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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。
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"：
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。