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出版者:Prentice Hall

作者:Ortmeier, P. J., Ph.D.

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:

价格:63.6

装帧:Pap

isbn号码:9780131137929

丛书系列:

图书标签:

• 信息安全
• 安全管理
• 风险管理
• 网络安全
• 数据安全
• 安全策略
• 安全规划
• 安全意识
• 合规性
• 物理安全

现代企业数据治理与合规性实践 简介 在当今信息爆炸的数字时代，数据已成为企业最核心的资产之一。然而，伴随海量数据而来的，是日益复杂的治理挑战、严格的监管要求以及不断演变的安全威胁。《现代企业数据治理与合规性实践》深入探讨了如何构建一个全面、高效且面向未来的数据管理框架。本书旨在为企业高管、数据官（CDO）、IT 架构师以及合规专业人员提供一套可操作的路线图，以确保数据在其生命周期的每一个阶段都能得到妥善管理、保护和有效利用。 本书超越了传统的数据安全或简单的IT基础设施管理范畴，聚焦于战略层面的数据价值最大化与风险最小化之间的微妙平衡。我们相信，优秀的数据治理并非合规的“负担”，而是驱动业务创新和建立长期竞争优势的“引擎”。 --- 第一部分：数据治理的战略基石 本部分将为您奠定坚实的数据治理哲学基础，解析为何在当前的商业环境中，缺乏治理的数据不仅无法产生价值，反而可能成为巨大的负债。 第一章：数据资产的重新定义与价值评估 本章首先阐明，数据不再仅仅是业务流程的副产品，而是需要被视为需要主动投资和细致管理的战略资产。我们将探讨如何进行全面的数据资产盘点，包括识别“暗数据”（Dark Data）的潜在价值和风险。 数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）的战略视角： 从数据的创建、存储、使用、归档到最终销毁的全流程优化。 量化数据价值： 引入投资回报率（ROI）模型，用于衡量数据治理项目对业务收入增长、成本节约以及客户体验提升的具体贡献。 构建数据文化： 探讨如何自上而下地推动组织变革，使数据素养成为企业核心竞争力的一部分，并明确数据所有者（Data Owners）和数据保管人（Data Stewards）的职责边界。 第二章：治理框架的选择与定制 成功的治理并非“一刀切”。本章详细分析了当前主流的治理框架（如DAMA-DMBOK、DCAM等）的适用场景，并指导读者如何根据企业的行业特性、规模和监管环境，设计一个既能满足内部需求，又具备外部兼容性的混合治理模型。 组织结构设计： 设立有效的数据治理委员会（Data Governance Council），明确决策机制和冲突解决流程。 政策与标准的制定： 重点讨论如何将宏观的业务目标转化为具体、可执行的数据质量标准、术语定义和访问控制策略。 技术路线图的匹配： 确保治理框架的实施路径与企业现有及未来的技术投资方向保持一致，避免技术孤岛。 --- 第二部分：核心实践与操作指南 本部分聚焦于数据治理中最为关键的几大支柱：数据质量、元数据管理和数据安全策略的集成。 第三章：实现卓越数据质量的持续改进 数据质量（DQ）是所有后续治理活动有效性的前提。本章深入探讨了从度量到修复的数据质量闭环流程，重点关注预防而非仅仅是事后修正。 DQ 维度解析： 细致分解数据准确性、完整性、一致性、及时性和有效性等六大维度的衡量指标和基准设定。 质量自动化与监控： 介绍如何利用现代数据工具实现 DQ 规则的嵌入式校验，构建实时数据质量仪表板，并设定自动化异常上报机制。 数据清洗与主数据管理（MDM）： 探讨在复杂异构环境中建立单一、权威的“黄金记录”的策略，特别是在客户（Customer）、产品（Product）和供应商（Supplier）数据方面的最佳实践。 第四章：元数据管理的深度挖掘与应用 元数据是理解、信任和使用数据的关键。本书将元数据管理提升到战略层面，不仅仅是技术目录，更是业务和技术之间的“翻译官”。 技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成： 如何构建一个统一的、可追溯的元数据知识库。 数据血缘（Data Lineage）的构建： 详细指导如何绘制端到端的数据流，这对于影响分析、故障排查和合规审计至关重要。 赋能业务用户： 探讨如何通过直观的业务术语表和数据地图，让非技术人员也能自信地使用数据进行决策。 --- 第三部分：合规性、风险与数据主权 面对全球化的监管环境（如GDPR、CCPA等），数据合规已成为企业生存的底线。本部分将治理与合规深度融合，强调风险的预防性管理。 第五章：从治理到合规的无缝对接 本章的核心思想是将合规要求“内化”到日常的数据管理流程中，而不是在审计时才进行临时性的“打补丁”。 隐私保护设计（Privacy by Design）： 如何在数据采集和处理的初始阶段就嵌入隐私保护原则。 数据分类分级策略： 建立清晰的敏感数据识别体系，并根据数据的风险等级自动应用不同的保护措施（如加密、匿名化、假名化）。 数据主体权利响应机制（DSAR）： 建立高效、可审计的流程来处理数据主体访问、更正和删除请求的自动化解决方案。 第六章：数据安全与访问控制的集成治理 数据治理为安全策略的实施提供了蓝图。本章关注如何通过治理确保安全控制的有效性和一致性。 基于角色的访问控制（RBAC）的细化： 结合数据分类，设计最小权限原则下的访问模型。 数据驻留与主权： 应对跨境数据流动的复杂性，制定符合当地法规的数据本地化和跨境传输的治理流程。 审计追踪与报告： 建立不可否认的审计日志，并提供面向监管机构的标准化合规报告模板。 --- 第四部分：面向未来的治理与技术赋能 本部分展望数据治理的未来趋势，讨论新兴技术如何助力治理工作的自动化和智能化。 第七章：AI、自动化与治理的未来 随着大数据的持续增长，人工治理的局限性日益凸显。本章探讨了如何利用先进技术提升治理效率。 自动化元数据发现与标记： 利用机器学习自动识别和分类新流入的数据集。 智能数据质量修复： 部署AI模型预测数据错误源头，并推荐最优的修复建议。 治理即服务（GaaS）的部署模式： 评估云原生治理工具和平台对提升敏捷性的作用。 结语：持续演进的治理路线图 本书最后总结了构建一个“活的”治理体系的关键要素：迭代、反馈和适应性。数据治理不是一个一次性的项目，而是一种持续的文化和运营模式。我们将提供一个五年期的治理成熟度提升路线图，帮助企业在不断变化的技术和法规环境中，始终保持数据资产的健康与活力。 --- 目标读者： 首席数据官（CDO）及数据治理团队 首席信息官（CIO）及IT战略规划人员 合规官（CCO）及风险管理专家 数据架构师和高级数据分析师 希望深化数据资产管理的业务线领导者

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这本《Security Management》的描述让我着实期待，虽然我还没能完整阅读，但从目录和一些片段来看，它似乎瞄准了一个非常广阔且深入的领域。我尤其关注它在信息安全治理（Governance）方面的探讨，希望能看到一些贴近企业实际操作的框架和最佳实践。现在的企业安全管理，早已不是单纯的技术堆砌，如何将安全融入到业务流程、如何建立有效的风险评估和量化模型，是很多中高层管理者面临的难题。我期待这本书能提供一套行之有效的、可落地的战略蓝图，而不是泛泛而谈的理论集合。如果它能深入剖析当前如零信任架构、云原生安全等前沿技术如何与传统的安全管理体系进行融合和重塑，那它无疑将成为我案头必备的参考书。另外，关于合规性管理，特别是针对GDPR、CCPA等跨国法规的要求，如何将其转化为内部可执行的安全策略，书中是否有成熟的案例分析？期待它的深度能够满足我对“管理”二者的深刻理解，而不仅仅停留在“运维”层面。

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说实话，我购买这本书是基于一种对“系统化思维”的渴求。现在的网络安全局势瞬息万变，如果安全管理只是被动地修补漏洞，那无异于饮鸩止渴。我非常期待这本书能提供一个完整的生命周期视图——从威胁情报的获取、风险的识别与评估、策略的制定、技术的部署实施、到持续的监控与审计，形成一个闭环。更重要的是，如何建立一个持续改进的机制（PDCA循环）。这本书如果能清晰地阐述安全组织架构的搭建，例如如何平衡中央安全团队（CSO办公室）与分散在各个业务线的安全职责，这将是极大的亮点。我特别想看看作者对于安全文化建设的具体方法论，因为归根结底，人才是安全中最薄弱的环节，如何通过教育、激励和问责机制来提升全员的安全意识，这本书是否提供了超越“钓鱼邮件演练”的更深层次的策略？

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我对这本书的期望值相当高，主要是冲着其潜在的实战价值去的。市面上很多安全书籍往往偏重于工具的介绍或者技术的细节，对于“管理”这个核心要素的阐述往往流于表面，缺乏对组织文化、人员行为和危机响应流程的系统性梳理。我希望《Security Management》能够提供一套成熟的、可复制的事件响应（Incident Response）和业务连续性规划（BCP）的蓝本。这不仅仅是技术人员的事情，更涉及到高层决策、沟通机制以及法律支持。我尤其关注它如何处理“安全投入产出比（ROI）”的问题——如何向董事会证明安全投入的必要性和有效性？如果书中能够提供一些量化的指标和评估模型，帮助安全负责人更好地争取资源，那么这本书的价值就不仅仅停留在知识层面，而是直接转化为生产力了。希望它能跳出纯粹的IT视角，从更宏观的商业风险管理角度来审视安全。

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这本书的书名简洁有力，这通常意味着其内容可能会采取高度概括和结构化的方式来呈现复杂的管理理念。我个人偏爱那种能够提供清晰模型和流程图的指南。我关注它在“人员、流程、技术”三大支柱中，对“流程”这一环节的构建是如何详细描述的。流程的标准化和自动化是提升安全管理效率的关键。例如，对于配置管理、补丁管理、以及特权访问管理（PAM）等日常高频操作，这本书是否提供了细致入微的SOP（标准操作程序）模板或者设计原则？此外，鉴于当前的复杂威胁环境，我非常好奇作者是如何定义“安全弹性”（Resilience）的，以及如何将此概念融入到日常管理决策中，确保组织在遭受攻击后能够快速恢复业务功能，而非仅仅关注于防御和阻止攻击。这种前瞻性的、注重恢复能力的视角，是我非常看重的。

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我正在寻找一本能够连接技术与非技术部门的桥梁之作。作为一名关注安全运营效率的专业人士，我深知技术团队和业务团队之间的信息鸿沟常常是导致安全策略无法有效落地的主要原因。《Security Management》的标题让我猜测它可能致力于弥合这一差距。我希望看到它如何将复杂的技术风险（比如API安全漏洞、供应链攻击）转化为业务管理者能够理解的语言和风险等级，从而驱动他们做出正确的资源分配决策。如果书中包含了如何设计有效的安全仪表板（Dashboard）和报告机制，能够让非技术背景的高管一目了然地了解当前的安全态势和关键风险敞口，那么这本书对我来说就具有非凡的指导意义。那种将安全“翻译”成商业语言的能力，是当前许多安全读物所欠缺的。

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