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正版 首席数据官之路:数据实践领导者的见解:insights and advice
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致谢 关于作者 序一 序二 前言 一切都是关于数据! 关于本书 第1 章 把数据放在首位/ 1 首席数据官在哪里/ 3 数据领导力, 红袜队和洋基队/ 4 正如披头士乐队所说: 走到一起/ 7 数据管理解决方案/ 8 了解你的基础工作/ 9 专注/ 12 坚持耕耘/ 12 开展数据业务的成本/ 13 “香肠” 是怎么做出来的/ 13 你已经达成协议/ 14 关键要点/ 15 第2 章 如此数据/ 17 穿过隐形枷锁/ 17 我们的差别也没那么大/ 18 P3T / 18 让企业做好变革的准备/ 20 深耕数据信息/ 20 重在落实/ 21 传授, 学习, 成长/ 22 关键要点/ 25 第3 章 不断成长的数据/ 26 用数据武装头脑———进一步精通数据/ 29 不要重新创造车轮图/ 30 数据配方/ 31 关键要点/ 36 第4 章 聚焦, 聚焦, 聚焦/ 37 一些成功的建议/ 37 以速赢作为目标/ 38 反对过度承诺/ 39 积小胜为大胜/ 40 把雪卖给爱斯基摩人/ 42 语言很重要/ 46 就像巧克力蛋糕一样/ 46 路上的线/ 47 有风险的商业活动/ 48 一些新词/ 49 关键要点/ 50 第5 章 准备好, 开火, 瞄准/ 52 你初的100 天/ 53 对你的组织进行分类/ 53 避免系统进入瓦解状态/ 55 从另一个人那里复制/ 56 硬的东西就是软的东西/ 59 越来越尴尬/ 59 对我有什么好处/ 60 搓揉肘部/ 61 首席信息官(CIO) / 61 首席信息安全官(CISO) / 64 首席分析官(CAO) / 66 隐私官(PO) / 67 首席档案员(CA) / 68 总法律顾问(GC) / 68 立法机关(或议会) / 70 行政长官(省长、市长) / 72 关键要点/ 72 第6 章 数据规划/ 74 让数据成为基石/ 74 数据是有价值的, 对吧/ 76 对数据永不满足/ 76 专家意见/ 80 重复清洗、漂洗/ 81 第7 章 文化以数据为早餐/ 82 解决真正的问题/ 83 大的痛点在哪里/ 85 我把那些利益相关者放在哪里了/ 87 与信息技术部门合作/ 90 只是事实, 夫人/ 91 金砖之路/ 92 关键要点/ 93 第8 章 你的资产处于风险中/ 94 两次评估/ 95 目录是你的朋友/ 99 什么时候盘点数据/ 100 如何建立一个数据目录/ 100 描述数据资产/ 102 使用你的数据目录/ 103 用数据目录控制成本/ 105 数据治理的核心/ 105 数据治理的延伸/ 106 引领/ 108 数据治理面临的挑战/ 108 谁来做决定/ 109 消除角色冲突/ 112 衡量进展/ 113 关键要点/ 114 第9 章 组织设立/ 116 让我们开始吧/ 117 它的危害在哪里/ 117 一些实际问题/ 118 确保行政批准/ 118 谁向谁报告/ 120 制订一个计划/ 121 获得一些高层支持/ 123 告诉他们如何去做/ 126 关键要点/ 127 第10 章 刚刚到底发生了什么/ 128 问题答案/ 129 金砖之路/ 129 数据分析———它是一个补充/ 130 警告: 仪表盘可能会误导你/ 133 关键要点/ 133 第11 章 联邦政府的变革/ 134 《循证决策基础法案2018》(Foundations for Evidence-Based Policy Act of 2018, FEPA) / 135 第一篇: 联邦政府的证据构建活动/ 138 第二篇: 《开放政府数据法案》/ 141 第三篇: 《机密信息保护和统计效率法案2018》/ 144 分析/ 148 第12 章 那些州是怎么做的/ 154 阿肯色州: 数据目录/ 154 印第安纳州: 数据分析/ 155 密歇根州: 特别行政令/ 156 德克萨斯州: 信息分享/ 157 关键要点/ 157 公共参考资料/ 159 参考文献/ 163
本书描述了数据的混杂特性、当前关于首席数据官报告体系的分歧、自适应规划的需求、平衡的实现以及特定的新执行模型;介绍了首席数据官过程改进框架,通过数据管理知识体系和数据管理成熟度模型描述了数据领导者使用的核心概念、技术和策略以及集成;描述了在当前领导者之外维持数据和实践改进所需的关键角色,以及首席数据官在其组织中实施解决方案时可能会面临的问题;*后描述了在公共领域正在进行的工作及将对公共和私营部门产生的影响。通过这本书,有助于首席数据官为他们的组织创造以数据为中心的价值,适合从事大数据、数据管理的人士阅读。
本书以一种非常简单的方式解释数据管理是如何进行的,通过这本书,有助于首席数据官为他们的组织创造以数据为中心的价值。虽然是专业图书,但在编排中按照首席数据官成长的路径进行描述,阅读起来比较清晰和易于理解。本书的主要作者之一是Peter Aiken,公认的数据管理界的权威,弗吉尼亚联邦大学的副教授,国际数据管理协会前任主席,麻省理工学院国际首席数据官协会副主任。
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