幫助讀者瞭解數據治理的概念，建立對雲端數據治理的初步認識；幫助讀者深入學習雲端數據治理模型及其內涵，掌握開展雲端數據治理活動所需的理論知識；指導讀者構建雲端數據治理體係，開展具體的雲端數據治理活動。

第1篇 雲端數據治理成熟度概述（第1～3章），通過對比雲計算環境和傳統IT環境下數據的特點，結閤數據治理發展趨勢，有針對性地提齣瞭雲端數據治理成熟度模型，幫助讀者建立雲端數據治理的初步認識。

第1章 數據治理概述，介紹瞭數據治理的相關概念，討論瞭數據治理的定義，並簡要迴顧瞭數據治理理論的研究曆程以及數據治理麵臨的挑戰。

第2章 大數據與雲端數據治理，介紹瞭雲計算和大數據的特點以及他們對數據本身帶來的影響，針對雲計算環境下數據的特點，提齣瞭雲端數據治理的定義並解釋瞭其內涵，對比分析瞭雲端數據治理與數據治理的關係，論述瞭開展雲端數據治理的作用和價值。

第3章 雲端數據治理模型與治理成熟度評估模型，從治理內容、治理原則、治理實施3方麵解讀瞭雲端數據治理模型，幫助讀者建立對雲端數據治理的總體認識；定義瞭雲端數據治理能力成熟度等級並描述瞭相應等級的特徵，將雲端數據治理能力成熟度分為5個等級，用於衡量組織的雲端數據治理水平；介紹瞭雲端數據治理成熟度評估模型與評估方法。

第2篇 雲端數據治理成熟度模型解讀（第4～9章），從雲端數據戰略、雲端數據管理、雲端數據質量、雲端數據操作、雲端數據架構、安全與隱私6個職能域分彆介紹雲端數據治理模型的具體內容，幫助讀者掌握雲端數據實施的基本知識和開展成熟度評估的依據。

第4章 雲端數據治理戰略，從戰略、組織與角色、業務案例、資源保障和溝通5個過程域提齣瞭開展雲端數據治理戰略管理的要求，幫助組織製訂一個能夠全局指導雲端數據治理活動開展的頂層規劃。

第5章 雲端數據管理，從業務詞匯錶、元數據管理和主數據管理3個過程域提齣瞭對雲端數據進行管理的要求，為雲端數據管理應該達到的水平指明瞭方嚮。

第6章 雲端數據質量，從數據質量戰略、數據概要分析、數據質量評估和數據清洗4個過程域提齣瞭對雲端數據質量進行管理的要求，能夠指導組織如何提高數據質量。

第7章 雲端數據操作，從數據提供者管理、數據集成與互操作和數據生命周期管理3個過程域提齣瞭對雲端數據操作進行管理的要求，幫助組織建立一個完整的數據生命周期管理體係，提高數據全流程的管理水平。

第8章 雲端數據架構，從架構方法、架構標準、數據管理平颱和曆史數據管理4個過程域對雲端數據架構建設提齣瞭要求。

第9章 安全與隱私，從風險管理、數據安全、隱私保護和閤規管理4個過程域對數據安全與隱私保護提齣瞭要求，幫助組織提高數據安全保護能力，降低數據安全風險，指導組織如何在符閤法律法規等要求的前提下開展數據治理。

第3篇 雲端數據治理體係與實施（第10～11章），圍繞雲端數據治理體係構建和雲端數據治理實施論述，指導組織如何具體開展雲端數據治理活動。

第10章 雲端數據治理體係，介紹瞭體係的必要性和體係的基本框架，並從宏觀上介紹瞭雲端數據治理體係的實施過程。

第11章 雲端數據治理體係實施，係統全麵地介紹瞭雲端數據治理的實施過程，能為讀者提供一個清晰的雲端數據治理實施指南。

本書得到瞭國傢科技支撐計劃項目、廣東省科技計劃項目和廣州市科技計劃項目産學研協同創新重大專項資金等的支持，在此錶示感謝。本書在撰寫過程中，得到瞭來自學術界和産業界眾多專傢的幫助，感謝他們給齣瞭很多非常有價值的意見和建議。

本書的宗旨是為讀者提供最新的雲端數據治理的參考，但由於雲端數據治理研究剛剛起步，本書提齣的雲端數據治理模型難免會有一些偏頗和不當之處。由於編寫時間倉促，加上編寫水平有限，書中難免會有錯誤和不足之處，請讀者不吝賜教，提齣意見和建議，以便我們不斷進步。

編著者

《信息流：數字時代的商業脈絡與戰略洞察》 在這個信息爆炸、數據洪流奔湧的數字時代，企業如同置身於一片浩瀚的信息海洋。然而，信息的價值並非僅僅在於其數量，更在於其流動的方式、産生的價值以及如何被有效地轉化為決策的依據和競爭的優勢。《信息流：數字時代的商業脈絡與戰略洞察》並非一本關於技術實現的指南，它更深入地剖析瞭信息在現代商業生態係統中的本質、動態及其對企業戰略的深遠影響。本書旨在為讀者描繪一幅宏大的商業圖景，揭示信息流如何構成企業運營的血脈，驅動業務創新，並最終塑造市場的格局。 本書從一個全新的視角齣發，將“信息流”視為理解和駕馭數字時代商業邏輯的核心概念。我們摒棄瞭對單一技術或工具的零散介紹，而是聚焦於信息在不同維度、不同階段的運動軌跡，以及這種運動如何反映、影響甚至重塑商業活動。這是一次對信息本質的深度探索，一次對商業戰略的係統性反思。 第一部分：信息流的本質與構成 在這一部分，我們將深入探討“信息流”的定義、內涵及其在現代商業中的基礎性地位。 信息流的起源與演變： 從最初的物理信息載體，到電子化、網絡化，再到如今的智能化，信息流的形態發生瞭翻天覆地的變化。我們將追溯這一演變過程，理解技術進步如何不斷拓寬信息流的邊界，並分析不同階段的信息流特徵對商業活動帶來的影響。例如，互聯網的齣現如何打破瞭信息傳播的時空限製，移動互聯網又如何帶來瞭實時、碎片化的信息交互，而物聯網和人工智能的興起則預示著更復雜、更智能化的信息流模式。 信息流的維度分析： 信息流並非單一方嚮的流動，它擁有多重維度。本書將從內部流（企業組織內部各部門、各環節之間的數據和信息的傳遞）、外部流（企業與客戶、供應商、閤作夥伴、監管機構等外部主體之間的數據和信息交換）以及跨域流（不同行業、不同生態係統之間信息數據的滲透與融閤）這三個關鍵維度，深入解析信息流的復雜性。我們將探討不同維度信息流的特點、挑戰以及戰略意義。 信息流的價值鏈： 信息流的價值並非一成不變，它在産生、收集、傳輸、存儲、處理、分析、應用等一係列環節中不斷被增值。本書將描繪齣信息流的完整價值鏈，分析每個環節的關鍵要素、潛在瓶頸以及如何通過優化流程來最大化信息流的經濟效益和社會價值。例如，我們不僅關注數據采集的廣度和精度，更深入探討如何通過先進的分析技術挖掘數據背後的深層洞察，最終轉化為可執行的商業策略。 信息流的驅動力與阻力： 驅動信息流的因素是多方麵的，包括技術進步、市場需求、政策法規、競爭壓力等。同時，信息流也麵臨著諸多阻力，如技術壁壘、數據孤島、安全風險、隱私顧慮、組織慣性等。本書將係統梳理這些驅動力與阻力，幫助讀者認識到信息流動的內在規律與外部環境的關係。 第二部分：信息流驅動的商業模式與業態創新 信息流的流動不僅僅是數據的傳遞，更是商業模式演進和新業態誕生的根本動力。 平颱化與生態化： 現代商業越來越走嚮平颱化和生態化。信息流在其中扮演著連接器和潤滑劑的角色。本書將深入分析平颱型企業如何通過構建開放的信息共享機製，匯聚海量信息，吸引用戶參與，從而形成強大的網絡效應和競爭壁壘。我們將探討信息流在構建和運營數字生態係統中的關鍵作用，如用戶畫像、匹配機製、信任體係的構建等。 數據驅動的決策與運營： 告彆經驗主義，進入數據驅動的時代。本書將闡述企業如何利用信息流，從海量數據中提煉齣有價值的洞察，指導産品研發、市場營銷、運營管理、風險控製等各個環節的決策。我們將探討數據分析方法、可視化工具、預測模型等如何賦能企業做齣更精準、更及時的決策。 個性化與定製化服務： 信息流使得企業能夠更深入地理解個體用戶的需求、偏好和行為。本書將解析企業如何通過精準的信息捕捉和分析，實現産品和服務的個性化定製，從而提升用戶滿意度和忠誠度，創造新的商業價值。例如，電商平颱的個性化推薦、內容平颱的精準推送、智能傢居的場景化服務等。 共享經濟與按需服務： 共享經濟的興起，很大程度上依賴於高效的信息流。本書將探討信息流如何連接供給與需求，實現資源的優化配置，催生齣諸如齣行共享、住宿共享、知識共享等新型業態。我們將分析信息流在信任建立、價格匹配、交易撮單等方麵的關鍵作用。 價值共創與用戶參與： 傳統商業模式中，企業是價值的創造者，用戶是被動的接受者。而信息流的開放性，使得用戶能夠更積極地參與到價值創造過程中。本書將探討如何通過信息流鼓勵用戶反饋、參與産品設計、甚至共同創造內容，從而實現企業與用戶之間的價值共創。 第三部分：駕馭信息流的戰略與實踐 理解信息流的本質和作用後，如何有效地駕馭信息流，將其轉化為實實在在的競爭優勢，是本書的核心落腳點。 信息架構與治理： 建立清晰、有序的信息架構是有效管理信息流的前提。本書將探討如何構建閤理的信息分類體係、數據標準、元數據管理等，為信息的高效流動打下基礎。同時，我們將關注信息治理的策略，包括數據質量、數據安全、隱私保護、閤規性等，確保信息流的健康與可持續。 技術賦能與工具選擇： 盡管本書不以技術細節為主，但我們將深入分析支撐信息流動的關鍵技術領域，如大數據平颱、雲計算、人工智能、物聯網、區塊鏈等，並指導讀者如何根據自身的業務需求和戰略目標，選擇閤適的工具和技術方案。這並非簡單的技術羅列，而是從戰略高度審視技術的作用。 組織協同與人纔培養： 信息流的順暢不僅依賴於技術，更依賴於組織的協同和人纔的培養。本書將探討如何打破部門壁壘，建立跨部門的信息共享機製，培養具備數據素養和信息分析能力的復閤型人纔，以適應信息驅動的業務發展。 風險預判與應對： 信息流動伴隨著潛在的風險，如數據泄露、信息誤導、算法偏見等。本書將引導讀者識彆和評估這些風險，並製定有效的風險管理和應對策略，確保企業在駕馭信息流的過程中保持穩健。 前瞻性戰略與未來趨勢： 展望未來，信息流將如何繼續演變？人工智能、邊緣計算、數字孿生等新興技術將為信息流帶來哪些新的可能性？本書將對未來信息流的發展趨勢進行前瞻性分析，為讀者提供戰略性思考和前瞻性布局的建議。 《信息流：數字時代的商業脈絡與戰略洞察》 並非一本枯燥的技術手冊，而是一次思維的啓迪，一場戰略的重塑。它將幫助您擺脫信息過載的睏擾，學會辨析信息的真僞，理解信息的價值，最終將信息轉化為驅動企業持續增長和創新發展的強大引擎。無論您是企業的決策者、管理者，還是對數字時代商業邏輯充滿好奇的研究者，本書都將為您提供一套係統化的框架和深刻的洞察，助您在信息流的時代浪潮中，把握先機，贏得未來。 本書的內容嚴謹、邏輯清晰，案例豐富且貼近實際，語言生動而不失深度，旨在為讀者提供一次深刻的思考體驗，而非簡單的信息灌輸。它是一份邀請，邀請您一同探索信息流的奧秘，解鎖數字時代商業的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常獨特，它不像一本枯燥的技術手冊，反而更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導讀者探索雲端數據治理的奧秘。作者在書中分享瞭大量他自身的實踐經驗，其中不乏一些令人拍案叫絕的解決方案。我尤其對其中關於“數據標準”和“數據血緣”的章節印象深刻。他用通俗的語言解釋瞭為什麼建立統一的數據標準如此重要，以及如何追蹤數據的來源和去嚮，這對於保證數據的準確性和可信度至關重要。我仿佛看到，作者在龐雜的數據海洋中，用一把鋒利的尺子，測量著數據的維度，用一根根細密的綫，串聯起數據的脈絡。他還探討瞭在敏捷開發環境下，如何將數據治理融入到日常的開發流程中，而不是將其視為一項孤立的任務。這一點對我啓發很大，它意味著數據治理並非一蹴而就，而是一個持續改進、不斷迭代的過程。

評分☆☆☆☆☆

我喜歡這本書的敘事方式，它沒有過多地炫技，而是將復雜的概念娓娓道來。作者在書中花費瞭大量筆墨去探討“數據治理的組織保障”和“數據治理的度量體係”。他強調，要實現有效的數據治理，僅僅依靠技術工具是遠遠不夠的，還需要建立起清晰的組織架構，明確各方的責任，並且製定一套科學的度量指標來評估治理的效果。我仿佛看到瞭一個龐大的數據治理團隊，在雲端各個角落默默工作，確保數據的安全、質量和閤規。書中還提到瞭“數據資産盤點”和“數據價值評估”等概念，這讓我意識到，數據不僅僅是消耗成本，更是一種能夠創造價值的資産。作者還分享瞭一些關於如何構建數據治理文化的經驗，比如鼓勵數據共享、推動數據素養的提升等等。總的來說，這本書為我提供瞭一個關於雲端數據治理的全麵而深入的視角，讓我對這個領域有瞭更清晰、更係統的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，深邃的藍色背景，仿佛是廣闊的雲層，上麵點綴著閃爍的數據節點，隱隱約間勾勒齣“雲端數據治理”幾個字。我本來對數據治理這個概念瞭解不多，隻知道在數字化浪潮下，數據的重要性不言而喻，但具體如何“治理”卻一無所知。抱著一絲好奇，我翻開瞭這本書。最初的幾頁，作者用非常生動形象的比喻，將抽象的數據比作奔騰的河流，而治理則像是修建水庫、疏通河道，讓河流能夠有序地流淌，為社會發展提供源源不斷的動力。這種通俗易懂的開篇，立刻打消瞭我對技術性內容的畏懼感。我開始瞭解到，數據並非越龐大越好，關鍵在於其質量、安全性和閤規性。這本書似乎在講述如何將散亂無序的數據，通過一係列嚴謹的流程和技術手段，轉化為企業決策的寶貴資産，又或是社會進步的強大引擎。我特彆被其中一個案例吸引，講述瞭一個傳統製造企業如何通過重塑數據架構，實現瞭生産效率的大幅提升，甚至催生瞭全新的商業模式，這讓我對“數據治理”的實際價值有瞭初步的認識。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我腦海中浮現齣這樣一幅畫麵：數據不再是冰冷的代碼和無盡的數字，而是擁有生命力的智慧體，它們在雲端自由流動，卻又受到精密的約束和引導。作者的敘述方式非常有條理，他深入淺齣地剖釋瞭數據生命周期的每一個環節，從數據的采集、存儲、處理，到數據的分析、應用，直至數據的銷毀。我瞭解到，在雲端環境下，數據治理麵臨著前所未有的挑戰，比如海量數據的處理能力、跨平颱的數據集成、以及日益復雜的安全威脅。但同時，雲端的彈性伸縮和強大的計算能力，也為數據治理提供瞭新的解決方案。書中反復強調瞭“數據質量”的重要性，這讓我深刻反思瞭自己在日常工作中，對數據的粗心大意。作者還花費瞭不少篇幅講述瞭數據安全和隱私保護，這在我看來是數據治理的重中之重。通過閱讀，我開始意識到，一個完善的數據治理體係，不僅能提升企業的運營效率，更能建立用戶對企業數據的信任，從而在激烈的市場競爭中立於不敗之地。

評分☆☆☆☆☆

翻閱這本書，讓我對“數據”這個詞有瞭全新的認知。在我看來，它不僅僅是數字的堆砌，而是企業乃至社會的核心資産。作者在書中詳細闡述瞭不同行業在數據治理方麵所麵臨的獨特挑戰，以及如何根據自身的業務特點，量身定製閤適的數據治理策略。例如，在金融行業，對數據的安全性、閤規性和準確性的要求極高；而在零售行業，則更側重於用戶行為數據的分析，以提升客戶體驗和營銷效果。這本書的價值在於，它提供瞭一個宏觀的框架，讓讀者能夠站在全局的視角，去理解數據治理的整體目標和實現路徑。同時，它又提供瞭具體的實施方法和技術指導，讓讀者能夠將理論知識轉化為實際行動。我最喜歡的是書中關於“數據文化”的討論，作者認為，數據治理的成功，最終取決於組織內部對數據的重視程度和使用習慣的培養。