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出版者:中国商业出版社

作者:周景学主编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:24.00元

装帧:平装

isbn号码:9787504442369

丛书系列:

图书标签:

• 网站安全
• 商务安全
• 网络安全
• 信息安全
• 安全控制
• 风险管理
• Web安全
• 漏洞防护
• 安全审计
• 数据安全

《企业数据治理与合规实践指南》 本书导读： 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动企业发展的核心资产。然而，伴随数据价值的提升，如何有效管理海量数据、确保数据质量、遵循日益复杂的法律法规要求，成为了摆在所有企业面前的严峻挑战。本书聚焦于企业数据治理的顶层设计、落地实施与持续优化，旨在为企业构建一套全面、高效、可落地的现代数据管理体系。 本书并非侧重于网络安全技术或特定系统的操作指南，而是深入探讨数据作为资产的生命周期管理、组织架构的重塑、以及在合规驱动下的数据战略制定。我们不探讨防火墙的配置、入侵检测系统的部署，也不详述特定商务网站的漏洞扫描或渗透测试流程。我们的核心关切在于“数据本身”的价值、风险与管理框架。 第一部分：数据治理的战略基石与组织重塑 数据治理并非一个纯粹的技术项目，它是一项涉及组织、流程与文化的战略变革。本部分将深入剖析当前企业面临的数据环境现状，强调数据治理的必要性与紧迫性。 第一章：数据资产化的战略定位 本章首先界定了“数据资产”的概念，阐述了数据在企业价值链中的关键地位。我们将探讨数据如何从“副产品”转变为“核心驱动力”，并分析成功实现数据资产化的企业所共有的战略特征。重点将放在数据治理与企业整体战略目标（如客户体验提升、运营效率优化、风险控制强化）的对齐机制上。我们将详细阐述如何建立数据价值评估模型，以量化数据治理的投入产出比（ROI）。 第二章：数据治理组织架构设计与角色分工 建立有效的治理体系，关键在于明确的权责划分。本章详细介绍了适用于不同规模和行业的最佳实践组织模型，如数据治理委员会、数据管理办公室（DMO）的设立与运作。我们深入剖析了几个核心角色的职责边界，包括首席数据官（CDO）、数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）以及数据消费者。本书强调，数据管家的角色不仅仅是技术层面的维护者，更是业务规则在数据层面的具体执行者与监督者。我们将提供一套实用的能力模型，用于评估和培养这些关键角色的专业素质。 第三章：驱动变革：文化、沟通与利益相关者管理 数据治理的成功高度依赖于组织内部的接受度和合作意愿。本章着重于变革管理。我们分析了数据治理推行过程中常见的文化阻力（如“数据孤岛”思维、部门壁垒），并提出了系统性的沟通策略。成功的关键在于将数据治理的益处清晰地传达给每一层级的利益相关者，将数据质量视为全员的共同责任。本书提供了冲突解决机制和激励体系设计的案例分析，确保治理流程的顺畅推进。 第二部分：核心数据管理流程与技术支撑框架 本部分将数据治理的宏观理念转化为可操作的流程和标准，重点在于数据的生命周期管理，而非基础设施的安全加固。 第四章：元数据管理：构建企业数据地图 元数据是理解和使用数据的关键“数据的数据”。本章详细阐述了元数据管理的深度和广度。我们将探讨技术元数据（如数据类型、存储位置）、业务元数据（如业务定义、计算逻辑）和操作元数据（如数据流向、血缘关系）的收集、存储与维护。本书特别关注如何利用元数据管理平台实现数据血缘追踪，这对影响分析和合规性审计至关重要。我们不会深入讨论具体的数据库日志分析或网络监控工具，而是聚焦于如何清晰地记录“数据从哪里来，经过了谁的手，变成了什么样”。 第五章：数据标准、质量与主数据管理（MDM） 数据质量是数据治理的生命线。本章首先定义了数据质量的维度（准确性、完整性、一致性、时效性）。随后，我们提出了制定企业级数据标准的流程，包括术语表、参考数据和主数据定义。我们将重点介绍主数据管理（MDM）的架构设计，它如何确保关键业务实体（如客户、产品、供应商）在整个企业中的唯一、权威视图。本书将详述MDM的集成策略，如何将主数据源与各个业务系统进行同步与协调。 第六章：数据生命周期管理与生命周期策略 数据从产生到最终处置的全过程都需要明确的管理策略。本章覆盖了数据捕获、存储、使用、归档和销毁的完整流程。我们探讨了数据分层存储策略（如热数据、温数据、冷数据的划分），以优化存储成本和访问效率。关于数据销毁，我们关注的是“合规性销毁”的流程设计，确保数据在生命周期结束后能够被安全、可审计地移除，以满足特定的法律保留要求。 第三部分：数据合规、风险与伦理治理 数据合规是当前企业面临的最大外部约束之一。本部分将深入研究如何将法律法规要求融入到日常的数据治理流程中。 第七章：全球数据隐私法规遵从（以GDPR、CCPA为核心） 本章全面解析了全球主要数据隐私法规的核心要求，特别是关于个人身份信息（PII）的处理、存储和跨境传输的规定。我们阐述了“设计即隐私”（Privacy by Design）和“默认即隐私”的原则如何嵌入到数据系统开发和流程设计中。重点在于建立数据主体权利响应机制（如访问权、被遗忘权），以及如何通过数据治理框架来支持这些权利的履行。本书强调，合规性是通过健全的数据管理流程来达成的，而非简单的技术打补丁。 第八章：数据安全治理与风险管理框架 在数据安全方面，本书侧重于治理层面而非技术防御。我们将探讨数据风险评估模型，如何识别数据泄露、滥用或不当使用的潜在风险点。这包括对数据访问权限的治理（谁可以访问哪些数据，基于什么业务目的），以及数据分类分级策略在风险控制中的作用。我们详细描述了如何建立数据风险报告和监控机制，确保风险敞口始终处于可接受的水平。 第九章：数据伦理、偏见与可信赖AI治理 随着企业越来越多地依赖数据驱动的决策和人工智能模型，数据伦理成为新的治理前沿。本章探讨了数据使用中的公正性、透明度和问责制问题。我们将分析数据集中可能存在的偏见（Bias）如何影响算法的公平性，并提供了审计和缓解数据偏见的方法论。本书强调了建立“可信赖AI治理框架”的重要性，确保数据的使用符合企业价值观和社会期望。 结语：持续改进的数据治理路线图 本书最后总结了数据治理是一个永无止境的旅程。我们提供了一套PDCA（计划-执行-检查-行动）循环模型，用于定期评估数据治理成熟度，并根据业务变化和监管更新来迭代优化治理体系。本书旨在帮助企业构建一个有韧性、可持续发展的数据管理能力，将数据真正转化为驱动未来增长的战略资源。 本书读者对象： 本书适合企业高层管理者、首席数据官（CDO）、数据治理负责人、合规官（CCO）、内部审计人员，以及所有负责数据战略制定、流程设计和质量管理的企业专业人士。

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