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基本信息

书名:正版 数据治理 工业企业数字化转型之道 祝守宇 著 工业企业数据治理概述体系工具实施案例 数据分析书

定价：158.00元

作者:祝守宇

出版社：电子工业出版社

出版日期：2020-10-01

ISBN：9787121395970

字数：775000

页码：572

版次：

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

目录

目录
篇 概述篇
章 工业企业需要数据治理 2
1.1 工业革命的演变与发展趋势 2
1.2 工业大数据是第四次工业革命的核心基础 4
1.3 各国的工业大数据战略 6
1.4 工业企业数据的核心价值 7
1.5 我国各行业数据治理现状 10
1.6 数据治理是工业大数据的基础 12
1.7 工业企业数据治理面临的挑战 12
本章精要 14
第2章 工业企业数据治理概述 15
2.1 数据治理的相关概念和定义 15
2.2 数据的分类 17
2.3 数据治理的顶层架构 20
2.4 数据治理的核心内容 21
本章精要 22
第3章 主流数据治理标准及框架
介绍 23
3.1 国际标准 23
3.2 标准及模型 24
3.3 专业组织 26
3.4 外数据治理体系的对比分析 28
本章精要 30
第4章 数据治理的发展趋势 31
4.1 外数据治理的演变与发展 31
4.2 数据隐私保护政策 32
4.3 区块链与数据共享 33
4.4 5G技术与数据安全 38
4.5 数据文化与伦理道德 39
4.6 新技术与数据治理 40
4.7 工业企业数据的运营 41
本章精要 43
第5章 本书阅读导引 44
5.1 数据治理是一个系统工程 44
5.2 工具是数据治理的保障 45
5.3 实施数据治理有路线可循 45
5.4 数据治理已在诸多行业成功实施 46
参考资料 47
第2篇 体系篇
第6章 数据管控 51
6.1 数据管控概述 51
6.2 组织架构 53
6.2.1 数据治理组织架构 53
6.2.2 数据治理组织模式 55
6.2.3 数据治理职责分工 58
6.3 制度规范 61
6.3.1 数据治理制度框架 61
6.3.2 数据治理制度修订 64
6.4 执行流程 65
6.4.1 数据治理总体流程框架 65
6.4.2 数据治理典型场景的流程 67
6.5 设计机制 70
6.6 绩效体系 72
6.7 标准体系 74
本章精要 76
第7章 数据战略 77
7.1 数据战略概述 77
7.2 数据战略规划 77
7.2.1 愿景和目标 78
7.2.2 基本原则 79
7.2.3 战略举措选择 80
7.2.4 模型工具 81
7.3 数据战略实施 82
7.3.1 实施策略 83
7.3.2 实施路径 83
7.3.3 实施步骤 83
本章精要 87
第8章 数据架构 88
8.1 数据架构概述 89
8.2 框架设计 90
8.2.1 数据分布 90
8.2.2 数据主题域 92
8.2.3 数据关联关系 93
8.3 数据建模 98
8.3.1 概念数据模型 99
8.3.2 逻辑数据模型 100
8.3.3 物理数据模型 101
8.3.4 数据模型开发方法 102
本章精要 105
第9章 主数据管理 106
9.1 主数据和主数据管理 106
9.1.1 主数据的特征 106
9.1.2 主数据管理的基本概念 107
9.2 主数据标准管理 108
9.3 主数据全生命周期管理 109
9.4 主数据应用管理 110
9.5 企业常用的几类主数据 112
9.5.1 物料主数据 112
9.5.2 设备主数据 113
9.5.3 资产主数据 114
9.5.4 财务主数据 115
9.5.5 组织机构和员工主数据 116
本章精要 116
0章 元数据管理 117
10.1 元数据的定义 117
10.2 元数据分类 117
10.2.1 业务元数据 118
10.2.2 技术元数据 119
10.2.3 操作元数据 120
10.3 元数据核心能力 120
10.4 元数据的价值 123
本章精要 124
1章 数据指标管理 125
11.1 数据指标管理概述 125
11.1.1 数据指标应用和管理中的
挑战 125
11.1.2 设计目的 126
11.1.3 设计思路 126
11.2 体系框架 128
11.2.1 典型的数据指标定义
框架 128
11.2.2 指标选取原则及方法 129
11.2.3 指标体系层级设计 130
11.2.4 指标体系评价方法 131
11.3 找指标 132
11.4 理指标 134
11.5 管指标 136
11.6 用指标 137
本章精要 137
2章 时序数据管理 138
12.1 时序数据管理概述 138
12.2 时序数据的特点 139
12.3 时序数据的应用 141
12.3.1 技术挑战 141
12.3.2 典型的技术架构及特点 142
12.3.3 系统核心功能 143
本章精要 143
3章 数据质量管理 144
13.1 数据质量需求 144
13.2 数据质量检查 145
13.3 数据质量分析 146
13.4 数据质量提升 147
13.5 数据质量评估 149
13.5.1 数据质量问题的起因 150
13.5.2 数据质量管理技术指标 151
13.5.3 数据质量管理业务指标 152
本章精要 153
4章 数据安全管理 155
14.1 数据安全管理概述 155
14.2 数据安全体系框架 156
14.3 数据安全防护策略 159
14.4 数据安全审计 161
14.5 数据安全风险评估 162
14.6 数据应急保障 164
本章精要 165
5章 数据交换与服务 166
15.1 数据交换与服务的意义 167
15.2 数据交换与服务技术演进 168
15.2.1 文件共享技术 168
15.2.2 数据库中间表技术 168
15.2.3 点对点接口技术 168
15.2.4 消息队列技术 170
15.2.5 企业服务总线交换技术 171
15.2.6 ETL 数据交换技术 173
15.2.7 物联网数据采集交换
技术 173
15.3 工业企业数据交换与服务标准
体系架构 175
15.3.1 CPS信息交换模型 176
15.3.2 设备互联总线 177
15.3.3 应用互联总线 178
15.3.4 数据总线 179
15.3.5 开放互联API网关 181
本章精要 182
6章 数据共享与开放 183
16.1 共享与开放概述 183
16.2 数据资源目录 185
16.3 数据资源准备 186
16.3.1 数据采集 186
16.3.2 数据加工 187
16.3.3 数据保密 187
16.3.4 数据装载 189
16.3.5 数据发布 189
16.4 数据服务 190
16.5 共享与开放评价 190
本章精要 191
7章 数据管理成熟度评估 192
17.1 数据管理成熟度评估模型 192
17.2 数据管理成熟度等级定义 195
17.3 开展数据管理成熟度评估 198
17.4 数据管理成熟度评估实施 199
本章精要 200
参考资料 200
第3篇 工具篇
8章 数据治理工具概述 203
9章 数据资产运营工具 207
19.1 数据资产目录 207
19.1.1 总体概述 208
19.1.2 数据资产目录系统构建 208
19.1.3 数据资产目录能力评估
模型 210
19.2 数据资产价值评估 213
19.2.1 总体概述 213
19.2.2 数据资产价值评估模型 214
19.2.3 数据资产价值评估工具 223
本章精要 224
第20章 数据模型管理工具 225
20.1 数据模型管理工具概述 225
20.2 企业级数据模型管控 226
20.3 数据标准管控 228
20.3.1 标准的发布和工具访问 228
20.3.2 模型设计中的应用数据
标准 228
20.3.3 数据标准应用情况的自动
检核 229
20.3.4 自定义标准的发布管理 229
20.4 数据字典的质量检核 230
本章精要 230
第21章 数据指标管理工具 231
21.1 指标库管理 231
21.2 指标体系管理 232
21.3 指标评价管理 233
21.4 指标应用管理 234
本章精要 235
第22章 主数据管理工具 236
22.1 主数据提取与整合 236
22.2 主数据模型管理 237
22.3 主数据清洗管理 238
22.3.1 主数据清洗的内容 239
22.3.2 主数据清洗的一般过程 239
22.4 主数据全周期管理 242
22.5 主数据质量管理 244
22.6 主数据发布与共享 246
本章精要 248
第23章 元数据管理工具 249
23.1 元数据管理工具概述 249
23.2 元数据在数据架构管理中的应用 250
23.3 元数据在数据资产目录中的应用 251
23.4 元数据在主数据管理中的应用 251
23.5 元数据在数据交换和共享中的应用 251
23.6 元数据在大数据平台中的应用 252
本章精要 253
第24章 时序数据处理工具 254
24.1 通用大数据处理工具的不足 254
24.2 时序数据处理工具应具备的功能和特点 255
24.3 时序数据的采集 257
24.4 时序数据处理工具 258
本章精要 260
第25章 数据质量管理工具 261
25.1 数据质量管理工具概述 261
25.2 数据质量稽核规则设置 262
25.3 数据质量任务管理 263
25.4 数据质量报告 264
本章精要 264
第26章 数据交换与服务工具 265
26.1 数据交换与服务工具概述 265
26.2 数据采集 266
26.3 数据交换 268
26.3.1 前置交换子系统 268
26.3.2 交换传输子系统 269
26.3.3 交换管理子系统 269
26.4 数据加工服务 269
26.5 数据共享服务 271
26.6 工业大数据技术平台 272
26.6.1 工业大数据的采集 272
26.6.2 工业大数据的交换 274
26.6.3 工业大数据的处理 275
本章精要 277
第27章 数据安全管理工具 278
27.1 数据安全管理工具概述 278
27.2 数据采集安全管理工具 279
27.2.1 数据分类与分级工具 279
27.2.2 采集内容及策略 279
27.2.3 数据采集人员管理工具 280
27.2.4 数据源鉴别及记录 280
27.3 数据传输安全管理工具 280
27.3.1 加密算法 281
27.3.2 对称加密 281
27.3.3 非对称加密 282
27.4 数据存储安全管理工具 282
27.4.1 数据存储介质管理 283
27.4.2 数据存储安全 283
27.4.3 数据备份和恢复 283
27.4.4 等级划分 284
27.5 数据处理安全管理工具 285
27.6 数据交换安全管理工具 286
27.6.1 数据导入/导出的安全保障 287
27.6.2 数据交换安全 287
27.6.3 数据销毁安全管理 288
27.7 统一的身份认证2