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本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理专家，所有案例均来自这些企业的实践。对企业的基层管理者或初入职场的人士来说，本书是充分认识数据治理意义、组织进行数据治理的具体方案和工具手册；对企业中层管理者来说，本书是一本配合企业数据治理的纲领性指南；对企业高层管理者来说，本书是一本推动企业数据治理的方法论。

目录

第1 篇 趋势篇

第1 章 工业企业需要数据治理 . 2

1.1 工业革命的演变与发展趋势 . 2

1.2 工业大数据是工业智能化的核心基础 . 6

1.3 主要工业国家地区的工业大数据战略 . 8

1.4 企业工业数据的核心价值 . 9

1.5 我国各行业数据治理现状 . 11

1.6 数据治理是实现工业数据价值的基础 . 13

1.7 工业企业数据治理面临的困难与挑战 . 14

第2 章 工业企业数据治理概述 . 17

2.1 相关概念和定义 . 17

2.1.1 数据与数据管理 . 17

2.1.2 大数据内涵及其特征 . 17

2.1.3 工业大数据的定义及其独特属性 . 18

2.1.4 狭义数据治理与广义数据治理 . 19

2.2 工业数据的分类 . 22

2.3 数据治理的顶层架构 . 25

2.3.1 数据治理“五域模型”：管理视角 . 25

2.3.2 数据治理“黄金屋”：技术视角 . 26

2.3.3 数据全生命周期 . 27

2.4 数据治理的核心内容 28

第3 章 主流数据治理标准及框架介绍 30

3.1 国际标准 . 30

3.2 国内标准及模型 30

3.3 专业组织及理论框架 32

3.4 数据治理体系比较 34

第4 章 数据治理的发展趋势 .37

4.1 国内外数据治理体系的演变与发展 . 37

4.2 以组织为核心的数据治理体系建设 . 38

4.3 从传统式数据治理到资产化数据治理 . 38

4.4 从企业级数据治理到产业级数据治理 . 39

4.5 新一代信息技术促进数据治理的发展

4.6 数据文化与伦理道德建设是重要一环 . 43

4.7 数据运营是数据资产价值的实现过程 . 45

第5 章 本书阅读导引 48

5.1 数据治理是一个系统工程 48

5.2 工具是数据治理的保障 49

5.3 实施数据治理有路线可循 49

5.4 数据治理已在诸多行业成功实施 49

第2 篇 体系篇

第6 章 数据管控 55

6.1 数据管控概述 . 55

6.2 组织架构 . 57

6.2.1 数据治理组织架构 . 57

6.2.2 数据治理组织模式 . 59

6.2.3 数据治理职责分工 . 61

6.3 制度规范 . 64

6.3.1 数据治理制度框架 . 64

6.3.2 数据治理管理制度的修订 . 67

6.4 执行流程 . 69

6.4.1 数据治理总体流程框架 . 69

6.4.2 数据治理典型场景的流程 . 70

6.5 设计机制 . 73

6.6 考核体系 . 75

6.7 标准体系 . 77

第7 章 数据战略 79

7.1 数据战略概述 . 79

7.2 数据战略规划 . 79

7.2.1 数据战略愿景和目标 . 80

7.2.2 数据战略规划基本原则 . 81

7.2.3 数据战略举措选择 . 82

7.2.4 数据战略模型工具 . 82

7.3 数据战略实施 . 84

7.3.1 实施策略 84

7.3.2 实施路径 . 84

7.3.3 实施步骤 . 85

第8 章 数据架构 .88

8.1 数据架构概述 89

8.1.1 数据架构组成 . 90

8.1.2 企业数据架构的主要问题 . 91

8.1.3 做好数据架构的意义 . 92

8.2 数据目录 . 92

8.2.1 数据目录类型 . 93

8.2.2 数据目录管理 . 95

8.3 数据模型 . 96

8.3.1 数据模型中的基本概念与数据关系 . 97

8.3.2 主题域模型 . 101

8.3.3 概念数据模型 . 103

8.3.4 逻辑数据模型 . 103

8.3.5 物理数据模型 . 105

8.3.6 数据模型设计和建模方法 . 105

8.4 数据标准 . 107

8.4.1 对象类数据标准 . 107

8.4.2 基础类数据标准 . 111

8.5 数据分布与流向 112

8.5.1 数据分布 . 113

8.5.2 数据流向 . 113

8.5.3 数据资产全景图 . 114

8.5.4 数据地图分布应用 . 115

8.6 数据架构评价指标 . 116

第9 章 主数据管理 . 118

9.1 主数据和主数据管理 . 118

9.1.1 主数据的特征. 118

9.1.2 主数据管理的基本概念 . 119

9.2 主数据规划管理 . 119

9.3 主数据识别管理 . 120

9.4 主数据标准管理 . 123

9.5 主数据全生命周期管理 . 124

9.6 主数据应用管理 . 125

9.6.1 统一源头集中共享 . 125

9.6.2 主数据应用需求管理 . 125

9.6.3 主数据应用质量管理 . 126

9.6.4 主数据应用服务管理 . 127

9.7 主数据评价指标 . 128

9.8 企业常用的几类主数据 . 130

9.8.1 物料主数据 130

9.8.2 设备主数据 130

9.8.3 固定资产主数据 . 131

9.8.4 会计科目主数据 . 132

9.8.5 组织机构和员工主数据 . 132

第10 章 元数据管理 . 134

10.1 元数据的定义 . 134

10.2 元数据分类 . 134

10.2.1 业务元数据 135

10.2.2 技术元数据 135

10.2.3 管理元数据 135

10.3 元数据相关概念理解 . 136

10.4 元数据管理关键活动 . 140

10.5 元数据管理内容 . 141

10.6 主动元数据管理 144

10.7 元数据的价值 146

10.8 元数据管理评价指标 147

第11 章 数据指标管理 148

11.1 数据指标管理概述 148

11.1.1 数据指标应用和管理中的挑战 . 148

11.1.2 指标体系框架设计目的 . 149

11.1.3 指标体系框架设计思路 . 149

11.2 指标体系框架 150

11.2.1 典型的指标定义框架 . 151

11.2.2 指标选取原则及方法 . 151

11.2.3 指标体系框架层级设计 . 153

11.2.4 指标体系评价方法 . 153

11.3 找指标 154

11.4 理指标 156

11.5 管指标 157

11.6 用指标 158

第12 章 时序数据管理 160

12.1 时序数据管理概述 160

12.2 时序数据的特点 161

12.3 时序数据的应用 162

12.3.1 技术挑战 . 163

12.3.2 典型的技术架构及特点 . 164

12.3.3 系统核心功能 . 164

第13 章 数据质量管理 166

13.1 数据质量需求分析 167

13.2 数据质量检查 168

13.3 数据质量分析 168

13.4 数据质量提升 169

13.5 数据质量评估 171

13.5.1 数据质量问题的起因 . 172

13.5.2 数据质量管理技术指标 . 173

13.5.3 数据质量管理业务指标 . 174

第14 章 数据安全管理 . 176

14.1 数据安全管理概述 . 176

14.2 数据安全体系框架 . 177

14.3 数据安全防护策略 . 179

14.4 数据安全审计 . 181

14.5 数据安全风险评估 . 182

14.6 数据应急保障 . 184

第15 章 数据交换与服务 186

15.1 数据交换与服务的意义 . 187

15.2 数据交换与服务技术演进 . 187

15.2.1 文件共享技术 . 188

15.2.2 数据库中间表技术 . 188

15.2.3 点对点接口技术 . 188

15.2.4 消息队列技术 . 189

15.2.5 企业服务总线交换技术 . 191

15.2.6 ETL 数据交换技术 . 192

15.2.7 物联网数据采集交换技术 . 192

15.3 工业企业数据交换与服务标准体系架构 . 193

15.3.1 CPS 信息交换模型 . 195

15.3.2 设备互联总线 . 195

15.3.3 服务总线 . 196

15.3.4 数据总线 . 198

15.3.5 开放互联API 网关 199

第16 章 数据共享与开放 201

16.1 数据共享与开放概述 201

16.2 数据资源目录 203

16.3 数据资源准备 203

16.3.1 数据采集 . 204

16.3.2 数据加工 . 204

16.3.3 数据保密 . 204

16.3.4 数据装载 . 205

16.3.5 数据发布 . 206

16.4 数据服务 . 206

16.5 数据共享与开放评价 207

第17 章 数据管理成熟度评估 . 209

17.1 数据管理成熟度评估模型 209

17.2 数据管理成熟度等级定义 213

17.3 数据管理成熟度评估指标 216

17.4 数据管理成熟度评估实施 217

第3 篇 工具篇

第18 章 数据治理工具概述 220

第19 章 数据资产运营工具 223

19.1 数据资产目录 . 223

19.1.1 总体概述 224

19.1.2 数据资产目录系统构建 . 224

19.1.3 数据资产目录能力评估模型 . 226

19.2 数据资产价值评估 228

19.2.1 总体概述 . 228

19.2.2 数据资产价值评估模型 . 230

19.2.3 数据资产价值评估工具 . 238

第20 章 数据模型管理工具 240

20.1 数据模型管理工具概述 . 240

20.2 企业级数据模型管控 . 241

20.3 数据标准管控 . 243

20.3.1 数据标准的发布和工具访问 . 243

20.3.2 数据模型设计中的数据标准应用 . 243

20.3.3 数据标准应用情况的自动检核 . 244

20.3.4 自定义数据标准的发布管理 . 244

20.4 数据字典的质量检核 . 245

第21 章 数据指标管理工具 246

21.1 指标库管理 . 246

21.2 指标体系管理 . 247

21.3 指标评价管理 . 248

21.4 指标应用管理 . 248

第22 章 主数据管理工具 251

22.1 主数据标准管理 . 251

22.2 主数据模型管理 . 252

22.3 主数据清洗管理 . 252

22.3.1 主数据清洗的内容 . 252

22.3.2 主数据清洗的一般过程 . 253

22.4 主数据全生命周期管理 . 255

22.5 主数据质量管理 . 257

22.6 主数据发布与共享 . 259

第23 章 元数据管理工具 261

23.1 元数据管理工具概述 . 261

23.2 元数据管理工具组成 . 261

23.3 元数据管理工具的架构 . 265

23.4 元数据管理工具的发展趋势 . 267

第24 章 时序数据处理工具 . 269

24.1 通用的大数据处理工具的不足 269

24.2 时序数据处理工具应具备的功能和特点 . 270

24.3 时序数据的采集 272

24.4 时序数据处理工具 273

第25 章 数据质量管理工具 . 276

25.1 数据质量管理工具概述 276

25.2 数据质量稽核规则设置 277

25.3 数据质量任务管理 278

25.4 数据质量报告 278

第26 章 数据交换与服务工具 . 280

26.1 数据交换与服务工具概述 280

26.2 数据采集 . 281

26.3 数据交换 . 283

26.3.1 前置交换子系统 . 283

26.3.2 交换传输子系统 . 283

26.3.3 交换管理子系统 . 284

26.4 数据加工服务 284

26.5 数据共享服务 286

26.6 2

祝守宇，中国航天科工集团航天云网公司副总经理、工业大数据应用技术国家工程实验室主任、教授级高级工程师。曾获1997年美国贝尔实验室总裁金奖、美国电信管理协会（TMF）年度新产品大奖、北京市科技进步一等奖一次、北京市科技进步三等奖两次。先后主持国家级重大产业专项十余项，拥有美国和中国发明专利十余项。长期从事互联网、大数据、复杂软件系统、移动通信、网络安全等领域的研究和产业化工作，是航天科工集团“五重大一专项”集团特聘专家。蔡春久数治云联合创始人，大数据技术标准推进委员会数据资产专家，数据工匠俱乐部创始人。具有20余年的IT咨询和数据治理行业经验， 为中国石化、南方电网、国家电投、中国核工业集团、腾讯等80余家世界500强企业提供数据治理服务。

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书籍介绍

《数据治理：工业企业数字化转型之道（第2版）》是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为趋势篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中趋势篇主要介绍工业企业数据治理的基本概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍数据资产运营工具、数据模型管理工具、主数据管理工具等；实施篇主要介绍数据治理实施策略和路径选择、数据治理顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。

《数据治理：工业企业数字化转型之道（第2版）》是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均为国内各企业的数据治理专家，所有

案例均来自这些企业的实践。对企业基层管理者或初入职场的人士来说，本书是充分认识数据治理意义、组织实施数据治理的具体方案和工具手册；对企业中层管理者来说，本书是一本配合企业数据治理的纲领性指南；对企业高层管理者来说，本书是一本推动企业数据治理的方法论。本书还适合作为高校的MBA、EMBA 教材。