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  • 企业数据治理与SAP MDG实现 程旺 编 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 程旺著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2020-11-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 程旺著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2020-11-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-11-01
    • 字数:496000
    • 页数:312
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111666844
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    企业数据治理与SAP MDG实现

    作  者:程旺 编
    定  价:109
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2020年11月01日
    页  数:320
    装  帧:平装
    ISBN:9787111666844
    主编推荐

    -深入阐述如何打好企业大数据工程的“地基”——数据治理工程,并就其中主数据管理模式、方式及主流产品的特点与实施方式进行深度剖析。 -详细讲解大数据平台规划与建设方式,助力企业在数字化转型浪潮下提升数据价值,以更好地赋能业务、提升运营效率。

    内容简介

    《企业数据治理与SAPMDG实现》从讲解大数据与企业数据治理之间的重要关系出发,首先阐述数据治理在企业数字化转型过程中的定位与作用。然后通过讲述数据治理框架以及企业数据管理规划等方面的基础内容来阐述数据治理相关内容在企业中推进的顶层方向、推行范围与落地方式。通过概念解析、方案实例等方式讲述了主数据管理维度在数据管理中的定位、作用、目标以及某行业中此类项目建设的部分实际内容,如对数据管控方案和相关主数据平台产品(SAPMDG)进行了重点介绍。接着对企业数字化转型中的数字化共享平台,尤其是企业中台(包括业务中台、数据中台)的概念、内容与核心目标等方面进行了阐述。最后通过大数据平台规划与大数据应用层面的内容,详细讲述了数字化转型的特点和大数据平台规划与建设的手段与实例,让读者从点到面了解企业数字化的整个脉络。《企业数据治理与SAPMDG实现》适合从事企业数据管理咨询的管理人员、技术人员与从事企业null

    作者简介

    程旺,现为平安金服银行科技中心信贷风险与数据分析领域数据产品经理与数字化项目经理。曾就职于德勤管理咨询(上海)有限公司,具有多年的企业信息化以及数据管理咨询等相关经验,曾参与或主导多家大型企业数据管理、数字化运营规划以及数据平台方案的设计与实施,另外在大数据应用、商业智能(如数仓与数据挖掘)以及金融风险管理等方面有丰富的管理经验。

    精彩内容

    目录
    前言
    第1章 大数据与数据治理
    1.1 关于大数据
    1.1.1 大数据应用场景
    1.1.2 大数据应用方式
    1.1.3 数据管理与数据治理的关系
    1.2 数据治理与使用现状
    1.3 企业信息资源整合措施,推进大数据平台建设
    1.4 小结

    第2章 数据治理框架解析
    2.1 数据治理的必要性
    2.2 数据治理的原则
    2.3 数据治理框架与支撑
    2.3.1 数据战略顶层设计
    2.3.2 数据战略的推进模式与方法
    2.3.3 如何制订战略
    2.4 组织架构
    2.4.1 归口管理模式的数据治理组织架构实践
    2.4.2 归口管理模式的演变与设置
    2.5 小结

    第3章 企业数据管理规划
    3.1 数据管理规划框架
    3.2 数据管控
    3.3 数据管理
    3.4 数据应用
    3.5 小结

    第4章 数据标准与指标体系规划
    4.1 数据标准与指标体系的主要内容与作用
    4.2 建设框架——战略与期望
    4.3 数据标准规划方案
    4.3.1 基础数据标准
    4.3.2 指标数据标准
    4.3.3 管理标准规划方案
    4.3.4 数据标准与数据质量协同
    4.4 落地策略
    4.4.1 数据标准管理组织
    4.4.2 数据标准管理制度
    4.4.3 数据标准施行
    4.5 小结

    第5章 主数据管理标准与方案体系
    5.1 主数据管理
    5.1.1 主数据概念与主数据管理
    5.1.2 企业进行主数据管理的背景和原因
    5.1.3 主数据管理的核心目标
    5.1.4 主数据管理工程的建设要点与核心内容
    5.2 主数据管理的原则
    5.3 主数据管控范围与管控模式
    5.4 主数据模型与标准
    5.5 管理组织与职责
    5.6 规范数据标准的管理流程
    5.7 管理制度与规范
    5.7.1 主数据标准制订管理制度与规范
    5.7.2 主数据质量管理考核制度与规范
    5.8 系统与应用
    5.9 主数据项目的一般过程
    5.10 小结

    第6章 某房地产企业主数据管理案例分析
    6.1 管理现状与痛点分析
    6.1.1 管理范围现状
    6.1.2 管理组织与管理办法现状
    6.1.3 管理流程现状
    6.1.4 主数据标准现状
    6.1.5 系统应用与集成现状
    6.2 整体战略目标与数据范围
    6.3 主数据解决方案
    6.3.1 管理要点
    6.3.2 主数据标准规范
    6.3.3 管理流程与组织职责
    6.3.4 主数据管理平台总体规划实施与集成应用
    6.3.5 数据清洗策略
    6.3.6 质量管理规划与策略
    6.4 小结

    第7章 某工程行业主数据管理案例分析
    7.1 管理现状与痛点分析
    7.1.1 管理范围现状
    7.1.2 管理组织与管理办法现状
    7.1.3 管理流程现状
    7.1.4 主数据标准现状
    7.1.5 系统应用与集成现状
    7.1.6 痛点分析
    7.2 主数据解决方案
    7.2.1 管理要点
    7.2.2 数据模型与标准规范
    7.2.3 管理组织职责与流程
    7.2.4 主数据管理平台总体规划实施与集成应用
    7.3 小结

    第8章 主数据管理产品与工具
    8.1 主数据管理平台介绍
    8.1.1 SAP Master Data Governance
    8.1.2 Stibo Systems
    8.1.3 Informatica Master Data Management
    8.2 SAP MDG解决方案
    8.2.1 SAP MDG使用环境与主要特点
    8.2.2 SAP MDG 与SAP MDM的区别
    8.3 SAP MDG包含的数据域
    8.3.1 物料主数据
    8.3.2 业务伙伴、客户、供应商主数据
    8.3.3 财务主数据
    8.4 SAP MDG数据模型对象与工作方式
    8.4.1 主数据创建/更改流程
    8.4.2 激活区域的模式
    8.4.3 实体类型
    8.4.4 属性
    8.4.5 关系
    8.4.6 层次结构
    8.4.7 实体关系模型图
    8.5 SAP MDG标准数据模型与功能
    8.5.1 SAP MDG标准数据模型
    8.5.2 流程建模与界面模型管理
    8.5.3 SAP MDG系统数据处理
    8.5.4 SAP MDG基本功能示例
    8.6 SAP MDG关键实施指南
    8.6.1 产品硬件环境需求示例
    8.6.2 SAP MDG系统初始化配置指南
    8.7 小结

    第9章 企业数字化转型&大数据平台与应用
    9.1 背景
    9.2 什么是数字化转型
    9.3 企业数字化转型和企业信息化的区别
    9.4 数字化转型的根本
    9.5 数字化转型的几个方面
    9.6 数字化转型的基础——数据资产
    9.7 数字化共享服务平台构建
    9.8 小结

    第10章 企业中台
    10.1 关于中台
    10.2 业务中台
    10.3 数据中台
    10.3.1 数据中台的定位与核心价值
    10.3.2 数据中台架构
    10.3.3 数据库、数据仓库与数据中台的关系与区别
    10.3.4 业务中台与数据中台的区别与联系
    10.4 什么样的企业适合建立中台
    10.5 关于微服务
    10.6 微服务与中台的联系
    10.7 小结

    第11章 大数据平台规划与建设
    11.1 大数据平台整体规划与框架体系
    11.2 业务诉求与建设方向
    11.3 大数据关键技术与人才建设
    11.3.1 大数据关键技术
    11.3.2 大数据人才建设
    11.4 数据仓库平台规划
    11.5 Hadoop大数据处理平台
    11.6 实时数据中心与业务应用接口中心
    11.7 大数据应用层规划
    11.7.1 逐层实现标准化,提升可共享度
    11.7.2 数据挖掘与分析型可视化应用
    11.7.3 互联网推荐型应用
    11.7.4 智慧医疗应用
    11.8 小结

    第12章 浅谈商业银行的数字化发展之道
    12.1 业务发展趋势
    12.2 大数据工程发展措施与环境分析
    12.2.1 明确数字化发展战略
    12.2.2 筑稳数据与共享基础
    12.2.3 业务与技术融合持续发展架构
    12.2.4 建立稳定的数据应用体系
    12.2.5 探索示例——客户全景画像
    12.2.6 探索示例——人机互动
    12.2.7 探索示例——智慧风控
    12.3 银行端案例——小微企业普惠金融解决方案
    12.3.1 行业背景与流程概述
    12.3.2 小微企业(电商领域)客群分析
    12.3.3 数据源分析
    12.3.4 贷前筛选方案
    12.3.5 贷中审核方案
    12.3.6 贷后管理方案
    12.3.7 产品案例
    12.3.8 未来趋势
    12.4 浅谈银行业务数据治理
    12.4.1 银行数据治理面临的挑战与问题
    12.4.2 问题解决之道——实践分析
    12.5 小结

    第13章 数据挖掘可视化应用实例:管理驾驶舱与数据大屏
    13.1 管理驾驶舱应用实例——某房地产企业管理驾驶舱(PC端)
    13.2 数据大屏应用实例——某大型多元化央企可视化大屏

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