大數據治理：形勢、對策與實踐 [Big Data Governance:Situation,Strategy and Practice] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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單誌廣，房毓菲，王娜 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據治理
• 信息管理
• 數據安全
• 數據質量
• 閤規性
• 策略
• 實踐
• 數字化轉型
• 企業管理

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030477170

版次：1

商品編碼：11930224

包裝：平裝

外文名稱：Big Data Governance:Situation,Strategy and Practice

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：269

字數：253000

正文語種：中文

內容簡介

　　《大數據治理：形勢、對策與實踐》旨在研究大數據對加快實現國傢治理體係和治理能力現代化的作用，闡明大數據等新一代信息技術提升政府治理能力的思路、機理、目標、路徑和對策措施。針對“無數據可用”、“無能力應用”、“無製度管理”三大瓶頸問題，以提升“轉型升級、宏觀調控、市場監管、公共服務、社會管理”五大政府治理能力為切人點，圍繞“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”四大機製的建立，從戰略部署、政策機製、共享開放、應用開展、信息安全、個人隱私等多個角度，總結國內外實踐經驗及啓示，提齣應用大數據提升我國政府治理能力的推進策略和建議。《大數據治理：形勢、對策與實踐》通過大量具體案例的分析和對比，使讀者在瞭解國內外各領域大數據應用發展現狀的同時，對大數據提升政府治理能力增強感性的認識。
　　《大數據治理：形勢、對策與實踐》適閤政府部門、科研機構和相關企業從事政府數據管理、數據開放、數據應用的人員閱讀參考，也可作為高等院校信息科學類、公共管理類等各專業、各層次學生補充讀物，對國內大數據政策的落實推進亦有較好的參考價值。

內頁插圖

目錄

序
前言
第1章 大數據提升政府治理能力概述-
1．1 應用大數據提升政府治理能力現代化已成為當前的必然趨勢
1．1．1 政府治理能力的內涵和外延
1．1．2 大數據提升政府治理能力的作用和意義
1．2 當前我國應用大數據提升政府治理能力麵臨的瓶頸製約
1．3 以政府數據開放帶動促進社會數據開放，突破“有數據”的瓶頸
1．3．1 動力不足導緻不願開放
1．3．2 責任不清導緻不敢開放
1．3．3 能力不足導緻不會開放
1．4 加強技術研發和人纔培養，突破“用數據”的瓶頸
1．4．1 政府帶頭應用數據的機製尚未形成
1．4．2 自主可控技術相對薄弱
1．4．3人纔培育機製尚未建立
1．5 加強統籌布局和數據管理，突破“管數據”的瓶頸
1．5．1 國傢層麵缺乏統一的戰略規劃和工作部署
1．5．2 數據跨境流動加速增加數據主權風險
1．5．3 新環境下關於數據開發、信息安全和隱私保護的法律法規缺失
1．5．4 標準規範覆蓋範圍有待提高

第2章 國內外大數據戰略和相關政策
2．1 主要先進國傢大數據戰略政策部署情況及其特點分析
2．1．1 美國
2．1．2 歐盟
2．1．3 英國
2．1．4 澳大利亞
2．1．5 新加坡
2．1．6 日本
2．2 主要先進國傢政府應用大數據提升政府治理能力的模式分析
2．2．1 技術引領模式——以美國為例
2．2．2 理念引導模式——以歐盟為例
2．2．3 産業促進模式——以澳大利亞為例
2．2．4 項目驅動模式——以新加坡為例
2．3 我國大數據戰略政策部署情況及其特點分析
2．3．1 國傢層麵
2．3．2 北京市
2．3．3 上海市
2．3．4 廣東省
2．3．5 貴州省
2．4 完善我國大數據戰略政策的對策與建議
2．4．1 增加政策發布數量，擴大政策涉及領域
2．4．2 全國層麵發布綜閤政策，設立整體戰略部署
……

第3章 各國數據開放共享及開發利用機製
第4章 大數據提升政府治理能力的作用機理與應用案例
第5章 大數據時代的國傢信息安全問題
第6章 大數據時代的個人信息保護問題
參考文獻
附錄

前言/序言

數據洪流中的導航者：解鎖大數據的潛能與價值 我們正身處一個前所未有的數據時代。每一次點擊、每一次交易、每一次互動，都在以前所未有的速度和規模生成著海量數據。這些數據，如同一片廣闊而未知的海洋，蘊藏著巨大的潛能和價值，等待著我們去探索、去駕馭。然而，數據的膨脹也帶來瞭嚴峻的挑戰：如何確保數據的質量與安全？如何閤規地使用數據？如何從紛繁復雜的數據中提取有意義的洞見？這正是“數據治理”這一核心議題的價值所在。 本書並非僅僅是對“大數據治理”這一概念的簡單定義和羅列，而是一場深入的數據探索之旅。它將帶領讀者穿越信息洪流，理解驅動數據時代發展的核心動力，揭示當前數據環境的復雜性與挑戰，並提供一套係統性的、可操作的策略與實踐方法，幫助企業和組織有效地管理、保護並利用其寶貴的數據資産。 第一部分：數據時代的浪潮湧動——理解數據驅動的變革 在深入探討治理之前，我們需要站在時代浪潮之巔，深刻理解這場數據驅動的變革。本部分將聚焦於以下幾個核心議題： 數據的爆炸式增長及其驅動因素： 我們將深入剖析導緻數據量、多樣性和速度呈指數級增長的根本原因。從物聯網設備的普及、社交媒體的興起、移動互聯網的滲透，到基因測序、科學研究的進步，每一個領域都在貢獻著驚人的數據量。我們將探討這些數據來源的多樣性，以及它們如何在不同業務場景中産生影響。 數據在現代經濟與社會中的核心地位： 數據已不再是簡單的信息記錄，而是成為驅動決策、創新産品、優化服務、提升效率的關鍵生産要素。我們將通過豐富的案例，展示數據如何賦能企業進行精準營銷、風險管理、供應鏈優化、産品研發等，以及如何推動科研進步、公共服務升級、城市管理智能化。數據已成為21世紀的“新石油”，但其價值的實現，離不開有效的駕馭。 數據應用的前沿趨勢與未來展望： 隨著人工智能、機器學習、深度學習等技術的飛速發展，數據分析的能力得到瞭前所未有的提升。本部分將展望數據應用的前沿領域，如智能推薦係統、自動駕駛、精準醫療、預測性維護等，並探討這些技術如何重塑我們的生活和工作方式。理解這些趨勢，有助於我們更好地規劃數據治理的方嚮。 第二部分：數據治理的必要性與挑戰——直麵數據洪流中的暗礁 數據如同未經雕琢的鑽石，雖然蘊藏著巨大價值，但也可能隱藏著風險。本部分將聚焦於數據治理的必要性，並深入剖析當前企業在數據管理中麵臨的諸多挑戰。 數據質量的隱患： 髒數據、不準確、不完整、不一緻的數據，如同腐蝕劑，會嚴重影響分析結果的準確性，誤導決策，甚至導緻重大的業務損失。我們將探討數據質量差的常見原因，如錄入錯誤、係統集成問題、數據遷移遺留問題等，並強調提高數據質量對於實現數據價值的基石作用。 數據安全與隱私的嚴峻考驗： 隨著數據泄露事件頻發，數據安全和個人隱私保護已成為全球性的焦點。本部分將深入分析數據麵臨的各類安全威脅，包括網絡攻擊、內部濫用、惡意竊取等，並探討閤規性要求，如GDPR、CCPA等，以及企業如何平衡數據利用與隱私保護之間的關係。 數據孤島與集成難題： 在許多組織中，數據分散在不同的係統、部門和應用中，形成“數據孤島”，難以實現有效整閤和共享。這將阻礙跨部門協作，限製數據的全局視角，並導緻數據價值的浪費。我們將分析數據孤島形成的原因，並探討打破孤島、實現數據互聯互通的挑戰。 數據價值的挖掘障礙： 即使擁有大量數據，如果缺乏有效的分析工具、專業人纔和清晰的業務目標，數據也隻能是沉睡的資源。本部分將探討如何剋服數據價值挖掘的障礙，如技術限製、人纔短缺、缺乏數據驅動的文化等。 閤規性與監管壓力： 各國政府和監管機構對數據的使用製定瞭日益嚴格的法規。企業需要遵守數據生命周期管理、數據訪問控製、數據保留策略等一係列規定，否則將麵臨巨額罰款和聲譽損害。 第三部分：構建堅實的基石——數據治理的核心框架與原則 麵對上述挑戰，有效的“數據治理”應運而生。本部分將為您勾勒齣數據治理的核心框架，闡述其關鍵原則，為企業構建堅實的數據管理基石。 數據治理的定義與目標： 我們將清晰界定數據治理的內涵，它並非簡單的技術工具，而是一種跨部門的、貫穿數據生命周期的管理體係，旨在確保數據的可用性、完整性、一緻性、安全性和閤規性。其核心目標是最大化數據的價值，同時最小化數據相關的風險。 數據治理的構成要素： 數據戰略與政策： 明確企業的數據願景，製定數據管理的總體規劃和指導方針，包括數據所有權、數據訪問權限、數據使用規範等。 組織與角色： 設立專門的數據治理委員會、數據所有者、數據管理員等關鍵角色，明確職責分工，確保治理的有效落地。 數據標準與規範： 建立統一的數據定義、數據模型、數據質量標準，確保數據的口徑一緻和可比性。 數據生命周期管理： 覆蓋數據的采集、存儲、處理、使用、歸檔和銷毀的全過程，確保數據在各個環節都受到有效的管理和控製。 數據安全與隱私保護： 實施嚴格的數據訪問控製、加密、脫敏等技術手段，並建立完善的隱私保護機製。 數據質量管理： 建立數據質量監控、評估和改進流程，主動發現和解決數據質量問題。 元數據管理： 建立全麵的元數據倉庫，記錄數據的來源、含義、用途、轉換規則等信息，為數據理解和追溯提供支持。 數據流程與流程再造： 優化與數據相關的所有業務流程，確保數據在流程中的順暢流動和高效利用。 技術工具與平颱： 選擇並應用閤適的數據治理工具，如數據目錄、數據質量工具、數據安全平颱等，提升治理效率。 培訓與溝通： 建立常態化的數據治理培訓機製，提升全員的數據意識和治理能力，並加強內外部溝通，促進共識。 數據治理的關鍵原則： 業務驅動： 數據治理的最終目的是服務於業務發展，所有治理活動都應與業務目標緊密結閤。 全員參與： 數據治理需要打破部門壁壘，動員各層級、各部門員工共同參與。 持續改進： 數據環境和業務需求不斷變化，數據治理也需要不斷迭代和優化。 透明可追溯： 數據的使用和管理過程應清晰透明，易於追溯。 風險導嚮： 優先關注並解決數據相關的重大風險。 第四部分：從理論到實踐——數據治理的落地策略與方法 理論的框架需要堅實的實踐支撐。本部分將提供一套切實可行的策略與方法，幫助讀者將數據治理理念轉化為實際行動。 建立數據治理的路綫圖： 如何從零開始，或者在現有基礎上，逐步推進數據治理？我們將探討製定分階段、可落地的實施路綫圖的重要性，並提供不同成熟度模型下的實施建議。 數據資産盤點與價值評估： 瞭解自身擁有的數據資産是實施治理的第一步。我們將介紹如何進行數據資産的全麵盤點，識彆關鍵數據，並對其潛在價值進行評估，為後續的治理工作提供依據。 構建數據目錄與數據標準體係： 如何讓數據“說話”？通過建立規範的數據目錄，對數據進行分類、描述和標簽化，並製定統一的數據標準，可以極大地提高數據的可發現性和可用性。 實施數據質量管控： 從數據采集源頭抓起，建立數據質量檢測、預警和修復機製。我們將探討各種數據質量評估維度和常用的數據清洗技術。 強化數據安全與閤規管理： 深入解析數據安全技術，如訪問控製、加密、審計等，並結閤具體的法律法規要求，指導企業建立完善的數據閤規體係。 打破數據孤島，實現數據整閤： 介紹數據集成、數據倉庫、數據湖等技術和方法，以及如何通過構建統一的數據平颱，實現數據的集中管理和共享。 培育數據驅動文化： 技術工具是基礎，但人纔和文化是關鍵。我們將探討如何通過培訓、激勵機製和領導力示範，在組織內部營造重視數據、善用數據的文化氛圍。 度量與優化數據治理成效： 如何評估數據治理的價值？我們將介紹關鍵績效指標（KPIs），幫助企業衡量治理工作的成果，並根據反饋不斷優化治理策略。 第五部分：賦能未來——數據治理在各行業的應用與創新 數據治理並非空中樓閣，它正在深刻地影響著各行各業。本部分將通過豐富的行業案例，展示數據治理在不同領域的重要應用與創新。 金融行業： 如何利用數據治理進行風險管理、反欺詐、客戶細分和閤規監管？ 醫療健康： 如何通過數據治理促進個性化醫療、疾病預測和公共衛生研究？ 零售電商： 如何通過數據治理優化供應鏈、提升客戶體驗和精準營銷？ 製造業： 如何利用數據治理實現智能製造、預測性維護和質量控製？ 政府與公共服務： 如何通過數據治理提升城市治理效率、優化公共資源配置和加強社會治理？ 通過對這些案例的深入剖析，讀者將能夠更直觀地理解數據治理的價值，並獲得在自身行業中推行數據治理的靈感和啓示。 結語：擁抱數據，駕馭未來 數據是驅動未來的引擎，而數據治理則是駕馭這颱引擎的關鍵。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，幫助您理解數據治理的重要性，掌握其核心框架與方法，並最終能夠有效地管理、保護並利用您的數據資産，在數據洪流中乘風破浪，解鎖數據的無限潛能，為個人、企業乃至整個社會創造更大的價值。這不僅僅是一本關於“數據治理”的書，更是一份關於如何在這個數據驅動的時代，成為一名真正懂得駕馭數據的導航者的行動指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一名深度關注數據價值挖掘和風險控製的業務部門負責人，我一直在尋找能夠為我們解決實際問題、提供前瞻性指導的書籍。《大數據治理：形勢、對策與實踐》這本書，光是書名就讓我眼前一亮，它精準地抓住瞭當前數字化轉型浪潮中最核心也最具挑戰性的環節。我期待它能深入剖析當前大數據治理所麵臨的各種復雜局麵，比如跨部門數據壁壘如何打破？不同類型數據的閤規性要求如何統一？以及如何構建一套既能激發數據潛能又不觸碰法律紅綫的治理框架。更重要的是，我希望書中能夠提供一係列切實可行的策略，而不僅僅是理論性的闡述。這包括但不限於如何從技術層麵解決數據質量問題、如何通過組織架構調整來推動數據共享，以及如何在數據安全方麵建立起有效的防護體係。當然，最吸引我的還是“實踐”二字，我非常希望書中能有大量的真實案例分析，這些案例能展示不同行業、不同規模的企業是如何成功實施大數據治理的，他們的挑戰是什麼？采取瞭哪些具體的措施？最終取得瞭怎樣的成效？這些經驗分享對於我們這種正處於轉型關鍵期的企業來說，無疑是寶貴的財富。我期待這本書能成為我手中一份詳實且具有操作性的行動指南。

評分☆☆☆☆☆

從一名數據分析師的角度齣發，我一直在思考如何讓數據發揮更大的價值，同時避免數據濫用帶來的負麵影響。《大數據治理：形勢、對策與實踐》這個書名，讓我感覺它能夠觸及我工作中最核心的痛點。我最想從這本書中瞭解的是，當前大數據治理的“形勢”到底有多嚴峻，它不僅僅是技術層麵的挑戰，更是涉及到法律法規、商業倫理和社會責任的方方麵麵。我希望書中能夠詳細分析數據權力分配、數據壟斷以及數據偏見等前沿議題，並給齣前瞻性的思考。在“對策”方麵，我非常期待看到能夠幫助我們提升數據質量、保障數據安全、實現數據共享和增強數據可信度的具體方法。例如，如何通過技術手段實現自動化數據清洗和校驗？如何設計一套有效的訪問控製和審計機製？如何構建一個鼓勵數據共享的激勵體係？而“實踐”部分，我則希望能夠看到一些成功的案例，這些案例最好能涵蓋不同行業，並且能夠詳細介紹他們在治理過程中遇到的具體問題，以及他們是如何一步步解決的，特彆是那些能夠體現創新思維和前沿技術應用的案例，這將極大地啓發我的工作思路。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術充滿好奇的研究人員，我一直在關注大數據治理領域的最新發展。《大數據治理：形勢、對策與實踐》這個書名，讓我看到瞭它在理論深度和實踐廣度上的結閤。我希望這本書能夠深入探討大數據治理的理論基礎，例如，它與傳統數據管理有何本質區彆？在人工智能、物聯網等新技術背景下，大數據治理麵臨哪些新的挑戰和機遇？在“對策”層麵，我期待看到作者能夠提齣具有前瞻性的治理理念和模型，例如，如何構建一個能夠應對海量、多樣化、實時性數據的治理體係？如何將敏捷開發和DevOps的理念融入到數據治理流程中？如何利用區塊鏈、聯邦學習等技術來解決數據安全和隱私問題？而“實踐”部分，我則希望能夠看到一些關於大數據治理技術實現細節的介紹，例如，各種數據治理工具的優劣分析，以及它們在實際應用中的部署和集成方式。我還對書中關於數據治理效果評估的量化指標和方法論非常感興趣，這對於我進行學術研究和理論構建非常有價值。總而言之，我希望這本書能夠為我提供一個紮實的理論基礎和豐富的實踐素材。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據治理：形勢、對策與實踐》對我來說，更像是一次關於數據“管傢”的深度訪談。作為一名初創公司的技術主管，我們雖然在大數據領域進行瞭很多探索，但隨著業務的快速擴張，數據量呈爆炸式增長，隨之而來的管理混亂和潛在風險也日益凸顯。我尤其關心這本書能否解答我們目前最迫切的幾個問題：如何在一個高度分散的團隊中建立起統一的數據標準和規範？當我們在采集、存儲、處理和使用數據時，如何確保隱私的閤規性，避免因為疏忽而帶來的法律風險？它是否能提供一套切實可行的技術方案，來解決數據孤島問題，實現數據的互聯互通和高效利用？我希望書中能有關於數據生命周期管理的詳細介紹，從數據的産生到最終的銷毀，每一個環節都應該有明確的治理策略。同時，我也非常期待書中能夠探討如何構建一個數據治理的文化，讓數據意識深入人心，而不僅僅是IT部門的責任。對於如何量化數據治理的成效，以及如何根據業務發展不斷優化治理體係，我也抱有很高的期望。總而言之，我希望這本書能夠為我們這些在數據洪流中摸索前行的小型科技企業，提供一條清晰、穩健的發展路徑。

評分☆☆☆☆☆

我是一位長期關注企業數字化轉型的谘詢顧問，經常需要為客戶提供大數據戰略和實施的建議。《大數據治理：形勢、對策與實踐》這本書，恰好是我在為客戶梳理大數據戰略時，非常需要的一本“工具書”。我期待它能夠係統性地闡述當前全球大數據治理的宏觀趨勢和挑戰，包括不同國傢和地區的政策法規差異、行業標準的發展以及數據主權等關鍵議題。在“對策”部分，我尤其希望能夠看到一套完整的、可落地的治理框架，這套框架應該能夠覆蓋數據戰略、組織架構、流程管理、技術支持和人纔培養等多個維度。我希望書中能夠詳細介紹如何進行數據資産的盤點和評估，如何建立有效的元數據管理體係，如何實現數據分類分級，以及如何構建一個強大而靈活的數據安全和隱私保護體係。而“實踐”部分，我更傾嚮於看到那些能夠帶來深刻啓發的案例，例如，企業是如何在復雜的組織環境中推行大數據治理的？他們是如何平衡數據利用和閤規性要求的？以及在技術選型和實施過程中，有哪些值得藉鑒的經驗教訓？我希望這本書能夠成為我為客戶提供專業服務的堅實後盾。

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書質量不錯。值得信賴

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書到貨迅速

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書質量不錯。值得信賴

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適閤寫方案文檔，不適閤做技術研究

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工作參考書

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好

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