本书全面探讨了企业数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。首先介绍企业数据治理的发展方向，提出了企业数据治理的“八步走”策略。然后从项目层面对企业如何进行数据治理进行了深入分析，分别对数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善数据交换架构、优化增量数据质量、企业数据治理项目的管理，以及数据治理项目后的数据运维工作、风险监控进行了探讨，并分享了大量数据治理项目实际案例。本书是一部完整的企业数据治理实战读物，内容主要面向企业信息总监、企业架构师和数据管理人员等，能够帮助读者系统地掌握企业数据治理的策略、方法。

序言1
序言2
序言3
前言
概念及方法篇
章企业数据治理概述/2
1.1数据治理的相关概念/3
1.1.1什么是数据？/3
1.1.2什么是元数据？/4
1.1.3什么是主数据、静态数据（中心）/4
1.1.4什么是企业数据治理？/5
1.1.5企业数据治理的价值有哪些？/7
1.1.6企业数据治理的源、末端模式/9
1.1.7企业的二次数据治理/11
1.2主数据管理的局限/12
1.2.1主数据的动态性问题/13
1.2.2主数据管理无法满足业务场景需求/14
1.2.3主数据管理项目实施后运维难以保障/15
1.2.4主数据管理项目实施后数据质量并未改善/16
1.3企业数据治理该走向何方/17
1.3.1构建数据治理整体架构确保数据治理的整体性/18
1.3.2全方位重构数据标准体系彻底改善数据环境/19
1.3.3构建全视角管控的静态数据中心全面保障数据质量/20
1.3.4通过技术+行为的手段深层次保障数据质量/21
1.3.5构建日常数据质量监测体系持续确保数据质量/23
1.3.6构建基于场景的数据服务体系推进数据资产化管理/24
1.3.7构建基于过程的知识体系确保全面的数据治理能力/26
第2章“八步走”实施企业数据治理/28
2.1现状自查——摸清数据管理现状/28
2.2精心筹备——做好数据治理项目的启动工作/30
2.3全面排查——开展项目调研分析/32
2.4构建数据管理体系——重塑数据管理标准/33
2.5存量数据改造——解决已有质量问题/33
2.6构建数据交换架构——彻底打通数据孤岛/34
2.7行为管控——优化增量数据质量/35
2.8能力转移——保障高效的数据运维管理/36
项目篇
第3章5个角度自查数据管理现状/38
3.1自查数据环境/40
3.2自查数据质量/41
3.3自查数据安全/53
3.4自查数据交换/55
3.5自查数据运维/57
第4章启动数据治理项目前的3个关键点/58
4.1把握数据治理项目的启动时机/58
4.2明确数据治理项目的原则和目标/62
4.3合理搭建项目团队、选择治理工具及厂商/63
第5章项目启动——项目实施方法论及调研分析/68
5.1项目实施方法论/68
5.1.1确定数据治理项目方法论/68
5.1.2明确数据治理项目路线图/69
5.1.3确定数据治理项目里程碑/71
5.2项目调研分析/78
5.2.1明确调研原则/78
5.2.2框定调研范围/79
5.2.3收集整理相关资料/79
5.2.4针对调研结果进行集中讨论/80
5.2.5进行全面翔实的差距分析/80
5.2.6明确数据治理项目实施策略/83
第6章重塑标准——构建数据管理体系/85
6.1构建数据标准体系/86
6.1.1构建数据管理组织、制度和流程/86
6.1.2构建数据模型体系/88
6.1.3构建数据质量标准体系/92
6.1.4构建数据安全标准体系/94
6.1.5构建数据交换标准体系/97
6.2技术实现——数据管理体系落地/97
6.2.1数据治理平台（中翰EDG）功能概述/98
6.2.2实现数据管理体系的落地/99
第7章解决已有数据质量问题——彻底清洗存量数据/103
7.1分析存量数据质量/104
7.2制定清洗策略/105
7.3制定清洗规则/106
7.3.1数据清洗的背景/107
7.3.2数据质量现状分析/108
7.3.3确定数据清洗流程/110
7.4技术实现——实施存量数据清洗/115
7.5数据清洗后的业务系统处理/119
第8章完善数据交换架构——彻底打通数据孤岛/121
8.1企业数据交换管理现状/122
8.2构建基于静态数据中心的数据交换架构/125
8.3企业数据交换架构的技术实现/127
8.3.1定义数据交换规则/127
8.3.2接入数据治理平台/129
第9章行为约束——优化增量数据质量/131
9.1数据采集阶段的行为管控/131
9.2数据生成后的行为管控/135
0章确保顺利——企业数据治理项目的管理/138
10.1项目文档的管理/138
10.2项目实施过程的管理/139
10.2.1项目咨询阶段的过程管理/139
10.2.2项目实施阶段的过程管理/141
10.3项目进度的管理/143
10.4针对性地开展项目培训/144
1章以终为始——顺畅开展数据运维工作/148
11.1建立完备的数据运维架构/148
11.2用好数据运维管理工具/150
11.3注重数据治理知识的收集和转移/151
2章拒绝失败——数据治理项目的风险管控/154
12.1数据治理项目中的风险及管控/154
12.1.1数据管理体系面临的风险/155
12.1.2数据建模面临的风险/155
12.1.3存量数据清洗面临的风险/157
12.1.4数据交换治理面临的风险/157
12.1.5数据治理知识转移面临的风险/158
12.2数据治理项目后的风险及管控/158
12.2.1数据日常管控治理面临的风险/158
12.2.2数据体系拓展面临的风险/159
12.2.3数据日常检测面临的风险/160
经验篇
经验1数据治理三步走——天保控股集团踏上智慧化转型之路/162
经验2聚焦核心，点滴做起——数据治理支撑山航集团数字化管理/164
经验3从构建数据治理体系开始——山东能源集团的物供管理大数据战略/167
经验4搭建数据运维管理平台——国内某钢铁集团实现高效数据质量管控/171
经验5基础数据和接口数据的有效治理——突破广电行业发展的瓶颈/173
经验6内外兼治——数据治理提高国内制药企业核心竞争力/182
经验7构建静态数据中心——国家电投山东院有效提升数据分析精确度/184
经验8持续治理——康尼集团构建稳固的数据管理架构/187
经验9构建数据治理平台——国内某工程机械集团实现各业务系统的整体联动/190
经验10夯实信息化基石——国内某离散加工企业成功实施数据治理项目/192
经验11数据治理——开启国内某电器集团的蜕变之门/198
经验12任重道远——国内某酒业集团实施数据治理项目的4个感悟/206
经验13数据治理——建筑行业实现智慧建造的必由之路/208
经验14数据治理——高效支撑医疗行业各场景/211
经验15精细化数据治理——新的思路让某科技集团拒绝MDM/215
经验16数据资产管理——为京东数科赋能/219
经验17宏观+微观——构建水利行业新的数据治理模式/227
经验18数据治理——确保军政部门信息安全/232
经验19数据治理——支撑政务大数据建设/237
附录A
附录A数据治理平台功能标准/241