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出版者:中信出版社

作者:詹姆斯·A·霍尔

出品人:

页数:408

译者:李丹

出版时间:2003-11

价格:49.00元

装帧:平装

isbn号码:9787800739873

丛书系列:

图书标签:

• IT审计
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• IT审计
• 合规性
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好的，这是一本关于《数据治理与数字化转型》的图书简介，旨在涵盖该领域的关键概念、实践方法和未来趋势，且完全不涉及信息系统审计与鉴证的内容。 --- 图书名称：《数据治理与数字化转型：驾驭数据驱动的未来》 导言：数字时代的基石与航向 在当今以数据为核心驱动力的商业环境中，企业正以前所未有的速度和规模进行数字化转型。然而，这场转型并非简单的技术堆砌，而是一场深刻的业务重塑。成功的转型依赖于一个坚实的基础——高效、可靠、合规且富有洞察力的数据基础。本书《数据治理与数字化转型：驾驭数据驱动的未来》正是在这一背景下应运而生，它不仅是企业高管和技术领导者的战略指南，也是数据专业人员的实战手册。 本书深入剖析了如何将数据视为战略资产，而非仅仅是IT的负担。我们着重探讨的不是如何“检查”数据是否合规（即审计职能），而是如何“构建”一个能够持续产生价值的数据生态系统，并以此为驱动力，实现全面的业务数字化升级。 第一部分：数据治理的战略重塑——从合规到赋能 传统的数据管理侧重于数据的存储和安全；而现代数据治理的核心在于最大化数据的商业价值和可信度。本部分将数据治理从一个孤立的职能提升到企业战略层面。 第一章：数字化转型中的数据角色定位 数字化转型成功的关键指标往往是数据驱动的决策能力。本章将界定数据在现代企业架构中的核心地位，区分传统数据管理与现代数据治理在战略层面的差异。我们将探讨如何建立数据驱动的组织文化，确保数据不仅仅是被动地报告过去，而是主动地预测未来、指导行动。 第二章：构建全面的数据治理框架 一个有效的治理框架需要涵盖组织结构、政策、标准和技术。本章详细阐述如何设计一个适应敏捷开发和快速变化业务需求的治理模型。重点介绍治理委员会的设立、角色与职责的明确（如数据所有者、数据管家），以及如何将治理活动嵌入日常业务流程，而非作为事后检查。 第三章：数据质量管理：从清洗到信任 数据质量是所有数据价值的源泉。本章超越了简单的数据清洗范畴，深入探讨如何建立主动式数据质量管理体系。内容包括：定义关键质量维度（准确性、完整性、一致性、时效性），实施数据质量监控仪表板，以及利用自动化工具进行持续的质量提升。我们将展示如何通过提升数据信任度，显著降低运营风险和决策错误率。 第四章：元数据管理与数据目录的构建 元数据是理解数据的“数据”。在本章中，我们将探讨如何建立一个统一的、可搜索的企业级数据目录。这不仅包括技术元数据（如数据模型、ETL流程），更重要的是业务元数据（如业务术语、计算逻辑的定义）。一个完善的元数据管理体系是实现数据资产化和提升数据可发现性的先决条件。 第五章：数据隐私、安全与合规性设计（仅侧重设计与控制） 本章侧重于在数据生命周期中内建隐私和安全控制，而不是事后补救。我们将讨论如何设计数据分类分级标准，实施基于角色的访问控制（RBAC）策略，以及如何利用隐私增强技术（PETs），如假名化和差分隐私，在不泄露敏感信息的前提下实现数据共享与分析。 第二部分：数据驱动的数字化转型实践 数据治理提供了燃料和方向盘，而数字化转型则是将这些资源转化为商业动力的引擎。本部分聚焦于如何利用治理后的数据，驱动具体的业务创新和转型项目。 第六章：构建现代化数据架构：云、流与湖仓一体 数字化转型需要灵活、可扩展的基础设施。本章详细对比和分析云原生数据平台的优势，包括数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）的演进，以及新兴的湖仓一体（Lakehouse）架构如何统一批处理和流处理的挑战。内容涵盖数据管道（Data Pipelines）的设计与优化，强调弹性伸缩和成本效益。 第七章：数据集成与主数据管理（MDM） 在复杂的企业环境中，跨系统的数据孤岛是转型的最大障碍。本章专注于主数据管理（MDM）的战略实施，即如何定义和维护企业核心实体（如客户、产品、供应商）的单一、权威视图。我们将讨论集成模式（集中式、集中式/注册式、联合式）的选择与实施，确保业务流程（如客户360度视图）的数据基础统一。 第八章：数据分析与商业智能的深化 数据治理的最终目标是赋能分析。本章将介绍如何将治理后的数据转化为可操作的洞察。内容包括：从描述性分析到预测性分析的跃迁，如何设计高效的指标体系和KPIs，以及如何利用先进的商业智能（BI）工具，实现自助式分析（Self-Service BI）并确保分析结果的一致性。 第九章：人工智能与机器学习的伦理与落地 人工智能是数字化转型的核心驱动力，但AI模型的质量直接依赖于训练数据的质量和治理。本章探讨AI生命周期中的数据要求：数据偏差（Bias）的识别与缓解，如何确保训练数据的代表性与公平性，以及如何建立模型可解释性（Explainability），确保决策过程透明化。 第十章：数据价值变现与数据生态系统构建 本部分总结如何将数据治理和数字化转型成果转化为新的收入流或竞争优势。探讨数据产品化的思路，如何安全地与外部伙伴进行数据共享（数据市场/交换），以及如何衡量数据治理和转型项目的投资回报率（ROI），确保持续的资源投入和业务认可。 结语：持续演进的数据驱动型组织 数字化转型是一个持续的旅程，数据治理是保障其可持续性的引擎。本书的最终目标是帮助读者建立一个能够自我修正、持续学习和快速响应市场变化的数据驱动型组织。未来的竞争不再是产品或技术的竞争，而是数据治理与利用效率的竞争。 --- 目标读者： 企业首席信息官（CIO）、首席数据官（CDO）、数据治理负责人、企业架构师、数字化转型项目经理、高级数据分析师及所有致力于在数据时代构建竞争优势的专业人士。

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我购买这本书主要是冲着它在“新兴技术审计方法论”上的突破性介绍。市面上很多书籍要么是纯理论的IT审计，要么就是针对某个特定软件的配置指南，但这本书的独特之处在于，它构建了一个可迁移、可复制的审计方法论框架，来应对那些快速迭代的技术。例如，书中关于“利用自动化工具进行连续审计”的探讨，让我看到了未来审计工作的方向——从周期性检查转变为实时监控。作者详细介绍了如何设计脚本来捕捉异常交易模式，以及如何利用机器学习的初步概念来辅助识别潜在的舞弊迹象。这些内容读起来非常前沿，但作者的文字却始终保持着一种沉稳的、学术的严谨性，既不会让人觉得过于玄乎，又能感受到其背后坚实的技术支撑。对于希望将审计工作“智能化”的同行来说，这本书提供的思路和工具箱是无价的。

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坦白说，这本书的“风险管理框架构建”部分，对我这种理论功底稍微薄弱的读者来说，一开始有些吃力，但一旦理清了思路，那种系统的、结构化的知识体系就让人拍案叫绝。它不是简单地罗列风险，而是提供了一整套从识别、评估到应对的闭环管理方法论。特别欣赏作者在讲解如何量化风险影响时所采用的那些案例分析，非常贴近实际操作中的那种模糊性。比如，对于那些新兴的、难以量化的技术风险（比如供应链中断的连锁反应），书里提供的定性分析工具和场景模拟，比那些教科书式的概率模型要实用得多。我个人对书中关于“关键业务目标与风险指标的对齐”那段内容非常感兴趣，它清晰地展示了审计目标是如何紧密服务于企业的战略目标的，而不是孤立存在的。这套框架的严谨性，让我感觉仿佛在搭建一座精密的钟表，每一个齿轮——无论是内部控制、信息系统还是人力资源——都必须咬合得天衣无缝，才能确保整个企业机器准确高效地运转。

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如果说这本书有什么让我感到惊喜的地方，那绝对是它在“审计沟通与报告撰写”方面所花费的笔墨。通常，技术书籍往往忽略了“人”的因素，但这本书却花了不少篇幅，详细论述了如何将复杂的审计发现用不同层级的语言有效地传达给不同的受众——从技术人员到董事会成员。书中的案例展示了如何将技术风险转化为管理层能够理解的“业务影响点”，比如，一个系统漏洞不仅仅是代码问题，而是可能导致数百万美元的收入损失或监管罚款。作者强调了报告的“说服力”和“行动导向性”，提供了一套结构化的报告模板和措辞建议，这对于我这种在撰写高层简报时常常感到力不从心的读者来说，简直是雪中送炭。它教会我，再完美的审计工作，如果不能有效地沟通和推动改进，其价值也会大打折扣，这是一种对职业素养的更高要求。

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这本书真是让我大开眼界，特别是它在讲述“业务流程优化”那一块。我一直以为审计就是事后找茬、检查那些冷冰冰的数字和凭证，但这本书彻底颠覆了我的认知。它强调的是如何通过审计的视角去审视和改进企业的核心业务流程，比如采购、销售到收款的全过程。作者用了大量的篇幅去解析那些看似复杂的流程图，然后深入浅出地指出在这些流程中隐藏的风险点和效率瓶颈。我记得有一章专门讲到了如何利用技术手段来提升流程的透明度和自动化程度，这对于我们这些需要与IT部门打交道的人来说简直是宝典。书里没有过多地纠缠于枯燥的法规条文，而是把重点放在了“增值”上。读完之后，我立刻就能在脑海中勾勒出一个更高效、更安全的业务操作蓝图，而不是仅仅满足于“合规”这个低水平的目标。那种从被动接受检查到主动参与优化的思维转变，是这本书给我带来的最宝贵的财富。它让我明白，现代审计师的角色已经从“守门人”进化成了“业务顾问”。

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这本书在“信息技术环境下的内控设计”这一章节的处理手法，体现了作者极强的实战经验。它没有止步于传统的内控概念，而是紧紧围绕着云服务、大数据和移动办公这些当下最热门的技术场景展开讨论。我尤其欣赏作者对“权限管理”的深入剖析，尤其是如何设计既能满足业务需求又不至于过度放权的精细化权限矩阵。书里提到，在很多企业中，权限的授予往往是“一刀切”或者随着时间推移而累积，最终导致了大量冗余和冲突的权限存在，而这本书给出的解决方案是基于“最小权限原则”的动态调整模型，这绝对是操作层面的干货。此外，它对数据治理和数据安全在内控中的地位提升也有深刻的见解，这让我意识到，未来的审计工作重心将不可避免地转向数据的完整性和保密性上。读完这部分，我感觉自己对现代企业信息架构的敏感度提升了好几个档次。

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作为入门，还是比较实用的。

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