大数据治理：形势、对策与实践 [Big Data Governance:Situation,Strategy and Practice] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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单志广，房毓菲，王娜 著

图书标签:

• 大数据
• 数据治理
• 信息管理
• 数据安全
• 数据质量
• 合规性
• 策略
• 实践
• 数字化转型
• 企业管理

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030477170

版次：1

商品编码：11930224

包装：平装

外文名称：Big Data Governance:Situation,Strategy and Practice

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：269

字数：253000

正文语种：中文

内容简介

　　《大数据治理：形势、对策与实践》旨在研究大数据对加快实现国家治理体系和治理能力现代化的作用，阐明大数据等新一代信息技术提升政府治理能力的思路、机理、目标、路径和对策措施。针对“无数据可用”、“无能力应用”、“无制度管理”三大瓶颈问题，以提升“转型升级、宏观调控、市场监管、公共服务、社会管理”五大政府治理能力为切人点，围绕“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”四大机制的建立，从战略部署、政策机制、共享开放、应用开展、信息安全、个人隐私等多个角度，总结国内外实践经验及启示，提出应用大数据提升我国政府治理能力的推进策略和建议。《大数据治理：形势、对策与实践》通过大量具体案例的分析和对比，使读者在了解国内外各领域大数据应用发展现状的同时，对大数据提升政府治理能力增强感性的认识。
　　《大数据治理：形势、对策与实践》适合政府部门、科研机构和相关企业从事政府数据管理、数据开放、数据应用的人员阅读参考，也可作为高等院校信息科学类、公共管理类等各专业、各层次学生补充读物，对国内大数据政策的落实推进亦有较好的参考价值。

内页插图

目录

序
前言
第1章 大数据提升政府治理能力概述-
1．1 应用大数据提升政府治理能力现代化已成为当前的必然趋势
1．1．1 政府治理能力的内涵和外延
1．1．2 大数据提升政府治理能力的作用和意义
1．2 当前我国应用大数据提升政府治理能力面临的瓶颈制约
1．3 以政府数据开放带动促进社会数据开放，突破“有数据”的瓶颈
1．3．1 动力不足导致不愿开放
1．3．2 责任不清导致不敢开放
1．3．3 能力不足导致不会开放
1．4 加强技术研发和人才培养，突破“用数据”的瓶颈
1．4．1 政府带头应用数据的机制尚未形成
1．4．2 自主可控技术相对薄弱
1．4．3人才培育机制尚未建立
1．5 加强统筹布局和数据管理，突破“管数据”的瓶颈
1．5．1 国家层面缺乏统一的战略规划和工作部署
1．5．2 数据跨境流动加速增加数据主权风险
1．5．3 新环境下关于数据开发、信息安全和隐私保护的法律法规缺失
1．5．4 标准规范覆盖范围有待提高

第2章 国内外大数据战略和相关政策
2．1 主要先进国家大数据战略政策部署情况及其特点分析
2．1．1 美国
2．1．2 欧盟
2．1．3 英国
2．1．4 澳大利亚
2．1．5 新加坡
2．1．6 日本
2．2 主要先进国家政府应用大数据提升政府治理能力的模式分析
2．2．1 技术引领模式——以美国为例
2．2．2 理念引导模式——以欧盟为例
2．2．3 产业促进模式——以澳大利亚为例
2．2．4 项目驱动模式——以新加坡为例
2．3 我国大数据战略政策部署情况及其特点分析
2．3．1 国家层面
2．3．2 北京市
2．3．3 上海市
2．3．4 广东省
2．3．5 贵州省
2．4 完善我国大数据战略政策的对策与建议
2．4．1 增加政策发布数量，扩大政策涉及领域
2．4．2 全国层面发布综合政策，设立整体战略部署
……

第3章 各国数据开放共享及开发利用机制
第4章 大数据提升政府治理能力的作用机理与应用案例
第5章 大数据时代的国家信息安全问题
第6章 大数据时代的个人信息保护问题
参考文献
附录

前言/序言

数据洪流中的导航者：解锁大数据的潜能与价值 我们正身处一个前所未有的数据时代。每一次点击、每一次交易、每一次互动，都在以前所未有的速度和规模生成着海量数据。这些数据，如同一片广阔而未知的海洋，蕴藏着巨大的潜能和价值，等待着我们去探索、去驾驭。然而，数据的膨胀也带来了严峻的挑战：如何确保数据的质量与安全？如何合规地使用数据？如何从纷繁复杂的数据中提取有意义的洞见？这正是“数据治理”这一核心议题的价值所在。 本书并非仅仅是对“大数据治理”这一概念的简单定义和罗列，而是一场深入的数据探索之旅。它将带领读者穿越信息洪流，理解驱动数据时代发展的核心动力，揭示当前数据环境的复杂性与挑战，并提供一套系统性的、可操作的策略与实践方法，帮助企业和组织有效地管理、保护并利用其宝贵的数据资产。 第一部分：数据时代的浪潮涌动——理解数据驱动的变革 在深入探讨治理之前，我们需要站在时代浪潮之巅，深刻理解这场数据驱动的变革。本部分将聚焦于以下几个核心议题： 数据的爆炸式增长及其驱动因素： 我们将深入剖析导致数据量、多样性和速度呈指数级增长的根本原因。从物联网设备的普及、社交媒体的兴起、移动互联网的渗透，到基因测序、科学研究的进步，每一个领域都在贡献着惊人的数据量。我们将探讨这些数据来源的多样性，以及它们如何在不同业务场景中产生影响。 数据在现代经济与社会中的核心地位： 数据已不再是简单的信息记录，而是成为驱动决策、创新产品、优化服务、提升效率的关键生产要素。我们将通过丰富的案例，展示数据如何赋能企业进行精准营销、风险管理、供应链优化、产品研发等，以及如何推动科研进步、公共服务升级、城市管理智能化。数据已成为21世纪的“新石油”，但其价值的实现，离不开有效的驾驭。 数据应用的前沿趋势与未来展望： 随着人工智能、机器学习、深度学习等技术的飞速发展，数据分析的能力得到了前所未有的提升。本部分将展望数据应用的前沿领域，如智能推荐系统、自动驾驶、精准医疗、预测性维护等，并探讨这些技术如何重塑我们的生活和工作方式。理解这些趋势，有助于我们更好地规划数据治理的方向。 第二部分：数据治理的必要性与挑战——直面数据洪流中的暗礁 数据如同未经雕琢的钻石，虽然蕴藏着巨大价值，但也可能隐藏着风险。本部分将聚焦于数据治理的必要性，并深入剖析当前企业在数据管理中面临的诸多挑战。 数据质量的隐患： 脏数据、不准确、不完整、不一致的数据，如同腐蚀剂，会严重影响分析结果的准确性，误导决策，甚至导致重大的业务损失。我们将探讨数据质量差的常见原因，如录入错误、系统集成问题、数据迁移遗留问题等，并强调提高数据质量对于实现数据价值的基石作用。 数据安全与隐私的严峻考验： 随着数据泄露事件频发，数据安全和个人隐私保护已成为全球性的焦点。本部分将深入分析数据面临的各类安全威胁，包括网络攻击、内部滥用、恶意窃取等，并探讨合规性要求，如GDPR、CCPA等，以及企业如何平衡数据利用与隐私保护之间的关系。 数据孤岛与集成难题： 在许多组织中，数据分散在不同的系统、部门和应用中，形成“数据孤岛”，难以实现有效整合和共享。这将阻碍跨部门协作，限制数据的全局视角，并导致数据价值的浪费。我们将分析数据孤岛形成的原因，并探讨打破孤岛、实现数据互联互通的挑战。 数据价值的挖掘障碍： 即使拥有大量数据，如果缺乏有效的分析工具、专业人才和清晰的业务目标，数据也只能是沉睡的资源。本部分将探讨如何克服数据价值挖掘的障碍，如技术限制、人才短缺、缺乏数据驱动的文化等。 合规性与监管压力： 各国政府和监管机构对数据的使用制定了日益严格的法规。企业需要遵守数据生命周期管理、数据访问控制、数据保留策略等一系列规定，否则将面临巨额罚款和声誉损害。 第三部分：构建坚实的基石——数据治理的核心框架与原则 面对上述挑战，有效的“数据治理”应运而生。本部分将为您勾勒出数据治理的核心框架，阐述其关键原则，为企业构建坚实的数据管理基石。 数据治理的定义与目标： 我们将清晰界定数据治理的内涵，它并非简单的技术工具，而是一种跨部门的、贯穿数据生命周期的管理体系，旨在确保数据的可用性、完整性、一致性、安全性和合规性。其核心目标是最大化数据的价值，同时最小化数据相关的风险。 数据治理的构成要素： 数据战略与政策： 明确企业的数据愿景，制定数据管理的总体规划和指导方针，包括数据所有权、数据访问权限、数据使用规范等。 组织与角色： 设立专门的数据治理委员会、数据所有者、数据管理员等关键角色，明确职责分工，确保治理的有效落地。 数据标准与规范： 建立统一的数据定义、数据模型、数据质量标准，确保数据的口径一致和可比性。 数据生命周期管理： 覆盖数据的采集、存储、处理、使用、归档和销毁的全过程，确保数据在各个环节都受到有效的管理和控制。 数据安全与隐私保护： 实施严格的数据访问控制、加密、脱敏等技术手段，并建立完善的隐私保护机制。 数据质量管理： 建立数据质量监控、评估和改进流程，主动发现和解决数据质量问题。 元数据管理： 建立全面的元数据仓库，记录数据的来源、含义、用途、转换规则等信息，为数据理解和追溯提供支持。 数据流程与流程再造： 优化与数据相关的所有业务流程，确保数据在流程中的顺畅流动和高效利用。 技术工具与平台： 选择并应用合适的数据治理工具，如数据目录、数据质量工具、数据安全平台等，提升治理效率。 培训与沟通： 建立常态化的数据治理培训机制，提升全员的数据意识和治理能力，并加强内外部沟通，促进共识。 数据治理的关键原则： 业务驱动： 数据治理的最终目的是服务于业务发展，所有治理活动都应与业务目标紧密结合。 全员参与： 数据治理需要打破部门壁垒，动员各层级、各部门员工共同参与。 持续改进： 数据环境和业务需求不断变化，数据治理也需要不断迭代和优化。 透明可追溯： 数据的使用和管理过程应清晰透明，易于追溯。 风险导向： 优先关注并解决数据相关的重大风险。 第四部分：从理论到实践——数据治理的落地策略与方法 理论的框架需要坚实的实践支撑。本部分将提供一套切实可行的策略与方法，帮助读者将数据治理理念转化为实际行动。 建立数据治理的路线图： 如何从零开始，或者在现有基础上，逐步推进数据治理？我们将探讨制定分阶段、可落地的实施路线图的重要性，并提供不同成熟度模型下的实施建议。 数据资产盘点与价值评估： 了解自身拥有的数据资产是实施治理的第一步。我们将介绍如何进行数据资产的全面盘点，识别关键数据，并对其潜在价值进行评估，为后续的治理工作提供依据。 构建数据目录与数据标准体系： 如何让数据“说话”？通过建立规范的数据目录，对数据进行分类、描述和标签化，并制定统一的数据标准，可以极大地提高数据的可发现性和可用性。 实施数据质量管控： 从数据采集源头抓起，建立数据质量检测、预警和修复机制。我们将探讨各种数据质量评估维度和常用的数据清洗技术。 强化数据安全与合规管理： 深入解析数据安全技术，如访问控制、加密、审计等，并结合具体的法律法规要求，指导企业建立完善的数据合规体系。 打破数据孤岛，实现数据整合： 介绍数据集成、数据仓库、数据湖等技术和方法，以及如何通过构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。 培育数据驱动文化： 技术工具是基础，但人才和文化是关键。我们将探讨如何通过培训、激励机制和领导力示范，在组织内部营造重视数据、善用数据的文化氛围。 度量与优化数据治理成效： 如何评估数据治理的价值？我们将介绍关键绩效指标（KPIs），帮助企业衡量治理工作的成果，并根据反馈不断优化治理策略。 第五部分：赋能未来——数据治理在各行业的应用与创新 数据治理并非空中楼阁，它正在深刻地影响着各行各业。本部分将通过丰富的行业案例，展示数据治理在不同领域的重要应用与创新。 金融行业： 如何利用数据治理进行风险管理、反欺诈、客户细分和合规监管？ 医疗健康： 如何通过数据治理促进个性化医疗、疾病预测和公共卫生研究？ 零售电商： 如何通过数据治理优化供应链、提升客户体验和精准营销？ 制造业： 如何利用数据治理实现智能制造、预测性维护和质量控制？ 政府与公共服务： 如何通过数据治理提升城市治理效率、优化公共资源配置和加强社会治理？ 通过对这些案例的深入剖析，读者将能够更直观地理解数据治理的价值，并获得在自身行业中推行数据治理的灵感和启示。 结语：拥抱数据，驾驭未来 数据是驱动未来的引擎，而数据治理则是驾驭这台引擎的关键。本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，帮助您理解数据治理的重要性，掌握其核心框架与方法，并最终能够有效地管理、保护并利用您的数据资产，在数据洪流中乘风破浪，解锁数据的无限潜能，为个人、企业乃至整个社会创造更大的价值。这不仅仅是一本关于“数据治理”的书，更是一份关于如何在这个数据驱动的时代，成为一名真正懂得驾驭数据的导航者的行动指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名深度关注数据价值挖掘和风险控制的业务部门负责人，我一直在寻找能够为我们解决实际问题、提供前瞻性指导的书籍。《大数据治理：形势、对策与实践》这本书，光是书名就让我眼前一亮，它精准地抓住了当前数字化转型浪潮中最核心也最具挑战性的环节。我期待它能深入剖析当前大数据治理所面临的各种复杂局面，比如跨部门数据壁垒如何打破？不同类型数据的合规性要求如何统一？以及如何构建一套既能激发数据潜能又不触碰法律红线的治理框架。更重要的是，我希望书中能够提供一系列切实可行的策略，而不仅仅是理论性的阐述。这包括但不限于如何从技术层面解决数据质量问题、如何通过组织架构调整来推动数据共享，以及如何在数据安全方面建立起有效的防护体系。当然，最吸引我的还是“实践”二字，我非常希望书中能有大量的真实案例分析，这些案例能展示不同行业、不同规模的企业是如何成功实施大数据治理的，他们的挑战是什么？采取了哪些具体的措施？最终取得了怎样的成效？这些经验分享对于我们这种正处于转型关键期的企业来说，无疑是宝贵的财富。我期待这本书能成为我手中一份详实且具有操作性的行动指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴技术充满好奇的研究人员，我一直在关注大数据治理领域的最新发展。《大数据治理：形势、对策与实践》这个书名，让我看到了它在理论深度和实践广度上的结合。我希望这本书能够深入探讨大数据治理的理论基础，例如，它与传统数据管理有何本质区别？在人工智能、物联网等新技术背景下，大数据治理面临哪些新的挑战和机遇？在“对策”层面，我期待看到作者能够提出具有前瞻性的治理理念和模型，例如，如何构建一个能够应对海量、多样化、实时性数据的治理体系？如何将敏捷开发和DevOps的理念融入到数据治理流程中？如何利用区块链、联邦学习等技术来解决数据安全和隐私问题？而“实践”部分，我则希望能够看到一些关于大数据治理技术实现细节的介绍，例如，各种数据治理工具的优劣分析，以及它们在实际应用中的部署和集成方式。我还对书中关于数据治理效果评估的量化指标和方法论非常感兴趣，这对于我进行学术研究和理论构建非常有价值。总而言之，我希望这本书能够为我提供一个扎实的理论基础和丰富的实践素材。

评分☆☆☆☆☆

从一名数据分析师的角度出发，我一直在思考如何让数据发挥更大的价值，同时避免数据滥用带来的负面影响。《大数据治理：形势、对策与实践》这个书名，让我感觉它能够触及我工作中最核心的痛点。我最想从这本书中了解的是，当前大数据治理的“形势”到底有多严峻，它不仅仅是技术层面的挑战，更是涉及到法律法规、商业伦理和社会责任的方方面面。我希望书中能够详细分析数据权力分配、数据垄断以及数据偏见等前沿议题，并给出前瞻性的思考。在“对策”方面，我非常期待看到能够帮助我们提升数据质量、保障数据安全、实现数据共享和增强数据可信度的具体方法。例如，如何通过技术手段实现自动化数据清洗和校验？如何设计一套有效的访问控制和审计机制？如何构建一个鼓励数据共享的激励体系？而“实践”部分，我则希望能够看到一些成功的案例，这些案例最好能涵盖不同行业，并且能够详细介绍他们在治理过程中遇到的具体问题，以及他们是如何一步步解决的，特别是那些能够体现创新思维和前沿技术应用的案例，这将极大地启发我的工作思路。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据治理：形势、对策与实践》对我来说，更像是一次关于数据“管家”的深度访谈。作为一名初创公司的技术主管，我们虽然在大数据领域进行了很多探索，但随着业务的快速扩张，数据量呈爆炸式增长，随之而来的管理混乱和潜在风险也日益凸显。我尤其关心这本书能否解答我们目前最迫切的几个问题：如何在一个高度分散的团队中建立起统一的数据标准和规范？当我们在采集、存储、处理和使用数据时，如何确保隐私的合规性，避免因为疏忽而带来的法律风险？它是否能提供一套切实可行的技术方案，来解决数据孤岛问题，实现数据的互联互通和高效利用？我希望书中能有关于数据生命周期管理的详细介绍，从数据的产生到最终的销毁，每一个环节都应该有明确的治理策略。同时，我也非常期待书中能够探讨如何构建一个数据治理的文化，让数据意识深入人心，而不仅仅是IT部门的责任。对于如何量化数据治理的成效，以及如何根据业务发展不断优化治理体系，我也抱有很高的期望。总而言之，我希望这本书能够为我们这些在数据洪流中摸索前行的小型科技企业，提供一条清晰、稳健的发展路径。

评分☆☆☆☆☆

我是一位长期关注企业数字化转型的咨询顾问，经常需要为客户提供大数据战略和实施的建议。《大数据治理：形势、对策与实践》这本书，恰好是我在为客户梳理大数据战略时，非常需要的一本“工具书”。我期待它能够系统性地阐述当前全球大数据治理的宏观趋势和挑战，包括不同国家和地区的政策法规差异、行业标准的发展以及数据主权等关键议题。在“对策”部分，我尤其希望能够看到一套完整的、可落地的治理框架，这套框架应该能够覆盖数据战略、组织架构、流程管理、技术支持和人才培养等多个维度。我希望书中能够详细介绍如何进行数据资产的盘点和评估，如何建立有效的元数据管理体系，如何实现数据分类分级，以及如何构建一个强大而灵活的数据安全和隐私保护体系。而“实践”部分，我更倾向于看到那些能够带来深刻启发的案例，例如，企业是如何在复杂的组织环境中推行大数据治理的？他们是如何平衡数据利用和合规性要求的？以及在技术选型和实施过程中，有哪些值得借鉴的经验教训？我希望这本书能够成为我为客户提供专业服务的坚实后盾。

评分☆☆☆☆☆

工作参考书

评分☆☆☆☆☆

书质量不错。值得信赖

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单主任的书比必读

评分☆☆☆☆☆

就是太慢了，等了十几天，东西印刷质量不错，京东也凑单

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

好

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东西不错，相信自营 继续努力