重点阐述了数据管理的重要性,数据管理面临的挑战,DAMA的数据管理原则,数据伦理,数据治理,数据生命周期管理的规划及设计,数据赋能和数据维护,使用和增强数据,数据保护、隐私、安全和风险管理,元数据管理,数据质量管理,以及现在应该怎么办,能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。
本书是DAMA(国际数据管理协会)强烈推荐的关于数据管理和数据治理的重要书籍,也是《DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)》(DAMA-DMBOK2)认证培训配套教材。该书重点从管理层的角度阐述为什么数据管理很重要,数据管理包括了哪些内容,以及如何进行数据管理,从而帮助管理层在了解数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。
原版序
长期以来,数据管理专业人员在做好本职工作的同时,一直努力倡导数据的重要性,希望能够培养一种崭新的数字文化,从而使领导层能够充分重视诸如提升数据的质量等问题。由于数据的量级、多样性及周转速度等都是以指数方式增长,因此数据管理专业人员的这些倡议显得尤为重要。
作为优秀的数据管理人员,我们希望从书中寻找助力。更确切地说,我们求助于DAMA-DMBOK2[DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge.2nd Edition,中文版为《DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版)》]。DAMA-DMBOK2一书有600多页,篇幅巨大。书中对许多重要的数据管理理念进行了深刻的探讨。如果你想建立数据管理框架,这本书对你肯定大有裨益。但是,如果你尝试用这本书来说服你的上司,那恐怕就会出问题了。
在众所周知的“电梯游说”(Elevator Pitch)与DAMA-DMBOK2之间,我们还需要一点简单而实用的知识,以便使管理层能够理解有效的数据管理的重要性——不仅仅是为了组织的成功,也是为了他们个人的成功。我们还需要一本并不比小册子更重,小到可以放入笔记本电脑包随身携带,并提供数据管理重要指南的书。
劳拉?塞巴斯蒂安科尔曼的《穿越数据的迷宫:数据管理执行指南》一书正是为解决这个问题而写。这是一本袖珍版的DAMA-DMBOK2。每一位数据管理专业人员都应当买两本,一本给自己,一本给他们的管理者(或者更准确地说,给最有可能将数据理解成机遇的高级管理层)。该书将成为他们首选的参考书和救生索。读者会将书页折角,空白处会出现笔记,同行们将用渴望的眼神注视着它,并希望自己也拥有一本。
DAMA对能够推出DAMA-DMBOK2感到无比自豪。多年的辛勤工作,100多人巨大的投入,我们完成了这本我们视为数据管理 “公认” 框架的书籍。现在《穿越数据的迷宫:数据管理执行指南》这本书已经准备好打破壁垒,将数据管理送达它应当企及的高度——与所有其他的商业规则一样受到重视。
站在个人角度,我为DAMA-DMBOK2感到骄傲,但我更为这本轻便同时对DAMA丛书具有非凡补充价值的小册子感到骄傲。我相信,有一个人购买和阅读DAMA-DMBOK2,就可能有三到四个人甚至更多的人阅读《穿越数据的迷宫:数据管理执行指南》。感谢劳拉。
[美]苏?戈伊恩斯(Sue Geuens)
DAMA总裁
劳拉·塞巴斯蒂安-克尔曼国际数据管理协会(DAMA)资深会员,从事数据管理,特别是数据质量管理20多年,在美国数据管理行业享有很高的声誉,是许多重量级数据管理会议的演讲嘉宾。她先后在多家金融保险公司担任数据主管,包括Cigna、United、Aetna等。
目录
译者说明
中文版序一
中文版序二
原版序
绪论/ 1
D1 章 数据管理的重要性/ 4
数据无处不在/ 4
数据是企业的资产/ 5
数据管理与技术管理/ 6
数据管理工作内容/ 7
数据管理知识领域/ 9
你需要知道什么/ 11
D2 章 数据管理的挑战/ 12
数据与其他资产的差异/ 13
数据意味着风险/ 13
低质量的数据带来损耗/ 15
数据的价值评估没有统一标准/ 17
数据管理意味着管理数据的生命周期/ 18
不同类型的数据会有不同的生命周期需求/ 20
元数据必须作为数据生命周期的一部分进行管理/ 21
数据管理通常与信息技术管理混淆/ 21
数据管理需要一系列的技能/ 22
数据管理需要企业的整体视角/ 23
你需要知道什么/ 24
D3 章 DAMA 的数据管理原则/ 26
数据是有价值的/ 27
数据管理需求是业务需求/ 28
数据管理需要多种技能/ 29
数据管理是生命周期管理/ 30
数据管理原则与数据管理成熟度/ 30
你需要知道什么/ 33
D4 章 数据伦理/ 34
伦理与数据管理/ 35
隐私条款下的伦理道德原则/ 36
伦理道德与竞争优势/ 39
建立合乎伦理道德的数据处理文化/ 40
你需要知道什么/ 42
D5 章 数据治理/ 44
数据治理具有监督职能/ 45
数据治理的业务驱动/ 47
数据治理项目特点/ 48
数据治理模型/ 50
数据管理专员/ 54
启动数据治理/ 55
可持续的数据治理/ 57
1席数据官/ 58
数据治理和领导承诺/ 59
你需要知道什么/ 60
D6 章 数据生命周期管理的规划和设计/ 61
企业架构/ 61
Zachman 框架/ 62
数据构架/ 64
数据架构构件/ 66
数据建模/ 71
你需要知道什么/ 78
D7 章 数据赋能和数据维护/ 80
数据存储和操作/ 80
数据整合与互操作/ 82
数据仓库/ 85
参考数据管理/ 88
主数据管理/ 90
文档和内容管理/ 92
大数据存储/ 93
你需要知道什么/ 96
D8 章 使用和增强数据/ 98
主数据的使用/ 99
商务智能/ 99
数据科学/ 101
预测性分析和规范性分析/ 102
数据可视化/ 104
数据货币化/ 107
你需要知道什么/ 109
D9 章 数据保护、隐私、安全和风险管理/ 110
数据安全目标/ 110
数据安全原则/ 112
数据安全与企业数据管理/ 114
元数据安全/ 116
数据安全架构/ 117
数据安全规划/ 118
你需要知道什么/ 120
D10 章 元数据管理/ 121
元数据及其价值/ 122
元数据的类别/ 123
元数据是数据/ 125
元数据和数据管理/ 126
元数据和互操作性/ 126
元数据策略/ 127
理解元数据的需求/ 128
元数据架构/ 129
元数据质量/ 131
元数据治理/ 132
你需要知道什么/ 133
D11 章 数据质量管理/ 134
数据质量/ 135
数据质量维度/ 136
数据质量管理/ 138
数据质量和其他数据管理职能/ 140
数据质量与法规/ 142
数据质量提升周期/ 143
数据质量与领导承诺/ 146
组织和文化变革/ 147
你需要知道什么/ 149
D12 章 现在应该怎么办/ 151
评估D前状态/ 151
基于结果制订改进计划/ 156
启动组织变革管理? 以支持实施路线图/ 158
你需要知道什么/ 160
致谢/ 162
参考文献/ 163
索引/ 180