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《华为数据之道》内容简介
·华为官方首次对外系统披露其数据治理与数字化转型方法论，中国企业的数字化转型标杆。 ·本书由华为董事、质量与流程IT总裁、CIO陶景文等华为高管写序推荐。 ·华为公司数据管理部撰写，华为质量与流程IT、华为云和华为大学联合出品。 ·华为的数据底座已经能支撑华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的数字化运营。 ·本书公开出版前，在华为内部共发行14000余册，获得了良好的反馈和口碑。 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...(展开全部)
《华为数据之道》书籍信息摘要
《华为数据之道》电子书下载，作者 华为公司数据管理部，计算机类，2020年。获取前建议核对书名、作者、ISBN 和版本信息。相关主题：大数据、华为、计算机类。
- 作者：华为公司数据管理部
- 分类：计算机类
- 出版年份：2020
- 出版社：机械工业出版社
- 页数：320 页
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
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目录
- 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
展开全部（共 128 章节）
- 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 数据资产目录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
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