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一本讓甲方領導層看懂數據治理的書
  • 發表時間:2020-05-11 點擊數:136
  • 來源:未知

        日前,機械工業出版社隆重推出的,由中翰軟件創始人之一、中國企業數據治理聯盟秘書長段效亮擔當主編,山東財經大學教授、博士生導師、中國企業數據治理聯盟理事長田金方擔當副主編及多位行業專家擔任編委的《企業數據治理那些事》一書正式出版,這是國內企業數據治理領域的一件大事,也是一件幸事。本書以規避數治理風險為原則,分別從數據管理體系架構方面、數據交換方面、歷史數據清洗方面、數據保養等方面對如何規避數據治理風險進行了全面深入的分析。

     “本書對未來數據治理的咨詢及平臺的功能,也提出了有針對性的意見和標準。”據段效亮介紹,本書全面探討了企業數據治理的方向、策略、總體架構、治理機制、運維管理等內容。全書首先介紹企業數據治理的發展方向,提出了企業數據治理的八步法則。然后從項目層面對企業如何進行數據治理進行了深入分析,分別對數據治理項目的前期準備、項目實施方法論、歷史數據改造、數據交換對接以及數據治理項目后的運維保養進行了探討,并首次在行業內提出二次治理的概念和方案。

 

      田金方告訴記者,本書內容主要面向企業CIO、CEO以及CDO等數據管理人員等。“對于想系統了解數據治理理論的讀者來說,本書更是一部完整的企業數據治理實戰讀物,不僅能幫讀者系統地掌握企業數據治理的策略、方法,更能使讀者對企業數據治理如何支撐數據應用分析有深刻的感悟。”

      田金方:企業數據治理勢在必行

      田金方在本書序言中坦言:

      在當前的工業4.0時代,擁有數據是基礎,治理數據是關鍵。從大數據到人工智能,數據作為一種生產資料進行交易,數據資產也應運而生,國內外眾多數據交易所如雨后春筍般迅猛發展。

      如何為數據打碼加印、通過抽取水印信息的方式,進行數據確權?如何建立數據標準,推動數據資產評估以實現標準化?如何建立權威的數據認證機制?如何打造數據工廠?如何確保數據合法訪問?如何對傳輸中的數據進行加密,有效防止數據被截獲事件的發生?如何建立嚴格的交易數據監管體系,規避對用戶利益、市場秩序和應用安全等可能構成的風險?如何建立數據資產的價格結構和價格體系,對數據資產進行合理定價?所有這一切,都離不開數據治理。同時,各企事業單位在進行信息化建設的過程中,記錄了單位規模、運營、信息技術等發展軌跡,普遍存在各系統、各部門、各行業之間數據標準和規范不同、信息相互不通等“數據孤島”和“數據煙囪”問題,致使系統的協同性很差,大大制約了企事業單位的管理效率。數據治理是解決上述瓶頸問題的有效手段,可以為多源、異構、跨界數據應用夯實基礎,確保數據資產管理活動始終處于規范、有序、可控的狀態,將海量數據應用于決策、營銷、成本節約和產品創新上。

      作為從事多年數據分析教研的大學教授,我本人在處理行業數據時,也經常面臨數據治理具體工作上的窘境。對數據分析領域的從業人員來說,面臨的問題多過答案。我所從事的研發項目多是圍繞社會經濟統計、開源大數據等,擁有海量的金融市場交易數據、社交媒體生成的數據,所以更加體會到要科學地使用數據,就必須有效地對其進行治理。

      《企業數據治理那些事》一書的出版,恰逢其時,是從事多年數據治理專家奉獻的心得之作,作者以極其實用和通俗易懂的風格,傾心向讀者解讀企業實施數據治理項目這一復雜主題。該書較系統地闡述了企業實施數據治理項目的方法、過程,深入淺出地介紹了當今主流的數據質量管理方案與平臺,介紹了眾多企業在數據治理方面的實踐案例,具有一定的可參照性、可操作性和可讀性,是數據治理領域值得一讀的參考書。

       李鳴:數據治理理念需要推廣

      中國電子技術標準化研究院區塊鏈研究室主任、IEEE 計算機協會區塊鏈和分布式記賬技術委員會主席、ISO/IEC 38505-2數據治理國際標準編輯李鳴在序言中對本書給予高度評價:

      從技術視角來看,數字經濟的核心要素是數據,數據作為新的生產要素有著邊際成本小、價值空間大和基于數據服務的商業模式多等特點,最大化數據價值已經成為數字經濟的主要活動。

      數據治理國際標準 ISO 38505-1 和ISO 38505-2,提出了數據治理的概念和實踐指南。數據治理正在成為最大化數據價值的主要手段。本書從數據的概念到主數據管理再到數據治理進行了詳細闡述,針對企業數據管理的現狀對數據治理項目的事前、事中和事后做了深入淺出的全面剖析,“數據評估監測”“數據治理能力轉化”“二次治理”“源端治理”“末端治理”等概念首次在行業內提出,足見作者在數據治理行業的深入思考。

      本書的另一亮點是攜眾多企業數據治理專家現身說法,分享了大量的企業數據治理實踐案例,讓甲方正式“面對”甲方,通過這些心得體會引發廣大讀者的共鳴。

      數據治理的理念需要大家的共同推廣,正確的引領可以帶給國家、社會、企業等新的活力和希望。希望這本書能夠起到積極的推動作用。

      李為:這是一部實戰型的工具書

      浙江新和成股份公司流程信息總監李為在本書序言中認為:

      企業信息化領域有句經久不衰的老話,叫作“三分開發、七分運維、十二分數據”。在大數據應用越來越廣泛的今天,數據價值的重要性更是不言而喻。

      要想發揮數據價值,必先做好數據治理。這一點,相信很多信息化戰線的老兵都有不少的切膚之痛。有的單位,ERP上線多年,由于一物多碼、多物一碼等問題嚴重,不得不回來重新梳理物料編碼,物料清洗、系統切換的投入和風險巨大,實在是事倍功半之舉。 還有的單位,缺乏集團統一的數據規劃,各子公司各行其是,一個集團有多套編碼體系,開始幾年還能勉強應付,后來集團準備推行電子商務、O2O、大數據營銷,原有的數據體系難以支撐,被迫推倒重來,不僅資金耗費巨大,更重要的是耽誤了寶貴的轉型時間,教訓不可謂不慘痛。

      數字化轉型,是目前流行的話題。數字化企業,更要基于數據驅動。數據這個發動機能否高效運轉,科學的數據治理體系是前提。作為承擔企業數字化轉型重任的CIO、CDO,對數據治理的理念、方法論、工具必須有深入的認識。

      段效亮老師是我很尊敬的朋友,在數據治理領域耕耘多年,為數以百計的企業提供了專業的數據治理咨詢。在工作之余,段老師也是筆耕不輟、勤于積累,已經有多部專著問世,為數據治理的深入發展在理論和實踐兩方面發展都做出了突出貢獻,其精神和貢獻值得欽佩。

      這是一本理論和實踐深入結合的著作,作者基于多年的數據治理領域的工作經驗,對企業數據治理存在的問題進行了深入思考,形成了完整的理論體系和科學的方法論,是一部實戰型的工具書,很有借鑒意義。

      這不是段效亮老師的第一部數據治理專著,相信也不是最后一本。作為信息技術非?;钴S的領域之一,數據治理的理論和實踐還在持續進化中。希望本書的作者和讀者共同努力、持續迭代,推進企業數據治理、大數據分析和數字化轉型的不斷深入。

      再次感謝段效亮老師對行業的知識共享!

      段效亮:清晰認識企業數據治理

      段效亮在本書前言中分析:

      國際上最早開展數據治理工作的應該是金融和電信行業,但是行業的特殊性決定了治理范圍基本局限在客戶數據層面,因此國外數據治理廠商大部分是以客戶主數據治理為范本的數據治理廠商,當然還有小部分是由PDM延伸而來以BOM為核心的數據治理廠商。

      近年來數據治理越來越被企業、政府所重視,國內從事數據治理的專業廠商日益增多,這些廠商大體分為如下八類:

      一是從編碼管理到主數據管理,再到全靜態數據治理的廠商;

      二是仍然以編碼管理為核心的主數據管理的廠商;

      三是由PDM延伸而來以BOM為核心的主數據管理的廠商;

      四是由ERP拓展而來以編碼管理為核心的主數據管理的廠商;

      五是由實施國外ERP項目延伸出來的項目級主數據管理的廠商;

      六是由元數據管理延伸而來的主數據管理的廠商;

      七是由報表、BI廠商延伸而來的主數據管理的廠商;

      八是學習了國外客戶數據治理的理念、方案后,服務過金融行業數據治理的廠商。

      可以看出,目前活躍在一線的大部分數據治理廠商是主數據管理或者主數據管理延伸而來的數據治理廠商,只有小部分是金融行業數據治理轉行而來的廠商。目前各廠商相互“廝殺”于企業和政府行業的各個數據治理項目的招標過程中,“五花八門”的方案導致甲方的選擇糾結難耐。

      甲方的痛點在于,一是廠商的類型較多,再就是甲方自身對于數據治理的認知還比較初級,對數據治理項目實施的過程及后繼開展的數據運維工作并不了解,甚至認為主數據管理就是數據治理的全部,并且所有的平臺都類似,選哪個都行。

      解答企業在實施數據治理中面臨的種種困惑,讓甲方對數據治理項目有更清晰的認識,是寫作本書的初衷。本書共分3篇12章內容。

      第一篇,概念及方法篇。本篇旨在明確數據治理的相關概念,指明企業數據治理的未來發展方向。包括企業數據治理概述和企業數據治理的“八步走”兩章內容。

      第二篇,項目篇。本篇旨在幫助讀者了解數據治理項目實施的全過程,以便更好地抓住數據治理工作開展的時機,選擇理想的數據治理方案,有效規避各種風險,科學高效地成功實施數據治理項目。包括5個角度自查數據管理現狀、啟動數據治理項目前的3個關鍵點、項目啟動—項目實施方法論及調研分析、重塑標準—構建數據管理體系、解決已有數據質量問題—徹底清洗存量數據、完善數據交換架構—徹底打通數據孤島、行為約束—優化增量數據質量、確保順利—企業數據治理項目的管理、以終為始—順暢開展數據運維工作、拒絕失敗—數據治理項目的風險管控10章內容。

      第三篇,經驗篇。本書特意邀請部分甲方數據治理專家著文(共計19篇文章)分享企業數據治理項目實踐心得體會,現身說法。這些內容對于準備開展數據治理工作的企業和讀者而言非常有借鑒意義。

      全書最后的附錄:數據治理平臺功能標準,介紹了數據治理行業中專業數據治理平臺應該具備的功能,供廣大讀者朋友參考。

      本書中的內容、方法等不代表行業標準,也無意去樹立行業標準,我們相信未來會有更好的方案、產品出現。數據治理行業需要日新月異的技術及方案的更新,否則我們(甲方、乙方)誰都“傷不起”。

      段效亮強調,本書雖然主要由他編寫,但參與編寫工作的還有30多位行業專家,他由衷表示感謝!“另外特別感謝王斌編輯,我們就本書的細節進行了多次細致而又高效的交流,他給予了非常多的中肯建議和幫助。”段效亮希望,本書的出版,能夠為改變企業對數據治理的認識,促進企業數據質量的持續改善產生積極的影響。


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