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陸顧新等編著 著

圖書標籤:

• 數據治理
• 銀行
• 金融
• 數據質量
• 數據安全
• 閤規
• 風險管理
• 元數據
• 數據標準
• 數據架構

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111534853

商品編碼：10545877763

齣版時間：2016-07-01

作  者:陸顧新 等 編著 定  價:69.8 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2016年07月01日 頁  數:196 裝  幀:平裝 ISBN:9787111534853 ●總序
●序
●前言
●第1章銀行的數據
●1.1數據、信息和知識
●1.2銀行的數據及作用
●1.2.1銀行數據的來源及特徵
●1.2.2數據對銀行發展的重要作用
●1.3銀行數據管理存在的不足
●第2章銀行數據治理概述
●2.1銀行數據治理的背景
●2.2銀行數據治理的目標與價值
●2.3銀行數據治理的曆史與現狀
●2.3.1國際社會數據治理發展曆程
●2.3.2我國銀行業數據治理前進之路
●2.3.3我國銀行數據治理的現狀
●2.3.4銀行數據治理的思考
●2.4建立銀行數據治理體係
●2.4.1銀行數據治理保障機製
●2.4.2銀行數據治理核心領域
●部分目錄

內容簡介

本書是“銀行業信息化叢書”之一，數據治理是銀行業麵對的一個嶄新課題，本書從銀行業數據基本概況、數據治理現狀，以及銀行業數據治理體係、數據架構、數據標準——元數據管理、數據安全、銀行業數據質量管理體係等方麵入手，深入分析瞭銀行業如何構建一個適閤的管理體係，使數據采集與管理、數據標準與清洗、數據挖掘與應用順暢實現，從而提升數據價值，創造更大的價值，並對大數據時代下的數據治理和挑戰進行瞭探討。 前言全球已進入信息高速發展的時代，信息化是當今世界發展的根本趨勢，是推動經濟社會變革的重要力量。我國在2006年發布瞭《2006—2020年國傢信息化發展戰略》，對我國的信息化發展進行瞭戰略指導。
    為貫徹國傢信息化發展戰略要求，推進落實銀行業信息化戰略，在銀行業信息科技風險管理高層指導委員會指導下，我們著手編寫“銀行業信息化叢書”，深度挖掘、研究、總結、提煉和傳播國內外信息化佳實踐、寶貴經驗和新成果，內容涵蓋瞭銀行業信息科技治理與管理、信息係統開發與應用創新、信息安全、基礎設施與運行維護、信息科技監管等主要領域，將為銀行業信息科技人纔培養提供基礎性、前瞻性、實用性的知識和信息。《銀行數據治理》的核心是闡述如何對銀行數據進行全麵管理，創造價值，為銀行業務發展提供全麵、高效的數據支撐。
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《商業洞察：從海量數據中挖掘智慧》 目錄 第一章：數據——現代商業的基石 1.1 數據爆炸的時代：挑戰與機遇 1.2 數據的價值鏈：從原始數據到戰略洞察 1.3 商業智能與數據驅動決策 第二章：數據分析的工具箱：理解你的數據 2.1 數據采集與清洗：構建乾淨的數據基礎 2.1.1 數據源識彆與接入 2.1.2 數據質量問題識彆與處理（缺失值、異常值、重復值） 2.1.3 數據轉換與標準化 2.2 數據探索性分析（EDA）：揭示數據規律 2.2.1 描述性統計：理解數據的中心趨勢、離散程度和分布 2.2.2 數據可視化：直觀呈現數據特徵（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等） 2.2.3 相關性分析：探究變量間的關係 2.3 數據預處理進階：為模型準備數據 2.3.1 特徵工程：提取和構建更有意義的特徵 2.3.2 數據降維：處理高維數據（PCA、t-SNE） 第三章：洞察客戶：理解、連接與增長 3.1 客戶畫像構建：深度理解目標群體 3.1.1 人口統計學特徵分析 3.1.2 行為數據分析（購買曆史、瀏覽記錄、互動偏好） 3.1.3 心理特徵分析（態度、價值觀、生活方式） 3.1.4 客戶細分（Segmentation）：識彆不同客戶群體 3.2 客戶生命周期管理：優化客戶體驗與價值 3.2.1 客戶獲取策略：精準定位潛在客戶 3.2.2 客戶留存策略：降低客戶流失率（流失預測） 3.2.3 客戶增值策略：提升客戶生命周期價值（交叉銷售、嚮上銷售） 3.3 個性化推薦係統：提升用戶參與度和轉化率 3.3.1 基於內容的推薦 3.3.2 協同過濾推薦 3.3.3 混閤推薦模型 第四章：運營優化：提升效率與降低成本 4.1 供應鏈管理：優化庫存、物流與生産 4.1.1 需求預測：準確預測未來需求，減少庫存積壓或缺貨 4.1.2 庫存優化：平衡成本與服務水平 4.1.3 物流網絡分析：優化運輸路綫和配送效率 4.1.4 供應商績效評估 4.2 生産效率分析：識彆瓶頸與改進流程 4.2.1 設備故障預測與維護（PdM） 4.2.2 生産綫效率分析 4.2.3 質量控製與缺陷檢測 4.3 銷售與營銷績效分析：評估ROI與優化投放 4.3.1 銷售渠道分析 4.3.2 營銷活動效果評估 4.3.3 廣告支齣迴報分析（ROAS） 第五章：風險管理與閤規：保障業務安全 5.1 欺詐檢測與預防：識彆異常行為 5.1.1 交易欺詐檢測 5.1.2 賬戶盜用檢測 5.1.3 異常行為模式識彆 5.2 信用風險評估：量化違約概率 5.2.1 申請人信用評分模型 5.2.2 現有客戶信用監控 5.3 閤規性監控：滿足法規要求 5.3.1 交易監控與報告 5.3.2 數據隱私保護閤規性分析 第六章：戰略決策：驅動業務增長 6.1 市場趨勢分析：把握行業脈搏 6.1.1 競爭對手分析 6.1.2 消費者行為變化趨勢 6.1.3 新興技術對行業的影響 6.2 産品與服務創新：基於數據驅動的洞察 6.2.1 用戶反饋分析 6.2.2 市場空白點識彆 6.2.3 A/B測試與産品迭代 6.3 業務績效監控與預警：實時掌握業務動態 6.3.1 關鍵績效指標（KPIs）儀錶盤 6.3.2 異常檢測與預警係統 第七章：數據故事：傳遞洞察與激發行動 7.1 將數據轉化為可理解的故事 7.2 有效的數據可視化原則 7.3 針對不同受眾的溝通策略 7.4 引導聽眾采取行動 附錄 案例研究：[此處可列齣具體的、與本書內容相關的真實案例，例如：零售業客戶細分策略、製造業供應鏈優化實踐、電商平颱個性化推薦效果分析等，每個案例的標題和簡要介紹，不涉及金融或銀行具體業務，而是通用商業場景。] --- 《商業洞察：從海量數據中挖掘智慧》 在信息爆炸、數據洪流席捲全球的今天，數據已不再僅僅是冰冷的數字，而是現代商業世界的基石。從産品設計到客戶服務，從市場營銷到戰略規劃，一切成功的商業運作都離不開對數據的深刻理解和有效運用。本書《商業洞察：從海量數據中挖掘智慧》旨在為讀者提供一套係統性的方法論和實用的工具，幫助企業管理者、市場分析師、産品經理以及所有渴望在數據驅動時代搶占先機的商業人士，掌握從海量數據中提煉有價值洞察的秘訣，將數據轉化為驅動業務增長的強大引擎。 本書的第一章“數據——現代商業的基石”將帶領讀者認識到數據在當今商業環境中的核心地位，深入剖析數據爆炸帶來的挑戰與機遇。我們將探討數據如何貫穿於整個價值鏈，從最原始的數據采集，到最終的戰略決策，以及數據分析在支撐商業智能和驅動數據驅動決策中的關鍵作用。 第二章“數據分析的工具箱：理解你的數據”是本書的基石，我們將係統性地介紹數據分析的常用技術和流程。從數據采集與清洗入手，強調構建乾淨、可靠的數據基礎的重要性，包括數據源的識彆與接入、常見數據質量問題的識彆與處理（如缺失值、異常值、重復值），以及數據轉換與標準化技術。接著，我們將深入數據探索性分析（EDA），通過描述性統計工具理解數據的基本分布與特徵，並重點介紹各種數據可視化技術，如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等，幫助讀者直觀地發現數據中的規律和模式。此外，我們還將探討相關性分析，以揭示不同變量之間的潛在聯係。最後，我們將介紹數據預處理進階的內容，包括特徵工程，即如何從原始數據中提取或構建更有意義的特徵，以及數據降維技術（如PCA、t-SNE），以應對高維數據帶來的挑戰。 第三章“洞察客戶：理解、連接與增長”將聚焦於如何利用數據深入理解客戶。我們將詳細講解客戶畫像構建，通過分析人口統計學特徵、行為數據（購買曆史、瀏覽記錄、互動偏好）以及心理特徵（態度、價值觀、生活方式），幫助企業精準描繪目標客戶群體。在此基礎上，我們將介紹客戶細分（Segmentation），識彆齣不同客戶群體的獨特需求與行為模式。隨之而來的是客戶生命周期管理，從客戶獲取策略的精準定位，到客戶留存策略的實施（包括流失預測），再到客戶增值策略的製定（如交叉銷售、嚮上銷售），全方位地優化客戶體驗與提升客戶生命周期價值。本書還將深入探討個性化推薦係統，介紹基於內容、協同過濾以及混閤推薦模型，以提升用戶參與度和轉化率。 第四章“運營優化：提升效率與降低成本”將目光投嚮業務運營的方方麵麵。在供應鏈管理方麵，我們將講解如何通過需求預測優化庫存，避免積壓或缺貨；如何實現庫存優化，平衡成本和服務水平；如何分析物流網絡，提升運輸與配送效率；以及如何進行供應商績效評估。在生産效率分析中，我們將探討設備故障預測與維護（PdM），提前預防停機；分析生産綫效率，識彆瓶頸；以及應用數據進行質量控製與缺陷檢測。在銷售與營銷績效分析部分，我們將分析銷售渠道錶現，評估營銷活動效果，並進行廣告支齣迴報分析（ROAS），實現更高效的營銷投入。 第五章“風險管理與閤規：保障業務安全”將重點關注如何利用數據識彆和規避風險，以及滿足閤規性要求。在欺詐檢測與預防方麵，我們將介紹如何通過分析交易數據、賬戶行為等識彆交易欺詐、賬戶盜用，以及識彆異常行為模式。信用風險評估部分，我們將講解如何構建申請人信用評分模型，以及如何對現有客戶進行信用監控。此外，本書還將探討閤規性監控，例如通過交易監控與報告，以及數據隱私保護閤規性分析，確保業務運作符閤相關法律法規。 第六章“戰略決策：驅動業務增長”將引導讀者如何將數據分析的成果轉化為更高級彆的戰略洞察。我們將分析市場趨勢，包括競爭對手分析、消費者行為變化趨勢，以及新興技術對行業的影響。在産品與服務創新方麵，我們將通過用戶反饋分析、市場空白點識彆，以及A/B測試與産品迭代，實現基於數據驅動的創新。最後，我們將介紹業務績效監控與預警，包括關鍵績效指標（KPIs）儀錶盤的構建，以及異常檢測與預警係統，幫助管理者實時掌握業務動態，迅速響應變化。 第七章“數據故事：傳遞洞察與激發行動”是本書的點睛之筆。數據分析的最終目的是為瞭更好地溝通和決策。本章將指導讀者如何將復雜的數據分析結果轉化為引人入勝、易於理解的“數據故事”。我們將探討有效的數據可視化原則，以及針對不同受眾的溝通策略。更重要的是，我們將教會讀者如何通過數據故事引導聽眾采取行動，將分析的洞察轉化為切實的業務改進和戰略調整。 本書的附錄部分，將通過案例研究的形式，展示如何在實際的商業場景中應用書中的理論和方法。這些案例將聚焦於普遍性的商業挑戰，例如零售業的客戶細分策略、製造業的供應鏈優化實踐，以及電商平颱的個性化推薦效果分析等，旨在幫助讀者建立對本書內容的具體認知，並激發他們將所學知識應用於自身業務的信心。 《商業洞察：從海量數據中挖掘智慧》是一本麵嚮所有希望在數據時代駕馭商業變革的從業者的實用指南。它不僅僅是一本技術手冊，更是一套賦能企業通過數據驅動實現持續增長的戰略工具。通過本書，您將能夠更清晰地看到數據背後的商業邏輯，更精準地把握市場機會，更有效地優化運營管理，最終在激烈的市場競爭中脫穎而齣，贏得未來。

評分☆☆☆☆☆

我最近翻閱瞭《銀行數據治理》，這本書在我腦海中勾勒齣瞭一幅清晰的銀行數據藍圖。它不是一本枯燥的技術手冊，而更像是一位經驗豐富的行業導師，娓娓道來數據治理的奧秘。書中對於數據架構的闡述，讓我對如何構建一個現代化、高可擴展性的數據平颱有瞭更深刻的理解。它詳細地介紹瞭數據模型的設計原則，以及如何在不同的業務場景下選擇閤適的數據存儲方式，比如關係型數據庫、NoSQL數據庫，甚至是數據湖的建設。讓我印象深刻的是，書中不僅僅停留在理論層麵，還提供瞭大量的實踐建議和最佳實踐。比如，在談到數據集成時，它就詳細介紹瞭ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）的不同方法，以及它們各自的優缺點和適用場景。這對於我們處理來自不同係統的數據非常有幫助。此外，書中還強調瞭數據治理的文化建設，認為隻有當所有人都認識到數據的重要性，並積極參與到數據治理中來，纔能真正實現數據的價值。這一點我深有體會，因為在實際工作中，很多數據問題往往源於人的因素，而不是技術本身。總的來說，這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭銀行數據治理的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的顛覆瞭我對銀行數據管理的認知。在此之前，我總覺得數據治理就是IT部門的事情，是關於技術和係統的問題。但《銀行數據治理》這本書讓我明白，數據治理是一個全銀行、跨部門的係統工程，需要高層領導的重視和全員的參與。書中詳細介紹瞭數據治理的組織架構設計，比如如何設立數據治理委員會，明確各個部門在數據治理中的職責和權限。這一點對我啓發很大，因為我們部門之前在執行一些數據相關任務時，經常會遇到權責不清的問題，導緻效率低下。這本書還深入探討瞭數據生命周期的管理，從數據的産生、采集、存儲、使用到最終的銷毀，每一個環節都提齣瞭相應的管理規範和流程。這讓我認識到，一個完整的數據生命周期管理體係，是確保數據可用性、可靠性和安全性的基石。書中還提到瞭元數據管理的重要性，這一點也非常關鍵。元數據就像是數據的“身份證”，有瞭清晰的元數據，我們纔能真正理解數據的含義、來源和用途，從而更好地進行數據分析和決策。總的來說，這本書提供瞭一個非常全麵的數據治理框架，讓我能夠跳齣狹隘的技術視角，從更宏觀的層麵去思考和實踐數據治理。

評分☆☆☆☆☆

我發現《銀行數據治理》這本書的獨特之處在於，它並沒有將數據治理僅僅看作是一套技術規範，而是將其上升到瞭戰略高度，強調數據治理是銀行實現數字化轉型、提升核心競爭力的關鍵驅動力。書中對於數據價值挖掘的論述，讓我眼前一亮。它介紹瞭如何通過數據分析、數據挖掘等手段，從海量數據中發現隱藏的業務洞察，從而支持更精準的營銷、更智能的風險管理和更優化的運營決策。比如，書中就詳細分析瞭如何利用客戶數據進行精準畫像，為客戶提供個性化的金融産品和服務，從而提升客戶滿意度和忠誠度。這一點對於我們提升客戶體驗非常具有指導意義。此外，書中還深入探討瞭數據治理在閤規方麵的作用，尤其是在監管日益嚴格的今天，如何通過有效的數據治理來滿足監管要求，規避閤規風險。這對於金融機構來說，是至關重要的一環。它提齣的數據溯源、數據審計等方法，能夠幫助銀行清晰地追溯數據的來龍去脈，確保數據的閤規性。總而言之，這本書讓我認識到，數據治理不再是後颱的技術支持，而是銀行嚮前發展的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀完一本叫做《銀行數據治理》的書，真的很有啓發。這本書讓我深刻理解瞭在當今這個數據驅動的時代，銀行如何纔能有效地管理和利用其海量的數據資産。它不僅僅是講解瞭技術層麵上的數據倉庫、數據湖之類的內容，更多的是從戰略層麵、組織層麵以及流程層麵，全方位地闡述瞭數據治理的重要性。書中舉瞭很多實際案例，這些案例都非常貼近銀行的實際業務場景，讓我能更好地理解抽象的概念。比如，它在談到數據質量管理時，詳細描述瞭如何建立一套完善的數據質量監測和改進機製，從源頭上去控製數據的準確性和一緻性。這對於我所在的部門來說，提供瞭非常寶貴的參考。此外，書中還強調瞭數據安全和隱私保護的重要性，這在金融行業尤為關鍵。它提齣的風險控製策略和閤規性要求，讓我認識到數據治理不僅僅是為瞭提升效率，更是為瞭確保銀行的穩健運營和客戶的信任。整本書的結構清晰，邏輯嚴謹，語言也比較通俗易懂，即使是對數據技術不是特彆瞭解的讀者，也能從中受益匪淺。我個人認為，這本書對於任何身處金融行業，特彆是與數據打交道的人來說，都是一本必讀的經典。它讓我對“數據是銀行的核心資産”這句話有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

讀完《銀行數據治理》這本書，我感覺自己對“數據”這個詞有瞭全新的認識。這本書以一種非常係統和全麵的方式，闡述瞭銀行如何纔能真正地駕馭數據，讓數據為其創造價值。它不僅僅是羅列瞭一堆技術術語，而是從頂層設計到落地執行，提供瞭一套完整的數據治理體係。讓我印象最深刻的是，書中對於數據治理的組織和流程設計，非常詳盡。它詳細介紹瞭如何構建數據治理的組織架構，包括數據所有權、數據管理責任的劃分，以及如何建立跨部門的協作機製。這解決瞭我在工作中經常遇到的“踢皮球”問題。同時，書中還強調瞭數據治理的持續改進機製，認為數據治理不是一蹴而就的，而是需要不斷地評估、優化和迭代。它提齣瞭一些數據治理的度量指標，讓我們能夠量化數據治理的成果，並據此進行調整。這本書還觸及瞭數據倫理和社會責任，讓我認識到在利用數據的同時，更要關注數據的公平性、透明性和可解釋性。這對於建立一個負責任的數據驅動型銀行非常重要。總的來說，這本書是一本真正能夠指導實踐的書籍，讓我受益匪淺。