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主编推荐语

全面披露华为在170余国家和地区开展多业态、差异化运营的数据底座,华为数据治理和数字化转型方法论完整呈现。

内容简介

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。

目录

  • 版权信息
  • 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
  • 1.1.1 业态特征:产业链条长、多业态并存
  • 1.1.2 运营环境:数据交互和共享风险高
  • 1.1.3 IT建设过程:数据复杂、历史包袱重
  • 1.1.4 数据质量:数据可信和一致化的要求程度高
  • 1.2 华为数字化转型与数据治理
  • 1.2.1 华为数字化转型整体目标
  • 1.2.2 华为数字化转型蓝图及对数据治理的要求
  • 1.3 华为数据治理实践
  • 1.3.1 华为数据治理历程
  • 1.3.2 华为数据工作的愿景与目标
  • 1.3.3 华为数据工作建设的整体思路和框架
  • 1.4 本章小结
  • 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
  • 2.1.1 华为数据管理总纲
  • 2.1.2 信息架构管理政策
  • 2.1.3 数据源管理政策
  • 2.1.4 数据质量管理政策
  • 2.2 融入变革、运营与IT的数据治理
  • 2.2.1 建立管理数据流程
  • 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
  • 2.2.3 通过变革体系和运营体系进行决策
  • 2.2.4 数据治理融入IT实施
  • 2.2.5 通过内控体系赋能数据治理
  • 2.3 建立业务负责制的数据管理责任体系
  • 2.3.1 任命数据Owner和数据管家
  • 2.3.2 建立公司层面的数据管理组织
  • 2.4 本章小结
  • 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
  • 3.2 以统一语言为核心的结构化数据管理
  • 3.2.1 基础数据治理
  • 3.2.2 主数据治理
  • 3.2.3 事务数据治理
  • 3.2.4 报告数据治理
  • 3.2.5 观测数据治理
  • 3.2.6 规则数据治理
  • 3.3 以特征提取为核心的非结构化数据管理
  • 3.4 以确保合规遵从为核心的外部数据管理
  • 3.5 作用于数据价值流的元数据管理
  • 3.5.1 元数据治理面临的挑战
  • 3.5.2 元数据管理架构及策略
  • 3.5.3 元数据管理
  • 3.6 本章小结
  • 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
  • 4.1.1 数据资产目录
  • 4.1.2 数据标准
  • 4.1.3 数据模型
  • 4.1.4 数据分布
  • 4.2 信息架构原则:建立企业层面的共同行为准则
  • 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
  • 4.3.1 按业务对象进行架构设计
  • 4.3.2 按业务对象进行架构落地
  • 4.4 传统信息架构向业务数字化扩展:对象、过程、规则
  • 4.5 本章小结
  • 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
  • 5.1.1 数据底座的总体架构
  • 5.1.2 数据底座的建设策略
  • 5.2 数据湖:实现企业数据的“逻辑汇聚”
  • 5.2.1 华为数据湖的3个特点
  • 5.2.2 数据入湖的6个标准
  • 5.2.3 数据入湖方式
  • 5.2.4 结构化数据入湖
  • 5.2.5 非结构化数据入湖
  • 5.3 数据主题联接:将数据转换为“信息”
  • 5.3.1 5类数据主题联接的应用场景
  • 5.3.2 多维模型设计
  • 5.3.3 图模型设计
  • 5.3.4 标签设计
  • 5.3.5 指标设计
  • 5.3.6 算法模型设计
  • 5.4 本章小结
  • 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
  • 6.1.1 什么是数据服务
  • 6.1.2 数据服务生命周期管理
  • 6.1.3 数据服务分类与建设规范
  • 6.1.4 打造数据供应的“三个1”
  • 6.2 构建以用户体验为核心的数据地图
  • 6.2.1 数据地图的核心价值
  • 6.2.2 数据地图的关键能力
  • 6.3 人人都是分析师
  • 6.3.1 从“保姆”模式到“服务+自助”模式
  • 6.3.2 打造业务自助分析的关键能力
  • 6.4 从结果管理到过程管理,从能“看”到能“管”
  • 6.4.1 数据赋能业务运营
  • 6.4.2 数据消费典型场景实践
  • 6.4.3 华为数据驱动数字化运营的历程和经验
  • 6.5 本章小结
  • 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
  • 7.1.1 数据感知能力的需求起源:数字孪生
  • 7.1.2 数据感知能力架构
  • 7.2 基于物理世界的“硬感知”能力
  • 7.2.1 “硬感知”能力的分类
  • 7.2.2 “硬感知”能力在华为的实践
  • 7.3 基于数字世界的“软感知”能力
  • 7.3.1 “软感知”能力的分类
  • 7.3.2 “软感知”能力在华为的实践
  • 7.4 通过感知能力推进企业业务数字化
  • 7.4.1 感知数据在华为信息架构中的位置
  • 7.4.2 非数字原生企业数据感知能力的建设
  • 7.5 本章小结
  • 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
  • 8.1.1 什么是数据质量
  • 8.1.2 数据质量管理范围
  • 8.1.3 数据质量的总体框架
  • 8.2 全面监控企业业务异常数据
  • 8.2.1 数据质量规则
  • 8.2.2 异常数据监控
  • 8.3 通过数据质量综合水平牵引质量提升
  • 8.3.1 数据质量度量运作机制
  • 8.3.2 设计质量度量
  • 8.3.3 执行质量度量
  • 8.3.4 质量改进
  • 8.4 本章小结
  • 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
  • 9.1.1 数据安全成为国家竞争的新战场
  • 9.1.2 数字时代数据安全的新变化
  • 9.2 数字化转型下的数据安全共享
  • 9.3 构建以元数据为基础的安全隐私保护框架
  • 9.3.1 以元数据为基础的安全隐私治理
  • 9.3.2 数据安全隐私分层分级管控策略
  • 9.3.3 数据底座安全隐私分级管控方案
  • 9.3.4 分级标识数据安全隐私
  • 9.4 “静”“动”结合的数据保护与授权管理
  • 9.4.1 静态控制:数据保护能力架构
  • 9.4.2 动态控制:数据授权与权限管理
  • 9.5 本章小结
  • 第10章 未来已来:数据成为企业核心竞争力
  • 10.1 数据:新的生产要素
  • 10.1.1 数据被列为生产要素:制度层面的肯定
  • 10.1.2 数据将进入企业的资产负债表
  • 10.1.3 数据资产的价值由市场决定
  • 10.2 大规模数据交互的企业数据生态
  • 10.2.1 数据生态离不开底层技术的支撑
  • 10.2.2 数据主权是数据安全交换的核心
  • 10.2.3 国际数据空间的目标与原则
  • 10.2.4 多方安全计算强化数据主权
  • 10.3 摆脱传统手段的数据管理方式
  • 10.3.1 智能数据管理是数据工作的未来
  • 10.3.2 内容级分析能力提供资产全景图
  • 10.3.3 属性特征启发主外键智能联接
  • 10.3.4 质量缺陷预发现
  • 10.3.5 算法助力数据管理
  • 10.3.6 数字道德抵御算法歧视
  • 10.4 第四个世界:机器认知世界
  • 10.4.1 真实唯一的“物理世界”和五彩缤纷的“人类认知世界”
  • 10.4.2 映射“物理世界”的数字孪生——“数字世界”
  • 10.4.3 “数字世界”中的智能认知——“机器认知世界”
  • 10.5 本章小结
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评分及书评

4.5
160个评分
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    5.0
    组织数字化转型,可以按图索骥

    🌸 数字化转型关于这个概念说的人多,自以为在做的人也不少,专家却不多。如果说中国这方面成功的案例或者专家,华为必须是其中最有名的一个。🌸 效率革命以生产一部华为手机为例,在 2014 年需要 84 名流水线上的工人,而这个数字在 2020 年减少到 14 名;这整整 6 倍的生产效率提升,一部分原因是工业现代化的发展,再有就是数字化转型成功的效果。🌸 坦诚表达翻开这本书,惊讶于华为的坦诚,大量的图表和具体详实的实施细节,也许不一定是最佳路线,但是肯定是一个可以执行的具体参照,这是一本教科书。🍀 转型可能是必须的坦白说,组织的数字化转型重要而紧急,在未来的 3~5 年,数字化不充分的组织很可能在生产和服务效率、宽度、深度方面严重落伍;不夸张地说,在充分竞争的有效市场,不能理解和实施数字化转型的组织可能会消亡。🍀 数据资产学者维克托・迈尔 - 舍恩伯格在《大数据时代》中写到:虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是一个时间问题。🌸 感恩遇见我们公司也在面临数字化转型的需求,作为这个项目的负责人,很感谢遇到这本好书。

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      4.0
      华为的数字化转型案例

      华为公司作为典型的非数字原生企业,发展初期基本是以物理世界为中心构建的,缺乏以软件和数字平台为核心的数字世界架构,在数字化转型过程中,面临着巨大挑战。华为从小到大、从弱到强几十年不断发展的历程中,伴随着一次次重大业务变革、信息化建设和数字化转型。本书理论结合实践,通过对华为公司数据治理体系和数据底座建设方法与实践的介绍,讲述了数据工作如何支撑业务变革,如何驱动数字化转型,总结了华为数据工作的发展历程、经验和对未来的思考。书中所述的方法、规范、解决方案都经过华为内部的充分实践,相信对企业数字化转型的领导者、设计者、实施者和参与数据治理的同行,会有一定的启发和借鉴意义。

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        3.0
        陶老师《华为数字化转型》课程的辅助读物

        数字化变革改变了人们看待数据的方式,数据不再仅仅被视为商业活动的副产品,而是战略资源,是发展和提供新型数字产品与服务、建立新型数字商业模式的基础。本书以华为数字化转型经验与实操为背景,提供了相比于课程更多的企业在数字化转型操作案例与指引,与陶老师的课程相辅相成。

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        出版方

        机械工业出版社有限公司

        机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。