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出版者:

作者:Simmons, Curt

出品人:

页数:662

译者:

出版时间:2005-9

价格:$ 39.54

装帧:

isbn号码:9780764597862

丛书系列:

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《数字时代的企业级数据治理与安全实践》 内容提要： 本书深入剖析了当前数字经济浪潮下，企业所面临的日益严峻的数据管理、合规性、安全防护以及价值挖掘等核心挑战。聚焦于大数据、云计算、人工智能（AI）驱动的业务转型，本书提供了一套系统化、可落地的企业级数据治理框架与实践指南。我们摒弃了空泛的理论说教，而是以大量的真实案例和行业最佳实践为支撑，详细阐述了如何构建一个既能驱动业务创新，又能确保数据资产安全与合规的现代化数据生态系统。 全书分为四个核心部分：数据治理的战略蓝图、数据质量与生命周期管理、企业数据安全与合规架构、数据赋能与价值实现。 --- 第一部分：数据治理的战略蓝图 在企业数据资产价值呈指数级增长的背景下，数据治理不再是IT部门的辅助工作，而是决定企业未来竞争力的核心战略支柱。本部分首先确立了将数据治理提升到企业战略层面的必要性，并指导读者如何制定与企业业务目标高度一致的治理路线图。 1.1 战略对齐与组织架构重塑： 探讨如何识别关键业务驱动因素（如提升客户体验、优化供应链效率、满足监管要求），并将数据治理目标与其紧密挂钩。详细阐述了建立高效数据治理组织所需的关键角色——数据所有者（Data Owner）、数据管理者（Data Steward）、数据理事会（Data Council）的职责划分、问责机制以及跨部门协作的最佳实践。我们提供了多种组织模型（集中式、联邦式、混合式）的优劣对比，帮助读者选择最适合自身业务复杂度和文化特性的治理架构。 1.2 政策、标准与框架的构建： 详细介绍了构建企业级数据政策体系的关键要素，包括数据的定义标准、分类分级标准、访问权限策略和数据使用伦理规范。特别强调了“数据元数据管理”在支撑治理体系中的基础性作用，指导企业如何有效建立和维护集中的业务术语表（Business Glossary）和技术元数据仓库，确保“数据即真相”的单一权威来源。 1.3 治理的文化与变革管理： 数据治理的成功关键在于人的接受度和文化的培养。本章聚焦于如何通过持续的培训、沟通和激励机制，将数据素养植入企业文化。探讨了如何将数据治理的成效量化，并纳入绩效评估体系，从而实现自上而下的推动和自下而上的响应。 --- 第二部分：数据质量与生命周期管理 数据质量是数据价值的生命线。本部分深入技术和流程层面，系统性地解决企业在数据采集、存储、处理、归档和销毁全生命周期中遇到的质量挑战。 2.1 数据质量维度与度量体系： 详细阐述了数据质量的六大核心维度——准确性（Accuracy）、完整性（Completeness）、一致性（Consistency）、及时性（Timeliness）、有效性（Validity）和唯一性（Uniqueness）。本书提供了针对不同数据类型（如客户主数据、交易数据、物联网数据）的定制化质量规则集。同时，提供了构建数据质量仪表板（Data Quality Dashboard）的方法论，以便实时监控和报告关键数据资产的健康状况。 2.2 主数据管理（MDM）的实践路径： 客户、产品、供应商等主数据是企业运营的基石。本章重点讲解了如何实施主数据管理项目，包括集中式、集中登记式、集中协调式等MDM架构的选择。内容涵盖数据清洗、数据匹配、数据合并（Golden Record创建）的算法选择与落地，以及主数据如何有效同步到下游分析系统和业务应用中的流程设计。 2.3 数据生命周期与归档策略： 随着数据量的爆炸式增长，成本控制和合规要求促使企业必须对数据进行有效的生命周期管理。本书提供了基于数据价值和法律要求的冷热数据分层存储策略，以及自动化数据归档和安全销毁的流程设计，确保企业在满足长期监管要求的同时，优化存储成本。 --- 第三部分：企业数据安全与合规架构 在GDPR、CCPA以及各国数据安全法日益严格的背景下，数据安全和隐私保护是企业必须跨越的红线。本部分侧重于构建一个能够抵御现代威胁、满足多维度监管要求的安全合规架构。 3.1 数据分类分级与访问控制： 这是安全防护的基础。详细介绍了如何根据数据的敏感性（如P0-P4）和业务影响，进行精细化的分类分级。在此基础上，讲解了基于属性的访问控制（ABAC）和基于角色的访问控制（RBAC）的混合应用，确保“最小权限原则”在数据访问中的有效落地。 3.2 隐私增强技术（PETs）的应用： 随着数据共享和分析需求的增加，如何在不泄露原始数据的前提下利用数据成为关键。本书详细介绍了匿名化、假名化、数据脱敏（Masking）以及差分隐私（Differential Privacy）等核心技术，并结合具体的行业场景（如金融风险模型、医疗数据分析）说明了这些技术的实施步骤和有效性评估。 3.3 数据安全监控与应急响应： 阐述了如何利用数据活动监控（DAM）工具，实时追踪对敏感数据的访问行为，并建立异常行为检测模型。同时，提供了数据泄露事件的应急响应预案（IRP）框架，包括取证、通告、补救和改进的闭环流程，以最大程度降低潜在损失和监管处罚。 --- 第四部分：数据赋能与价值实现 最终，数据治理的目的在于释放数据的商业价值。本部分将目光聚焦于如何将合规、高质量的数据转化为驱动业务增长的洞察力。 4.1 数据集成与数据湖/数据中台的设计哲学： 讲解了现代数据架构的演进，从传统的数仓到数据湖、再到面向服务的“数据中台”的构建思路。重点讨论了如何通过松耦合的API层和标准化的数据服务，实现数据的快速、灵活复用，打破数据孤岛，支撑实时分析和AI模型训练的需求。 4.2 提升数据可信度以驱动AI/ML： 人工智能的“垃圾进，垃圾出”问题是当前企业落地AI的最大障碍。本章将数据治理的成果（高质量、可溯源的数据）如何直接服务于机器学习模型训练进行深入探讨。内容包括特征工程的数据准备、模型训练数据的偏差检测（Bias Detection）、以及模型部署后的数据漂移（Data Drift）监控机制。 4.3 数据资产化与度量模型： 如何衡量数据治理和数据资产化的投资回报率（ROI）？本书提供了一套多维度的价值评估框架，不仅包括成本节约（如存储优化、合规罚款降低），更重要的是收入增长（如精准营销带来的转化率提升、新产品开发速度加快）的量化指标，帮助企业清晰展示数据战略的商业价值。 --- 《数字时代的企业级数据治理与安全实践》是一本面向企业高管、数据官（CDO）、数据架构师、数据治理专家及IT安全负责人的实战手册，旨在帮助组织构建一个强大、安全且能持续创新的数据驱动型未来。

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