數據治理：工業企業數字化轉型之道（第2版）

目錄
第1 篇 趨勢篇
第1 章 工業企業需要數據治理 . 2
1.1 工業革命的演變與發展趨勢 . 2
1.2 工業大數據是工業智能化的核心基礎 . 6
1.3 主要工業國家地區的工業大數據戰略 . 8
1.4 企業工業數據的核心價值 . 9
1.5 我國各行業數據治理現狀 . 11
1.6 數據治理是實現工業數據價值的基礎 . 13
1.7 工業企業數據治理面臨的困難與挑戰 . 14
第2 章 工業企業數據治理概述 . 17
2.1 相關概念和定義 . 17
2.1.1 數據與數據管理 . 17
2.1.2 大數據內涵及其特徵 . 17
2.1.3 工業大數據的定義及其獨特屬性 . 18
2.1.4 狹義數據治理與廣義數據治理 . 19
2.2 工業數據的分類 . 22
2.3 數據治理的頂層架構 . 25
2.3.1 數據治理“五域模型”：管理視角 . 25
2.3.2 數據治理“黃金屋”：技術視角 . 26
2.3.3 數據全生命周期 . 27
2.4 數據治理的核心內容 28
第3 章 主流數據治理標準及框架介紹 30
3.1 國際標準 . 30
3.2 國內標準及模型 30
3.3 專業組織及理論框架 32
3.4 數據治理體系比較 34
第4 章 數據治理的發展趨勢 .37
4.1 國內外數據治理體系的演變與發展 . 37
4.2 以組織為核心的數據治理體系建設 . 38
4.3 從傳統式數據治理到資產化數據治理 . 38
4.4 從企業級數據治理到產業級數據治理 . 39
4.5 新一代信息技術促進數據治理的發展
4.6 數據文化與倫理道德建設是重要一環 . 43
4.7 數據運營是數據資產價值的實現過程 . 45
第5 章 本書閱讀導引 48
5.1 數據治理是一個系統工程 48
5.2 工具是數據治理的保障 49
5.3 實施數據治理有路線可循 49
5.4 數據治理已在諸多行業成功實施 49

第2 篇 體系篇
第6 章 數據管控 55
6.1 數據管控概述 . 55
6.2 組織架構 . 57
6.2.1 數據治理組織架構 . 57
6.2.2 數據治理組織模式 . 59
6.2.3 數據治理職責分工 . 61
6.3 制度規範 . 64
6.3.1 數據治理制度框架 . 64
6.3.2 數據治理管理制度的修訂 . 67
6.4 執行流程 . 69
6.4.1 數據治理總體流程框架 . 69
6.4.2 數據治理典型場景的流程 . 70
6.5 設計機制 . 73
6.6 考核體系 . 75
6.7 標準體系 . 77
第7 章 數據戰略 79
7.1 數據戰略概述 . 79
7.2 數據戰略規劃 . 79
7.2.1 數據戰略願景和目標 . 80
7.2.2 數據戰略規劃基本原則 . 81
7.2.3 數據戰略舉措選擇 . 82
7.2.4 數據戰略模型工具 . 82
7.3 數據戰略實施 . 84
7.3.1 實施策略 84
7.3.2 實施路徑 . 84
7.3.3 實施步驟 . 85
第8 章 數據架構 .88
8.1 數據架構概述 89
8.1.1 數據架構組成 . 90
8.1.2 企業數據架構的主要問題 . 91
8.1.3 做好數據架構的意義 . 92
8.2 數據目錄 . 92
8.2.1 數據目錄類型 . 93
8.2.2 數據目錄管理 . 95
8.3 數據模型 . 96
8.3.1 數據模型中的基本概念與數據關系 . 97
8.3.2 主題域模型 . 101
8.3.3 概念數據模型 . 103
8.3.4 邏輯數據模型 . 103
8.3.5 物理數據模型 . 105
8.3.6 數據模型設計和建模方法 . 105
8.4 數據標準 . 107
8.4.1 對象類數據標準 . 107
8.4.2 基礎類數據標準 . 111
8.5 數據分佈與流向 112
8.5.1 數據分佈 . 113
8.5.2 數據流向 . 113
8.5.3 數據資產全景圖 . 114
8.5.4 數據地圖分佈應用 . 115
8.6 數據架構評價指標 . 116
第9 章 主數據管理 . 118
9.1 主數據和主數據管理 . 118
9.1.1 主數據的特徵. 118
9.1.2 主數據管理的基本概念 . 119
9.2 主數據規劃管理 . 119
9.3 主數據識別管理 . 120
9.4 主數據標準管理 . 123
9.5 主數據全生命周期管理 . 124
9.6 主數據應用管理 . 125
9.6.1 統一源頭集中共享 . 125
9.6.2 主數據應用需求管理 . 125
9.6.3 主數據應用質量管理 . 126
9.6.4 主數據應用服務管理 . 127
9.7 主數據評價指標 . 128
9.8 企業常用的幾類主數據 . 130
9.8.1 物料主數據 130
9.8.2 設備主數據 130
9.8.3 固定資產主數據 . 131
9.8.4 會計科目主數據 . 132
9.8.5 組織機構和員工主數據 . 132
第10 章 元數據管理 . 134
10.1 元數據的定義 . 134
10.2 元數據分類 . 134
10.2.1 業務元數據 135
10.2.2 技術元數據 135
10.2.3 管理元數據 135
10.3 元數據相關概念理解 . 136
10.4 元數據管理關鍵活動 . 140
10.5 元數據管理內容 . 141
10.6 主動元數據管理 144
10.7 元數據的價值 146
10.8 元數據管理評價指標 147
第11 章 數據指標管理 148
11.1 數據指標管理概述 148
11.1.1 數據指標應用和管理中的挑戰 . 148
11.1.2 指標體系框架設計目的 . 149
11.1.3 指標體系框架設計思路 . 149
11.2 指標體系框架 150
11.2.1 典型的指標定義框架 . 151
11.2.2 指標選取原則及方法 . 151
11.2.3 指標體系框架層級設計 . 153
11.2.4 指標體系評價方法 . 153
11.3 找指標 154
11.4 理指標 156
11.5 管指標 157
11.6 用指標 158
第12 章 時序數據管理 160
12.1 時序數據管理概述 160
12.2 時序數據的特點 161
12.3 時序數據的應用 162
12.3.1 技術挑戰 . 163
12.3.2 典型的技術架構及特點 . 164
12.3.3 系統核心功能 . 164
第13 章 數據質量管理 166
13.1 數據質量需求分析 167
13.2 數據質量檢查 168
13.3 數據質量分析 168
13.4 數據質量提升 169
13.5 數據質量評估 171
13.5.1 數據質量問題的起因 . 172
13.5.2 數據質量管理技術指標 . 173
13.5.3 數據質量管理業務指標 . 174
第14 章 數據安全管理 . 176
14.1 數據安全管理概述 . 176
14.2 數據安全體系框架 . 177
14.3 數據安全防護策略 . 179
14.4 數據安全審計 . 181
14.5 數據安全風險評估 . 182
14.6 數據應急保障 . 184
第15 章 數據交換與服務 186
15.1 數據交換與服務的意義 . 187
15.2 數據交換與服務技術演進 . 187
15.2.1 文件共享技術 . 188
15.2.2 數據庫中間表技術 . 188
15.2.3 點對點接口技術 . 188
15.2.4 消息隊列技術 . 189
15.2.5 企業服務總線交換技術 . 191
15.2.6 ETL 數據交換技術 . 192
15.2.7 物聯網數據採集交換技術 . 192
15.3 工業企業數據交換與服務標準體系架構 . 193
15.3.1 CPS 信息交換模型 . 195
15.3.2 設備互聯總線 . 195
15.3.3 服務總線 . 196
15.3.4 數據總線 . 198
15.3.5 開放互聯API 網關 199
第16 章 數據共享與開放 201
16.1 數據共享與開放概述 201
16.2 數據資源目錄 203
16.3 數據資源準備 203
16.3.1 數據採集 . 204
16.3.2 數據加工 . 204
16.3.3 數據保密 . 204
16.3.4 數據裝載 . 205
16.3.5 數據發布 . 206
16.4 數據服務 . 206
16.5 數據共享與開放評價 207
第17 章 數據管理成熟度評估 . 209
17.1 數據管理成熟度評估模型 209
17.2 數據管理成熟度等級定義 213
17.3 數據管理成熟度評估指標 216
17.4 數據管理成熟度評估實施 217

第3 篇 工具篇
第18 章 數據治理工具概述 220
第19 章 數據資產運營工具 223
19.1 數據資產目錄 . 223
19.1.1 總體概述 224
19.1.2 數據資產目錄系統構建 . 224
19.1.3 數據資產目錄能力評估模型 . 226
19.2 數據資產價值評估 228
19.2.1 總體概述 . 228
19.2.2 數據資產價值評估模型 . 230
19.2.3 數據資產價值評估工具 . 238
第20 章 數據模型管理工具 240
20.1 數據模型管理工具概述 . 240
20.2 企業級數據模型管控 . 241
20.3 數據標準管控 . 243
20.3.1 數據標準的發布和工具訪問 . 243
20.3.2 數據模型設計中的數據標準應用 . 243
20.3.3 數據標準應用情況的自動檢核 . 244
20.3.4 自定義數據標準的發布管理 . 244
20.4 數據字典的質量檢核 . 245
第21 章 數據指標管理工具 246
21.1 指標庫管理 . 246
21.2 指標體系管理 . 247
21.3 指標評價管理 . 248
21.4 指標應用管理 . 248
第22 章 主數據管理工具 251
22.1 主數據標準管理 . 251
22.2 主數據模型管理 . 252
22.3 主數據清洗管理 . 252
22.3.1 主數據清洗的內容 . 252
22.3.2 主數據清洗的一般過程 . 253
22.4 主數據全生命周期管理 . 255
22.5 主數據質量管理 . 257
22.6 主數據發布與共享 . 259
第23 章 元數據管理工具 261
23.1 元數據管理工具概述 . 261
23.2 元數據管理工具組成 . 261
23.3 元數據管理工具的架構 . 265
23.4 元數據管理工具的發展趨勢 . 267
第24 章 時序數據處理工具 . 269
24.1 通用的大數據處理工具的不足 269
24.2 時序數據處理工具應具備的功能和特點 . 270
24.3 時序數據的採集 272
24.4 時序數據處理工具 273
第25 章 數據質量管理工具 . 276
25.1 數據質量管理工具概述 276
25.2 數據質量稽核規則設置 277
25.3 數據質量任務管理 278
25.4 數據質量報告 278
第26 章 數據交換與服務工具 . 280
26.1 數據交換與服務工具概述 280
26.2 數據採集 . 281
26.3 數據交換 . 283
26.3.1 前置交換子系統 . 283
26.3.2 交換傳輸子系統 . 283
26.3.3 交換管理子系統 . 284
26.4 數據加工服務 284
26.5 數據共享服務 286
26.6 工業大數據技術平臺 286
26.6.1 工業大數據的採集 . 287
26.6.2 工業大數據的交換 . 288
26.6.3 工業大數據的處理 . 289
第27 章 數據安全管理工具 . 292
27.1 數據安全管理工具概述 292
27.2 數據採集安全管理工具 292
27.2.1 數據分類分級工具 . 293
27.2.2 數據採集內容及策略 . 294
27.2.3 數據採集人員管理 . 294
27.2.4 數據採集安全審計 . 294
27.2.5 數據源鑒別及記錄 . 294
27.3 數據傳輸安全管理工具 . 295
27.3.1 加密算法 295
27.3.2 對稱加密 295
27.3.3 非對稱加密 296
27.3.4 傳輸安全審計 . 296
27.4 數據存儲安全管理工具 . 296
27.4.1 數據存儲介質管理 . 297
27.4.2 數據存儲安全 . 297
27.4.3 數據備份和恢復 . 297
27.4.4 災難恢復能力等級劃分 . 298
27.4.5 數據存儲安全審計 . 299
27.5 數據處理安全管理工具 . 299
27.6 數據交換安全管理工具 . 300
27.6.1 數據導入/導出安全保障 301
27.6.2 數據交換安全 . 301
27.6.3 數據銷毀安全管理 . 302
27.7 統一的身份認證系統 . 303
27.8 API 接口安全管控系統 304
27.9 人工智能技術賦能數據安全 . 305
第28 章 大數據平臺 . 307
28.1 大數據平臺的演變與現狀 . 307
28.1.1 大數據平臺的演變 . 307
28.1.2 大數據平臺的新內涵 . 308
28.2 大數據平臺的作用與建設 308
28.2.1 大數據平臺的作用 . 308
28.2.2 大數據平臺的建設思路 . 309
28.2.3 大數據平臺的建設路徑 . 309
28.3 大數據平臺功能架構 310
28.3.1 湖倉一體大數據平臺的產生和總體架構 310
28.3.2 數據採集 . 311
28.3.3 數據存儲 . 312
28.3.4 數據計算 . 314
28.3.5 數據分析與挖掘 . 315
28.3.6 數據服務 . 316
28.3.7 數據應用與可視化 . 317
28.3.8 作業調度系統 . 317
28.3.9 數據治理 . 318
28.3.10 集成開發門戶 . 320
28.4 大數據平臺的主要技術 321
28.5 大數據平臺團隊建設 321
28.5.1 大數據平臺團隊的職能 . 321
28.5.2 大數據平臺實施團隊構成 . 322
28.6 大數據平臺的能力評估 323
28.7 大數據平臺發展趨勢 324
28.7.1 數字經濟中的發展與安全的平衡 325
28.7.2 信息與大數據技術的迭代發展 . 325

第4 篇 實施篇
第29 章 數據治理實施策略和路徑選擇 328
29.1 數據治理實施內容 . 328
29.2 數據治理路徑選擇 . 329
第30 章 數據治理頂層架構規劃與設計 332
30.1 數據治理頂層架構規劃與設計實施內容 . 332
30.2 數據治理頂層架構規劃與設計步驟和方法 . 334
30.2.1 數據治理頂層架構設計總體思路 . 334
30.2.2 數據治理頂層架構設計要點 . 336
30.3 數據治理頂層架構規劃與設計成熟度評估 . 346
第31 章 數據資產運營實施 349
31.1 數據資產運營實施內容 . 349
31.2 數據資產運營實施步驟和方法 356
第32 章 主數據管理實施 358
32.1 主數據管理實施內容 . 358
32.2 主數據管理實施步驟和方法 . 358
32.2.1 主數據管理實施步驟 . 358
32.2.2 主數據管理實施方法 . 360
第33 章 元數據管理實施 365
33.1 元數據管理實施內容 . 365
33.2 元數據管理實施步驟和方法 . 365
第34 章 數據指標管理實施 369
34.1 數據指標管理實施內容 . 369
34.2 數據指標收集步驟和方法 . 370
34.3 數據指標模板 . 372
34.3.1 數據指標項定義 . 372
34.3.2 形成數據指標卡片及數據指標模板 372
34.3.3 數據需求規劃 . 373
第35 章 數據質量管理實施 . 375
35.1 數據質量管理實施內容 375
35.2 數據質量管理實施步驟和方法 376
35.2.1 數據剖析 . 376
35.2.2 數據質量診斷 . 377
35.2.3 數據處理規則 . 378
35.2.4 數據質量優化 . 378
35.2.5 數據質量監管 . 379
35.2.6 實施數據質量管理時要註意的問題 379
第36 章 數據安全管理實施 . 381
36.1 數據安全管理實施內容 381
36.2 數據安全管理實施步驟 381
36.2.1 第一階段：統籌規劃 . 382
36.2.2 第二階段：數據全生命周期監管 . 382
36.2.3 第三階段：稽核檢查 . 383
36.3 數據安全管理實施框架 384
第37 章 數據治理常見誤區 . 388

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 . 392
38.1 背景介紹 . 392
38.2 項目實施 . 394
38.3 項目成果 . 407
38.4 項目亮點和洞察 409
38.5 數據治理願景 411
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 412
39.1 背景介紹 . 412
39.2 數據治理工作實踐 . 414
39.2.1 五凌電力數據治理實踐——水電領域 417
39.2.2 黃河公司數據治理實踐——光、風、水領域 421
39.2.3 雲南國際數據治理實踐——風電領域 423
39.3 經驗總結 . 427
39.4 總結與展望 . 428
第40 章 能源化工行業：數據治理助百年油企數字化轉型 . 429
40.1 背景介紹 . 429
40.2 工作概況 . 431
40.3 組織保障 . 436
40.4 主要成果 . 437
40.5 物資集團數據治理實踐案例 . 439
40.6 總結與展望 . 441
第41 章 建築行業：中建三局園區數據治理實踐 . 443
41.1 背景介紹 . 443
41.2 願景目標 . 444
41.3 總體規劃 . 445
41.4 項目成果 . 447
41.5 未來展望 . 455
第42 章 鋼鐵行業：產線時序數據治理實踐 . 457
42.1 背景介紹 . 457
42.2 項目目標 . 457
42.3 項目實施 . 458
42.4 項目總結 . 464
42.5 未來展望 . 465
第43 章 核工業：主數據治理助力中核供應鏈管理升級 . 466
43.1 背景介紹 . 466
43.2 目標現狀 . 467
43.3 項目實踐 . 469
43.4 項目成果 . 475
43.5 未來展望 . 479
第44 章 航天行業：軍工企業的“三位一體”數據治理體系建設實踐 480
44.1 背景介紹 . 480
44.2 數據治理體系建設實踐 481
44.3 項目成效 . 484
44.4 未來展望 . 486
第45 章 航空行業：基於全局模型的數據賦能業務實踐 . 487
45.1 背景介紹 . 487
45.2 工作歷程 . 488
45.3 項目成果 . 491
45.4 後續規劃 . 498
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 .499
46.1 背景介紹 . 499
46.2 數據治理概況 . 503
46.3 數據治理成果 . 505
46.4 總結與成效 . 507
第47 章 交通物流行業：數據治理助力中國外運數字化轉型 . 509
47.1 背景介紹 . 509
47.2 主數據管理項目實施 . 511
47.3 數據資產目錄項目實施 . 514
47.4 項目成果 . 519
47.5 未來展望 . 524
第48 章 多元化集團：越秀集團以數據為驅動，提升產品和服務競爭力，支撐高質量發展 525
48.1 背景介紹 . 525
48.2 整體方案 . 528
48.2.1 悅數通 529
48.2.2 悅分析 530
48.2.3 悅觀察 532
48.2.4 悅資產 . 533
48.2.5 主數據 . 535
48.2.6 悅探索 . 537
48.2.7 悅數研 . 538
48.3 創新成果 . 541
48.4 項目亮點 . 542
第49 章 煤炭行業：大海則煤礦數據標準體系及數據湖建設 544
49.1 背景介紹 . 544
49.2 項目實施 . 547
49.3 項目成果 . 553
49.4 未來展望 . 556
第50 章 戰略投資行業：國投集團的數據標準化管理實踐 . 557
50.1 背景介紹 . 557
50.2 工作概況 . 559
50.3 組織保障 . 562
50.4 項目成果 . 562
50.5 工作價值 . 570
50.6 經驗分享 . 571
附錄A 工業英文縮寫術語表 574
附錄B 數據治理221 個重要名詞術語 578