一本书讲透数据体系建设：方法与实践

目录前言第1章

全面认识数据与数据要素1.1

什么是数据21.1.1

数据的定义21.1.2

数据的特性21.1.3

数据的生成31.1.4

数据的消费41.2

数据的分类51.2.1

按结构化特征分类61.2.2

按使用场景分类71.2.3

按权利所属分类81.2.4

组织内不同人眼中的数据分类111.3

什么是数据要素141.3.1

数据是新型生产要素141.3.2

数据要素的主要表现形态151.3.3

数据要素的价值实现路径171.3.4

数据要素的特征19第2章

数据管理与数据体系2.1

数据的流动与变化222.2

内外部环境对数据的要求232.2.1

合规需求242.2.2

外部洞察需求262.2.3

内部洞察需求282.3

不同数据管理阶段的数据形态302.3.1

数据管理的发展历程302.3.2

数据的形态变化332.4

数据管理的知识402.5

数据体系解析422.5.1

从宏观战略角度分析数据体系432.5.2

从管理对象角度分析数据体系452.6

数据体系正在从成本和效率中心向价值中心转变46第3章

数据战略的设计、实施与管理3.1

什么是数据战略523.1.1

数据战略的定义523.1.2

数据战略的核心要素533.1.3

数据战略与其他战略的关系543.2

数据战略的设计与实施573.3

数据战略管理613.3.1

数据战略管理的定义613.3.2

数据战略管理的要点613.3.3

数据战略管理体系653.4

案例：商业银行的数据战略683.4.1

商业银行的数据战略框架693.4.2

商业银行的数据战略实施路径733.4.3

总结78第4章

数据资源的设计、建设与管理4.1

什么是数据资源804.1.1

数据资源的定义804.1.2

数据资源的生命周期814.2

数据需求解析834.2.1

数据需求834.2.2

元数据914.3

数据资源设计974.3.1

数据资源设计概述984.3.2

数据资源设计的实现1264.3.3

数据资源架构的特性1294.3.4

案例：大型零售连锁企业的数据资源设计1324.4

数据资源建设1404.4.1

建设流程1414.4.2

建设要点1424.4.3

常见问题及解决方案1434.5

数据资源管理1454.5.1

数据资源管理体系框架1454.5.2

核心职能之间的管理逻辑1484.5.3

数据资源架构管理1504.5.4

数据资源质量管理1574.5.5

数据资源生命周期管理1644.5.6

数据资源风险管理167第5章

数据资产的建设、管理与流通5.1

什么是数据资产1755.1.1

数据资产的定义1765.1.2

常见的数据资产分类1775.1.3

数据资产的关键点1795.1.4

数据资产的生命周期1805.2

数据资产建设1805.2.1

数据资产需求识别1815.2.2

数据资产架构设计1865.2.3

数据资产开发1915.2.4

数据资产登记与形成1925.3

数据资产管理体系1945.4

数据资产管理的核心职能1975.4.1

数据资产需求管理1985.4.2

数据资产价值管理1995.4.3

数据资产流通管理2015.4.4

数据资产架构管理2025.4.5

数据资产风险管理2045.4.6

数据资产生命周期管理2055.5

数据资产管理实施2085.5.1

实施过程2085.5.2

实施的关键点2105.6

数据资产流通2125.6.1

数据流通2125.6.2

数据资产流通概述2165.6.3

数据资产流通管理体系2195.6.4

数据资产流通管理的核心职能2215.6.5

数据资产流通管理的关键点和注意点2285.7

案例：商业银行数据资产体系建设实践2295.7.1

背景与需求2305.7.2

实践目标2305.7.3

构思2315.7.4

工作步骤2385.7.5

主要成果240第6章

数据治理的框架、标准与方法6.1

什么是数据治理2446.1.1

不同组织对数据治理的定义2446.1.2

本书对数据治理的定义2456.1.3

数据管理与数据治理2486.2

数据治理的框架和标准2506.2.1

国际数据治理框架2506.2.2

国内数据治理标准2686.3

数据治理方法2716.3.1

现状与需求分析2716.3.2

蓝图规划2806.3.3

规划实施2856.3.4

优化与改进2926.4

×农商行数据治理实践2946.4.1

×农商行简介2956.4.2

数据管理现状2956.4.3

数据治理成熟度评估及问题分析3016.4.4

数据治理体系实施原则3066.4.5

数据治理优化方案3066.4.6

数据治理实施318第7章

数据管理保障体系7.1

数据管理保障体系简介3237.1.1

数据管理保障体系的组成3237.1.2

按照5W2H模型理解数据管理保障体系3247.2

数据管理组织3257.2.1

组织架构3267.2.2

岗位设置3357.2.3

团队建设3517.2.4

数据责任3577.2.5

绩效考核3597.2.6

案例：A银行数据管理组织3677.3

数据管理机制3737.3.1

数据管理制度3737.3.2

数据管理流程3827.4

数据标准规范3847.4.1

数据标准的定义3857.4.2

数据标准的分类及范围3857.4.3

数据标准管理4027.5

数据人才4087.5.1

什么是数据人才4087.5.2

数据人才建设4097.5.3

数据人才培养4117.6

数据平台及工具4127.6.1

数据平台及工具的定义4127.6.2

数据平台及工具建设4137.6.3

数据平台及工具的选择策略4137.6.4

数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖的

内涵和区别4157.6.5

数据平台及工具管理4197.7

数据技术创新4207.7.1

数据技术的内涵4217.7.2

数据技术的更新迭代4227.7.3

数据技术的发展规划4237.7.4

数据技术创新的方法4257.8

数据文化素养4267.8.1

数据文化素养的内涵4267.8.2

培养数据文化素养4277.8.3

培养数据文化素养的注意事项429第8章

数据体系建设的方法与实践8.1

数据体系建设是一个复杂过程4318.2

数据体系建设的6个原则4338.3

数据体系建设的过程4368.3.1

规划设计阶段4368.3.2

实施阶段4408.3.3

管理阶段4428.3.4

监督阶段4448.4

数据体系建设的注意事项4468.4.1

规划设计阶段4468.4.2

实施阶段4478.4.3

管理阶段4488.4.4

监督阶段4498.4.5

跨阶段的通用注意事项及其解决方案4498.5

案例：某公司数据资产管理体系构建与应用实践4518.5.1

项目背景4518.5.2

建设阶段划分4518.5.3

数据资产管理体系的创新构建与成效4528.5.4

解决方案4528.5.5

价值与成效4578.6

案例分析4588.6.1

内容对比分析4588.6.2

造成差异的原因4598.6.3

一般企业数据体系建设的常见路径461