| 作者 |
| 华为公司数据管理部 付登坡 江敏 任寅姿 孙少忆 付晓岩 |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782011171635 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍经济管理学书籍 ---------------------------华为数据之道--------------------------- 内容简介 这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 第一部分（第1~3章） 第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。 第二部分（第4~6章） 详细讲解了数据治理工作中的三项重点任务：信息架构、数据底座、数据服务。第4章介绍了信息架构的四个组件，给出了建设原则和核心要素，并引出了业务对象、过程、规则三项数字化的建设方向；第5章提出了数据底座建设的整体框架，介绍了数据湖和数据主题连接两个层次的建设实践；第6章以自助、高效、复用为数据服务的目的，提出了对数据进行搜索、加工和分析的消费过程管理方案。 第三部分（第7~9章） 系统总结了数据治理的三项关键能力：数据的全量感知、综合质量提升、可控共享。第7章以数字孪生的全量、无接触感知为目标，介绍了数据的硬感知和软感知两类能力；第8章基于PDCA框架，介绍了对企业业务数据异常的全面监控；第9章介绍了如何构建以元数据为基础的数据安全隐私保护框架，如何建立动静结合的数据保护与授权管理方案。 第四部分（第10章） 基于对“机器认知世界”的理解，我们提出了对数据治理未来的思考，畅想了AI治理、数据主权和数据生态建设。未来已来，让我们共同努力，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 ---------------------------数据中台：让数据用起来--------------------------- . 内容简介 什么是数据中台？ 什么样的企业需要建数据中台？ 数据中台应该如何架构与设计？ 建设数据中台的系统方法论是什么？ 一个完整的数据中台有哪些组成部分？ 如何从0到1实现一个数据中台？ 数据中台应该如何运营？ 数据中台的安全如何保障？ …… 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深入地讲解了数据汇聚与联通、数据开发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。 ---------------------------企业级业务架构设计：方法论与实践--------------------------- 内容简介 这是一部从方法论和工程实践双维度阐述企业级业务架构设计的著作。 作者是一位资深的业务架构师，在金融行业工作超过19年，有丰富的大规模复杂金融系统业务架构设计和落地实施经验。本书在出版前邀请了微软、亚马逊、阿里、百度、网易、Dell、Thoughtworks、58、转转等10余家企业的13位在行业内久负盛名的资深架构师和技术专家对本书的内容进行了点评，一致好评推荐。 作者在书中倡导“知行合一”的业务架构思想，全书内容围绕“行线”和“知线”两条主线展开。“行线”涵盖企业级业务架构的战略分析、架构设计、架构落地、长期管理的完整过程，“知线”则重点关注架构方法论的持续改良。 全书分为五个部分： 业务架构基础篇（第1～3章） 介绍了业务架构的发展历程、作用、与IT架构的关系，以及业务模型的相关知识。 业务架构设计篇（第4～7章） 详细讲解了战略分析、对标分析、组织结构的影响、业务架构设计方法、标准化方法，并以一个虚拟案例综合演示了业务架构的设计过程。 业务架构落地篇（第8～13章） 演示了业务架构方案制作、基于业务架构的实施、项目完成后的管理机制，比较了与敏捷开发的异同，集中讨论了企业级项目的实施困难，最后以一个设计实例展示了业务架构设计对提升企业开发效率的作用。 架构方法改良篇（第14～16章） 系统总结了如何进行面向构件化的业务架构设计、如何构建轻量级架构设计工具、如何基于构件模型提升传统企业产品创新效率，该部分属于对之前方法的改良设想，需要读者对此多加思索，切勿生搬硬套。 业务架构与中台篇（第17章） 将业务架构设计方法与当前热点——“中台”模式进行了对比，“传统”方法并不一定会因新技术、新概念的发展而黯然失色，对方法论的深入探索和积极思考往往会让“传统”焕发新的“生命力”，深度思考比追逐热点更重要。 |
| 目录 |
---------------------------华为数据之道--------------------------- 序一 序二 序三 前言 第1章 数据驱动的企业数字化转型 1.1 非数字原生企业的数字化转型挑战2 1.1.1 业态特征：产业链条长、多业态并存3 1.1.2 运营环境：数据交互和共享风险高4 1.1.3 IT建设过程：数据复杂、历史包袱重4 1.1.4 数据质量：数据可信和一致化的要求程度高5 1.2 华为数字化转型与数据治理6 1.2.1 华为数字化转型整体目标6 1.2.2 华为数字化转型蓝图及对数据治理的要求7 1.3 华为数据治理实践9 1.3.1 华为数据治理历程10 1.3.2 华为数据工作的愿景与目标12 1.3.3 华为数据工作建设的整体思路和框架12 1.4 本章小结15 第2章 建立企业级数据综合治理体系 2.1 建立公司级的数据治理政策18 2.1.1 华为数据管理总纲18 2.1.2 信息架构管理政策20 2.1.3 数据源管理政策21 2.1.4 数据质量管理政策22 2.2 融入变革、运营与IT的数据治理24 2.2.1 建立管理数据流程24 2.2.2 管理数据流程与管理变革项目、管理质量与运营之间的关系26 2.2.3 通过变革体系和运营体系进行决策26 2.2.4 数据治理融入IT实施27 2.2.5 通过内控体系赋能数据治理27 2.3 建立业务负责制的数据管理责任体系28 2.3.1 任命数据Owner和数据管家28 2.3.2 建立公司层面的数据管理组织29 2.4 本章小结33 第3章 差异化的企业数据分类管理框架 3.1 基于数据特性的分类管理框架35 3.2 以统一语言为核心的结构化数据管理36 3.2.1 基础数据治理39 3.2.2 主数据治理40 3.2.3 事务数据治理46 3.2.4 报告数据治理46 3.2.5 观测数据治理48 3.2.6 规则数据治理50 3.3 以特征提取为核心的非结构化数据管理52 3.4 以确保合规遵从为核心的外部数据管理54 3.5 作用于数据价值流的元数据管理56 3.5.1 元数据治理面临的挑战56 3.5.2 元数据管理架构及策略59 3.5.3 元数据管理60 3.6 本章小结71 第4章 面向“业务交易”的信息架构建设 4.1 信息架构的四个组件74 4.1.1 数据资产75 4.1.2 数据标准77 4.1.3 数据模型80 4.1.4 数据分布80 4.2 信息架构原则：建立企业层面的共同行为准则81 4.3 信息架构建设核心要素：基于业务对象进行设计和落地84 4.3.1 按业务对象进行架构设计84 4.3.2 按业务对象进行架构落地87 4.4 传统信息架构向业务数字化扩展：对象、过程、规则90 4.5 本章小结95 第5章 面向“联接共享”的数据底座建设 5.1 支撑非数字原生企业数字化转型的数据底座建设框架98 5.1.1 数据底座的总体架构98 5.1.2 数据底座的建设策略100 5.2 数据湖：实现企业数据的“逻辑汇聚”101 5.2.1 华为数据湖的3个特点101 5.2.2 数据入湖的6个标准103 5.2.3 数据入湖方式106 5.2.4 结构化数据入湖109 5.2.5 非结构化数据入湖113 5.3 数据主题联接：将数据转换为“信息”117 5.3.1 5类数据主题联接的应用场景117 5.3.2 多维模型设计120 5.3.3 图模型设计125 5.3.4 标签设计130 5.3.5 指标设计132 5.3.6 算法模型设计135 5.4 本章小结139 第6章 面向“自助消费”的数据服务建设 6.1 数据服务：实现数据自助、高效、复用142 6.1.1 什么是数据服务144 6.1.2 数据服务生命周期管理149 6.1.3 数据服务分类与建设规范156 6.1.4 打造数据供应的“三个1”162 6.2 构建以用户体验为核心的数据地图167 6.2.1 数据地图的核心价值167 6.2.2 数据地图的关键能力171 6.3 人人都是分析师175 6.3.1 从“保姆”模式到“服务+自助”模式175 6.3.2 打造业务自助分析的关键能力179 6.4 从结果管理到过程管理，从能“看”到能“管”187 6.4.1 数据赋能业务运营187 6.4.2 数据消费典型场景实践190 6.4.3 华为数据驱动数字化运营的历程和经验195 6.5 本章小结199 第7章 打造“数字孪生”的数据全量感知能力 7.1 “全量、无接触”的数据感知能力框架202 7.1.1 数据感知能力的需求起源：数字孪生202 7.1.2 数据感知能力架构205 7.2 基于物理世界的“硬感知”能力207 7.2.1 “硬感知”能力的分类207 7.2.2 “硬感知”能力在华为的实践213 7.3 基于数字世界的“软感知”能力215 7.3.1 “软感知”能力的分类215 7.3.2 “软感知”能力在华为的实践218 7.4 通过感知能力推进企业业务数字化220 7.4.1 感知数据在华为信息架构中的位置220 7.4.2 非数字原生企业数据感知能力的建设224 7.5 本章小结226 第8章 打造“清洁数据”的质量综合管理能力 8.1 基于PDCA的数据质量管理框架228 8.1.1 什么是数据质量228 8.1.2 数据质量管理范围229 8.1.3 数据质量的总体框架229 8.2 全面监控企业业务异常数据231 8.2.1 数据质量规则231 8.2.2 异常数据监控237 8.3 通过数据质量综合水平牵引质量提升243 8.3.1 数据质量度量运作机制243 8.3.2 设计质量度量245 8.3.3 执行质量度量248 8.3.4 质量改进253 8.4 本章小结256 第9章 打造“安全合规”的数据可控共享能力 9.1 内外部安全形势，驱动数据安全治理发展258 9.1.1 数据安全成为国家竞争的新战场258 9.1.2 数字时代数据安全的新变化258 9.2 数字化转型下的数据安全共享260 9.3 构建以元数据为基础的安全隐私保护框架261 9.3.1 以元数据为基础的安全隐私治理261 9.3.2 数据安全隐私分层分级管控策略263 9.3.3 数据底座安全隐私分级管控方案266 9.3.4 分级标识数据安全隐私271 9.4 “静”“动”结合的数据保护与授权管理272 9.4.1 静态控制：数据保护能力架构272 9.4.2 动态控制：数据授权与权限管理274 9.5 本章小结279 第10章 未来已来：数据成为企业核心竞争力 10.1 数据：新的生产要素282 10.1.1 数据被列为生产要素：制度层面的肯定282 10.1.2 数据将进入企业的资产负债表283 10.1.3 数据资产的价值由市场决定284 10.2 大规模数据交互的企业数据生态285 10.2.1 数据生态离不开底层技术的支撑286 10.2.2 数据主权是数据安全交换的核心287 10.2.3 国际数据空间的目标与原则289 10.2.4 多方安全计算强化数据主权291 10.3 摆脱传统手段的数据管理方式292 10.3.1 智能数据管理是数据工作的未来292 10.3.2 内容级分析能力提供资产全景图293 10.3.3 属性特征启发主外键智能联接293 10.3.4 质量缺陷预发现294 10.3.5 算法助力数据管理294 10.3.6 数字道德抵御算法歧视295 10.4 第四个世界：机器认知世界295 10.4.1 真实唯一的“物理世界”和五彩缤纷的“人类认知世界”295 10.4.2 映射“物理世界”的数字孪生—“数字世界”297 10.4.3 “数字世界”中的智能认知—“机器认知世界”298 10.5 本章小结299 ---------------------------数据中台：让数据用起来--------------------------- 赞誉 作者简介 前言 第1章 数据中台：信息化的下一站1 1.1 数据中台产生的大背景2 1.2 数据中台的3个核心认知11 1.3 数据中台的3个发展阶段13 1.4 开启信息化的下一站16 第2章 什么是数据中台20 2.1 解码数据中台22 2.2 数据中台必备的4个核心能力24 2.3 数据中台需要厘清的2个概念29 2.4 数据中台VS现有信息架构32 2.5 数据中台的业务价值与技术价值34 第3章 数据中台建设与架构39 3.1 持续让数据用起来的价值框架40 3.2 数据中台建设方法论42 3.3 数据中台架构53 3.4 中台手记（一）：我说服老板立项了57 第4章 数据中台建设的评估与选择62 4.1 企业数据应用的成熟度评估63 4.2 企业数据中台建设的应用场景75 4.3 中台手记（二）：打仗前手里得有一张“粮草”清单79 第5章 数据汇聚联通：打破企业数据孤岛82 5.1 数据采集、汇聚的方法和工具83 5.2 数据交换产品90 5.3 数据存储的选择94 第6章 数据开发：数据价值提炼工厂102 6.1 数据计算能力的4种类型104 6.2 离线开发110 6.3 实时开发117 6.4 算法开发120 6.5 中台手记（三）：选一个适合自己的技术平台真的很重要132 第7章 数据体系建设136 7.1 数据体系规划137 7.2 贴源数据层建设——全域数据统一存储140 7.3 统一数仓层建设——标准化的数据底座144 7.4 标签数据层建设——数据价值魅力所在157 7.5 应用数据层建设——灵活支撑业务需求179 7.6 中台手记（四）：即将开启的数据淘金之旅183 第8章 数据资产管理189 8.1 数据资产的定义和3个特征190 8.2 数据资产管理现状和挑战191 8.3 数据资产管理的4个目标192 8.4 数据资产管理在数据中台架构中的位置193 8.5 数据治理194 8.6 数据资产管理与数据治理的关系201 8.7 数据资产管理职能202 8.8 数据资产管理效果评估234 8.9 数据资产管理的7个成功要素239 8.10 中台手记（五）：家里的这点家底可得管好了242 第9章 数据服务体系建设245 9.1 补全数据应用的最后“一公里”246 9.2 4种常见的数据服务249 9.3 3种常见的数据应用262 9.4 数据服务背后的产品技术274 9.5 中台手记（六）：解决“数据应用最后一公里”问题280 第10章 数据中台运营机制284 10.1 数据中台运营效果评估模型285 10.2 数据中台运营的4个价值切入点287 10.3 数据资产运营291 10.4 数据成本运营316 10.5 数据中台运营的实践经验325 10.6 数据中台运营的要素与口诀330 10.7 中台手记（七）：让数据用起来331 第11章 数据安全管理335 11.1 数据安全面临的挑战336 11.2 贯穿数据全生命周期的数据安全管理体系344 11.3 大数据平台安全管理技术手段348 11.4 中台手记（八）：数据安全！数据安全！数据安全！357 附录 6大行业解决方案架构图359 ---------------------------企业级业务架构设计：方法论与实践--------------------------- 推荐语 前言 第一部分 业务架构基础篇 第1章 业务架构的发展历程2 1.1 Zachman模型2 1.2 TOGAF4 1.3 FEA和DODAF5 1.4 沉吟至今6 1.5 业务架构的定义8 第2章 业务架构的作用及与IT架构的关系10 2.1 业务架构的作用10 2.2 业务架构与IT架构的关系14 第3章 架构伴侣：业务模型18 3.1 模型与业务模型18 3.2 常见的建模方法21 3.3 建模原则与模型思维的应用25 第二部分 业务架构设计篇 第4章 业务架构的设计起点33 4.1 企业战略分析33 4.2 对标分析38 4.3 组织结构的影响不容忽视40 第5章 业务架构的设计过程44 5.1 价值链分析44 5.2 行为分析：业务领域和业务流程46 5.3 数据分析：企业级数据模型49 5.4 组件分析：行为与数据的结合51 5.5 业务架构的整体逻辑关系53 第6章 业务架构的设计难点56 6.1 基本的标准化方法56 6.2 避免“过度整合”59 6.3 何以解忧，唯有“融合”59 第7章 虚拟案例：商业银行业务架构设计61 7.1 价值链设计61 7.2 存款领域的模型设计63 7.3 贷款领域的模型设计65 7.4 跨领域的标准化67 7.5 组件设计70 7.6 案例总结73 第三部分 业务架构落地篇 第8章 从业务架构模型到业务架构方案76 8.1 业务架构设计不是为了替代需求分析76 8.2 制作业务架构方案77 8.3 小团队的应对之道83 8.4 需要充分解释架构方案84 8.5 努力打造“通用语言”85 第9章 基于业务架构方案的实施过程88 9.1 基于业务架构的设计89 9.2 基于业务架构的协调94 9.3 处理架构调整的原则96 9.4 企业级物有所值吗？100 第10章 建立转型后的长期应用机制103 10.1 项目结束了该怎么办？103 10.2 促进深度融合的需求管理机制106 第11章 这个“笨重”的过程与敏捷沾边吗？110 11.1 传说中和现实中的双模开发110 11.2 与正宗的敏捷对比112 11.3 与非正宗的敏捷对比114 11.4 且行且珍惜115 第12章 企业级的“五难” 117 12.1 捷径难寻118 12.2 文化难建119 12.3 预期难控120 12.4 权责难定121 12.5 长志难立123 第13章 实战：实现了快速设计的案例124 13.1 项目背景及需求124 13.2 设计思路和业务架构方案125 13.3 案例总结129 第四部分 架构方法改良篇 第14章 如何支持面向构件的设计132 14.1 “乐高积木”式的软件设计132 14.2 “颗粒度”问题134 14.3 构件模型的设计方式136 14.4 建立构件模型的虚拟案例139 14.5 构件模型的技术设计建议146 14.6 本章小结148 第15章 构建轻量级架构管理工具150 15.1 构件模型的抽象要素及逻辑关系150 15.2 轻量级架构管理工具的设计原理153 15.3 采集项目信息的价值155 15.4 轻量级架构管理工具的优缺点155 15.5 应用轻量级架构管理工具管理新需求156 第16章 基于构件模型谈谈传统企业的产品创新159 16.1 信息传导：打造信息传递高速公路160 16.2 信息分析：创造高维数据162 16.3 创新平台：扩展构件模型165 16.4 构件模型及其应用设想的不足169 第五部分 业务架构与中台篇 第17章 中台之上172 17.1 阿里中台简介172 17.2 企业文化的作用174 17.3 由业务架构方法可以推导出中台设计吗？176 尾声 对实践的再次思考179 附录A 位置、力量、资源183 附录B 积木式创新187 |