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出版者:

作者:English, Larry P.

出品人:

页数:840

译者:

出版时间:2009-10

价格:434.00元

装帧:

isbn号码:9780470134474

丛书系列:

图书标签:

• 信息质量
• 数据质量
• 数据治理
• 数据管理
• 信息管理
• 数据分析
• 商业智能
• 决策支持
• 数据科学
• 质量管理

《数据治理与决策优化：构建可靠信息体系的实践指南》 本书导读： 在当今信息爆炸的时代，企业和组织面临的挑战不再是信息的匮乏，而是如何从海量、异构的数据中提炼出真正有价值、可信赖的洞察。许多组织在数据驱动转型的道路上受阻，其根本原因在于对信息质量缺乏系统性的管理和保障。《数据治理与决策优化：构建可靠信息体系的实践指南》正是在这一背景下应运而生，它旨在为信息系统建设者、数据架构师、业务分析师以及高层管理者提供一套全面、实用的框架和方法论，用以系统性地提升组织的数据资产价值，确保决策的科学性与有效性。 本书的核心思想在于强调治理先行，质量赋能。它深刻认识到，脱离了清晰的治理结构和流程，任何技术层面的质量改进措施都将是零散且不可持续的。因此，本书的架构设计紧密围绕“构建一个可持续、可信赖的信息生态系统”这一目标展开。 --- 第一部分：数据治理的战略基石与组织重塑 本部分深入探讨了数据治理的战略意义，将其定位为企业核心竞争力的驱动要素，而非仅仅是IT部门的例行任务。 第一章：从数据到洞察的鸿沟——认识治理的必要性 本章首先剖析了当前组织在数据使用中普遍存在的痛点，例如“数据孤岛”、“重复建设”、“报告矛盾”等现象的深层根源。我们探讨了低质量数据对业务运营、合规性、客户体验以及战略决策带来的隐性与显性成本。本章强调了将数据视为关键战略资产（Data as an Asset）的思维转变，并阐述了成熟的数据治理体系如何成为数字化转型的稳固基石。 第二章：构建数据治理蓝图——框架、模型与治理委员会的设立 成功的数据治理并非一蹴而就，需要清晰的蓝图。本章详细介绍了当前主流的数据治理框架（如DAMA-DMBoK的结构化思路）及其在不同行业场景下的适配性。重点阐述了治理组织架构的搭建，包括数据治理委员会（DGC）的职能定位、数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）的角色与职责划分。我们提供了一套实用的流程，指导组织如何从零开始，自上而下地推动治理工作的落地，并明确了业务部门与技术部门在治理中的协同机制。 第三章：策略、政策与标准的制定——治理的执行力保障 数据治理的有效性依赖于清晰、可执行的政策和标准。本章聚焦于如何制定面向业务价值的数据策略，并将其转化为可操作的政策文档。内容涵盖数据安全与隐私保护政策的制定流程、数据生命周期管理规范，以及元数据、主数据和参考数据管理所需的关键标准集。我们通过案例分析展示了如何将抽象的“质量要求”转化为具体的“业务规则”和“技术标准”。 --- 第二部分：核心数据质量体系的构建与实施 在治理框架的指导下，本部分转向数据质量管理（Data Quality Management, DQM）的实操层面，提供从度量到改进的全周期方法论。 第四章：数据质量的维度解构与业务场景映射 高质量并非一概而论，它必须是针对特定业务需求的。本章详细定义了数据质量的六大核心维度——准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性，并超越了传统的定义，深入探讨了“业务适用性”这一最高维度的衡量标准。读者将学习如何根据不同的业务场景（如客户关系管理、供应链优化、财务报告）确定不同维度的优先级。 第五章：质量度量、监测与报告——量化数据价值 “你无法管理你不能衡量的东西。”本章是数据质量度量的技术核心。我们提供了构建数据质量指标体系（DQI）的步骤，包括指标的定义、阈值的设定、以及自动化监测工具的选择和部署。重点内容包括：如何建立数据质量仪表板（Dashboard），实现对关键数据域（如客户主数据、产品目录）的实时或周期性健康评分，并将质量报告与业务绩效指标（KPIs）挂钩，实现质量的业务化解读。 第六章：数据清理、标准化与数据增强的技术实践 本章探讨了如何运用技术手段来主动提升数据质量。内容覆盖数据清洗的流程设计（包括识别异常、数据转换、去重合并），数据标准化（如地址解析、名称规范化）的技术选型与实施，以及利用外部数据源（如地理编码、行业分类码）进行数据增强，以提高数据丰富度和准确性的实践方法。本章包含了对常见ETL/ELT工具中质量模块的应用指导。 --- 第三部分：元数据与主数据的深度管理 本部分着重于信息体系的“骨架”——元数据和主数据，阐述它们在实现数据互操作性和建立单一事实来源中的决定性作用。 第七章：元数据管理——连接业务与技术的桥梁 元数据是理解数据含义、来源和沿袭的“数据之数据”。本章详细阐述了技术元数据（结构信息）、业务元数据（业务术语、定义）和操作元数据（质量得分、血缘关系）的整合管理。我们提供了建立集中式元数据知识库的实施路径，并强调了数据血缘（Data Lineage）的追踪和可视化，这对于满足审计要求和快速定位数据问题至关重要。 第八章：构建单一事实来源——主数据管理（MDM）的策略与架构 主数据（如客户、产品、组织结构）是跨系统共享和决策制定的基础。本章系统介绍了主数据管理的战略价值，并详细对比了集中式、集中式/注册式、共存式等主流MDM架构的优劣势。重点讲解了“黄金记录”（Golden Record）的创建、匹配与合并算法的选择，以及MDM系统如何有效地集成到现有的数据流和业务流程中，确保主数据在所有应用中的一致性。 --- 第四部分：治理的文化融入与持续改进 最后一部分将视角从技术和流程拉回到组织和文化层面，探讨如何将治理机制内化为持续的运营实践。 第九章：数据素养与文化建设——驱动治理的软实力 再完善的工具和流程，也需要组织内人员的理解和采纳。本章强调了数据素养（Data Literacy）在数据驱动文化中的核心地位。我们提出了针对不同角色的培训体系设计，以及如何通过内部沟通、激励机制，将数据质量和治理的责任感植入到日常工作流程中，真正实现“人人都是数据管家”。 第十章：治理的成熟度评估与持续优化循环 数据治理是一个永无止境的过程。本章提供了成熟度模型（Maturity Model）的应用指南，帮助组织定期评估其在治理框架、流程自动化、工具应用和文化接受度等方面的当前水平。通过识别差距，并将其转化为下一阶段的改进计划，确保治理体系能够随着业务和技术的演进而持续进化，真正实现信息体系的长期可靠性和决策的持续优化。 总结： 《数据治理与决策优化：构建可靠信息体系的实践指南》不仅是一本理论参考书，更是一份面向实战的路线图。它为组织提供了一个清晰的框架，以应对数据复杂性的挑战，将数据资产的潜力完全释放，从而在日益依赖数据的商业环境中取得竞争优势。本书的最终目标是帮助读者建立一个清晰、可信、高效的信息环境，确保每一次关键决策都有高质量数据的支撑。

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