数据治理实施工具包

指南章节结构

章节列表 - 共14章

01

数据治理行业概述

阐述数据治理与数据管理的核心概念，拆解DAMA、DCMM权威框架，解析AI赋能治理等前沿趋势，帮你定位组织治理水平，明确技术选型方向。

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02

数据治理方法论

拆解6大典型数据困境，独创"理-采-存-管-用"五阶方法论，并拆解为 "定战略 - 建体系 - 摸家底 - 聚数据 - 绘模型 - 管数据 - 促共享 - 重应用" 八大可执行步骤。

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03

（理）定战略

配套三大分析工具，详解战略制定全流程，建立评估优化机制，确保数据治理战略与业务对齐，服务组织核心目标。

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04

（理）建体系

搭建"组织+制度+技术"三位一体保障体系，明确组织架构、制度层级与技术工具要求，落实数据治理责任。

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05

（理）摸家底

提供从摸底准备、现状调研、数据梳理到现状评估的完整路径，手把手带你理清资源、锁定需求、定位短板，从而制定出切实可行的治理目标。

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06

（采）数据集成

明确集成范围、归集、清洗、融合全流程，配套监控告警机制，高效打通数据孤岛、输出高质量数据"原材料"。

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07

（存）数据仓库及数据模型管理

制定数仓架构与分层设计规范，拆解"概念-逻辑-物理"三层模型实操要点，实现数据有序存储、高效复用。

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08

（管）元数据管理

定义元模型、实现元数据集成与应用，构建完整元数据体系，让数据"看得见、读得懂、可追溯"。

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09

（管）数据标准管理

覆盖标准规划、制定、发布、落地与维护全流程，建立统一数据"共同语言"，消除跨部门理解歧义。

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10

（管）数据质量管理

构建质量闭环管理体系，涵盖质量评估、根因分析、源头整改与周期性评价。

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11

（管）主数据管理

指导主数据识别、主数据标准制定、主数据集成清洗、主数据分发和主数据运营，建立规范主数据体系，实现跨系统数据一致性。

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12

（管）数据安全管理

开展数据分类分级，制定全生命周期安全防护策略，平衡数据安全与业务效率，保障合规可控。

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13

（用）数据价值应用

通过数据资产目录、数据共享服务、数据指标与标签、可视化看板、高质量数据集、AI 用数智能体等多元形式，推动数据应用从"人找数"转化为"数找人"，降低用数门槛。

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14

数据治理实战演练

以市场营销场景为实战场景，提供模拟数据、数据中台环境，以及本书中提到的每一步成果物示例，全程演练 "理-采-存-管-用"方法论，让数据治理过程更加具象化。