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陆顾新等编著 著

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• 合规
• 风险管理
• 元数据
• 数据标准
• 数据架构

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111534853

商品编码：10545877763

出版时间：2016-07-01

作  者:陆顾新 等 编著 定  价:69.8 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2016年07月01日 页  数:196 装  帧:平装 ISBN:9787111534853 ●总序
●序
●前言
●第1章银行的数据
●1.1数据、信息和知识
●1.2银行的数据及作用
●1.2.1银行数据的来源及特征
●1.2.2数据对银行发展的重要作用
●1.3银行数据管理存在的不足
●第2章银行数据治理概述
●2.1银行数据治理的背景
●2.2银行数据治理的目标与价值
●2.3银行数据治理的历史与现状
●2.3.1国际社会数据治理发展历程
●2.3.2我国银行业数据治理前进之路
●2.3.3我国银行数据治理的现状
●2.3.4银行数据治理的思考
●2.4建立银行数据治理体系
●2.4.1银行数据治理保障机制
●2.4.2银行数据治理核心领域
●部分目录

内容简介

本书是“银行业信息化丛书”之一，数据治理是银行业面对的一个崭新课题，本书从银行业数据基本概况、数据治理现状，以及银行业数据治理体系、数据架构、数据标准——元数据管理、数据安全、银行业数据质量管理体系等方面入手，深入分析了银行业如何构建一个适合的管理体系，使数据采集与管理、数据标准与清洗、数据挖掘与应用顺畅实现，从而提升数据价值，创造更大的价值，并对大数据时代下的数据治理和挑战进行了探讨。 前言全球已进入信息高速发展的时代，信息化是当今世界发展的根本趋势，是推动经济社会变革的重要力量。我国在2006年发布了《2006—2020年国家信息化发展战略》，对我国的信息化发展进行了战略指导。
    为贯彻国家信息化发展战略要求，推进落实银行业信息化战略，在银行业信息科技风险管理高层指导委员会指导下，我们着手编写“银行业信息化丛书”，深度挖掘、研究、总结、提炼和传播国内外信息化佳实践、宝贵经验和新成果，内容涵盖了银行业信息科技治理与管理、信息系统开发与应用创新、信息安全、基础设施与运行维护、信息科技监管等主要领域，将为银行业信息科技人才培养提供基础性、前瞻性、实用性的知识和信息。《银行数据治理》的核心是阐述如何对银行数据进行全面管理，创造价值，为银行业务发展提供全面、高效的数据支撑。
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《商业洞察：从海量数据中挖掘智慧》 目录 第一章：数据——现代商业的基石 1.1 数据爆炸的时代：挑战与机遇 1.2 数据的价值链：从原始数据到战略洞察 1.3 商业智能与数据驱动决策 第二章：数据分析的工具箱：理解你的数据 2.1 数据采集与清洗：构建干净的数据基础 2.1.1 数据源识别与接入 2.1.2 数据质量问题识别与处理（缺失值、异常值、重复值） 2.1.3 数据转换与标准化 2.2 数据探索性分析（EDA）：揭示数据规律 2.2.1 描述性统计：理解数据的中心趋势、离散程度和分布 2.2.2 数据可视化：直观呈现数据特征（柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等） 2.2.3 相关性分析：探究变量间的关系 2.3 数据预处理进阶：为模型准备数据 2.3.1 特征工程：提取和构建更有意义的特征 2.3.2 数据降维：处理高维数据（PCA、t-SNE） 第三章：洞察客户：理解、连接与增长 3.1 客户画像构建：深度理解目标群体 3.1.1 人口统计学特征分析 3.1.2 行为数据分析（购买历史、浏览记录、互动偏好） 3.1.3 心理特征分析（态度、价值观、生活方式） 3.1.4 客户细分（Segmentation）：识别不同客户群体 3.2 客户生命周期管理：优化客户体验与价值 3.2.1 客户获取策略：精准定位潜在客户 3.2.2 客户留存策略：降低客户流失率（流失预测） 3.2.3 客户增值策略：提升客户生命周期价值（交叉销售、向上销售） 3.3 个性化推荐系统：提升用户参与度和转化率 3.3.1 基于内容的推荐 3.3.2 协同过滤推荐 3.3.3 混合推荐模型 第四章：运营优化：提升效率与降低成本 4.1 供应链管理：优化库存、物流与生产 4.1.1 需求预测：准确预测未来需求，减少库存积压或缺货 4.1.2 库存优化：平衡成本与服务水平 4.1.3 物流网络分析：优化运输路线和配送效率 4.1.4 供应商绩效评估 4.2 生产效率分析：识别瓶颈与改进流程 4.2.1 设备故障预测与维护（PdM） 4.2.2 生产线效率分析 4.2.3 质量控制与缺陷检测 4.3 销售与营销绩效分析：评估ROI与优化投放 4.3.1 销售渠道分析 4.3.2 营销活动效果评估 4.3.3 广告支出回报分析（ROAS） 第五章：风险管理与合规：保障业务安全 5.1 欺诈检测与预防：识别异常行为 5.1.1 交易欺诈检测 5.1.2 账户盗用检测 5.1.3 异常行为模式识别 5.2 信用风险评估：量化违约概率 5.2.1 申请人信用评分模型 5.2.2 现有客户信用监控 5.3 合规性监控：满足法规要求 5.3.1 交易监控与报告 5.3.2 数据隐私保护合规性分析 第六章：战略决策：驱动业务增长 6.1 市场趋势分析：把握行业脉搏 6.1.1 竞争对手分析 6.1.2 消费者行为变化趋势 6.1.3 新兴技术对行业的影响 6.2 产品与服务创新：基于数据驱动的洞察 6.2.1 用户反馈分析 6.2.2 市场空白点识别 6.2.3 A/B测试与产品迭代 6.3 业务绩效监控与预警：实时掌握业务动态 6.3.1 关键绩效指标（KPIs）仪表盘 6.3.2 异常检测与预警系统 第七章：数据故事：传递洞察与激发行动 7.1 将数据转化为可理解的故事 7.2 有效的数据可视化原则 7.3 针对不同受众的沟通策略 7.4 引导听众采取行动 附录 案例研究：[此处可列出具体的、与本书内容相关的真实案例，例如：零售业客户细分策略、制造业供应链优化实践、电商平台个性化推荐效果分析等，每个案例的标题和简要介绍，不涉及金融或银行具体业务，而是通用商业场景。] --- 《商业洞察：从海量数据中挖掘智慧》 在信息爆炸、数据洪流席卷全球的今天，数据已不再仅仅是冰冷的数字，而是现代商业世界的基石。从产品设计到客户服务，从市场营销到战略规划，一切成功的商业运作都离不开对数据的深刻理解和有效运用。本书《商业洞察：从海量数据中挖掘智慧》旨在为读者提供一套系统性的方法论和实用的工具，帮助企业管理者、市场分析师、产品经理以及所有渴望在数据驱动时代抢占先机的商业人士，掌握从海量数据中提炼有价值洞察的秘诀，将数据转化为驱动业务增长的强大引擎。 本书的第一章“数据——现代商业的基石”将带领读者认识到数据在当今商业环境中的核心地位，深入剖析数据爆炸带来的挑战与机遇。我们将探讨数据如何贯穿于整个价值链，从最原始的数据采集，到最终的战略决策，以及数据分析在支撑商业智能和驱动数据驱动决策中的关键作用。 第二章“数据分析的工具箱：理解你的数据”是本书的基石，我们将系统性地介绍数据分析的常用技术和流程。从数据采集与清洗入手，强调构建干净、可靠的数据基础的重要性，包括数据源的识别与接入、常见数据质量问题的识别与处理（如缺失值、异常值、重复值），以及数据转换与标准化技术。接着，我们将深入数据探索性分析（EDA），通过描述性统计工具理解数据的基本分布与特征，并重点介绍各种数据可视化技术，如柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等，帮助读者直观地发现数据中的规律和模式。此外，我们还将探讨相关性分析，以揭示不同变量之间的潜在联系。最后，我们将介绍数据预处理进阶的内容，包括特征工程，即如何从原始数据中提取或构建更有意义的特征，以及数据降维技术（如PCA、t-SNE），以应对高维数据带来的挑战。 第三章“洞察客户：理解、连接与增长”将聚焦于如何利用数据深入理解客户。我们将详细讲解客户画像构建，通过分析人口统计学特征、行为数据（购买历史、浏览记录、互动偏好）以及心理特征（态度、价值观、生活方式），帮助企业精准描绘目标客户群体。在此基础上，我们将介绍客户细分（Segmentation），识别出不同客户群体的独特需求与行为模式。随之而来的是客户生命周期管理，从客户获取策略的精准定位，到客户留存策略的实施（包括流失预测），再到客户增值策略的制定（如交叉销售、向上销售），全方位地优化客户体验与提升客户生命周期价值。本书还将深入探讨个性化推荐系统，介绍基于内容、协同过滤以及混合推荐模型，以提升用户参与度和转化率。 第四章“运营优化：提升效率与降低成本”将目光投向业务运营的方方面面。在供应链管理方面，我们将讲解如何通过需求预测优化库存，避免积压或缺货；如何实现库存优化，平衡成本和服务水平；如何分析物流网络，提升运输与配送效率；以及如何进行供应商绩效评估。在生产效率分析中，我们将探讨设备故障预测与维护（PdM），提前预防停机；分析生产线效率，识别瓶颈；以及应用数据进行质量控制与缺陷检测。在销售与营销绩效分析部分，我们将分析销售渠道表现，评估营销活动效果，并进行广告支出回报分析（ROAS），实现更高效的营销投入。 第五章“风险管理与合规：保障业务安全”将重点关注如何利用数据识别和规避风险，以及满足合规性要求。在欺诈检测与预防方面，我们将介绍如何通过分析交易数据、账户行为等识别交易欺诈、账户盗用，以及识别异常行为模式。信用风险评估部分，我们将讲解如何构建申请人信用评分模型，以及如何对现有客户进行信用监控。此外，本书还将探讨合规性监控，例如通过交易监控与报告，以及数据隐私保护合规性分析，确保业务运作符合相关法律法规。 第六章“战略决策：驱动业务增长”将引导读者如何将数据分析的成果转化为更高级别的战略洞察。我们将分析市场趋势，包括竞争对手分析、消费者行为变化趋势，以及新兴技术对行业的影响。在产品与服务创新方面，我们将通过用户反馈分析、市场空白点识别，以及A/B测试与产品迭代，实现基于数据驱动的创新。最后，我们将介绍业务绩效监控与预警，包括关键绩效指标（KPIs）仪表盘的构建，以及异常检测与预警系统，帮助管理者实时掌握业务动态，迅速响应变化。 第七章“数据故事：传递洞察与激发行动”是本书的点睛之笔。数据分析的最终目的是为了更好地沟通和决策。本章将指导读者如何将复杂的数据分析结果转化为引人入胜、易于理解的“数据故事”。我们将探讨有效的数据可视化原则，以及针对不同受众的沟通策略。更重要的是，我们将教会读者如何通过数据故事引导听众采取行动，将分析的洞察转化为切实的业务改进和战略调整。 本书的附录部分，将通过案例研究的形式，展示如何在实际的商业场景中应用书中的理论和方法。这些案例将聚焦于普遍性的商业挑战，例如零售业的客户细分策略、制造业的供应链优化实践，以及电商平台的个性化推荐效果分析等，旨在帮助读者建立对本书内容的具体认知，并激发他们将所学知识应用于自身业务的信心。 《商业洞察：从海量数据中挖掘智慧》是一本面向所有希望在数据时代驾驭商业变革的从业者的实用指南。它不仅仅是一本技术手册，更是一套赋能企业通过数据驱动实现持续增长的战略工具。通过本书，您将能够更清晰地看到数据背后的商业逻辑，更精准地把握市场机会，更有效地优化运营管理，最终在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得未来。

评分☆☆☆☆☆

读完《银行数据治理》这本书，我感觉自己对“数据”这个词有了全新的认识。这本书以一种非常系统和全面的方式，阐述了银行如何才能真正地驾驭数据，让数据为其创造价值。它不仅仅是罗列了一堆技术术语，而是从顶层设计到落地执行，提供了一套完整的数据治理体系。让我印象最深刻的是，书中对于数据治理的组织和流程设计，非常详尽。它详细介绍了如何构建数据治理的组织架构，包括数据所有权、数据管理责任的划分，以及如何建立跨部门的协作机制。这解决了我在工作中经常遇到的“踢皮球”问题。同时，书中还强调了数据治理的持续改进机制，认为数据治理不是一蹴而就的，而是需要不断地评估、优化和迭代。它提出了一些数据治理的度量指标，让我们能够量化数据治理的成果，并据此进行调整。这本书还触及了数据伦理和社会责任，让我认识到在利用数据的同时，更要关注数据的公平性、透明性和可解释性。这对于建立一个负责任的数据驱动型银行非常重要。总的来说，这本书是一本真正能够指导实践的书籍，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了《银行数据治理》，这本书在我脑海中勾勒出了一幅清晰的银行数据蓝图。它不是一本枯燥的技术手册，而更像是一位经验丰富的行业导师，娓娓道来数据治理的奥秘。书中对于数据架构的阐述，让我对如何构建一个现代化、高可扩展性的数据平台有了更深刻的理解。它详细地介绍了数据模型的设计原则，以及如何在不同的业务场景下选择合适的数据存储方式，比如关系型数据库、NoSQL数据库，甚至是数据湖的建设。让我印象深刻的是，书中不仅仅停留在理论层面，还提供了大量的实践建议和最佳实践。比如，在谈到数据集成时，它就详细介绍了ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）的不同方法，以及它们各自的优缺点和适用场景。这对于我们处理来自不同系统的数据非常有帮助。此外，书中还强调了数据治理的文化建设，认为只有当所有人都认识到数据的重要性，并积极参与到数据治理中来，才能真正实现数据的价值。这一点我深有体会，因为在实际工作中，很多数据问题往往源于人的因素，而不是技术本身。总的来说，这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了银行数据治理的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我发现《银行数据治理》这本书的独特之处在于，它并没有将数据治理仅仅看作是一套技术规范，而是将其上升到了战略高度，强调数据治理是银行实现数字化转型、提升核心竞争力的关键驱动力。书中对于数据价值挖掘的论述，让我眼前一亮。它介绍了如何通过数据分析、数据挖掘等手段，从海量数据中发现隐藏的业务洞察，从而支持更精准的营销、更智能的风险管理和更优化的运营决策。比如，书中就详细分析了如何利用客户数据进行精准画像，为客户提供个性化的金融产品和服务，从而提升客户满意度和忠诚度。这一点对于我们提升客户体验非常具有指导意义。此外，书中还深入探讨了数据治理在合规方面的作用，尤其是在监管日益严格的今天，如何通过有效的数据治理来满足监管要求，规避合规风险。这对于金融机构来说，是至关重要的一环。它提出的数据溯源、数据审计等方法，能够帮助银行清晰地追溯数据的来龙去脉，确保数据的合规性。总而言之，这本书让我认识到，数据治理不再是后台的技术支持，而是银行向前发展的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

我最近读完一本叫做《银行数据治理》的书，真的很有启发。这本书让我深刻理解了在当今这个数据驱动的时代，银行如何才能有效地管理和利用其海量的数据资产。它不仅仅是讲解了技术层面上的数据仓库、数据湖之类的内容，更多的是从战略层面、组织层面以及流程层面，全方位地阐述了数据治理的重要性。书中举了很多实际案例，这些案例都非常贴近银行的实际业务场景，让我能更好地理解抽象的概念。比如，它在谈到数据质量管理时，详细描述了如何建立一套完善的数据质量监测和改进机制，从源头上去控制数据的准确性和一致性。这对于我所在的部门来说，提供了非常宝贵的参考。此外，书中还强调了数据安全和隐私保护的重要性，这在金融行业尤为关键。它提出的风险控制策略和合规性要求，让我认识到数据治理不仅仅是为了提升效率，更是为了确保银行的稳健运营和客户的信任。整本书的结构清晰，逻辑严谨，语言也比较通俗易懂，即使是对数据技术不是特别了解的读者，也能从中受益匪浅。我个人认为，这本书对于任何身处金融行业，特别是与数据打交道的人来说，都是一本必读的经典。它让我对“数据是银行的核心资产”这句话有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的颠覆了我对银行数据管理的认知。在此之前，我总觉得数据治理就是IT部门的事情，是关于技术和系统的问题。但《银行数据治理》这本书让我明白，数据治理是一个全银行、跨部门的系统工程，需要高层领导的重视和全员的参与。书中详细介绍了数据治理的组织架构设计，比如如何设立数据治理委员会，明确各个部门在数据治理中的职责和权限。这一点对我启发很大，因为我们部门之前在执行一些数据相关任务时，经常会遇到权责不清的问题，导致效率低下。这本书还深入探讨了数据生命周期的管理，从数据的产生、采集、存储、使用到最终的销毁，每一个环节都提出了相应的管理规范和流程。这让我认识到，一个完整的数据生命周期管理体系，是确保数据可用性、可靠性和安全性的基石。书中还提到了元数据管理的重要性，这一点也非常关键。元数据就像是数据的“身份证”，有了清晰的元数据，我们才能真正理解数据的含义、来源和用途，从而更好地进行数据分析和决策。总的来说，这本书提供了一个非常全面的数据治理框架，让我能够跳出狭隘的技术视角，从更宏观的层面去思考和实践数据治理。