4.3   用户推荐指数
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                        2023-10-01
                       发行日期
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主编推荐语
数字时代的CDO生存手册,国际数据管理协会(DAMA)推荐读物。
内容简介
首席数据官(Chief Data Officer,CDO)是数字时代的产物,它在数字化转型的过程中,以及在转型成功后的数字经济中,都会起到关键作用。
本书旨在建立一套相对完整的关于首席数据官的知识体系,帮助读者更好地参与数字时代的发展。
目录
- 版权信息
 - 内容提要
 - 编写组成员
 - 序
 - 资源与支持
 - 第一篇 CDO概论
 - 第1章 CDO是数字时代的产物
 - 1.1 CDO的定义
 - 1.2 CDO产生的背景
 - 1.3 国外CDO发展的状况
 - 1.4 国内CDO发展的状况
 - 1.5 CDO发展的趋势
 - 1.6 本章小结
 - 第2章 CDO的主要职责和组织架构
 - 2.1 概述
 - 2.2 关于首席数据官职责的一些观点
 - 2.3 一个示例:美国俄勒冈州交通部CDO招聘
 - 2.4 首席数据官的主要工作职责
 - 2.5 首席数据官的汇报路径和组织架构
 - 2.6 本章小结
 - 第3章 CDO的必备技能和个人特质
 - 3.1 概述
 - 3.2 首席数据官面临的挑战
 - 3.3 首席数据官可能担当的角色
 - 3.4 CDO的必备技能(美国联邦政府首席数据官委员会的观点)
 - 3.5 CDO的数据能力:数据素养
 - 3.6 CDO的业务能力
 - 3.7 CDO的技术能力
 - 3.8 CDO的团队能力
 - 3.9 CDO的战略规划能力
 - 3.10 CDO的沟通交流能力
 - 3.11 CDO的性格特征
 - 3.12 本章小结
 - 第4章 CDO的行动指南
 - 4.1 概述
 - 4.2 国外关于CDO行动计划的一些观点
 - 4.3 DAMA的CDO行动路线图
 - 4.4 本章小结
 - 第二篇 管好数据
 - 第5章 数据战略
 - 5.1 概述
 - 5.2 数据战略七要素
 - 5.3 数据战略实施的Y形路径
 - 5.4 本章小结
 - 第6章 数据治理
 - 6.1 概述
 - 6.2 数据治理的驱动因素
 - 6.3 数据治理的核心内容
 - 6.4 数据治理的实施指南
 - 6.5 本章小结
 - 第7章 数据制度
 - 7.1 概述
 - 7.2 数据制度的主要内容
 - 7.3 数据制度的修订时机、原则和步骤
 - 7.4 本章小结
 - 第8章 元数据和数据资源目录
 - 8.1 概述
 - 8.2 元数据管理的驱动因素
 - 8.3 元数据的核心内容
 - 8.4 元数据和数据资源目录实施指南
 - 8.5 元数据管理的关键事项
 - 8.6 主动型元数据管理
 - 8.7 本章小结
 - 第9章 数据标准
 - 9.1 概述
 - 9.2 数据标准的驱动因素
 - 9.3 数据标准面临的困难
 - 9.4 数据标准的核心内容
 - 9.5 数据标准的实施指南
 - 9.6 数据标准化的评估
 - 9.7 本章小结
 - 第10章 数据架构
 - 10.1 数据架构的定义
 - 10.2 数据架构的核心内容及其演变
 - 10.3 数据架构的实施指南
 - 10.4 现代数据架构
 - 10.5 数据架构评估
 - 10.6 本章小结
 - 第11章 数据质量管理
 - 11.1 概述
 - 11.2 数据质量的概念
 - 11.3 数据质量管理的几项原则
 - 11.4 数据质量管理的具体工作
 - 11.5 数据质量管理实施的几个要点
 - 11.6 如何评估数据质量管理的成效
 - 11.7 本章小结
 - 第12章 数据安全和隐私保护
 - 12.1 概述
 - 12.2 数据安全的核心内容
 - 12.3 数据隐私保护的核心内容
 - 12.4 数据安全和隐私保护的实施方法
 - 12.5 数据安全和隐私保护的事件处理
 - 12.6 本章小结
 - 第13章 数据合规管理
 - 13.1 概述
 - 13.2 合规管理的作用
 - 13.3 数据合规义务和风险
 - 13.4 合规管理的主要步骤
 - 13.5 合规管理体系及认证
 - 13.6 本章小结
 - 第14章 主数据管理
 - 14.1 概述
 - 14.2 主数据的定义和关键特性
 - 14.3 主数据类型
 - 14.4 什么是主数据管理
 - 14.5 主数据管理面临的挑战
 - 14.6 主数据管理的核心内容
 - 14.7 主数据管理的价值
 - 14.8 主数据管理的实施方法
 - 14.9 主数据管理的评价指标
 - 14.10 本章小结
 - 第15章 指标数据
 - 15.1 概述
 - 15.2 指标数据的驱动因素
 - 15.3 指标数据的管理原则
 - 15.4 指标数据的建设过程
 - 15.5 指标数据的实施指南
 - 15.6 本章小结
 - 第16章 数据建模
 - 16.1 概述
 - 16.2 数据模型管理的驱动因素
 - 16.3 数据模型的核心内容
 - 16.4 数据模型的实施指南
 - 16.5 数据模型的评估指标
 - 16.6 本章小结
 - 第17章 数据集成
 - 17.1 概述
 - 17.2 数据集成的过程
 - 17.3 数据集成的核心内容
 - 17.4 数据集成能力的评估
 - 17.5 本章小结
 - 第18章 数据存储
 - 18.1 概述
 - 18.2 数据存储规划需要考虑的因素
 - 18.3 选择数据库系统需要考虑的因素
 - 18.4 数据存储的发展趋势
 - 18.5 本章小结
 - 第19章 数据管理能力成熟度评估
 - 19.1 数据管理能力成熟度评估模型
 - 19.2 如何开展数据管理能力成熟度评估
 - 19.3 本章小结
 - 第20章 数据生命周期管理
 - 20.1 概述
 - 20.2 数据生命周期管理的目标及意义
 - 20.3 数据生命周期管理的阶段
 - 20.4 数据生命周期管理的评估
 - 20.5 本章小结
 - 第21章 非结构化数据管理
 - 21.1 概述
 - 21.2 非结构化数据管理的意义
 - 21.3 非结构化数据管理的核心内容
 - 21.4 非结构化数据管理的建设方法
 - 21.5 本章小结
 - 第22章 数据分析和挖掘
 - 22.1 概述
 - 22.2 数据分析与数据挖掘的异同
 - 22.3 数据分析的核心内容
 - 22.4 数据挖掘的核心内容
 - 22.5 数据分析和挖掘的应用场景
 - 22.6 数据分析和挖掘的实施方法
 - 22.7 本章小结
 - 第三篇 做好转型
 - 第23章 数据伦理
 - 23.1 概述
 - 23.2 数据伦理面临的问题及典型案例
 - 23.3 数据伦理治理的核心内容
 - 23.4 本章小结
 - 第24章 数据开放与共享
 - 24.1 概述
 - 24.2 数据开放与共享的建设意义
 - 24.3 数据开放的核心内容
 - 24.4 数据共享的核心内容
 - 24.5 数据开放与共享的实施方法
 - 24.6 本章小结
 - 第25章 数字化转型与数字文化
 - 25.1 概述
 - 25.2 数字化转型的驱动因素
 - 25.3 数字文化的核心内容
 - 25.4 数字化转型的实施指南
 - 25.5 数字文化建设的评估指标
 - 25.6 本章小结
 - 第26章 数据要素
 - 26.1 概述
 - 26.2 数据要素识别
 - 26.3 数据确权
 - 26.4 数据要素价值评估
 - 26.5 数据交易
 - 26.6 数据入表
 - 26.7 本章小结
 - 第27章 公共数据授权运营
 - 27.1 概述
 - 27.2 授权运营方式
 - 27.3 授权运营的实现路径
 - 27.4 本章小结
 - 第四篇 建好团队
 - 第28章 数据团队建设
 - 28.1 数据团队的组织架构
 - 28.2 组织架构建设的指导原则
 - 28.3 建立数据团队认责机制
 - 28.4 数据团队的构成
 - 28.5 数据团队的人员构成
 - 28.6 数据团队的建设方法
 - 28.7 本章小结
 - 第29章 CDO及其数据团队的绩效考核
 - 29.1 CDO绩效管理的独特性
 - 29.2 CDO绩效考核及其目的
 - 29.3 CDO绩效考核对象及其指标
 - 29.4 考核频率
 - 29.5 考核基准
 - 29.6 考核方法
 - 29.7 考核数据收集
 - 29.8 考核结果
 - 29.9 绩效反馈
 - 29.10 绩效考核体系建设
 - 29.11 本章小结
 - 第30章 数据项目的管理
 - 30.1 数据项目的定义
 - 30.2 项目管理及其发展
 - 30.3 数据项目管理的原则
 - 30.4 数据项目管理的内容
 - 30.5 数据驱动的项目管理
 - 30.6 本章小结
 - 第五篇 新技术、新模式、新业态
 - 第31章 新型数据科技
 - 31.1 战略性新型数据平台
 - 31.2 现代数据架构
 - 31.3 湖仓一体
 - 31.4 数据民主化
 - 31.5 数据编织
 - 31.6 数据网格
 - 31.7 数据联邦
 - 31.8 DataOps
 - 31.9 数据可视化
 - 31.10 数字孪生
 - 31.11 隐私计算
 - 31.12 区块链
 - 31.13 ChatGPT带来的革命性变革
 - 31.14 “信创”及其对企业数据技术发展的影响
 - 31.15 开源
 - 31.16 数据空间和国际数据空间
 - 31.17 本章小结
 - 第32章 基于数据的商业运营新模式
 - 32.1 传统的运营模式
 - 32.2 基于数据的新模式
 - 32.3 与数据相关的其他新模式
 - 32.4 本章小结
 - 第33章 基于数据的新业态
 - 33.1 背景
 - 33.2 数商新生态
 - 33.3 数据信托
 - 33.4 数据跨境流通
 - 33.5 数据标注
 - 33.6 Web 3.0和元宇宙
 - 33.7 NFT
 - 33.8 ESG
 - 33.9 碳达峰与碳中和
 - 33.10 ESG与“双碳”之间的联系与区别
 - 33.11 本章小结
 
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社,成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”,致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
