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书籍章节(持续更新)
本章将帮助读者在深入学习具体方法前，建立对数据治理行业的整体认知与必要的理论基础。
（1）数据治理与数据管理
本节将首先厘清两者的概念边界与角色分工。数据治理为数据管理提供方向和框架，数据管理是数据治理意图得以实现的路径。
（2）数据治理框架纵览
本节将介绍当前国际与国内最具权威性和广泛认可度的数据治理框架。DAMA 数据管理框架涵盖 11 个知识领域，为数据管理提供全面指引；DCMM 数据管理能力成熟度评估模型以 8 大核心能力域、28 个能力项和 5 个成熟度等级，为组织数据管理能力提升提供统一的衡量标尺与改进指南。
（3）数据治理前沿趋势
本节探讨了AI赋能治理的趋势，并介绍了 Palantir 、Collibra、Informatica、华为等企业的创新实践，展示数据治理与 AI 深度协同、以业务价值为导向的智能化演进趋势。
本章重点介绍“理采存管用”五阶方法论和 “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，解决“数据断点、数据壁垒、数据方言、数据迷雾、数据幻影、数据洪流”六大数据治理场景。
"理"：明确战略，建立体系，盘点家底。
"采"：按需归集，打通数据。
"存"：模型规划，规范数仓。
"管"：全域管理，提升质量。
"用"：便捷应用，促进数据价值释放。
数据战略作为组织数据治理的顶层设计，在"理采存管用"方法论中居于"理"阶段的首要环节，为后续所有数据工作提供总纲和指引。唯有战略清晰，后续的数据治理工作才能目标一致、有的放矢，避免陷入盲目和分散的困境。
数据战略包含三个关键环节：
（1）规划：包含数据战略规划、实施和评估；
（2）实施：完成数据战略规划，并逐渐实现数据职能框架的过程；
（3）评估：通过建立业务案例和投资模型，从业务价值、经济效益等维度对成果进行效益评估。
数据治理是一项涉及战略、组织、流程与技术的系统性工程，其有效实施与持续运营依赖于一套科学、完整的保障体系，本章将深入"组织+制度体+技术"三大支柱，为您揭示数据治理落地实施的坚实基础。
（1）组织体系——解决"谁来做""谁负责"：
（2）制度体系——明确"如何做""依何规"：。
形成"管理办法—实施细则—操作规范"三级制度，覆盖标准、质量、安全、共享等核心领域，实现"制度约束行为、行为产生数据、数据有人负责"的闭环。
（3）技术体系——支撑"用什么做"：
坚持统一化、安全性、业务驱动原则，规划分层架构，对数据集成、模型、元数据等14类工具提出功能要求，构建一体化、可演进的技术底座。
三大体系相互关联、互为依托，确保数据的管理有序、质量可控、安全可靠、价值可溯。
摸家底是数据治理的基础，摸家底的成效决定了数据治理成效。本章将系统性地带您理清"数据家底"，运用业务驱动与数据梳理相结合的方式，从战略和业务出发，明确"组织有什么、缺什么、问题在哪里"。
本章通过摸底准备、现状调研、数据梳理、现状评估四个步骤和20个模板，帮您全面盘点业务流程、系统资源与数据资产：
（1）摸底准备——做什么和怎么做；
（2）现状调研——有哪些业务；
（3）数据梳理——有什么数据、存在哪里；
（4）现状评估——有什么问题、有什么需求、定什么目标。
数据集成是把不同来源、格式、特点、性质的数据以物理或虚拟的方式整合到数据中心，目的是对数据移动进行有效管理，从而为组织提供全面的数据应用。
此环节实施的整体思路是“以终为始、循序渐进”，从数据源到数据仓库/数据湖逐步进行归集、清洗和融合，最终服务于业务应用。
本章拆解了数据集成实施流程的五大步骤，明确了各阶段目标、活动和成果，为数据集成实践提供了系统指导：
（1）确认数据集成范围——分析数据源，确认数据集成范围；
（2）数据归集——将数据源中的数据复制到数据仓库（贴源层）；
（3）数据清洗——将归集来的原始数据，经过一系列规则化处理，清洗、转换为干净、规范的数据；
（4）数据融合——通过关联、整合和汇总，形成面向业务场景、可使用的主题数据；
（5）监控数据集成服务——快速响应和处理异常，确保各项服务稳定、高效运行。
数据仓库是为更好地分析和处理数据，面向主题来组织数据的存储系统。数据模型是定义数据结构、关系与规则的蓝图，是数据仓库的架构基础。数据模型决定了数据的组织逻辑与存储规范，数据仓库则是该模型的具体物理实现。两者构成从设计到落地的存储闭环，共同支撑数据的规范整合、高质量存储与高效应用。
从实施角度看，本章提出采用“规划－设计－维护”的流程进行数据仓库及数据模型管理，具体分为三大步骤：
（1）数据仓库规划
选择并确定整体技术架构与层次，制定统一建设规范；
（2）数据模型设计
将业务概念、流程与规则转化为数据层面的结构、属性与关系定义，产出可直接指导数据库开发与数据加工的物理模型；
（3）数据模型维护
数据模型的一致性监测以及详细的变更管理，以保障其长期有效性。
元数据是在具体数据值之外的、描述数据各类属性的内容，是数据的标签、说明书和关系网。元数据管理的核心目标是让数据能被看见、被理解、被信任、被管控，最终将数据转变为可管理、可追溯、可复用的企业核心资产，支撑高效、安全的数据驱动决策。
本章围绕元数据管理的三大核心流程，系统阐述其落地思路与实施策略：
（1）元模型定义
统一语言与框架，建立一套全组织公认的元数据描述标准，消除业务与IT之间、不同系统之间的语义歧义。
（2）元数据集成和变更
从各类数据来源自动化采集技术元数据，通过人工和系统结合的方式补充业务和操作元数据，并发布到统一目录中，解决“数据在哪”的痛点。
（3）元数据应用
基于统一的元数据目录，支撑数据发现、影响分析、数据血缘追溯等核心应用场景，使数据可追溯、可分析。
数据标准规定了数据应该如何被定义、格式、存储、集成和使用，是数据的“共同语言”和“行为准则”。数据标准管理的核心目标在于构建组织内部的共同数据语言，统一数据认知。
本章遵循“以用促建、闭环管理“的原则，把数据标准管理工作拆解为五个步骤：
（1）数据标准规划
梳理现行数据标准，以及与行业最佳实践或监管要求的差距，构建科学合理的数据标准分类体系。
（2）数据标准制定
基于规划成果，制定业务术语、主数据、数据元等数据标准，形成组织统一的数据规范基准。
（3）数据标准发布
以规范的流程将审定后的标准在组织内有效发布。
（4）数据标准落地
合理规划落地范围，制定详尽的落地方案，评估数据标准落地的实施成效，及时调整执行策略。
（5）数据标准维护
建立数据标准的持续优化与演进机制，确保其始终与业务战略和法规要求保持同步。
数据质量是指在特定条件下使用时，数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度。数据质量管理的根本在于构建可度量、可监控、可改进的数据质量管理闭环，将有限资源精准投入到关键数据上，在确保数据满足数据消费者需求的同时，保障数据质量改进的投资回报率最大化。
本章将数据质量管理工作落实为以下五个步骤：
（1）数据质量管理范围确认
明确数据质量改进的业务需求和驱动力，定义数据质量管理目标并共识预期成果，明确数据质量管理的范围和优先级。
（2）数据质量评估
明确评估指标和标准，将业务需求转化为可执行的数据质量规则，与数据源头共识数据质量规则。
（3）问题根因分析
分析数据质量问题的业务影响，确定数据质量问题的根本原因。
（4）源头整改
制定解决根本原因的整改措施，确定整改计划，修复当前数据问题，阻断同类问题发生。
（5）周期性评价数据质量
通过周期性监测，监督质量管理措施的执行情况。
书籍章节(持续更新)
本章将帮助读者在深入学习具体方法前，建立对数据治理行业的整体认知与必要的理论基础。
（1）数据治理与数据管理
本节将首先厘清两者的概念边界与角色分工。数据治理为数据管理提供方向和框架，数据管理是数据治理意图得以实现的路径。
（2）数据治理框架纵览
本节将介绍当前国际与国内最具权威性和广泛认可度的数据治理框架。DAMA 数据管理框架涵盖 11 个知识领域，为数据管理提供全面指引；DCMM 数据管理能力成熟度评估模型以 8 大核心能力域、28 个能力项和 5 个成熟度等级，为组织数据管理能力提升提供统一的衡量标尺与改进指南。
（3）数据治理前沿趋势
本节探讨了AI赋能治理的趋势，并介绍了 Palantir 、Collibra、Informatica、华为等企业的创新实践，展示数据治理与 AI 深度协同、以业务价值为导向的智能化演进趋势。
数据治理是一项涉及战略、组织、流程与技术的系统性工程，其有效实施与持续运营依赖于一套科学、完整的保障体系，本章将深入"组织+制度体+技术"三大支柱，为您揭示数据治理落地实施的坚实基础。
（1）组织体系——解决"谁来做""谁负责"：
根据规模与成熟度选择运营模式，构建"决策层（定战略）—管理层（抓落实）—执行层（做实事）"三层架构，建立数据认责机制，确保每项数据资产责任到人。
（2）制度体系——明确"如何做""依何规"：
形成"管理办法—实施细则—操作规范"三级制度，覆盖标准、质量、安全、共享等核心领域，实现"制度约束行为、行为产生数据、数据有人负责"的闭环。
（3）技术体系——支撑"用什么做"：
坚持统一化、安全性、业务驱动原则，规划分层架构，对数据集成、模型、元数据等14类工具提出功能要求，构建一体化、可演进的技术底座。
三大体系相互关联、互为依托，确保数据的管理有序、质量可控、安全可靠、价值可溯。
摸家底是数据治理的基础，摸家底的成效决定了数据治理成效。本章将系统性地带您理清"数据家底"，运用业务驱动与数据梳理相结合的方式，从战略和业务出发，明确"组织有什么、缺什么、问题在哪里"。
本章通过摸底准备、现状调研、数据梳理、现状评估四个步骤和20个模板，帮您全面盘点业务流程、系统资源与数据资产：
根据规模与成熟度选择运营模式，构建"决策层（定战略）—管理层（抓落实）—执行层（做实事）"三层架构，建立数据认责机制，确保每项数据资产责任到人。
（1）摸底准备——做什么和怎么做；
（2）现状调研——有哪些业务；
（3）技术体系——支撑"用什么做"：
（3）数据梳理——有什么数据、存在哪里；
（4）现状评估——有什么问题、有什么需求、定什么目标。
数据集成是把不同来源、格式、特点、性质的数据以物理或虚拟的方式整合到数据中心，目的是对数据移动进行有效管理，从而为组织提供全面的数据应用。
此环节实施的整体思路是“以终为始、循序渐进”，从数据源到数据仓库/数据湖逐步进行归集、清洗和融合，最终服务于业务应用。
本章拆解了数据集成实施流程的五大步骤，明确了各阶段目标、活动和成果，为数据集成实践提供了系统指导：
（1）确认数据集成范围——分析数据源，确认数据集成范围；
（2）数据归集——将数据源中的数据复制到数据仓库（贴源层）；
（3）数据清洗——将归集来的原始数据，经过一系列规则化处理，清洗、转换为干净、规范的数据；
（4）数据融合——通过关联、整合和汇总，形成面向业务场景、可使用的主题数据；
（5）监控数据集成服务——快速响应和处理异常，确保各项服务稳定、高效运行。
数据仓库是为更好地分析和处理数据，面向主题来组织数据的存储系统。数据模型是定义数据结构、关系与规则的蓝图，是数据仓库的架构基础。数据模型决定了数据的组织逻辑与存储规范，数据仓库则是该模型的具体物理实现。两者构成从设计到落地的存储闭环，共同支撑数据的规范整合、高质量存储与高效应用。
从实施角度看，本章提出采用“规划－设计－维护”的流程进行数据仓库及数据模型管理，具体分为三大步骤：
（1）数据仓库规划
选择并确定整体技术架构与层次，制定统一建设规范；
（2）数据模型设计
将业务概念、流程与规则转化为数据层面的结构、属性与关系定义，产出可直接指导数据库开发与数据加工的物理模型
（3）数据模型维护
数据模型的一致性监测以及详细的变更管理，以保障其长期有效性。
元数据是在具体数据值之外的、描述数据各类属性的内容，是数据的标签、说明书和关系网。元数据管理的核心目标是让数据能被看见、被理解、被信任、被管控，最终将数据转变为可管理、可追溯、可复用的企业核心资产，支撑高效、安全的数据驱动决策。
本章围绕元数据管理的三大核心流程，系统阐述其落地思路与实施策略：
（1）元模型定义
统一语言与框架，建立一套全组织公认的元数据描述标准，消除业务与IT之间、不同系统之间的语义歧义。
（2）元数据集成和变更
从各类数据来源自动化采集技术元数据，通过人工和系统结合的方式补充业务和操作元数据，并发布到统一目录中，解决“数据在哪”的痛点。
（3）元数据应用
基于统一的元数据目录，支撑数据发现、影响分析、数据血缘追溯等核心应用场景，使数据可追溯、可分析。
数据标准规定了数据应该如何被定义、格式、存储、集成和使用，是数据的“共同语言”和“行为准则”。数据标准管理的核心目标在于构建组织内部的共同数据语言，统一数据认知。
本章遵循“以用促建、闭环管理“的原则，把数据标准管理工作拆解为五个步骤：
（1）数据标准规划
梳理现行数据标准，以及与行业最佳实践或监管要求的差距，构建科学合理的数据标准分类体系。
（2）数据标准制定
基于规划成果，制定业务术语、主数据、数据元等数据标准，形成组织统一的数据规范基准。
（3）数据标准发布
以规范的流程将审定后的标准在组织内有效发布。
（4）数据标准落地
合理规划落地范围，制定详尽的落地方案，评估数据标准落地的实施成效，及时调整执行策略。
（5）数据标准维护
建立数据标准的持续优化与演进机制，确保其始终与业务战略和法规要求保持同步。
数据质量是指在特定条件下使用时，数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度。数据质量管理的根本在于构建可度量、可监控、可改进的数据质量管理闭环，将有限资源精准投入到关键数据上，在确保数据满足数据消费者需求的同时，保障数据质量改进的投资回报率最大化。
本章将数据质量管理工作落实为以下五个步骤：
（1）数据质量管理范围确认
明确数据质量改进的业务需求和驱动力，定义数据质量管理目标并共识预期成果，明确数据质量管理的范围和优先级。
（2）数据质量评估
明确评估指标和标准，将业务需求转化为可执行的数据质量规则，与数据源头共识数据质量规则。
（3）问题根因分析
分析数据质量问题的业务影响，确定数据质量问题的根本原因。
（4）源头整改
制定解决根本原因的整改措施，确定整改计划，修复当前数据问题，阻断同类问题发生。
（5）周期性评价数据质量
通过周期性监测，监督质量管理措施的执行情况。