Enterprise Master Data Management pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Dreibelbis, Allen/ Hechler, Eberhard/ Milman, Ivan/ Oberhofer, Martin/ Van Run, Paul

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 67.79

装帧:

isbn号码:9780132366250

丛书系列:

图书标签:

MDM
Master Data Management
MDM
Data Governance
Data Quality
Data Integration
Enterprise Architecture
Information Management
Data Strategy
Business Intelligence
Data Modeling

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具体描述

The Only Complete Technical Primer for MDM Planners, Architects, and Implementers Companies moving toward flexible SOA architectures often face difficult information management and integration challenges. The master data they rely on is often stored and managed in ways that are redundant, inconsistent, inaccessible, non-standardized, and poorly governed. Using Master Data Management (MDM), organizations can regain control of their master data, improve corresponding business processes, and maximize its value in SOA environments. Enterprise Master Data Management provides an authoritative, vendor-independent MDM technical reference for practitioners: architects, technical analysts, consultants, solution designers, and senior IT decisionmakers. Written by the IBM(R) data management innovators who are pioneering MDM, this book systematically introduces MDM's key concepts and technical themes, explains its business case, and illuminates how it interrelates with and enables SOA. Drawing on their experience with cutting-edge projects, the authors introduce MDM patterns, blueprints, solutions, and best practices published nowhere else-everything you need to establish a consistent, manageable set of master data, and use it for competitive advantage. Coverage includes * How MDM and SOA complement each other * Using the MDM Reference Architecture to position and design MDM solutions within an enterprise * Assessing the value and risks to master data and applying the right security controls * Using PIM-MDM and CDI-MDM Solution Blueprints to address industry-specific information management challenges * Explaining MDM patterns as enablers to accelerate consistent MDM deployments * Incorporating MDM solutions into existing IT landscapes via MDM Integration Blueprints * Leveraging master data as an enterprise asset-bringing people, processes, and technology together with MDM and data governance * Best practices in MDM deployment, including data warehouse and SAP integration

《数据治理的艺术》在瞬息万变的商业环境中，准确、一致且可靠的数据是企业成功的基石。然而，数据的无序增长、来源多样以及内部系统的碎片化，常常导致企业面临数据混乱、决策失误以及合规风险等严峻挑战。本书《数据治理的艺术》深入探讨了如何系统性地解决这些问题，帮助企业构建一套行之有效的数据治理框架，从而实现数据的价值最大化。核心议题与深度解析：本书并非仅限于理论的阐述，而是以实操为导向，为读者提供了构建健全数据治理体系的清晰路径。我们将从以下几个关键维度深入解析：数据战略与愿景的确立：成功的企业数据治理始于清晰的战略和明确的愿景。我们阐述了如何将数据治理与企业的整体业务目标相结合，如何识别关键数据资产，并制定长远的数据战略，为企业的数据驱动转型奠定坚实基础。这包括了数据在企业战略中的定位，以及如何量化数据治理带来的商业价值。数据质量管理体系的构建：数据质量是数据治理的核心。本书详细介绍了建立全面数据质量管理体系的方法，涵盖了从数据剖析、数据质量规则定义、数据质量监控到数据质量改进的全过程。我们将探讨数据清洗、数据标准化、数据验证等核心技术和流程，确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和有效性。数据生命周期管理：数据并非一成不变，其从创建到归档甚至最终销毁的整个生命周期都需要精细化管理。本书阐述了如何实现数据从采集、存储、处理、使用到归档的有效管理，确保数据在各个阶段都符合安全、合规和业务需求。这涉及到数据存储策略、访问控制、数据保留策略以及数据销毁流程等。数据安全与隐私保护：在数据泄露和隐私法规日益严格的当下，数据安全与隐私保护是数据治理不可或缺的组成部分。本书深入剖析了当前面临的数据安全威胁，并提供了行之有效的安全防护措施，包括访问控制、加密技术、安全审计以及合规性管理，确保企业数据的安全和客户隐私的合法权益。数据架构与技术选型：支撑数据治理的底层架构至关重要。本书探讨了现代化数据架构的设计原则，包括数据湖、数据仓库、数据集市以及相关技术栈的选择，并分析了如何在不同技术环境下实现高效的数据整合、管理和访问。我们将讨论如何构建可扩展、灵活且高性能的数据平台。数据治理组织与流程：技术和流程的落地离不开组织的支持和文化的培养。本书强调了建立明确的数据治理组织架构、定义清晰的角色和职责、制定规范的数据治理流程以及推动数据文化建设的重要性。我们将介绍数据治理委员会、数据所有者、数据管理员等关键角色的作用，以及如何通过培训和沟通促进全员参与。数据治理的衡量与持续改进：数据治理并非一蹴而就，而是一个持续改进的过程。本书介绍了如何建立关键绩效指标（KPIs）来衡量数据治理的成效，并分享了如何根据评估结果不断优化治理策略和流程，以适应不断变化的市场和技术环境。本书特色：实践导向：结合大量真实案例和行业洞察，将抽象的概念落地到具体的可执行步骤。体系化：全面覆盖数据治理的各个维度，构建完整的理论框架和操作指南。前瞻性：探讨大数据、人工智能等新兴技术对数据治理的影响，并提出未来发展趋势。易读性：语言简洁明了，结构清晰，适合不同背景的读者阅读和理解。《数据治理的艺术》是每一位渴望在数据时代取得成功的企业管理者、数据专业人士、IT决策者以及所有关注数据价值的读者的必备参考。通过阅读本书，您将掌握构建和运营高效数据治理体系的核心知识和技能，解锁数据的巨大潜力，驱动企业实现持续增长和卓越运营。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本关于企业主数据管理的书，从头到尾都散发着一种务实、严谨的气息。它不像某些理论著作那样空泛地谈论概念，而是像一本实战手册，一步步地引导读者构建一个可执行的主数据管理（MDM）框架。作者对于如何识别关键数据域、设计数据治理结构，以及落地技术平台的每一个环节都进行了深入的剖析。尤其是关于“数据所有权”和“数据质量度量”的部分，提供了许多可以直接借鉴的范本和工具。读完之后，我感觉自己对MDM的理解不再停留在“知道要做什么”，而是清晰地知道“该如何去落地实施”。书中对于不同行业（如金融、制造）的具体案例分析也非常到位，让我能清晰地将理论与我所在行业的痛点进行对应。这绝对是MDM实践者案头必备的工具书，能有效避免许多在项目初期就可能陷入的陷阱。它教会我的，是如何在复杂多变的业务环境中，确保核心数据的权威性和一致性，这是驱动数字化转型的基石。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是在一个非常紧迫的项目背景下接触到这本书的，原本预期会是一本晦涩难懂的专业文献。然而，出乎意料的是，这本书的叙事节奏把握得非常好，它并没有一头扎进深奥的术语堆砌中，而是非常人性化地从业务价值的角度切入MDM的必要性。作者似乎对中高层管理者和一线数据专员的需求都有所兼顾。对于决策层，它清晰地量化了不进行MDM可能带来的隐性成本；对于执行层，则提供了大量关于数据建模、主数据维护流程优化的实用建议。书中对于如何应对“脏数据”的冲击，以及如何建立持续的数据质量改进循环这一点，我个人认为尤为宝贵。它强调的不是一次性清洗，而是一种持续的、嵌入业务流程的自我净化机制。这本书的成功之处在于，它成功地将“数据管理”这一听起来略显枯燥的话题，转化成了驱动业务创新的核心引擎的讲解。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它那清晰的逻辑结构所吸引。作者似乎非常懂得读者的困惑点，从最基础的数据孤岛问题讲起，逐步升级到跨部门协作的治理难题，最终落脚于技术选型和系统集成。语言风格上，它采取了一种非常沉稳且富有洞察力的叙事方式，没有过多花哨的辞藻，但字里行间透露出对企业数据复杂性的深刻理解。特别是关于数据生命周期管理的章节，它不仅仅关注数据的创建和维护，更强调了数据在业务流程中流转、应用乃至最终归档的全过程控制。书中对“黄金记录”（Golden Record）的定义和构建路径阐述得极其透彻，结合大量的图表和流程图，使得即便是初次接触MDM概念的技术人员也能快速领悟其核心精髓。这本书更像是一位资深顾问在耳边低语，指引你避开那些看似光鲜实则暗藏风险的弯路，真正做到稳健前行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，它绝非仅仅停留于工具和流程的表面描述。作者将MDM提升到了企业战略的高度来审视，强调了主数据作为企业“事实唯一来源”（Single Source of Truth）对风险控制、合规性报告以及客户洞察的决定性作用。阅读过程中，我发现作者对全球性法规，特别是数据主权和隐私保护如何影响MDM架构的决策，有着非常精到的见解。书中对Master Data Hubs的不同架构模式（集中式、注册式、中心化权威式）的优缺点对比分析得极其细致入微，让我能根据自身业务的复杂程度做出更有根据的选择。最让我震撼的是其对“数据治理委员会”的有效运作模式的阐述，避免了这种机构流于形式的常见弊病。总而言之，这本书提供的是一套完整的、经过时间考验的、面向未来的企业数据基石构建蓝图。

评分☆☆☆☆☆

对于一个在大型跨国公司数据部门摸爬滚打多年的老兵来说，市面上很多MDM书籍都显得有些“学院派”或“过时”。但这一本却给我带来了耳目一新的感觉，尤其是在谈论云原生MDM解决方案和数据治理的敏捷实践方面。作者非常敏锐地捕捉到了当前技术栈的演变，并探讨了诸如数据编目（Data Catalog）如何与MDM深度融合以增强元数据管理能力。我特别欣赏它对“组织文化变革”的强调，认为技术只是工具，真正的挑战在于打破部门壁垒、建立数据共享的信任机制。书中关于如何设计有效的激励机制以鼓励员工主动维护数据质量的章节，非常具有操作指导性。它不仅教你如何建系统，更教你如何“管人”和“立规”。读完后，我对于如何在我司当前僵化的治理结构中注入新的活力，有了一个非常清晰的路线图。

评分☆☆☆☆☆