具体描述
《Office高效办公视频大讲堂·Excel公司表格设计典型实例》系统介绍了Excel在企业办公中应用到的多种表格，每张表格都具有很强的实用性与可操作性。全书共分9章，分别介绍了公司行政管理表格设计、公司人事管理表格设计、企业日常费用及工资管理表格设计、销售与市场分析管理表格设计、生产管理表格设计、库存管理表格设计、公司财务管理表格设计、资产管理表格设计和企业筹资、投资分析表格设计。
数字化转型背景下的企业数据治理与实践 聚焦数据资产的战略价值、技术落地与组织重塑 导言：数据洪流中的航标 在当前以数字化、智能化为核心驱动力的商业环境中，数据已不再是简单的运营记录，而是驱动决策、创新产品、优化客户体验的核心战略资产。然而，多数企业在面对爆炸式增长的数据量时，往往陷入“数据富集，洞察贫瘠”的困境。信息孤岛现象严重、数据质量参差不齐、缺乏统一的口径与标准，使得数据价值难以被有效释放。 本书旨在为企业高层管理者、数据治理专家、IT架构师及业务分析师提供一套系统化、可落地的企业数据治理框架与实践指南。我们不关注特定软件工具的操作细节，而是深入剖析如何将数据视为企业的生命线，并围绕其生命周期进行系统性的管理与赋能。 第一部分：战略高度——数据治理的本质与组织重塑 本部分探讨数据治理在企业整体战略中的定位，明确其作为数字化转型的基石作用。 1. 数据资产化：从成本中心到价值中心 重新定义数据价值链： 分析数据从采集、存储、处理到应用的全过程，识别潜在的价值洼地和风险点。讨论如何构建清晰的数据价值评估模型，量化数据治理投入产出比（ROI）。 数据驱动文化的构建： 强调数据治理不仅仅是技术项目，更是组织变革。探讨如何通过高层倡导、跨部门协作机制（如数据官/数据理事会）的建立，培育全员的数据素养和责任意识。 合规性与风险管理前置： 深入解析全球主要数据法规（如GDPR、CCPA等，以及特定行业的监管要求）对企业数据治理架构的强制性要求。探讨如何建立前瞻性的隐私保护和安全策略，将合规性融入数据生命周期的每一个环节，而非事后补救。 2. 数据治理的组织架构与角色定义 治理模型的选择与定制： 对比集中式、分散式和混合式治理模型的优劣，指导企业根据自身规模、业务复杂性和文化特点选择最适合的治理模式。 关键角色的权责界定： 详细阐述数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）、数据管理者（Data Custodian）的角色定位、所需技能集以及日常协作流程。特别关注数据管家在连接业务需求与技术实现中的桥梁作用。 治理的生命周期管理： 建立一套持续迭代的数据治理运营框架，包括策略制定、标准实施、监控评估、违规干预和持续优化，确保治理体系的生命力和适应性。 第二部分：技术基石——数据标准、质量与元数据管理 本部分侧重于构建高质量数据的技术体系，确保数据的“可用性、可靠性与一致性”。 3. 统一标准：构建企业数据语言体系 主数据管理（MDM）的战略意义： 阐述为何需要MDM来解决跨系统数据不一致的问题。侧重于识别关键实体（如客户、产品、供应商）的“黄金记录”及其维护机制，而非单一工具的使用。 数据建模与词汇表标准化： 如何从业务流程出发，自上而下地设计逻辑数据模型，并建立企业级的通用数据词汇表和业务术语库。强调业务术语与技术字段的精确映射。 数据定义与生命周期管理： 建立数据标准的发布、审批、版本控制和废止机制，确保所有报告和分析均基于最新、最权威的定义。 4. 数据质量（DQ）的量化与持续改进 DQ维度体系的构建： 系统性地定义和衡量数据质量的六大核心维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性），并为每个维度建立可量化的KPI。 质量规则的自动化实施： 探讨如何将业务规则转化为可执行的数据质量校验脚本或服务，并在数据接入、转换和存储的不同阶段进行嵌入式质量检查（Quality Gate）。 质量问题闭环管理： 设计从质量问题发现、根源分析（Root Cause Analysis）、修复计划制定到验证反馈的完整流程，确保数据问题得到永久性解决，而不是简单的数据清洗。 5. 元数据管理：数据的“地图”与“说明书” 技术元数据、业务元数据与操作元数据的集成： 论述如何整合描述数据结构的技术元数据、解释数据含义的业务元数据以及追踪数据流向的操作元数据，形成统一的元数据中心。 数据血缘（Data Lineage）的可视化与应用： 讲解如何自动或半自动地追踪数据从源头到最终报表的完整路径。分析数据血缘在影响分析（当源头数据变化时，哪些下游报告会受影响）和审计追溯中的关键作用。 元数据驱动的数据治理： 阐述如何利用元数据驱动数据资产目录的建设，使业务用户能够快速发现、理解并信任所需的数据集。 第三部分：实践落地——数据集成、架构与数据赋能 本部分将治理理念转化为具体的架构实践，并探讨数据如何赋能业务创新。 6. 现代数据架构的演进与选择 从数据仓库到数据湖仓一体（Lakehouse）： 分析传统数仓的局限性，探讨现代架构如何融合数据湖的灵活性与数据仓库的结构化优势。讨论数据分层（如ODS, DWD, DWS, ADS）的原则和目的，确保每一层数据都承载明确的治理目标。 数据集成策略： 对比ETL、ELT、流式处理等集成范式，指导企业根据数据敏感度、实时性要求选择合适的集成技术栈。强调集成过程中的数据质量检查点设置。 数据安全与权限的细粒度控制： 探讨如何在数据架构层面实施基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC），确保敏感数据在不同用户群中的安全隔离。 7. 数据治理的敏捷应用与价值实现 将治理嵌入敏捷开发（DataOps）： 讨论如何将数据质量检查、元数据捕获和标准合规性验证整合到CI/CD流程中，实现“一次构建，持续合规”。 数据资产目录的商业价值： 阐述如何通过一个易于搜索和理解的资产目录，大幅缩短业务人员发现和准备数据的时间，加速BI、AI/ML项目的上线速度。 从治理到业务赋能的飞轮： 总结如何通过持续优化的数据质量和清晰的数据定义，反哺高级分析（如预测模型、客户画像），形成数据治理投入的正向循环，最终实现业务价值的提升。 --- 本书特色： 本书避免了对单一厂商工具的偏向性介绍，而是聚焦于方法论、原则和跨领域知识的融合。它提供的是一套“做什么”和“为什么这么做”的思维框架，帮助企业系统性地建立起一个面向未来的、可持续运营的企业数据治理体系。它强调的是人、流程、技术三位一体的协同作用，确保数据治理不再是IT部门的孤岛项目，而是驱动全业务增长的战略引擎。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
这本书不错！
评分这本书不错！
评分这本书不错！
评分这本书不错！
评分这本书不错！
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有