目录

●序言1
序言2
序言3
前言
概念及方法篇
第1章 企业数据治理的相关概念/2
1.1 数据治理的基础概念/3
1.1.1 什么是数据/3
1.1.2 什么是元数据/4
1.1.3 什么是主数据、静态数据（中心）/4
1.1.4 什么是企业数据治理/5
1.1.5 企业数据治理的价值有哪些/7
1.1.6 企业的二次数据治理/9
1.2 传统主数据管理的局限/10
1.2.1 主数据的动态性问题/10
1.2.2 主数据管理无法满足业务场景需求/11
1.2.3 主数据管理项目实施后运维难以保障/12
1.2.4 主数据管理项目实施后数据质量并未改善/13
第2章 企业数据治理的源端+末端/15
2.1 源端+末端数据治理概念/15
2.2 源端+末端数据治理架构/18
2.3 源端+末端数据治理目的/20
2.3.1 构建数据治理整体架构，确保数据治理的整体性/20
2.3.2 全方位重构数据标准体系，改善数据环境/22
2.3.3 构建全视角管控的静态数据中心，全面保障数据质量/22
2.3.4 通过技术+行为的手段深层次保障数据质量/24
2.3.5 构建日常数据质量监测体系，持续确保数据质量/25
2.3.6 构建基于场景的数据服务体系，推进数据资产化管理/26
2.3.7 构建基于过程的业务探查机制，实现全业务的问题追溯/28
2.3.8 构建基于过程的知识体系，确保持续的数据治理能力/30
2.4 源端+末端数据治理方案（模式）分析/31
2.5 “八步走”实施企业源端数据治理/33
2.5.1 现状自查——摸清数据管理现状/33
2.5.2 精心筹备——做好数据治理项目的启动工作/34
2.5.3 全面排查——开展项目调研分析/36
2.5.4 构建数据管理体系——重塑数据管理标准/37
2.5.5 存量数据改造——解决已有质量问题/38
2.5.6 构建数据交换架构——打通数据孤岛/39
2.5.7 行为管控——优化增量数据质量/39
2.5.8 能力转移——保障高效的数据运维管理/41
项目篇
第3章 5个角度自查数据管理现状/43
3.1 自查数据环境/45
3.2 自查数据质量/46
3.3 自查数据安全/58
3.4 自查数据交换/60
3.5 自查数据运维/62
第4章 启动源端数据治理项目前的3个关键点/64
4.1 把握源端数据治理项目的启动时机/64
4.2 明确源端数据治理项目的原则和目标/68
4.3 合理组建项目团队并选择治理工具及厂商/70
第5章 项目启动——项目实施方法论及调研分析/75
5.1 项目实施方法论/75
5.1.1 确定源端数据治理项目方法论/75
5.1.2 明确源端数据治理项目路线图/77
5.1.3 确定源端数据治理项目里程碑/78
5.2 项目调研分析/85
5.2.1 明确调研原则/85
5.2.2 框定调研范围/86
5.2.3 收集、整理相关资料/86
5.2.4 针对调研结果进行集中讨论/87
5.2.5 进行全面翔实的差距分析/87
5.2.6 明确源端数据治理项目实施策略/90
第6章 重塑标准——构建数据管理体系/92
6.1 构建数据标准体系/93
6.1.1 构建数据管理组织、制度和流程/93
6.1.2 构建数据模型体系/95
6.1.3 构建数据质量标准体系/99
6.1.4 构建数据安全标准体系/101
6.1.5 构建数据交换标准体系/103
6.2 技术实现——数据管理体系落地/105
6.2.1 源端数据治理平台（中翰EDG）功能概述/105
6.2.2 实现数据管理体系的落地/107
第7章 解决已有数据质量问题——清洗存量数据/110
7.1 分析存量数据质量/111
7.2 制定清洗策略/112
7.3 制定清洗规则/113
7.3.1 数据清洗的背景/114
7.3.2 数据质量现状分析/115
7.3.3 数据清洗/117
7.4 技术实现——实施存量数据清洗/122
7.5 数据清洗后的业务系统处理/126
第8章 完善数据交换架构——打通数据孤岛/128
8.1 企业数据交换管理现状/129
8.2 构建基于静态数据中心的数据交换架构/132
8.3 企业数据交换架构的技术实现/134
8.3.1 定义数据交换规则/134
8.3.2 接入源端数据治理平台/136
第9章 行为约束——优化增量数据质量/138
9.1 数据采集阶段的行为管控/138
9.2 数据生成后的行为管控/142
第10章 确保顺利——企业源端数据治理项目的管理/145
10.1 项目文档的管理/145
10.2 项目实施过程的管理/146
10.2.1 项目咨询阶段的过程管理/146
10.2.2 项目实施阶段的过程管理/148
10.3 项目进度的管理/150
10.4 项目培训的管理/151
第11章 以终为始——顺畅开展数据运维工作/155
11.1 建立完善的数据运维管理架构/155
11.2 用好数据运维管理工具/156
11.3 注重源端数据治理知识的收集和转移/158
第12章 拒绝失败——源端数据治理项目的风险管控/161
12.1 源端数据治理项目中的风险及管控/161
12.1.1 数据管理体系面临的风险/162
12.1.2 数据建模面临的风险/162
12.1.3 存量数据清洗面临的风险/164
12.1.4 数据交换治理面临的风险/164
12.1.5 数据治理知识转移面临的风险/165
12.2 源端数据治理项目后的风险及管控/165
12.2.1 数据日常管控治理面临的风险/165
12.2.2 数据体系拓展面临的风险/166
12.2.3 数据日常检测面临的风险/167
实践篇
实践1 持续源端治理——康尼集团构建稳固的数据管理架构/169
实践2 “数据同源、规范共享、应用统一、服务集中”——多氟多开启源+末端数据治理/172
实践3 数据治理“三步走”——天保控股集团踏上智慧化转型之路/176
实践4 构建静态数据中心——国家电投山东院有效提升数据分析准确度/178
实践5 开启集团数字化转型新篇章，数据治理一直在路上/181
实践6 确保增量数据合规有效——永达汽车成功迈出改善企业数据质量第一步/186
实践7 建立数据标准体系，提升数据管理能力——某军工企业推动业务活动高效运行/189
实践8 聚焦核心，点滴做起——数据治理支撑山航集团数字化管理/192
实践9 搭建数据运维管理平台——国内某钢铁集团实现高效数据质量管控/195
实践10 内外兼治——数据治理提高国内制药企业核心竞争力/197
实践11 开启源端数据治理——重铸乳品企业数据基础/199
实践12 构建数据治理平台——国内某工程机械集团实现各业务系统的整体联动/201
实践13 夯实信息化基石——国内某离散加工企业成功实施数据治理项目/203
实践14 数据治理——开启国内某电器集团的蜕变之门/209
实践15 任重道远——国内某酒业集团实施数据治理项目的4个感悟/217
实践16 数据治理——建筑行业实现智慧建造的必由之路/219
实践17 从构建数据治理体系开始——山东能源集团的物供管理大数据战略/222
实践18 精细化数据治理——新的思路让某科技集团拒绝MDM/226
实践19 雄关漫道真如铁——数据治理助力智慧水务提升运营效率和管理水平/230
附录 源端数据治理平台功能标准/241