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出版者:

作者:张强华

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:1999-11-1

价格:34.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115082411

丛书系列:

图书标签:

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《数字时代的数据治理与合规实务》 内容简介 在当今这个以数据为核心驱动力的时代，企业和组织正面临着前所未有的数据复杂性和监管压力。《数字时代的数据治理与合规实务》并非一本操作系统的使用指南，而是深入剖析如何在错综复杂的法律法规、技术挑战和业务需求中，构建一套稳健、高效且具备前瞻性的数据管理体系的专业参考书。本书聚焦于“治理”与“合规”两大支柱，旨在为信息技术负责人、数据保护官（DPO）、法务人员以及希望实现数据资产最大化价值的决策者提供一套系统化、可落地的实战框架。 全书结构严谨，逻辑清晰，从宏观的战略规划到微观的具体实施步骤，层层递进，确保读者能够全面掌握数据生命周期中的每一个关键环节。 第一部分：数据治理的战略基石与组织架构 本部分首先确立了数据治理的战略高度，阐明了优秀的数据治理如何直接转化为企业的核心竞争力，而非仅仅是成本中心。我们探讨了数据治理成熟度模型（DGMM）的评估与应用，帮助读者定位自身组织在数据管理方面的现状。 数据治理愿景与路线图制定： 如何将宏大的业务目标转化为可执行的数据治理目标，并设计出分阶段的实施路线图。 组织与角色界定： 详细阐述了数据治理委员会的构成、数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）和数据守护者（Data Custodian）的职责划分与协作机制。强调跨部门沟通的艺术与冲突解决策略。 核心原则与政策框架： 确立数据质量、数据安全、数据隐私和数据生命周期管理的基本原则，并探讨如何将这些原则转化为具有约束力的内部政策文件。 第二部分：数据质量管理：从清洗到洞察 数据质量是所有数据驱动型决策的生命线。本书用大量篇幅阐述了如何从根本上提升数据的可靠性、准确性和一致性。 数据质量维度与度量标准： 深入分析了完整性、准确性、一致性、及时性、有效性和唯一性等关键质量维度，并提供了量化指标（KPIs）的设定方法。 数据质量的生命周期管理： 覆盖了数据采集源头的“预防性”质量控制、数据清洗与转换中的“纠正性”处理，以及持续的“监控与报告”机制。 主数据管理（MDM）的实践： 详述了构建单一事实来源（Single Source of Truth）的复杂过程，包括实体识别、匹配、合并和同步技术，特别关注高价值业务实体（如客户、产品、供应商）的主数据治理。 第三部分：数据合规与隐私保护实务 面对全球日益严格的隐私法规（如GDPR、CCPA及中国各项数据安全法案），合规不再是可选项，而是企业的生存前提。本部分提供了详尽的合规技术和管理流程。 全球主要数据保护法规对比与映射： 梳理不同司法管辖区对个人身份信息（PII）和敏感个人信息的定义、处理原则和跨境传输要求。 隐私设计（Privacy by Design, PbD）的工程实践： 探讨如何在系统设计初期就嵌入隐私保护机制，包括数据最小化、匿名化、假名化技术的选择与应用场景。 数据安全与风险评估： 聚焦于数据安全治理框架，包括数据分类分级体系的建立、访问控制策略的实施，以及定期的隐私影响评估（PIA）和数据保护影响评估（DPIA）的操作流程。 应对数据泄露与响应机制： 提供了发生安全事件时的危机管理手册，涵盖了从取证、通知监管机构到公众沟通的全套流程。 第四部分：数据架构、元数据与技术支撑 高效的治理必须有坚实的技术架构作为支撑。《数据治理与合规实务》探讨了元数据管理在连接业务与技术层面的关键作用，并展望了现代数据平台对治理的赋能。 元数据管理：治理的神经中枢： 详细介绍了技术元数据、业务元数据和操作元数据的收集、存储和维护方法。重点阐述了数据血缘（Data Lineage）的可视化及其在影响分析和合规审计中的重要性。 数据目录的构建与使用： 如何建设一个易于搜索、理解和信赖的数据资产目录，确保业务用户能快速找到他们需要的数据，并了解其质量和来源。 新兴技术对治理的影响： 分析了云计算、大数据平台（如数据湖、数据中台）以及AI应用对现有治理模型带来的新挑战和新机遇，强调了自动化治理工具的选型与集成策略。 总结与展望 本书的最终目标是帮助读者建立一种“数据即资产，治理即保障”的思维模式。通过本书提供的框架、工具和案例分析，组织不仅能够满足现行复杂的监管要求，更能有效挖掘数据的内在价值，驱动创新与可持续发展。阅读本书，意味着掌握了在数字洪流中稳健航行的核心能力。

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