數(shù)據(jù)要素化時代的數(shù)據(jù)治理

第一篇 數(shù)據(jù)治理新趨勢
第 1 章 DataOps 的發(fā)展趨勢及實踐探索 3
1.1 DataOps 促進數(shù)字化轉型 3
1.2 DataOps 的發(fā)展與特點 5
1.3 DataOps 的實踐探索 7
1.4 未來展望 11
第 2 章 數(shù)據(jù)要素時代產(chǎn)業(yè)級數(shù)據(jù)治理新趨勢 12
2.1 數(shù)據(jù)治理發(fā)展背景 12
2.2 數(shù)據(jù)治理分類定義 13
2.3 數(shù)據(jù)治理發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn) 14
2.4 數(shù)據(jù)治理創(chuàng)新變革思路 14
2.5 產(chǎn)業(yè)級數(shù)據(jù)治理勢在必行 15
2.6 產(chǎn)業(yè)級數(shù)據(jù)價值內(nèi)涵 16
2.7 產(chǎn)業(yè)級數(shù)據(jù)治理的重要意義 18
第 3 章 數(shù)據(jù)治理進階——場景化、工程化、智能化 20
3.1 數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀：超過 90%的數(shù)據(jù)治理項目失敗 20
3.2 場景化：數(shù)據(jù)治理行業(yè)痛點的對癥處方 21
3.3 工程化：數(shù)據(jù)治理流水線和標準化 22
3.4 智能化：數(shù)據(jù)治理自動化和去低端人工化 24
3.5 數(shù)據(jù)治理標桿項目實踐分享 25
第 4 章 數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全運營和演進趨勢 27
4.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營 27
4.2 數(shù)據(jù)安全分類分級 32
4.3 業(yè)務架構與數(shù)據(jù)架構一體化 34
4.4 集團型企業(yè)數(shù)據(jù)治理的 3 種模式 36
第二篇 新理論、新方法和新技術
第 5 章 數(shù)業(yè)的邏輯及路徑 39
5.1 何為數(shù)業(yè) 39
5.2 何以數(shù)業(yè) 41
5.3 數(shù)業(yè)邏輯 42
5.4 數(shù)業(yè)之路 44
第 6 章 業(yè)務驅動的數(shù)據(jù)治理閉環(huán)管理方法 46
6.1 數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)狀與目標 46
6.2 數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容 47
6.3 數(shù)據(jù)治理的規(guī)劃 47
6.4 業(yè)務驅動數(shù)據(jù)治理的落地 48
6.5 總結與展望 54
第 7 章 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值呈現(xiàn)之道 55
7.1 數(shù)字化轉型帶來的數(shù)據(jù)變革 55
7.2 數(shù)智時代的開啟 57
7.3 數(shù)據(jù)實驗室的構建 58
7.4 業(yè)務分析工具集的提供 59
7.5 AI 場景化能力的全流程覆蓋 59
7.6 AI 自動化業(yè)務平臺必須具備的能力 60
7.7 數(shù)據(jù)安全底線保證 60
第 8 章 數(shù)據(jù)治理的共治共享 62
8.1 共治共享的定義 62
8.2 共治共享的必要性 63
8.3 共治共享的可行性 64
第 9 章 價值驅動的精益數(shù)據(jù)治理 67
9.1 數(shù)據(jù)治理是數(shù)字化轉型的“德爾斐神諭” 67
9.2 數(shù)據(jù)治理項目的六大挑戰(zhàn) 68
9.3 六大挑戰(zhàn)的四大應對策略 69
9.4 精益數(shù)據(jù)方法打造價值驅動的數(shù)據(jù)治理 69
9.5 精益數(shù)據(jù)治理的六大新范式 71
9.6 精益數(shù)據(jù)治理工作坊實現(xiàn)業(yè)技融合的數(shù)據(jù)治理 72
第 10 章 數(shù)據(jù)治理的“新四化” 74
10.1 數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn) 74
10.2 數(shù)據(jù)治理“新四化”實踐探索 76
10.3 數(shù)據(jù)治理落地見效的行動建議 82
第三篇 新型數(shù)據(jù)基礎設施
第 11 章 平安人壽數(shù)據(jù)中臺建設實踐 87
11.1 平安人壽數(shù)據(jù)中臺的發(fā)展及全景規(guī)劃 87
11.2 平安人壽數(shù)據(jù)中臺的實施方案 90
11.3 平安人壽數(shù)據(jù)中臺的建設成果 102
第 12 章 阿里巴巴數(shù)據(jù)治理平臺建設實踐 103
12.1 數(shù)據(jù)繁榮的紅利與挑戰(zhàn) 103
12.2 阿里巴巴數(shù)據(jù)治理平臺建設的主要實踐 108
12.3 阿里巴巴數(shù)據(jù)治理平臺建設的總結與展望 143
第 13 章 后 Hadoop 時代的數(shù)據(jù)分析之道 146
13.1 從基礎架構看數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)狀 146
13.2 從數(shù)據(jù)倉庫到湖倉融合架構的演進 147
13.3 下一代數(shù)據(jù)分析引擎的建設方向 148
13.4 新一代極速湖倉分析引擎 149
13.5 客戶案例分享 153
第四篇 行業(yè)數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全治理
第 14 章 高校數(shù)據(jù)治理工程化探索與實踐 157
14.1 高校數(shù)據(jù)工程建設背景 157
14.2 數(shù)據(jù)治理工程化指導思想 158
14.3 “388”數(shù)據(jù)治理工程管理體系 159
14.4 數(shù)據(jù)治理工程人員培養(yǎng) 161
14.5 數(shù)據(jù)治理工程化實施效果 164
14.6 數(shù)據(jù)治理工程化典型案例 165
14.7 下一步的思考與展望 167
第 15 章 場景化數(shù)據(jù)治理助推“智校”提升 169
15.1 高校數(shù)據(jù)治理體系的建設背景 169
15.2 高校數(shù)據(jù)治理體系的建設思路 170
15.3 高校場景化數(shù)據(jù)治理方案 176
第 16 章 數(shù)字化時代數(shù)據(jù)安全運營的探索與實踐 179
16.1 數(shù)字化時代數(shù)據(jù)安全面臨新挑戰(zhàn) 179
16.2 數(shù)字化時代數(shù)據(jù)安全運營體系建設的理念和架構 180
16.3 數(shù)據(jù)安全運營體系建設的 7 項關鍵舉措 182
16.4 數(shù)據(jù)安全運營體系的建設過程與成效 184
第 17 章 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題解決之道 186
17.1 解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題所面臨的挑戰(zhàn) 186
17.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方法論 187
17.3 “四駕馬車”賦能數(shù)據(jù)質(zhì)量問題解決 191
17.4 全流程管控助力數(shù)據(jù)質(zhì)量長效管理 194
第五篇 企業(yè)最佳實踐
第 18 章 中國石化的數(shù)據(jù)治理框架、方法和效果 199
18.1 中國石化的數(shù)據(jù)治理概述 200
18.2 中國石化的數(shù)據(jù)治理總體框架 201
18.3 中國石化的數(shù)據(jù)治理效果 208
18.4 中國石化的數(shù)據(jù)治理工作展望 210
第 19 章 金融業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化時代的數(shù)據(jù)治理新實踐 212
19.1 金融業(yè)數(shù)據(jù)管理邁入數(shù)據(jù)資產(chǎn)化新時代 212
19.2 數(shù)據(jù)管理技術上云成為重要發(fā)展趨勢 213
19.3 金融客戶數(shù)據(jù)管理熱點涌現(xiàn) 213
19.4 “1 2 3”數(shù)據(jù)治理體系框架 214
19.5 基于自主創(chuàng)新的“源啟”數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺全力推動企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程 216
19.6 數(shù)據(jù)治理的最佳實踐 217
19.7 數(shù)據(jù)治理的后續(xù)發(fā)展方向 219
第 20 章 中國聯(lián)通：深化落實數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，助力企業(yè)數(shù)字化轉型 221
20.1 數(shù)字化轉型是國家重要戰(zhàn)略 222
20.2 企業(yè)數(shù)字化轉型的重點問題與挑戰(zhàn) 222
20.3 數(shù)據(jù)戰(zhàn)略落地的十大關鍵步驟 223
20.4 中國聯(lián)通數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實施的經(jīng)驗總結 229