DAMA数据管理知识体系指南(原书第2版修订版) DAMA国际 数据管理 数据治理 数据安全 9787111

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DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版修订版）

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 机械工业出版社

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译者序

原书第2版修订版序

原书第2版序

第1章数据管理

1.1引言

1.1.1业务驱动因素

1.1.2目标

1.2基本概念

1.2.1数据

1.2.2数据与信息

1.2.3数据是组织的资产

1.2.4数据管理原则

1.2.5数据管理的挑战

1.2.6数据管理战略

1.3数据管理框架

1.3.1战略一致性模型

1.3.2阿姆斯特丹信息模型

1.3.3DAMA-DMBOK框架

1.3.4DMBOK金字塔

1.3.5DAMA数据管理框架的演变

1.4DAMA和DMBOK

参考文献

第2章数据处理伦理

2.1引言

2.2业务驱动因素

2.3基本概念

2.3.1数据的伦理原则

2.3.2数据隐私法背后的原则

2.3.3在线数据的伦理环境

2.3.4违背伦理进行数据处理的风险

2.3.5建立数据伦理文化

2.3.6数据伦理和治理

参考文献

第3章数据治理

3.1引言

3.1.1业务驱动因素

3.1.2目标和原则

3.1.3基本概念

3.2活动

3.2.1定义组织的数据治理

3.2.2制定数据治理战略

3.2.3实施数据治理

3.2.4嵌入数据治理

3.3工具和方法

3.3.1在线展示/网站

3.3.2业务术语表

3.3.3工作流工具

3.3.4文档管理工具

3.3.5数据治理计分卡

3.4实施指南

3.4.1组织和文化

3.4.2调整和沟通

3.5度量指标

参考文献

第4章数据架构

4.1引言

4.1.1业务驱动因素

4.1.2数据架构的交付物和实践

4.1.3基本概念

4.2活动

4.2.1建立企业数据架构

4.2.2评估现有数据架构规范

4.2.3制定数据架构路线图

4.2.4在项目中管理企业需求

4.2.5与企业架构集成

4.3工具

4.3.1数据建模工具

4.3.2数据资产管理软件

4.3.3图形化设计软件

4.4方法

4.4.1生命周期预测

4.4.2使用清晰图表

4.5实施指南

4.5.1就绪评估和风险评估

4.5.2组织和文化变革

4.6数据架构治理

4.6.1数据架构治理活动

4.6.2度量指标

参考文献

第5章数据建模和设计

5.1引言

5.1.1业务驱动因素

5.1.2目标和原则

5.1.3基本概念

5.2活动

5.2.1规划数据建模

5.2.2构建数据模型

5.2.3评审数据模型

5.2.4维护数据模型

5.3工具

5.3.1数据建模工具

5.3.2血缘分析工具

5.3.3数据剖析工具

5.3.4元数据库

5.3.5数据模型模式

5.3.6行业数据模型

5.4最佳实践

5.4.1命名约束的最佳实践

5.4.2数据库设计的最佳实践

5.5数据模型治理

5.5.1数据模型和设计质量管理

5.5.2数据建模度量指标

参考文献

第6章数据存储和运营

6.1引言

6.1.1业务驱动因素

6.1.2目标和原则

6.1.3基本概念

6.2活动

6.2.1管理数据库技术

6.2.2管理数据库运营

6.3工具

6.3.1数据建模工具

6.3.2数据库监控工具

6.3.3数据库管理工具

6.3.4开发人员支持工具

6.4方法

6.4.1在低阶环境下的测试

6.4.2物理命名标准

6.4.3所有变更操作脚本化

6.5实施指南

6.5.1就绪评估/风险评估

6.5.2组织与文化变革

6.6数据存储和运营治理

6.6.1度量指标

6.6.2信息资产跟踪

6.6.3数据审计和数据验证

参考文献

第7章数据安全

7.1引言

7.1.1业务驱动因素

7.1.2目标和原则

7.1.3基本概念

7.2活动

7.2.1识别数据安全需求

7.2.2制定数据安全制度

7.2.3定义数据安全细则

7.2.4评估当前的安全风险

7.2.5实施控制措施和规程

7.3工具

7.3.1杀毒软件/安全软件

7.3.2Web安全

7.3.3身份管理技术

7.3.4入侵检测和入侵防御软件

7.3.5防火墙（防御）

7.3.6元数据跟踪

7.3.7数据脱敏/加密

7.4方法

7.4.1应用CRUD矩阵

7.4.2即时部署安全补丁

7.4.3元数据中的数据安全属性

7.4.4项目需求中的安全要求

7.4.5加密数据的高效搜索

7.4.6文件清理

7.5实施指南

7.5.1就绪评估/风险评估

7.5.2组织和文化变革

7.5.3用户数据权限可见性

7.5.4外包服务界的数据安全

7.5.5云环境的数据安全

7.6数据安全治理

7.6.1数据安全和企业架构

7.6.2度量指标

参考文献

第8章数据集成和互操作

8.1引言

8.1.1业务驱动因素

8.1.2目标和原则

8.1.3基本概念

8.2活动

8.2.1规划和分析

8.2.2设计数据集成解决方案

8.2.3开发数据集成解决方案

8.2.4实施和监测

8.2.5维护数据集成和互操作的元数据

8.3工具

8.3.1数据转换引擎/ETL工具

8.3.2数据虚拟化服务器

8.3.3企业服务总线

8.3.4业务规则引擎

8.3.5数据和流程建模工具

8.3.6数据剖析工具

8.3.7元数据库

8.4方法

8.5实施指南

8.5.1就绪评估/风险评估

8.5.2组织和文化变革

8.6数据集成和互操作治理

8.6.1数据共享协议

8.6.2数据集成和互操作与数据血缘

8.6.3度量指标

参考文献

第9章文档和内容管理

9.1引言

9.1.1业务驱动因素

9.1.2目标和原则

9.1.3基本概念

9.2活动

9.2.1生命周期管理计划

9.2.2管理生命周期

9.2.3发布和分发内容

9.3工具

9.3.1企业内容管理系统

9.3.2协作工具

9.3.3受控词汇表和元数据工具

9.3.4标准标记和交换格式

9.3.5电子举证技术

9.4方法

9.4.1诉讼应对预案

9.4.2诉讼应对数据地图

9.5实施指南

9.5.1准备评估/风险评估

9.5.2组织和文化变革

9.6文档和内容治理

9.6.1信息治理框架

9.6.2信息泛滥

9.6.3以内容质量为导向的信息治理

9.6.4度量指标

参考文献

第10章参考数据和主数据

10.1引言

10.1.1业务驱动因素

10.1.2目标和原则

10.1.3基本概念

10.2活动

10.2.1主数据管理活动

10.2.2参考数据管理活动

10.3工具和方法

10.4实施指南

10.4.1遵循主数据架构

10.4.2监控数据移动

10.4.3管理参考数据变更

10.4.4数据共享协议

10.4.5组织和文化变革

10.5参考数据和主数据治理

10.5.1治理过程既定事项

10.5.2度量指标

参考文献

第11章数据仓库和商务智能

11.1引言

11.1.1业务驱动因素

11.1.2目标和原则

11.1.3基本概念

11.2活动

11.2.1理解需求

11.2.2定义和维护数据仓库/商务智能架构

11.2.3开发数据仓库和数据集市

11.2.4加载数据仓库

11.2.5实施商务智能产品组合

11.2.6维护数据产品

11.3工具

11.3.1元数据库

11.3.2数据集成工具

11.3.3BI工具类型

11.4方法

11.4.1原型驱动需求

11.4.2自助式商务智能

11.4.3数据审计

11.5实施指南

11.5.1就绪评估/风险评估

11.5.2发布路线图

11.5.3配置管理

11.5.4组织与文化变革

11.5.5专职团队

11.6数据仓库/商务智能治理

11.6.1获得业务认可

11.6.2客户/用户满意度

11.6.3服务水平协议

11.6.4报表策略

11.6.5度量指标

参考文献

第12章元数据管理

12.1引言

12.1.1业务驱动因素

12.1.2目标和原则

12.1.3基本概念

12.2活动

12.2.1定义元数据战略

12.2.2理解元数据需求

12.2.3定义元数据架构

12.2.4创建和维护元数据

12.2.5查询、报告和分析元数据

12.3工具

12.4方法

12.4.1数据血缘和影响分析

12.4.2应用于大数据采集的元数据

12.5实施指南

12.5.1就绪评估和风险评估

12.5.2组织和文化变革

12.6元数据治理

12.6.1过程控制

12.6.2元数据解决方案文档

12.6.3元数据标准和指南

12.6.4度量指标

参考文献

第13章数据质量管理

13.1引言

13.1.1业务驱动因素

13.1.2目标与原则

13.1.3基本概念

13.2活动

13.2.1定义数据质量框架

13.2.2定义高质量数据

13.2.3识别维度和支持业务规则

13.2.4执行初始数据质量评估

13.2.5识别改进措施及明确优先级

13.2.6定义数据质量改进目标

13.2.7开发和部署数据质量运营工作

13.3工具

13.3.1数据剖析工具

13.3.2业务规则模板和引擎

13.3.3数据解析和格式化

13.3.4数据转换和标准化

13.3.5数据增强

13.3.6事件管理系统

13.4方法

13.4.1有效的度量指标

13.4.2数据剖析

13.4.3预防性措施

13.4.4根因分析

13.4.5纠正措施

13.5实施指南

13.5.1就绪评估 / 风险评估

13.5.2组织和文化变革

13.6数据质量与其他知识领域

13.6.1数据质量与数据建模和设计

13.6.2数据质量与元数据管理

13.6.3数据质量与主数据/参考数据管理

13.6.4数据质量与数据集成和互操作

13.6.5数据质量与数据治理

参考文献

附录

附录A数据质量ISO标准

附录B数据质量维度的延伸阅读

附录C统计过程控制

第14章大数据和数据科学

14.1引言

14.1.1业务驱动因素

14.1.2原则

14.1.3基本概念

14.2活动

14.2.1定义大数据战略和业务需求

14.2.2选择数据源

14.2.3获取和采集数据

14.2.4设定数据假设和方法

14.2.5集成和对齐数据并进行分析建模

14.2.6利用模型探索数据

14.2.7部署和监控

14.3工具

14.3.1MPP无共享技术和架构

14.3.2分布式文件数据库

14.3.3数据库内算法

14.3.4大数据云解决方案

14.3.5统计计算和图形语言

14.3.6数据可视化工具

14.4方法

14.4.1分析建模

14.4.2大数据建模

14.5实施指南

14.5.1战略一致性

14.5.2就绪评估/风险评估

14.5.3组织与文化变革

14.6大数据和数据科学治理

14.6.1可视化通道管理

14.6.2数据科学和可视化标准

14.6.3数据安全

14.6.4元数据

14.6.5数据质量

14.6.6度量指标

参考文献

第15章数据管理成熟度评估

15.1引言

15.1.1业务驱动因素

15.1.2目标和原则

15.1.3基本概念

15.2活动

15.2.1规划评估活动

15.2.2执行成熟度评估

15.2.3结果解读

15.2.4制订针对性的改进计划

15.2.5重新评估成熟度

15.3工具

15.4方法

15.4.1选择DMM框架

15.4.2DAMA-DMBOK框架的使用

15.5实施指南

15.5.1准备评估/风险评估

15.5.2组织和文化变革

15.6成熟度管理治理

15.6.1DMMA流程监督

15.6.2度量指标

参考文献

第16章数据管理组织和角色期望

16.1引言

16.2了解现有的组织和文化规范

16.3数据管理组织的结构

16.3.1分散式运营模式

16.3.2网络式运营模式

16.3.3集中式运营模式

16.3.4混合式运营模式

16.3.5联邦式运营模式

16.3.6确定组织的最佳模式

16.3.7数据管理组织的替代方案和设计考虑因素

16.4关键成功因素

16.4.1高管层的支持

16.4.2明确的愿景

16.4.3前瞻性的变革管理

16.4.4一致的领导力

16.4.5持续沟通

16.4.6利益相关方的参与

16.4.7宣讲和培训

16.4.8度量采纳情况

16.4.9坚持指导原则

16.4.10渐进而非革命

16.5建立数据管理组织

16.5.1确认当前数据管理参与者

16.5.2确认委员会参与者

16.5.3确认和分析利益相关方

16.5.4让利益相关方参与进来

16.6数据管理组织与其他数据相关机构的交互

16.6.1首席数据官

16.6.2数据治理

16.6.3数据质量

16.6.4企业架构

16.6.5全球化组织的管理

16.7数据管理角色

16.7.1组织角色

16.7.2个人角色

参考文献

第17章数据管理和组织变革管理

17.1引言

17.2变革法则

17.3不是管理变革，而是管理转型过程

17.4科特的变革管理八大误区

17.4.1误区一：过于自满

17.4.2误区二：未能建立足够强大的指导联盟

17.4.3误区三：低估了愿景的力量

17.4.4误区四：缺乏关于愿景的足够沟通

17.4.5误区五：没有及时扫清变革障碍

17.4.6误区六：未能创造短期收益

17.4.7误区七：过早地宣称胜利

17.4.8误区八：忽视将变革融入企业文化

17.5科特的重大变革八步法

17.5.1营造紧迫感

17.5.2组建指导联盟

17.5.3勾勒愿景和战略

17.5.4宣传贯彻变革愿景

17.6变革的秘诀

17.7创新扩散和持续变革

17.7.1随着创新扩散需克服的挑战

17.7.2创新扩散的关键要素

17.7.3创新采纳的5个阶段

17.7.4接受或拒绝创新变革的影响因素

17.8持续变革

17.8.1紧迫感/不满意感

17.8.2设定愿景

17.8.3指导联盟

17.8.4相对优势和可观测性

17.9沟通数据管理的价值

17.9.1沟通原则

17.9.2受众评估与沟通准备

17.9.3考虑他人的影响

17.9.4沟通计划

17.9.5保持沟通

参考文献

原书第2版修订版致谢

原书第2版致谢

本书全面深入地探讨了有效数据管理面临的挑战、复杂性及其巨大价值；定义了一套数据管理的指导原则，阐述了如何将这些原则应用于不同的数据管理功能领域；提供了企业级数据管理实践的功能框架，涵盖广泛采用的实践、方法、技术、职能、角色、交付成果和衡量标准；确立了数据管理的通用术语体系，成为数据管理专业人员最佳实践的基础。本书为数据管理和IT专业人员、企业高管、知识工作者、教育者和相关研究人员提供了数据管理知识体系框架，帮助他们更好地管理数据、优化数字基础设施。