书面表达与短文改错 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:陶汉军

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2004-5-1

价格:17.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111016953

丛书系列:

图书标签:

• 写作
• 语文
• 高中语文
• 书面表达
• 短文改错
• 语言文字运用
• 写作技巧
• 考试必备
• 学习辅导
• 教材辅助

好的，这是一份不包含《书面表达与短文改错》内容的图书简介： --- 《数字时代的企业数据治理与战略实践》 导论：数据洪流中的灯塔 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已然超越了“资源”的范畴，成为驱动企业决策、优化运营、乃至重塑商业模式的核心资产。然而，伴随数据量的爆炸式增长（Volume）、多样性（Variety）、高速流转（Velocity）以及真实性（Veracity）的挑战，数据治理（Data Governance）不再是可选项，而是企业生存和发展的生命线。 本书《数字时代的企业数据治理与战略实践》旨在为企业高层管理者、数据架构师、合规专员以及IT专业人士提供一套系统、前瞻且可落地的框架，用以驾驭数据洪流，确保数据资产的质量、安全、合规性与战略价值最大化。我们深入剖析了数据治理从概念构建到落地实施的复杂路径，强调治理不应是僵化的规则堆砌，而应是赋能业务创新的敏捷引擎。 第一部分：重塑认知——数据治理的战略基石 本部分着重于建立对现代数据治理的全局观和战略定位。我们首先区分了传统数据管理与现代数据治理的本质区别，强调治理的核心在于“人、流程与技术”三位一体的协同作用。 第一章：从“信息孤岛”到“可信数据生态” 本章深入探讨了当前企业普遍面临的数据分散、标准不一、权责不清的“信息孤岛”困境。我们提出了“数据价值链”模型，明确了从数据采集、存储、处理到消费的每一个环节中，治理介入的必要性与切入点。内容详细阐述了数据主权、数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）的最新趋势，以及如何通过建立企业级数据目录（Data Catalog）来提升数据可发现性和透明度。 第二章：驱动力：合规性、风险与业务价值 数据治理的驱动力不再仅仅是IT部门的内部需求，而是日益增强的外部监管压力与内部对精准决策的渴望。本章详细解析了全球主要数据合规法规（如GDPR、CCPA、国内《数据安全法》等）对企业数据处理的实质性影响。我们提供了风险评估矩阵，帮助企业识别高风险数据领域（如个人身份信息、知识产权数据），并阐述了如何将数据治理工作与企业的核心战略目标（如提升客户体验、开拓新市场）紧密对齐，实现从“成本中心”到“价值驱动中心”的转变。 第三章：治理的组织架构与文化重塑 成功的治理需要清晰的权责划分和强有力的文化支持。本章构建了三种主流的数据治理组织模型（集中式、联邦式、混合式），并提供了选择模型的评估标准。重点分析了“数据治理委员会”的运作机制、首席数据官（CDO）的角色定位，以及如何通过持续的培训和激励机制，在全员中培养“数据即资产，人人有责”的文化。 第二部分：技术支撑与框架构建——从理论到实践 本部分聚焦于实施数据治理所必需的技术工具、方法论和具体框架。 第四章：数据质量管理（DQM）的精细化工程 数据质量是治理的基石。本章摒弃了笼统的质量定义，转而探讨六大维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性）的量化标准制定。内容详述了数据质量的自动化监测工具选型、DQ Scorecard的构建方法，以及如何建立“数据清洗与修复的闭环流程”，确保数据修正不仅仅是事后补救，而是源头预防。 第五章：元数据管理与数据血缘追踪 在数据量庞大的今天，理解“数据是什么（What）、在哪里（Where）、如何产生（How）”至关重要。本章系统阐述了技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成管理。特别详细介绍了数据血缘（Data Lineage）技术如何支持监管审计、影响分析和故障溯源，并提供了实施端到端血缘追踪的路线图，包括对ETL/ELT流程、数据湖和数据仓库的覆盖。 第六章：数据安全、隐私保护与访问控制 数据安全是数据治理的红线。本章深入探讨了基于角色的访问控制（RBAC）与基于属性的访问控制（ABAC）的适用场景。内容涵盖了数据脱敏（Masking）、假名化（Pseudonymization）和同态加密等前沿隐私增强技术（PETs）在实际业务场景中的应用案例。我们提供了一套分级分类的数据安全策略实施指南，确保敏感数据在不同使用场景下都能得到最高标准的保护。 第三部分：实施路径与持续优化——敏捷治理的未来 本书的最后一部分着眼于数据治理项目的落地执行、技术选型和长期维护。 第七章：数据治理的敏捷实施路线图 我们反对“大爆炸”式的治理项目，提倡分阶段、迭代式的敏捷方法。本章提出了“最小可行治理产品”（Minimum Viable Governance Product, MVGP）的概念，指导企业如何选择关键的“种子”数据域（如客户主数据或财务核心数据）先行试点，快速展示价值。章节详细列出了从项目启动、试点运行、价值评估到规模推广的七个关键里程碑。 第八章：技术选型与集成：治理平台的生态考量 现代数据治理平台不再是单一软件，而是工具生态的集成。本章分析了市场主流数据治理工具（包括主流云服务商和专业厂商）的优劣势，强调了平台选型必须考虑的兼容性、可扩展性以及与现有数据基础设施（如数据湖、数据中台）的集成能力。内容特别对比了集中式主数据管理（MDM）系统与治理平台在实现“单一事实来源”（Single Source of Truth）中的角色互补性。 第九章：衡量成功：数据治理的KPI与ROI评估 如何证明数据治理的投入是值得的？本章提供了量化评估体系。我们设计了一套多维度的关键绩效指标（KPIs），包括数据质量改进率、合规审计通过率、数据错误导致的业务损失减少额等。同时，提供了计算数据治理项目投资回报率（ROI）的实用模型，帮助企业将无形的治理效益转化为可量化的财务指标，为后续的资源争取打下坚实基础。 结语：面向未来的数据驱动型组织 本书的最终目标，是帮助读者建立一个可持续、自优化的数据治理体系。在这个体系中，数据不仅是安全的、合规的，更是被充分信任并能持续激发业务创新潜能的“活的资产”。《数字时代的企业数据治理与战略实践》是企业迈向真正数据驱动型组织不可或缺的行动指南。 ---

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