在数字经济与人工智能浪潮交汇的时代，数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的关键生产要素。然而，大多数情况下，数据并非直接可用的“燃料”，尤其在追求精准与可靠的AI应用中更是如此。在众多组织中，海量的数据也并未能自动转化为驱动业务增长与创新的核心资产，反而带来了数据孤岛、质量低下、安全风险和价值难测等一系列严峻挑战。我们常常看到，企业在数据治理的征途中投入巨大，却因缺乏系统性的方法论和可落地的实施指引，最终陷入“只见树木，不见森林”和“盲人摸象”的困境，在复杂的细节中迷失方向。 为什么写本书？ 正是为了系统性地解决上述痛点，我们撰写了本书。它并非一本晦涩的理论著作，而是一本源自实践、归于实践的 “行动手册” 。我们的核心目的是为数据治理团队和数据从业者提供一套清晰、完整、步步为营的“作战地图”，将抽象的数据治理理念，转化为具体的、可操作的实施步骤、模板与案例，帮助大家少走弯路，高效、稳健地推进数据治理体系建设，真正让数据资产价值得以释放。 本书为谁而写？ 本书主要服务于在数据治理一线奋斗的同仁，包括但不限于： 数据项目管理者：负责数据项目的规划、协调与推进，需要掌握整体实施框架与治理要点。 数据项目实施团队：包括数据治理、开发、分析、运营等数据团队成员，负责数据治理各环节的落地执行。 业务部门的数据接口人与爱好者：希望深入了解数据如何被规范治理，以便更好地提出需求和应用数据。 对数据治理体系建设有兴趣的所有学习者：可作为体系化入门和实践的指导教材。 本书核心思路是什么？ 本书的指导思想融合了国家标准《GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）和国际数据管理知识体系（DAMA）的最佳实践，并在各章节穿插提升数据治理效率的AI活动，形成了独具特色的 “理采存管用”五阶方法论，并细化为 “定战略、建体系、摸家底、聚数据、绘模型、管数据、促共享、重应用”八大实施步骤。这一框架覆盖了数据从规划、获取、存储、治理到价值释放的全生命周期，确保治理工作环环相扣，形成闭环。 同时，本书也融入了AI技术如何赋能数据治理的思考。我们将在相关章节中，穿插介绍如何利用AI技术来提升数据梳理、元数据管理、数据质量评估、智能分类分级等环节的自动化与智能化水平，实现“用AI治理数据”，让治理工作更高效。 为提升实战指导性，本书配有丰富的可视化工具与即用型材料，其中包含了至少10个关键流程图和50个数据治理模板，帮助读者直观理解流程、快速套用实践。 本书的内容紧紧围绕“如何做”展开。在每一章节中，您将不仅看到对核心概念的精要阐述，更能获得： 清晰的实施路线图：明确每一步的目标、活动与产出。 实用的操作指南：详述关键活动的执行要点与常见问题的解决方法。 可直接参考的模板与案例：提供清单、表格、模板以及来自真实项目的简化案例，助您快速上手。 可借鉴的AI提效方法：提供AI技术的应用建议，将部分治理工作智能化，帮助团队提升效率。 内容速览 本书共分为三部分，共x章。以实践为导向，力求让每一位读者都能按图索骥，稳步推进数据治理落地进程。 第一部分 框架篇 本部分系统阐述数据治理的核心理念与五阶八步方法论，帮助读者建立全局视角，主要包括数据治理的行业概述、整体方法论、模块关系、各模块实施方法等内容。 第二部分 规划篇 作为本书的核心，第二部分与第三部分将按照“理采存管用”逐一展开，深入解析各步骤的实施路径，详细说明各模块的目标设定、关键任务与操作步骤，并配套示例模板。 本部分（第x-第x章）为“理”阶段，专注于数据治理的顶层设计与启动准备。涵盖定战略（明确方向）、建体系（构建组织、制度、技术保障）和摸家底（现状评估）三部分内容，解决“为何做、谁来做、做什么”的问题。 第三部分 实施篇 本部分包含“采、存、管、用”四大阶段，通过实操指南提供端到端的落地指引。 采（第x-第x章）：聚焦数据集成与清洗，解决数据如何高效、高质量汇聚和清洗的问题。 存（第x-第x章）：详解数据模型管理和数仓分层，确保数据被合理、结构化地存储。 管（第x-第x章）：囊括元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据安全五大核心治理领域，解决“如何管好数据”的关键问题，确保数据可信、可用、可控。 用（第x-第x章）：通过数据指标、数据标签等体系构建，以及数据资源目录、数据共享交换和数据服务，推动数据在业务场景中的深度应用，实现价值闭环。 第四部分 实战篇 提供了综合性的实战案例，展示如何将前述方法论在实际项目中灵活应用，解决复杂的实际业务问题。本书将以一个中型企业为例，详细描绘其如何从数据分散、质量不一、标准缺失的困境中，通过系统化的数据治理，构建起统一、可信的数据治理体系。案例最后将展现数据如何直接赋能销售、产品等核心业务环节，实现运营效率与决策水平的显著提升。 让我们开始吧 我们希望这本指南能成为您数据治理旅途中的一位可靠伙伴。它不能替代您的思考与决策，但能为您提供坚实的知识底座和实践武器。由于数据治理领域在不断发展，书中内容难免有不足之处，我们恳请广大读者不吝指正，共同推动数据治理实践的进步与成熟。 现在，让我们开启这段数据治理的系统化实施之旅，共同将数据转化为驱动组织未来的强大引擎。 （或访问：https://pan.quark.cn/s/caf6500cd731?pwd=wRkN） 本书采用了开放式共创的编撰模式。我们坚信，内容的可靠性与实践性来自持续的交流与共创。因此，我们诚挚邀请您——每一位关注数据治理的同行者、实践者与思考者——加入本书的共创计划。 如果您在阅读过程中，提出关键修正、贡献具有借鉴价值的优质案例，或补充了不可或缺的核心内容，我们将诚挚邀请您成为本书的共同署名共创者，并参与后续的专题研讨与行业交流，共同推动数据治理领域的实践进步与生态发展。 愿这本书不仅是一本指南，更是一次连接行业、凝聚共识、共创未来的行动。 《数据治理实战指南（初稿）》——致正在阅读本书的你 《数据治理实战指南（初稿）》——导读 【第一部分 框架篇】第1章 数据治理行业概述 【第一部分 框架篇】第2章 数据治理方法论 【第二部分 规划篇】第3章 定战略 【第二部分 规划篇】第4章 建体系 【第二部分 规划篇】第5章 摸家底

致正在阅读本书的您： 在数字化转型与 AI 浪潮的推动下，数据已成为组织最核心的资产。然而，许多组织仍深陷于“看不见、读不懂、不一致、流不通、信不过”的数据困境，数据治理项目也常因此陷入停滞，难以实现预期价值。 《数据治理实战指南》正是为解决这一痛点而生。它不是一本晦涩的理论著作，而是一套基于多年实践经验、可提升数据治理成效的落地方法论。更特别的是，本书采用了开放式共创的编撰模式。我们坚信，内容的可靠性与实践性来自持续的交流与共创。因此，我们诚挚邀请您——每一位关注数据治理的同行者、实践者与思考者——加入本书的共创计划。 如果您在阅读过程中，提出关键修正、贡献具有借鉴价值的优质案例，或补充了不可或缺的核心内容，我们将诚挚邀请您成为本书的署名共创者，并参与后续的专题研讨与行业交流，共同推动数据治理领域的实践进步与生态发展。 愿这本书不仅是一本指南，更是一次连接行业、凝聚共识、共创未来的行动。 期待您的参与和宝贵贡献。 （或访问：https://pan.quark.cn/s/caf6500cd731?pwd=wRkN） 本书采用了开放式共创的编撰模式。我们坚信，内容的可靠性与实践性来自持续的交流与共创。因此，我们诚挚邀请您——每一位关注数据治理的同行者、实践者与思考者——加入本书的共创计划。 如果您在阅读过程中，提出关键修正、贡献具有借鉴价值的优质案例，或补充了不可或缺的核心内容，我们将诚挚邀请您成为本书的共同署名共创者，并参与后续的专题研讨与行业交流，共同推动数据治理领域的实践进步与生态发展。 愿这本书不仅是一本指南，更是一次连接行业、凝聚共识、共创未来的行动。 《数据治理实战指南（初稿）》——致正在阅读本书的你 《数据治理实战指南（初稿）》——导读 【第一部分 框架篇】第1章 数据治理行业概述 【第一部分 框架篇】第2章 数据治理方法论 【第二部分 规划篇】第3章 定战略 【第二部分 规划篇】第4章 建体系 【第二部分 规划篇】第5章 摸家底

本部分系统阐述数据治理的核心理念与“理采存管用”五阶八步方法论，涵盖数据治理的行业背景、典型困境与实施框架，帮助读者建立全局视角，理解数据治理为何做、做什么及如何体系化推进。

“摸家底”奠定了数据治理成效的基础。本章通过摸底准备、现状调研、数据梳理、现状评估4个步骤和20个模板帮助您了解“组织有什么、缺什么、问题在哪里”。

数据治理体系由组织、制度和技术三大支柱构成，组织体系明确“谁来做”，制度体系明确“如何做”，技术体系明确“用什么做”，三者协同联动、互为依托，共同构成数据治理成功实施的坚实基础。

数据战略作为组织数据治理的顶层设计，为后续所有数据工作提供总纲和指引。本章从企业战略、企业现状和内外部环境出发，逐步制定数据愿景、数据战略和行动计划，让数据战略不再空洞和遥不可及。

基于六大数据困境和场景案例，本章将为您呈现数据治理的“理采存管用”方法论、八大实施环节和十大核心能力及其协同关系，覆盖从战略规划到价值应用的全生命周期。