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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
《數據治理：工業企業數字化轉型之道》是一本全面關注工業企業數據治理方面的工具書，主要內容分為概述篇、體系篇、工具篇、實施篇及案例篇。其中概述篇主要介紹工業企業數據治理的基礎概念、主流數據治理標準及框架、數據治理的發展趨勢等；體系篇主要介紹數據管控、數據戰略、數據架構、主數據管理等的基本原理與管理體系；工具篇主要介紹主數據管理工具、數據模型管理工具、數據資產運營工具等；實施篇主要介紹具體實施策略及路徑選擇、頂層架構規劃與設計、數據資產運營實施等；案例篇主要介紹電力、能源化工、鋼鐵、製造、戰略投資等行業的數據治理案例，為讀者提供專業、豐富、可信的數據治理實施範例。 本書是工業大數據應用技術國家工程實驗室多年潛心研究的重要科研成果的總結和凝聚，既具有理論高度，也具備面向中國工業企業的可實操性。參與本書編著的作者均為國內各企業的數據治理專家，所有案例均來自這些企業的實踐。 對企業的基層管理者或初入職場的人士來說，本書是充分認識數據治理意義、組織進行數據治理的具體方案和工具手冊；對企業中層管理者來說，本書是一本配合企業數據治理的綱領性指南；對企業高層管理者來說，本書是一本推動企業數據治理的方法論。本書還適合作為高校的MBA、EMBA教材。
作者簡介
祝守宇，中國航天科工集團航天雲網公司副總經理、工業大數據應用技術國家工程實驗室主任、教授級高級工程師。 曾獲1997年美國貝爾實驗室總裁金獎、美國電信管理協會（TMF）年度新產品大獎、北京市科技進步一等獎一次、北京市科技進步三等獎兩次。先後主持國家重大產業專項十餘項，擁有美國和中國發明專利十餘項。長期從事互聯網、大數據、複雜軟件系統、移動通信、網絡安全等領域的研究和產業化工作，是航天科工集團“五重大一專項”集團特聘專家。
蔡春久，DAMA中國理事會會員、大數據技術標準推進委員會數據資產專家、中國電子工業標準化技術協會數據管理應用推進分會副會長，數據工匠俱樂部創始人。 具有20餘年的IT諮詢和數據治理行業經驗， 為中國石化、國家電投等80餘家世界500強企業提供數據治理服務。
蔡春久，DAMA中國理事會會員、大數據技術標準推進委員會數據資產專家、中國電子工業標準化技術協會數據管理應用推進分會副會長，數據工匠俱樂部創始人。 具有20餘年的IT諮詢和數據治理行業經驗， 為中國石化、國家電投等80餘家世界500強企業提供數據治理服務。
名人/編輯推薦
中國工程院院士 高金吉、倪光南 等多位專家薦讀，14個工業企業案例，本書既具有國際性理論高度，也具備面向中國工業企業的實操性
本書既具有國際性理論高度，也具備面向中國工業企業的實操性 參與本書編著的作者均為國內各企業的數據治理專家，所有案例均為企業的真實實踐
本書既具有國際性理論高度，也具備面向中國工業企業的實操性 參與本書編著的作者均為國內各企業的數據治理專家，所有案例均為企業的真實實踐
目次
第1篇 概述篇
第1章 工業企業需要數據治理 21.1 工業革命的演變與發展趨勢 21.2 工業大數據是第四次工業革命的核心基礎 41.3 各國的工業大數據戰略 61.4 工業企業數據的核心價值 71.5 我國各行業數據治理現狀 101.6 數據治理是工業大數據的基礎 121.7 工業企業數據治理面臨的挑戰 12本章精要 14
第2章 工業企業數據治理概述 152.1 數據治理的相關概念和定義 152.2 數據的分類 172.3 數據治理的頂層架構 202.4 數據治理的核心內容 21本章精要 22
第3章 主流數據治理標準及框架介紹 233.1 國際標準 233.2 國內標準及模型 243.3 專業組織 263.4 國內外數據治理體系的對比分析 28本章精要 30
第4章 數據治理的發展趨勢 314.1 國內外數據治理的演變與發展 314.2 數據隱私保護政策 324.3 區塊鏈與數據共享 334.4 5G技術與數據安全 384.5 數據文化與倫理道德 394.6 新技術與數據治理 404.7 工業企業數據的運營 41本章精要 43
第5章 本書閱讀導引 445.1 數據治理是一個系統工程 445.2 工具是數據治理的保障 455.3 實施數據治理有路線可循 455.4 數據治理已在諸多行業成功實施 46參考資料 47第2篇 體系篇
第6章 數據管控 516.1 數據管控概述 516.2 組織架構 536.2.1 數據治理組織架構 536.2.2 數據治理組織模式 556.2.3 數據治理職責分工 586.3 制度規範 616.3.1 數據治理制度框架 616.3.2 數據治理制度修訂 646.4 執行流程 656.4.1 數據治理總體流程框架 656.4.2 數據治理典型場景的流程 676.5 設計機制 706.6 績效體系 726.7 標準體系 74本章精要 76
第7章 數據戰略 777.1 數據戰略概述 777.2 數據戰略規劃 777.2.1 願景和目標 787.2.2 基本原則 797.2.3 戰略舉措選擇 807.2.4 模型工具 817.3 數據戰略實施 827.3.1 實施策略 837.3.2 實施路徑 837.3.3 實施步驟 83本章精要 87
第8章 數據架構 888.1 數據架構概述 898.2 框架設計 908.2.1 數據分佈 908.2.2 數據主題域 928.2.3 數據關聯關係 938.3 數據建模 988.3.1 概念數據模型 998.3.2 邏輯數據模型 1008.3.3 物理數據模型 1018.3.4 數據模型開發方法 102本章精要 105
第9章 主數據管理 1069.1 主數據和主數據管理 1069.1.1 主數據的特徵 1069.1.2 主數據管理的基本概念 1079.2 主數據標準管理 1089.3 主數據全生命週期管理 1099.4 主數據應用管理 1109.5 企業常用的幾類主數據 1129.5.1 物料主數據 1129.5.2 設備主數據 1139.5.3 資產主數據 1149.5.4 財務主數據 1159.5.5 組織機構和員工主數據 116本章精要 116
第10章 元數據管理 11710.1 元數據的定義 11710.2 元數據分類 11710.2.1 業務元數據 11810.2.2 技術元數據 11910.2.3 操作元數據 12010.3 元數據核心能力 12010.4 元數據的價值 123本章精要 124第11章 數據指標管理 12511.1 數據指標管理概述 12511.1.1 數據指標應用和管理中的挑戰 12511.1.2 設計目的 12611.1.3 設計思路 12611.2 體系框架 12811.2.1 典型的數據指標定義框架 12811.2.2 指標選取原則及方法 12911.2.3 指標體系層級設計 13011.2.4 指標體系評價方法 13111.3 找指標 13211.4 理指標 13411.5 管指標 13611.6 用指標 137本章精要 137
第12章 時序數據管理 13812.1 時序數據管理概述 13812.2 時序數據的特點 13912.3 時序數據的應用 14112.3.1 技術挑戰 14112.3.2 典型的技術架構及特點 14212.3.3 系統核心功能 143本章精要 143
第13章 數據質量管理 14413.1 數據質量需求 14413.2 數據質量檢查 14513.3 數據質量分析 14613.4 數據質量提升 14713.5 數據質量評估 14913.5.1 數據質量問題的起因 15013.5.2 數據質量管理技術指標 15113.5.3 數據質量管理業務指標 152本章精要 153
第14章 數據安全管理 15514.1 數據安全管理概述 15514.2 數據安全體系框架 15614.3 數據安全防護策略 15914.4 數據安全審計 16114.5 數據安全風險評估 16214.6 數據應急保障 164本章精要 165
第15章 數據交換與服務 16615.1 數據交換與服務的意義 16715.2 數據交換與服務技術演進 16815.2.1 文件共享技術 16815.2.2 數據庫中間表技術 16815.2.3 點對點接口技術 16815.2.4 消息隊列技術 17015.2.5 企業服務總線交換技術 17115.2.6 ETL 數據交換技術 17315.2.7 物聯網數據採集交換技術 17315.3 工業企業數據交換與服務標準體系架構 17515.3.1 CPS信息交換模型 17615.3.2 設備互聯總線 17715.3.3 應用互聯總線 17815.3.4 數據總線 17915.3.5 開放互聯API網關 181本章精要 182
第16章 數據共享與開放 18316.1 共享與開放概述 18316.2 數據資源目錄 18516.3 數據資源準備 18616.3.1 數據採集 18616.3.2 數據加工 18716.3.3 數據保密 18716.3.4 數據裝載 18916.3.5 數據發佈 18916.4 數據服務 19016.5 共享與開放評價 190本章精要 191
第17章 數據管理成熟度評估 19217.1 數據管理成熟度評估模型 19217.2 數據管理成熟度等級定義 19517.3 開展數據管理成熟度評估 19817.4 數據管理成熟度評估實施 199本章精要 200參考資料 200第3篇 工具篇
第18章 數據治理工具概述 203
第19章 數據資產運營工具 20719.1 數據資產目錄 20719.1.1 總體概述 20819.1.2 數據資產目錄系統構建 20819.1.3 數據資產目錄能力評估模型 21019.2 數據資產價值評估 21319.2.1 總體概述 21319.2.2 數據資產價值評估模型 21419.2.3 數據資產價值評估工具 223本章精要 224
第20章 數據模型管理工具 22520.1 數據模型管理工具概述 22520.2 企業級數據模型管控 22620.3 數據標準管控 22820.3.1 標準的發佈和工具訪問 22820.3.2 模型設計中的應用數據標準 22820.3.3 數據標準應用情況的自動檢核 22920.3.4 自定義標準的發佈管理 22920.4 數據字典的質量檢核 230本章精要 230
第21章 數據指標管理工具 23121.1 指標庫管理 23121.2 指標體系管理 23221.3 指標評價管理 23321.4 指標應用管理 234本章精要 235
第22章 主數據管理工具 23622.1 主數據提取與整合 23622.2 主數據模型管理 23722.3 主數據清洗管理 23822.3.1 主數據清洗的內容 23922.3.2 主數據清洗的一般過程 23922.4 主數據全週期管理 24222.5 主數據質量管理 24422.6 主數據發佈與共享 246本章精要 248
第23章 元數據管理工具 24923.1 元數據管理工具概述 24923.2 元數據在數據架構管理中的應用 25023.3 元數據在數據資產目錄中的應用 25123.4 元數據在主數據管理中的應用 25123.5 元數據在數據交換和共享中的應用 25123.6 元數據在大數據平臺中的應用 252本章精要 253
第24章 時序數據處理工具 25424.1 通用大數據處理工具的不足 25424.2 時序數據處理工具應具備的功能和特點 25524.3 時序數據的採集 25724.4 時序數據處理工具 258本章精要 260
第25章 數據質量管理工具 26125.1 數據質量管理工具概述 26125.2 數據質量稽核規則設置 26225.3 數據質量任務管理 26325.4 數據質量報告 264本章精要 264
第26章 數據交換與服務工具 26526.1 數據交換與服務工具概述 26526.2 數據採集 26626.3 數據交換 26826.3.1 前置交換子系統 26826.3.2 交換傳輸子系統 26926.3.3 交換管理子系統 26926.4 數據加工服務 26926.5 數據共享服務 27126.6 工業大數據技術平臺 27226.6.1 工業大數據的採集 27226.6.2 工業大數據的交換 27426.6.3 工業大數據的處理 275本章精要 277
第27章 數據安全管理工具 27827.1 數據安全管理工具概述 27827.2 數據採集安全管理工具 27927.2.1 數據分類與分級工具 27927.2.2 採集內容及策略 27927.2.3 數據採集人員管理工具 28027.2.4 數據源鑒別及記錄 28027.3 數據傳輸安全管理工具 28027.3.1 加密算法 28127.3.2 對稱加密 28127.3.3 非對稱加密 28227.4 數據存儲安全管理工具 28227.4.1 數據存儲介質管理 28327.4.2 數據存儲安全 28327.4.3 數據備份和恢復 28327.4.4 等級劃分 28427.5 數據處理安全管理工具 28527.6 數據交換安全管理工具 28627.6.1 數據導入/導出的安全保障 28727.6.2 數據交換安全 28727.6.3 數據銷毀安全管理 28827.7 統一的身份認證系統 289本章精要 290
第28章 數據中台 29128.1 數據中台的概念和定位 29128.2 數據採集 29328.2.1 數據採集方式 29328.2.2 通用數據採集 29328.2.3 流式數據採集 29328.3 數據存儲 29428.3.1 分布式數據存儲 29428.3.2 NoSQL數據存儲 29428.4 數據計算 29428.4.1 分布式查詢 29528.4.2 分布式計算 29528.4.3 數據建模 29528.4.4 數據分析 29628.5 數據服務 29628.5.1 API網關 29728.5.2 API生成 29828.5.3 API發佈 29828.5.4 API調用申請 29828.5.5 API調用審核 29828.5.6 API信息支持 29828.5.7 API服務監控 29928.6 從ETL向ELT轉變 299本章精要 300參考資料 300第4篇 實施篇
第29章 數據治理實施策略和路徑選擇 30329.1 實施內容 30329.2 路徑選擇 304
第30章 數據治理頂層架構規劃與設計 30730.1 實施內容 30730.2 步驟和方法 30930.2.1 頂層設計總體思路 30930.2.2 數據治理頂層設計要點 31130.3 成熟度評估 322本章精要 324
第31章 數據資產運營實施 32531.1 實施內容 32531.2 步驟和方法 327本章精要 328
第32章 主數據管理實施 32932.1 實施內容 32932.2 步驟和方法 32932.2.1 實施步驟 32932.2.2 實施方法 331本章精要 336
第33章 元數據管理實施 33733.1 實施內容 33733.2 步驟和方法 337本章精要 340
第34章 數據指標管理實施 34134.1 實施內容 34134.2 步驟和方法 34234.3 模板 34434.3.1 數據指標項定義 34434.3.2 形成指標卡片及指標模板 34534.3.3 數據需求規劃 346本章精要 347
第35章 數據質量管理實施 34835.1 實施內容 34835.2 步驟和方法 34935.2.1 數據剖析 34935.2.2 數據質量診斷 35035.2.3 數據處理規則 35135.2.4 數據質量優化 35135.2.5 數據質量監管 35235.2.6 實施數據質量管理時需注意的問題 353本章精要 354
第36章 數據安全管理實施 35536.1 實施內容 35536.2 實施步驟 35536.3 實踐模式 35836.3.1 數據安全管理的建設策略 35836.3.2 數據安全管理的切入方式 35936.3.3 工業互聯網雲平臺的數據安全 359本章精要 360第37章 數據治理常見誤區 361參考資料 363第5篇 案例篇
第38章 電力行業：夯實數字化轉型基礎――南方電網數據資產管理行動實踐 365
第39章 電力行業：支撐集團產業數字化轉型――國家電投集團數據治理實踐 380
第40章 能源化工行業：數據治理助百年油企數字化轉型 398
第41章 鋼鐵行業：酒鋼集團數據治理實踐 413
第42章 汽車行業：數據驅動長安汽車數字化轉型 4202
第43章 核工業：物料主數據治理助力核電智慧運營 433
第44章 航空行業：軍工企業的“三位一體”數據治理體系建設實踐 441
第45章 航空行業：面向航空裝備研製生產的數據治理研究與實踐 456
第46章 重型裝備製造行業：數據標準，裝備中國――中國一重的數據標準化管理項目 468
第47章 交通物流行業：主數據治理助力中國外運數字化轉型 477
第48章 建材行業：中國建材集團工業大數據應用實踐 490
第49章 製造行業：威孚集團基於斯歐應用互聯平臺建設數據通道 501
第50章 戰略投資行業：國投集團的數據標準化管理實踐 514
第51章 多元化集團：數據治理助力多元化企業集團管控 532附錄A 工業英文縮寫術語表 545
第1章 工業企業需要數據治理 21.1 工業革命的演變與發展趨勢 21.2 工業大數據是第四次工業革命的核心基礎 41.3 各國的工業大數據戰略 61.4 工業企業數據的核心價值 71.5 我國各行業數據治理現狀 101.6 數據治理是工業大數據的基礎 121.7 工業企業數據治理面臨的挑戰 12本章精要 14
第2章 工業企業數據治理概述 152.1 數據治理的相關概念和定義 152.2 數據的分類 172.3 數據治理的頂層架構 202.4 數據治理的核心內容 21本章精要 22
第3章 主流數據治理標準及框架介紹 233.1 國際標準 233.2 國內標準及模型 243.3 專業組織 263.4 國內外數據治理體系的對比分析 28本章精要 30
第4章 數據治理的發展趨勢 314.1 國內外數據治理的演變與發展 314.2 數據隱私保護政策 324.3 區塊鏈與數據共享 334.4 5G技術與數據安全 384.5 數據文化與倫理道德 394.6 新技術與數據治理 404.7 工業企業數據的運營 41本章精要 43
第5章 本書閱讀導引 445.1 數據治理是一個系統工程 445.2 工具是數據治理的保障 455.3 實施數據治理有路線可循 455.4 數據治理已在諸多行業成功實施 46參考資料 47第2篇 體系篇
第6章 數據管控 516.1 數據管控概述 516.2 組織架構 536.2.1 數據治理組織架構 536.2.2 數據治理組織模式 556.2.3 數據治理職責分工 586.3 制度規範 616.3.1 數據治理制度框架 616.3.2 數據治理制度修訂 646.4 執行流程 656.4.1 數據治理總體流程框架 656.4.2 數據治理典型場景的流程 676.5 設計機制 706.6 績效體系 726.7 標準體系 74本章精要 76
第7章 數據戰略 777.1 數據戰略概述 777.2 數據戰略規劃 777.2.1 願景和目標 787.2.2 基本原則 797.2.3 戰略舉措選擇 807.2.4 模型工具 817.3 數據戰略實施 827.3.1 實施策略 837.3.2 實施路徑 837.3.3 實施步驟 83本章精要 87
第8章 數據架構 888.1 數據架構概述 898.2 框架設計 908.2.1 數據分佈 908.2.2 數據主題域 928.2.3 數據關聯關係 938.3 數據建模 988.3.1 概念數據模型 998.3.2 邏輯數據模型 1008.3.3 物理數據模型 1018.3.4 數據模型開發方法 102本章精要 105
第9章 主數據管理 1069.1 主數據和主數據管理 1069.1.1 主數據的特徵 1069.1.2 主數據管理的基本概念 1079.2 主數據標準管理 1089.3 主數據全生命週期管理 1099.4 主數據應用管理 1109.5 企業常用的幾類主數據 1129.5.1 物料主數據 1129.5.2 設備主數據 1139.5.3 資產主數據 1149.5.4 財務主數據 1159.5.5 組織機構和員工主數據 116本章精要 116
第10章 元數據管理 11710.1 元數據的定義 11710.2 元數據分類 11710.2.1 業務元數據 11810.2.2 技術元數據 11910.2.3 操作元數據 12010.3 元數據核心能力 12010.4 元數據的價值 123本章精要 124第11章 數據指標管理 12511.1 數據指標管理概述 12511.1.1 數據指標應用和管理中的挑戰 12511.1.2 設計目的 12611.1.3 設計思路 12611.2 體系框架 12811.2.1 典型的數據指標定義框架 12811.2.2 指標選取原則及方法 12911.2.3 指標體系層級設計 13011.2.4 指標體系評價方法 13111.3 找指標 13211.4 理指標 13411.5 管指標 13611.6 用指標 137本章精要 137
第12章 時序數據管理 13812.1 時序數據管理概述 13812.2 時序數據的特點 13912.3 時序數據的應用 14112.3.1 技術挑戰 14112.3.2 典型的技術架構及特點 14212.3.3 系統核心功能 143本章精要 143
第13章 數據質量管理 14413.1 數據質量需求 14413.2 數據質量檢查 14513.3 數據質量分析 14613.4 數據質量提升 14713.5 數據質量評估 14913.5.1 數據質量問題的起因 15013.5.2 數據質量管理技術指標 15113.5.3 數據質量管理業務指標 152本章精要 153
第14章 數據安全管理 15514.1 數據安全管理概述 15514.2 數據安全體系框架 15614.3 數據安全防護策略 15914.4 數據安全審計 16114.5 數據安全風險評估 16214.6 數據應急保障 164本章精要 165
第15章 數據交換與服務 16615.1 數據交換與服務的意義 16715.2 數據交換與服務技術演進 16815.2.1 文件共享技術 16815.2.2 數據庫中間表技術 16815.2.3 點對點接口技術 16815.2.4 消息隊列技術 17015.2.5 企業服務總線交換技術 17115.2.6 ETL 數據交換技術 17315.2.7 物聯網數據採集交換技術 17315.3 工業企業數據交換與服務標準體系架構 17515.3.1 CPS信息交換模型 17615.3.2 設備互聯總線 17715.3.3 應用互聯總線 17815.3.4 數據總線 17915.3.5 開放互聯API網關 181本章精要 182
第16章 數據共享與開放 18316.1 共享與開放概述 18316.2 數據資源目錄 18516.3 數據資源準備 18616.3.1 數據採集 18616.3.2 數據加工 18716.3.3 數據保密 18716.3.4 數據裝載 18916.3.5 數據發佈 18916.4 數據服務 19016.5 共享與開放評價 190本章精要 191
第17章 數據管理成熟度評估 19217.1 數據管理成熟度評估模型 19217.2 數據管理成熟度等級定義 19517.3 開展數據管理成熟度評估 19817.4 數據管理成熟度評估實施 199本章精要 200參考資料 200第3篇 工具篇
第18章 數據治理工具概述 203
第19章 數據資產運營工具 20719.1 數據資產目錄 20719.1.1 總體概述 20819.1.2 數據資產目錄系統構建 20819.1.3 數據資產目錄能力評估模型 21019.2 數據資產價值評估 21319.2.1 總體概述 21319.2.2 數據資產價值評估模型 21419.2.3 數據資產價值評估工具 223本章精要 224
第20章 數據模型管理工具 22520.1 數據模型管理工具概述 22520.2 企業級數據模型管控 22620.3 數據標準管控 22820.3.1 標準的發佈和工具訪問 22820.3.2 模型設計中的應用數據標準 22820.3.3 數據標準應用情況的自動檢核 22920.3.4 自定義標準的發佈管理 22920.4 數據字典的質量檢核 230本章精要 230
第21章 數據指標管理工具 23121.1 指標庫管理 23121.2 指標體系管理 23221.3 指標評價管理 23321.4 指標應用管理 234本章精要 235
第22章 主數據管理工具 23622.1 主數據提取與整合 23622.2 主數據模型管理 23722.3 主數據清洗管理 23822.3.1 主數據清洗的內容 23922.3.2 主數據清洗的一般過程 23922.4 主數據全週期管理 24222.5 主數據質量管理 24422.6 主數據發佈與共享 246本章精要 248
第23章 元數據管理工具 24923.1 元數據管理工具概述 24923.2 元數據在數據架構管理中的應用 25023.3 元數據在數據資產目錄中的應用 25123.4 元數據在主數據管理中的應用 25123.5 元數據在數據交換和共享中的應用 25123.6 元數據在大數據平臺中的應用 252本章精要 253
第24章 時序數據處理工具 25424.1 通用大數據處理工具的不足 25424.2 時序數據處理工具應具備的功能和特點 25524.3 時序數據的採集 25724.4 時序數據處理工具 258本章精要 260
第25章 數據質量管理工具 26125.1 數據質量管理工具概述 26125.2 數據質量稽核規則設置 26225.3 數據質量任務管理 26325.4 數據質量報告 264本章精要 264
第26章 數據交換與服務工具 26526.1 數據交換與服務工具概述 26526.2 數據採集 26626.3 數據交換 26826.3.1 前置交換子系統 26826.3.2 交換傳輸子系統 26926.3.3 交換管理子系統 26926.4 數據加工服務 26926.5 數據共享服務 27126.6 工業大數據技術平臺 27226.6.1 工業大數據的採集 27226.6.2 工業大數據的交換 27426.6.3 工業大數據的處理 275本章精要 277
第27章 數據安全管理工具 27827.1 數據安全管理工具概述 27827.2 數據採集安全管理工具 27927.2.1 數據分類與分級工具 27927.2.2 採集內容及策略 27927.2.3 數據採集人員管理工具 28027.2.4 數據源鑒別及記錄 28027.3 數據傳輸安全管理工具 28027.3.1 加密算法 28127.3.2 對稱加密 28127.3.3 非對稱加密 28227.4 數據存儲安全管理工具 28227.4.1 數據存儲介質管理 28327.4.2 數據存儲安全 28327.4.3 數據備份和恢復 28327.4.4 等級劃分 28427.5 數據處理安全管理工具 28527.6 數據交換安全管理工具 28627.6.1 數據導入/導出的安全保障 28727.6.2 數據交換安全 28727.6.3 數據銷毀安全管理 28827.7 統一的身份認證系統 289本章精要 290
第28章 數據中台 29128.1 數據中台的概念和定位 29128.2 數據採集 29328.2.1 數據採集方式 29328.2.2 通用數據採集 29328.2.3 流式數據採集 29328.3 數據存儲 29428.3.1 分布式數據存儲 29428.3.2 NoSQL數據存儲 29428.4 數據計算 29428.4.1 分布式查詢 29528.4.2 分布式計算 29528.4.3 數據建模 29528.4.4 數據分析 29628.5 數據服務 29628.5.1 API網關 29728.5.2 API生成 29828.5.3 API發佈 29828.5.4 API調用申請 29828.5.5 API調用審核 29828.5.6 API信息支持 29828.5.7 API服務監控 29928.6 從ETL向ELT轉變 299本章精要 300參考資料 300第4篇 實施篇
第29章 數據治理實施策略和路徑選擇 30329.1 實施內容 30329.2 路徑選擇 304
第30章 數據治理頂層架構規劃與設計 30730.1 實施內容 30730.2 步驟和方法 30930.2.1 頂層設計總體思路 30930.2.2 數據治理頂層設計要點 31130.3 成熟度評估 322本章精要 324
第31章 數據資產運營實施 32531.1 實施內容 32531.2 步驟和方法 327本章精要 328
第32章 主數據管理實施 32932.1 實施內容 32932.2 步驟和方法 32932.2.1 實施步驟 32932.2.2 實施方法 331本章精要 336
第33章 元數據管理實施 33733.1 實施內容 33733.2 步驟和方法 337本章精要 340
第34章 數據指標管理實施 34134.1 實施內容 34134.2 步驟和方法 34234.3 模板 34434.3.1 數據指標項定義 34434.3.2 形成指標卡片及指標模板 34534.3.3 數據需求規劃 346本章精要 347
第35章 數據質量管理實施 34835.1 實施內容 34835.2 步驟和方法 34935.2.1 數據剖析 34935.2.2 數據質量診斷 35035.2.3 數據處理規則 35135.2.4 數據質量優化 35135.2.5 數據質量監管 35235.2.6 實施數據質量管理時需注意的問題 353本章精要 354
第36章 數據安全管理實施 35536.1 實施內容 35536.2 實施步驟 35536.3 實踐模式 35836.3.1 數據安全管理的建設策略 35836.3.2 數據安全管理的切入方式 35936.3.3 工業互聯網雲平臺的數據安全 359本章精要 360第37章 數據治理常見誤區 361參考資料 363第5篇 案例篇
第38章 電力行業：夯實數字化轉型基礎――南方電網數據資產管理行動實踐 365
第39章 電力行業：支撐集團產業數字化轉型――國家電投集團數據治理實踐 380
第40章 能源化工行業：數據治理助百年油企數字化轉型 398
第41章 鋼鐵行業：酒鋼集團數據治理實踐 413
第42章 汽車行業：數據驅動長安汽車數字化轉型 4202
第43章 核工業：物料主數據治理助力核電智慧運營 433
第44章 航空行業：軍工企業的“三位一體”數據治理體系建設實踐 441
第45章 航空行業：面向航空裝備研製生產的數據治理研究與實踐 456
第46章 重型裝備製造行業：數據標準，裝備中國――中國一重的數據標準化管理項目 468
第47章 交通物流行業：主數據治理助力中國外運數字化轉型 477
第48章 建材行業：中國建材集團工業大數據應用實踐 490
第49章 製造行業：威孚集團基於斯歐應用互聯平臺建設數據通道 501
第50章 戰略投資行業：國投集團的數據標準化管理實踐 514
第51章 多元化集團：數據治理助力多元化企業集團管控 532附錄A 工業英文縮寫術語表 545
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