这是一本讲解如何成功实施数据治理项目的实战指南，能够帮助组织更清晰地认识到数据治理的本质，启发它们结合自身业务，找到适合自己的、务实的、有价值的数据治理策略。本书源自数据治理头部厂商亿信华辰在数据治理领域10余年经验的总结，提供了大量可立即上手的实用方法与技巧，旨在帮助读者切实解决数据治理项目实施过程中遇到的各种实际问题。书中案例丰富翔实，通过多个不同行业的真实项目实践案例，生动展示了数据治理在不同业务领域的应用成果和成功落地经验，为读者提供了极具价值的参考和借鉴。 本书分为四篇，全面覆盖了数据治理项目的各个方面。 建设篇（第1～3章）：阐述了数据治理的价值与意义，并详细介绍了数据治理项目的准备工作以及建设流程，为组织提供了数据治理项目实施的全面框架和方法论。 场景篇（第4～9章）：深入探讨了主数据治理、数据质量管理、数据标准管理、数据共享交换、数据资产管理以及数据应用等典型应用场景，并分析了这些场景中要解决的问题和实践方法。 案例篇（第10～16章）：通过多个行业的数据治理项目实践案例，展示了数据治理在不同领域的应用成果和落地经验。这些案例涵盖了金融、汽车、新能源、教育、政务、ICT以及环保等不同业务场景中面对的问题、对应解决方案以及项目建设过程和复盘，为读者提供了丰富的参考和借鉴。 总结篇（第17章～19章）：总结了数据治理项目实施的常见问题与解决方案，以及成功实施数据治理项目的几大技巧。同时，展望数据治理的发展趋势，为组织未来的数据治理实践提供了指导。

序
前言
建设篇
第1章 数据治理的价值与意义
1.1 数据要素化时代的数据管理
1.1.1 国家战略视角下的数据要素定位
1.1.2 数据的核心价值
1.2 数据价值释放的困难与挑战
1.3 数据治理的关键部分与价值
1.3.1 数据治理的关键部分
1.3.2 数据治理的核心价值
1.4 本章小结
第2章 数据治理项目的准备工作
2.1 制定数据战略：明确目标与方向
2.1.1 理解组织战略
2.1.2 分析业务战略
2.1.3 确定数据战略
2.2 业务梳理：理解业务需求与数据流程
2.2.1 开展现场调研
2.2.2 识别关键业务流程
2.2.3 梳理数据流向
2.2.4 识别数据问题
2.2.5 总结与输出报告
2.3 技术准备：评估与选择合适的技术栈
2.3.1 了解数据现状
2.3.2 评估现有技术架构
2.3.3 选择合适的数据治理技术栈
2.3.4 技术栈选择时的评估标准
2.4 组织：构建数据治理团队与培养能力
2.4.1 组建数据治理办公室
2.4.2 团队协作与沟通机制
2.4.3 能力的培养与发展
2.4.4 人才的引进与培养
2.5 实施路径：制定蓝图和阶段目标
2.5.1 制定蓝图规划
2.5.2 确立阶段目标
2.5.3 第一阶段切入点选择推荐
2.6 本章小结
第3章 数据治理项目建设流程
3.1 流程设计思路
3.2 启动与调研
3.2.1 阶段目标
3.2.2 前置输入
3.2.3 关键活动
3.2.4 输出成果
3.3 规划与设计
3.3.1 阶段目标
3.3.2 前置输入
3.3.3 关键活动
3.3.4 输出成果
3.4 实施落地
3.4.1 阶段目标
3.4.2 前置输入
3.4.3 关键活动
3.4.4 输出成果
3.5 验收与运营
3.5.1 阶段目标
3.5.2 前置输入
3.5.3 关键活动
3.5.4 输出成果
3.6 本章小结
场景篇
第4章 主数据管理
4.1 定义和价值
4.1.1 定义
4.1.2 价值
4.2 主数据的典型业务场景
4.2.1 财务域主数据
4.2.2 人资域主数据
4.2.3 生产域主数据
4.2.4 客商域主数据
4.3 核心建设过程
4.3.1 现状调研阶段
4.3.2 方案设计阶段
4.3.3 系统实现阶段
4.3.4 系统上线阶段
4.4 注意事项
4.5 最佳实践
4.6 本章小结
第5章 数据质量管理
5.1 概念
5.1.1 数据质量的定义
5.1.2 数据质量管理的维度
5.2 典型业务场景
5.2.1 数据采集
5.2.2 数据存储
5.2.3 数据加工
5.2.4 数据共享
5.2.5 数据应用
5.3 建设内容
5.3.1 质量现状评估分析
5.3.2 标准规范规划设计
5.3.3 数据质量管理实施
5.3.4 质量提升效果验证与推广
5.3.5 质量体系运营与优化
5.4 注意事项
5.5 最佳实践
5.6 本章小结
第6章 数据标准管理
6.1 概念及特征
6.1.1 概念
6.1.2 特征
6.2 典型业务场景与价值分析
6.2.1 数据质量管控
6.2.2 主数据治理
6.2.3 跨系统数据整合
6.2.4 合规治理支撑
6.2.5 平台体系构建
6.2.6 业务场景赋能
6.2.7 资产流通赋能
6.3 建设内容
6.3.1 顶层规划
6.3.2 现状诊断与标准设计
6.3.3 标准开发与试点
6.3.4 全面推广固化
6.3.5 运营与优化
6.4 注意事项
6.5 最佳实践
6.6 本章小结
第7章 数据共享与交换
7.1 概念与技术演进
7.1.1 学术定义
7.1.2 组织级定义
7.1.3 技术演进
7.2 典型场景与场景的选择
7.2.1 四大典型场景
7.2.2 场景的选择
7.3 建设内容
7.3.1 明确核心设计原则
7.3.2 洞察需求
7.3.3 制定数据共享与交换策略
7.3.4 标准牵引
7.3.5 平台建设
7.4 注意事项
7.5 最佳实践
7.6 本章小结
第8章 数据资产管理
8.1 定义和特征
8.1.1 定义
8.1.2 特征
8.2 典型业务场景和价值分析
8.2.1 内部循环，提质增效
8.2.2 外部流通，资产变现
8.3 建设内容
8.3.1 治：数据梳“治”
8.3.2 盘：“盘”清资产
8.3.3 用：应“用”资产
8.3.4 营：运“营”资产
8.3.5 增：资产“增”值
8.4 注意事项
8.5 最佳实践
8.6 本章小结
第9章 数据应用
9.1 概念和演进历程
9.2 典型应用场景和价值分析
9.3 建设内