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管理学
类型
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181千字
字数
2022-09-01
发行日期
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主编推荐语
梳理数据管理发展,深入解读DCMM标准,构建数据管理体系。
内容简介
数据是组织的重要资产,做好数据管理是盘活数据资源,释放数据价值的有效手段。本书以数据管理为主题,分为背景篇、标准篇、贯标篇、评估篇和政策篇五个篇章,首先梳理了数据管理的概念、背景和发展历程,为读者建立对数据管理的总体认识;其次详细解读国家标准——数据管理能力成熟度评估模型(以下简称DCMM),帮助读者深入理解DCMM标准及其内涵,掌握开展数据管理活动所需的理论知识,指导读者应用DCMM标准构建数据管理体系,并开展数据管理贯标评估活动。
目录
- 版权信息
- 内容简介
- 《数据管理能力成熟度评估模型》实施指南
- 前言
- 第一部分 背景篇
- 第1章 数据管理相关概念
- 1.1 数据和大数据
- 1.2 数据资源和数据资产
- 1.3 数据管理和数据治理
- 第2章 数据管理发展历程
- 2.1 国内外数据管理模型发展历程
- 2.2 国内数据管理与应用探索路径
- 第3章 数据管理的价值和意义
- 3.1 数据管理是组织数据资产保值和增值的必然举措
- 3.2 数据管理有助于引领行业创新性、规范性发展
- 3.3 数据管理赋能治理体系和治理能力现代化
- 第4章 数据管理的现状和面临的挑战
- 4.1 数据管理的现状与发展
- 4.2 数据管理面临的挑战
- 第5章 国内外主流数据管理模型
- 5.1 DAMA数据管理知识体系
- 5.2 DGI数据治理框架
- 5.3 SEI数据管理成熟度模型
- 5.4 ISO/IEC 38505数据治理国际标准
- 5.5 数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)
- 第二部分 标准篇
- 第6章 DCMM标准编制过程
- 6.1 研究调研
- 6.2 模型编制
- 6.3 试验验证
- 第7章 DCMM框架
- 7.1 能力域和能力项
- 7.2 成熟度等级
- 第8章 DCMM标准内容详解
- 8.1 数据战略
- 8.2 数据治理
- 8.3 数据架构
- 8.4 数据应用
- 8.5 数据安全
- 8.6 数据质量
- 8.7 数据标准
- 8.8 数据生存周期
- 第三部分 贯标篇
- 第9章 DCMM贯标的目的、适用范围和依据
- 9.1 DCMM贯标的目的
- 9.2 DCMM贯标的适用范围
- 9.3 DCMM贯标的依据
- 第10章 DCMM组织自对标
- 10.1 要点和方法
- 10.2 准备和策划
- 10.3 建设和实施
- 10.4 评估和分析
- 10.5 跟踪和反馈
- 第11章 DCMM第三方服务
- 11.1 识别与遴选
- 11.2 沟通与推动
- 11.3 培训与指导
- 11.4 开展与实施
- 11.5 监控与评价
- 11.6 调整与改进
- 第四部分 评估篇
- 第12章 评估流程
- 12.1 评估策划
- 12.2 资料收集与解读
- 12.3 正式评估
- 12.4 评估报告编制
- 第13章 评估方法
- 13.1 评估的基本原则
- 13.2 常用的评估技巧
- 13.3 能力项能力等级判定依据
- 13.4 综合能力等级评定
- 第14章 评估工具
- 14.1 自评估系统
- 14.2 评估检查表
- 14.3 推荐性意见表
- 14.4 评估报告
- 第五部分 政策篇
- 第15章 大数据相关政策
- 15.1 关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见
- 15.2 促进大数据发展行动纲要
- 15.3 大数据产业发展规划(2016—2020年)
- 15.4 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见
- 第16章 行业数据管理相关政策
- 16.1 关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见
- 16.2 银行业金融机构数据治理指引
- 16.3 工业数据分类分级指南(试行)
- 16.4 关于工业大数据发展的指导意见
- 参考文献
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出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月,是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社,是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展,已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域,综合出版能力位居全国出版行业前列。