苏振中/Eric，资深企业数智化转型专家，具有20年以上的企业信息化从业经历，在To B领域的大型企业数字化转型、项目实施方面经验丰富，对大规模多云混合、物联网、大数据等复杂IT系统架构技术和数据治理有较为深入的理解，曾参与中国燃气新零售、雅迪、国药器械、豫园、中国龙工等多家知名企业的数字化转型项目。任职经历：埃林哲产品专家、行业总监、创新事业部部长、系统开发部部长，上海甘仁信息科技CTO，IBM高级系统架构师。

刘永强/Lewin，项目管理数智化咨询顾问，PMP认证、EXIN的Scrum认证、微软MCE认证，并取得了人力资源和社会保障部、工业和信息化部的系统集成项目管理工程师证书，曾为众多知名企业提供项目管理领域的培训咨询及数智化构建服务，包括佳贝艾特、康师傅、中国移动、杉杉能源、中航工业等上百家企业，致力于通过专业的项目管理咨询和数智化解决方案，助力企业构建核心竞争力。

一本数据治理领域的实用指南。

梳理数据治理的痛点，厘清概念与方法。

轻理论、重实践，汇集业内专家的真实经验。

详解敏捷数据治理平台的建设经验与6类工具。

3大场景下12个行业的典型案例、解决方案与实施策略。

写作背景

我们正在从信息化时代迈向数字化、智能化时代。在数字化时代，数据与土地、劳动力、资本、技术被并列为五大生产要素。数据已经成为企业最宝贵的资源之一，而数据治理作为管理和优化数据资产的关键领域，对于企业成功实现从“流程驱动”到“数据驱动”来说至关重要。

随着技术的迅猛发展和互联网的普及，企业面临着前所未有的数据洪流。大数据、云计算、人工智能、ChatGPT、大模型、AIGC等新技术的涌现，在为企业提供更多的数据分析和应用方式的同时，也带来了更多的挑战。数据治理并非一项简单的技术挑战，而是一项跨部门、跨业务的组织变革任务，需要跨越组织边界整合各种技术和业务要求，并与企业战略紧密结合。在这个数据爆炸的时代，如何从海量的数据中准确获取所需信息，成为企业管理和决策的关键问题。

数据治理作为一种全面的管理和治理方法，针对数据的质量、安全、合规性等方面进行规范与控制，以确保数据的可信性及有效性。在数字化时代，数据治理的重要性愈发凸显。一个有效的数据治理系统不仅可以提高企业对数据的价值利用，还可以优化业务流程、支持决策分析、降低风险，从而为企业创造更高的价值。

然而，数据治理并非一蹴而就的简单过程。从数据处理的技术层面来说，它涉及多个方面，包括数据采集、存储、加工、传输、分析等各个环节。与此同时，要获得良好的数据治理效果，就不能单纯考虑技术方面，还需要综合考虑与之相关的组织机构、管理制度、数据标准、流程规范等多种因素。而且，不同行业和企业所处的不同发展阶段，使企业对数据治理的核心需求也存在差异。因此，制定符合自身需求的数据治理平台规划成为企业进行数据治理的一项关键任务。

有感于某些朋友及客户的反馈，很多数据治理相关资料写得过于专业，看的时候觉得每个字都认识，好像也看懂了，然而合上书本之后，真正在实际开展项目时依旧有很多的困惑。笔者的写作初衷是希望本书可以更侧重于实践落地过程，探讨工作步骤、具体任务执行难点和应对策略，结合笔者多年数字化转型咨询、数据治理咨询及数据智能化项目落地实施经验，分享方法理论、软件工具、行业实践案例和经验教训，帮助读者更好地理解数据治理的挑战和机遇，并在实际工作中有效地应用敏捷数据治理方法。

当前，金融行业的数据管理成熟度比较高。金融行业监管严格，而且IT预算充裕。在政策的大力推动之下，电信、油田、电力、政务等领域开展了很多的数据标准建设项目，数据管理成熟度也明显高于其他领域。这些行业的数据治理项目比较重视完善的顶层设计规划，会采用招投标方式寻找与外部数据治理咨询服务公司的合作机会，投资规模也相当大。

本书希望通过敏捷数据治理平台建设方法的介绍，让更多身处充分竞争领域（如制造业、消费品、大健康、服务业等）的企业能够以更低成本、更高成功率开展数据治理。这些企业的预算少、事务多，对于投入产出比十分敏感，初期投入谨慎，且非常关注数据治理项目如何赋能业务、创造价值。面向金融企业的那种大而全、重规划、高投入、细粒度的数据治理方法，并不太适合那些处于野蛮成长阶段的对成本敏感、看重性价比的企业。

本书的编写正是基于这样的写作背景。笔者希望通过结合实际案例和自己的经验，为广大读者提供一份实用的数据治理指南，帮助读者解决数据治理工作中所遇到的难题，使读者掌握数据治理项目开展过程中的全局性思维和核心能力。

学习建议

数据治理是一门综合性的学科，可能会让初学者感到有些复杂和深奥。然而，只要保持学习的态度和耐心，每个人都可以掌握数据治理的核心知识和技能。笔者建议读者在阅读本书的过程中，多加思考和实践，结合自己的工作场景，深入理解数据治理的理念，并将其运用到实际工作中。

本书侧重于实践，读者在阅读过程中可以通过目录快速浏览本书的主要章节，根据需要优先阅读最感兴趣的章节内容。如果读者想要了解数据治理的核心知识，则可以优先阅读第3章和第4章；如果读者对与数据治理相关的技术工具比较感兴趣，则可以阅读第6章。

有一定基础的读者，可以结合手里的其他数据治理相关资料进行主题式阅读。比如，找出多本有关主数据的图书，对比阅读与主数据相关的内容。当然，有时间的读者可以多花一些时间思考一下本书第2章中敏捷数据治理方法论的底层构建原理，了解如何从一个范围模糊、数据需求各异的数据治理项目中，通过结构化的方式提炼出共性和管控的关键要点，并设计有序的操作步骤、总结出系统化的方法论。

数据治理是一个不断演进、跨学科的领域，综合性很强，只有坚持不懈地学习和探索，才能在实践中逐步成长。“独学而无友，则孤陋而寡闻”，笔者希望本书能成为大家的良师益友，为大家在数据治理的道路上提供一些有益的指导和启示，也欢迎大家跟笔者交流探讨。

本书特色

本书是一份数据治理实践指南，可以帮助读者深入了解数据治理的核心概念、方法、工具和实践。本书系统性地介绍了敏捷型数据治理平台的建设方法，从数据治理体系规划到实施策略，从组织架构到技术工具，从方法体系到场景实操，帮助读者构建可持续的敏捷数据治理框架体系，使读者在数据治理的道路上走得更顺畅。

本书不追求面面俱到、不贪大求全，只是试图讲透数据治理所有的细节。本书也不是单一地论述数据标准或主数据等某一个话题，毕竟仅仅针对银行业的数据标准如何确定，也可以专门写成一本非常厚的专业图书。本书将从“道”“术”“器”的角度深入探讨数据治理实践过程中的理论、方法、工具等核心要素，包括数据治理组织、管理制度、流程规范、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全与隐私等话题。

数据治理是一门实践中的学问。本书轻理论、重实践，通过案例场景细节解读和工作步骤阐述，帮助读者将数据治理理论转化为切实可行的解决方案和实际行动策略。无论你是数据管理专家、企业决策者、数据治理从业者还是对数据治理感兴趣的人士，本书都将成为你在数据治理领域的伙伴和指南，为你的数据治理之旅提供支持及指引，助力你在数据治理领域少走弯路。

本书共9章。第1章介绍数据治理的背景和基础知识；第2章介绍敏捷数据治理方法论；第3章至第5章介绍敏捷数据治理平台的技术规划、核心功能设计、项目落地实施等方面的知识；第6章介绍数据治理技术工具，以及相关开源软件产品、商业软件产品的特点等；第7章至第9章介绍数据治理不同场景的案例，从应用、技术和业务等不同角度，深入分析具体案例实践中的难点及应对策略。

第一篇　理论与方法
第1章 为什么数据治理如此重要 2
1．1　科技特征及演化趋势 3
1．1．1　组织进化与数智化转型 6
1．1．2　技术进化与剧烈“内卷” 10
1．1．3　数据消费场景的演进 11
1．2　数据资产的特征 15
1．2．1　通用资产的特征 15
1．2．2　数据的保鲜期 16
1．2．3　数据可能是负资产 17
1．2．4　数据资产的特殊性 17
1．3　数据之“痛”，“痛”在哪里 18
1．3．1　找不到关键数据 20
1．3．2　数据质量差 21
1．3．3　分析手段旧 23
1．3．4　分析效率低 24
1．3．5　数据杂乱 25
1．3．6　响应业务变化慢 26
1．3．7　非结构化数据的信息密度低 27
1．4　数据治理，治理什么 28
1．4．1　改善数据质量 29
1．4．2　优化数据时效 30
1．4．3　提升数据消费 30
1．4．4　贯彻数据标准 31
1．4．5　降低持有成本 31
1．4．6　完善治理组织 32
1．5　本章小结 32
第2章 敏捷数据治理方法论 33
2．1　什么是敏捷数据治理 34
2．1．1　统计报表的局限性 36
2．1．2　非数字原生企业的转型挑战 39
2．1．3　常见数据治理框架的局限性 40
2．1．4　数据标准化面临的困难 42
2．1．5　数据治理的常见误区 43
2．2　敏捷数据治理的总体框架、执行要点及主要特性 45
2．2．1　敏捷数据治理的总体框架 46
2．2．2　敏捷数据治理的执行要点 49
2．2．3　敏捷数据治理的主要特性 52
2．3　确定目标、厘清现状 53
2．3．1　调研及评估 54
2．3．2　如何获得高层管理者的支持 56
2．3．3　如何获得业务部门的支持 58
2．3．4　常见的数据治理切入点 60
2．4　数据治理平台规划 65
2．4．1　有效的数据治理计划 66
2．4．2　技术路径选择 70
2．4．3　组织保障体系 72
2．5　本章小结 75

第二篇　平台建设与工具
第3章 敏捷数据治理平台的技术规划 78
3．1　技术框架的总体思考 79
3．1．1　彼之蜜糖，汝之砒霜 80
3．1．2　数据的处理与存储方式 83
3．1．3　数据库、数据仓库与数据中台 86
3．1．4　数据特性的治理差异 88
3．1．5　云原生 89
3．1．6　微服务 90
3．1．7　应用性能监控 91
3．2　数据存储 92
3．2．1　规划要点 93
3．2．2　存储备份 94
3．2．3　实操经验 96
3．3　数据技术底座 98
3．3．1　公有云套件 99
3．3．2　私有化部署 101
3．4　数据ETL 103
3．4．1　多源异构 104
3．4．2　任务调度 105
3．4．3　数据清洗 106
3．5　产品选型建议 107
3．5．1　技术架构 108
3．5．2　成本预算 110
3．5．3　供应商综合实力 112
3．6　本章小结 114
第4章 敏捷数据治理平台的功能分析 115
4．1　智能数据应用 115
4．1．1　自助式BI分析 116
4．1．2　数据分析洞察 118
4．1．3　数据预警 120
4．2　数据指标体系 121
4．2．1　数据梳理：自上而下 122
4．2．2　数据梳理：自下而上 125
4．2．3　可视化指标管理 127
4．3　模型构建 129
4．3．1　指标模型 130
4．3．2　数据模型 136
4．3．3　算法模型 138
4．3．4　展示模型 140
4．4　主数据管理 143
4．4．1　主数据编码 144
4．4．2　主数据集成 148
4．4．3　主数据范围识别及难点分析 149
4．5　元数据管理 153
4．5．1　应用场景 156
4．5．2　难点及案例分析 156
4．6　数据标准管理 160
4．6．1　标准制定 162
4．6．2　标准落地 163
4．6．3　常见问题 170
4．6．4　难点分析 172
4．6．5　术语辨析 175
4．7　数据质量管理 177
4．7．1　质量指标 178
4．7．2　事前预防 180
4．7．3　事中控制 181
4．7．4　事后补救 181
4．7．5　难点分析 183
4．8　本章小结 184
第5章 数据治理项目的落地实施 185
5．1　项目实施过程管理 187
5．1．1　项目启动 188
5．1．2　例行会议 189
5．1．3　管理要点 190
5．2　长效运营与持续改善 192
5．2．1　组织挑战 193
5．2．2　文化挑战 194
5．3　项目实践中的难点 195
5．4　本章小结 199
第6章 数据治理工具箱 201
6．1　数据ETL工具 203
6．1．1　功能与特点 204
6．1．2　开源ETL产品 206
6．1．3　商业ETL产品 208
6．1．4　缺陷评述 209
6．1．5　选型建议 210
6．2　主数据管理工具 212
6．2．1　功能与特点 212
6．2．2　开源MDM产品 214
6．2．3　商业MDM产品 214
6．2．4　缺陷评述 215
6．2．5　选型建议 216
6．3　元数据管理工具 218
6．3．1　功能与特点 219
6．3．2　开源元数据管理产品 220
6．3．3　商业元数据管理产品 221
6．3．4　缺陷评述 222
6．3．5　选型建议 224
6．4　数据标准管理工具 224
6．4．1　功能与特点 225
6．4．2　产品介绍 226
6．5　数据质量管理工具 226
6．5．1　功能与特点 227
6．5．2　开源数据质量管理产品 229
6．5．3　商业数据质量管理产品 230
6．5．4　缺陷评述 231
6．5．5　选型建议 232
6．6　数据共享与开放工具 233
6．6．1　数据资产目录 233
6．6．2　BI报表 236
6．7　本章小结 241

第三篇　场景解读
第7章 应用场景 244
7．1　大型集团/企业 245
7．1．1　案例：A集团的协同管控之路 245
7．1．2　难点解析 247
7．1．3　应对策略 249
7．1．4　实现效果 250
7．2　零售与分销行业 252
7．2．1　案例：B零售公司数据治理助推数字化转型 252
7．2．2　难点解析 254
7．2．3　应对策略 256
7．2．4　实现效果 257
7．3　制造业 258
7．3．1　案例：C零部件制造企业数据驱动的业务优化 259
7．3．2　难点解析 260
7．3．3　应对策略 260
7．3．4　实现效果 261
7．4　电商行业 263
7．4．1　案例：D电商公司数据治理支持精准营销 263
7．4．2　难点解析 264
7．4．3　应对策略 265
7．4．4　实现效果 266
7．5　政府、金融和能源等领域 268
7．5．1　案例：数据开放与治理 268
7．5．2　难点解析 270
7．5．3　应对策略 271
7．5．4　实现效果 273
7．6　本章小结 275
第8章 技术场景 276
8．1　混合云架构下的数据治理 277
8．1．1　案例：E医疗集团的数据治理 277
8．1．2　难点解析 278
8．1．3　应对策略 279
8．1．4　实现效果 280
8．2　大数据架构下的数据治理 282
8．2．1　案例：F广告公司的大数据营销平台 282
8．2．2　难点解析 283
8．2．3　应对策略 284
8．2．4　实现效果 285
8．3　微服务架构下的数据治理 287
8．3．1　案例：G烘焙公司的数据一体化平台 287
8．3．2　难点解析 288
8．3．3　应对策略 290
8．3．4　实现效果 291
8．4　本章小结 293
第9章 业务场景 294
9．1　财务数据治理与应用 295
9．1．1　案例：H集团的业财一体化平台建设 295
9．1．2　难点解析 297
9．1．3　应对策略 298
9．1．4　实现效果 299
9．2　供应链数据治理与应用 300
9．2．1　案例：J零售连锁企业集成供应链协同优化 300
9．2．2　难点解析 302
9．2．3　应对策略 303
9．2．4　实现效果 305
9．3　营销数据治理与应用 306
9．3．1　案例：K电子商务公司的精准营销 307
9．3．2　难点解析 308
9．3．3　相关技术 309
9．3．4　应对策略 310
9．3．5　实现效果 311
9．4　生产数据治理与应用 312
9．4．1　案例：M机械制造企业的生产效率提升 313
9．4．2　难点解析 314
9．4．3　相关技术 315
9．4．4　应对策略 316
9．4．5　实现效果 318
9．5　本章小结 320
后记 总结与展望 321