基本信息
【插图】
编辑推荐
华为质量与流程IT、华为云、华为大学联合出品
总结华为公司数据治理、数字化转型方面的实践经验
内容简介
书籍
经济管理学书籍
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。
全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。
第一部分（第1~3章）
第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。
第二部分（第4~6章）
详细讲解了数据治理工作中的三项重点任务：信息架构、数据底座、数据服务。第4章介绍了信息架构的四个组件，给出了建设原则和核心要素，并引出了业务对象、过程、规则三项数字化的建设方向；第5章提出了数据底座建设的整体框架，介绍了数据湖和数据主题连接两个层次的建设实践；第6章以自助、高效、复用为数据服务的目的，提出了对数据进行搜索、加工和分析的消费过程管理方案。
第三部分（第7~9章）
系统总结了数据治理的三项关键能力：数据的全量感知、综合质量提升、可控共享。第7章以数字孪生的全量、无接触感知为目标，介绍了数据的硬感知和软感知两类能力；第8章基于PDCA框架，介绍了对企业业务数据异常的全面监控；第9章介绍了如何构建以元数据为基础的数据安全隐私保护框架，如何建立动静结合的数据保护与授权管理方案。
第四部分（第10章）
基于对“机器认知世界”的理解，我们提出了对数据治理未来的思考，畅想了AI治理、数据主权和数据生态建设。未来已来，让我们共同努力，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。
经济管理学书籍
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。
全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。
第一部分（第1~3章）
第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。
第二部分（第4~6章）
详细讲解了数据治理工作中的三项重点任务：信息架构、数据底座、数据服务。第4章介绍了信息架构的四个组件，给出了建设原则和核心要素，并引出了业务对象、过程、规则三项数字化的建设方向；第5章提出了数据底座建设的整体框架，介绍了数据湖和数据主题连接两个层次的建设实践；第6章以自助、高效、复用为数据服务的目的，提出了对数据进行搜索、加工和分析的消费过程管理方案。
第三部分（第7~9章）
系统总结了数据治理的三项关键能力：数据的全量感知、综合质量提升、可控共享。第7章以数字孪生的全量、无接触感知为目标，介绍了数据的硬感知和软感知两类能力；第8章基于PDCA框架，介绍了对企业业务数据异常的全面监控；第9章介绍了如何构建以元数据为基础的数据安全隐私保护框架，如何建立动静结合的数据保护与授权管理方案。
第四部分（第10章）
基于对“机器认知世界”的理解，我们提出了对数据治理未来的思考，畅想了AI治理、数据主权和数据生态建设。未来已来，让我们共同努力，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。
作译者
华为公司数据管理部 著：作者简介
华为公司数据管理部
华为公司数据管理部作为集团层面的数据管理组织，主要负责如下工作：
公司数据工作的战略规划、路标举措以及实施落地；
数据从产生到消费全生命周期管理的治理框架、流程规范、方法和IT工具的制定与推行；
公司级信息架构的设计和数据资产的治理维护；
主持集团层面数据相关项目，推动以数据为核心的数字化转型；
设计公司数据质量度量模型、执行数据质量监控及重大数据问题披露；
组织跨业务领域、跨BG信息架构集成和数据问题的解决；
负责公司数据管理能力提升，推动企业数据文化建立和传播。
华为公司数据管理部
华为公司数据管理部作为集团层面的数据管理组织，主要负责如下工作：
公司数据工作的战略规划、路标举措以及实施落地；
数据从产生到消费全生命周期管理的治理框架、流程规范、方法和IT工具的制定与推行；
公司级信息架构的设计和数据资产的治理维护；
主持集团层面数据相关项目，推动以数据为核心的数字化转型；
设计公司数据质量度量模型、执行数据质量监控及重大数据问题披露；
组织跨业务领域、跨BG信息架构集成和数据问题的解决；
负责公司数据管理能力提升，推动企业数据文化建立和传播。
目录
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2
1.1.1 业态特征：产业链条长、多业态并存3
1.1.2 运营环境：数据交互和共享风险高4
1.1.3 IT建设过程：数据复杂、历史包袱重4
1.1.4 数据质量：数据可信和一致化的要求程度高5
1.2 华为数字化转型与数据治理6
1.2.1 华为数字化转型整体目标6
1.2.2 华为数字化转型蓝图及对数据治理的要求7
1.3 华为数据治理实践9
1.3.1 华为数据治理历程10
1.3.2 华为数据工作的愿景与目标12
1.3.3 华为数据工作建设的整体思路和框架12
1.4 本章小结15
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18
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2
1.1.1 业态特征：产业链条长、多业态并存3
1.1.2 运营环境：数据交互和共享风险高4
1.1.3 IT建设过程：数据复杂、历史包袱重4
1.1.4 数据质量：数据可信和一致化的要求程度高5
1.2 华为数字化转型与数据治理6
1.2.1 华为数字化转型整体目标6
1.2.2 华为数字化转型蓝图及对数据治理的要求7
1.3 华为数据治理实践9
1.3.1 华为数据治理历程10
1.3.2 华为数据工作的愿景与目标12
1.3.3 华为数据工作建设的整体思路和框架12
1.4 本章小结15
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18
前言
随着数字化转型的深入开展，数据成为新的生产要素。对于非数字原生企业，数据治理的重要性越来越突出。如何有效地开展数据治理工作、提升数据质量、打破数据孤岛、充分发挥数据的业务价值，成了业界的热门话题。本书基于华为数据治理的历程，介绍了华为数据工作的愿景、整体思路框架，阐述了企业级数据综合治理体系和方法论，回顾了华为数据底座的建设过程，总结了华为数据治理和数字化转型的经验。
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。
内容简介
本书共10章，内容从逻辑上可以分为四部分。
第一部分为第1~3章。第1章以非数字原生企业在数字化转型时面临的挑战为引导，阐述了数据驱动的企业数字化转型理念，介绍了华为公司的数据治理框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章以数据特性的差异为维度，详细阐述了不同类型数据的不同管理方式，明确了结构化数据、非结构化数据、外部数据、元数据的核心管理要点。
第二部分为第4~6章，介绍了数据治理工作中的三项重点建设任务：信息架构、数据底座、数据服务。第4章介绍了信息架构的四个组件，给出了建设原则和核心要素，并引出了业务对象、过程、规则三项数字化的建设方向；第5章提出了数据底座建设的整体框架，分别介绍了数据湖和数据主题联接两个层次的建设实践；第6章以自助、高效、复用为数据服务的目的，提出了对数据进行搜索、加工和分析的消费过程管理方案。
第三部分为第7~9章，介绍了数据治理的三项关键能力：数据的全量感知、综合质量提升、可控共享。第7章以数字孪生的全量、无接触感知为目标，介绍了数据的硬感知和软感知两类能力；第8章基于PDCA框架，介绍了对企业业务数据异常的全面监控，从而助力数据质量综合水平的提升；第9章介绍如何构建以元数据为基础的数据安全隐私保护框架，如何建立动静结合的数据保护与授权管理方案。
第四部分为第10章。基于对“机器认知世界”的理解，我们提出了对数据治理未来的思考，畅想了AI治理、数据主权和数据生态建设。未来已来，让我们共同努力，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。
读者对象
企业管理者：CEO，CIO，CDO，数字化转型项目的领导者、设计者和实施者。
数据从业人员：数据架构师、数据工程师、数据质量工程师、数据产品经理、数据分析师。
IT从业人员：应用架构师、数据库专家、业务架构师。
致谢
本书主要作者有马运（Yun Ma）、杜浩、王强、陈实和周剑锋。参与写作的还有公司数据管理部的专家韦冬、廖华赟、赵子文、傅琨等。各位作者在数据领域耕耘和坚持多年。
本书的写作目的来自内外两方面：首先，公司内部希望我们对数据工作进行系统的梳理总结，积累企业数字化转型的经验；其次，华为云和华为中国地区部也希望我们能够写本书，以便和客户分享华为数据治理的实践，输出数据驱动企业数字化转型的理念和方法。在此感谢陶景文、熊康、邓涛、洪方明、韩晓、苏立清等领导的建议、支持和指导。
本书的内容来自华为数据体系多年的工作实践，特别是最近几年在数字化转型方面的探索。公司数据治理的实践经验是在公司变革体系、质量运营体系、流程体系、IT和数据体系等各部门的共同努力下取得的。感谢郝健康、张印臣两位领导对数据体系建设的贡献！感谢数据体系的全体同人！感谢所有支持数据工作的同事！
感谢华为云殷宏、祝向党，华为大学陈小宇、蒋文俏以及胡小敏等人从读者视角对本书进行审视，并在编写过程中给予了我们很大的帮助。
数字化转型波澜壮阔，华为数据治理也历经十多年沉淀，成果丰富，本书呈现出来的内容实属挂一漏万，加上编写时间仓促，书中难免会出现一些失误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。
华为公司数据管理部
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。
内容简介
本书共10章，内容从逻辑上可以分为四部分。
第一部分为第1~3章。第1章以非数字原生企业在数字化转型时面临的挑战为引导，阐述了数据驱动的企业数字化转型理念，介绍了华为公司的数据治理框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章以数据特性的差异为维度，详细阐述了不同类型数据的不同管理方式，明确了结构化数据、非结构化数据、外部数据、元数据的核心管理要点。
第二部分为第4~6章，介绍了数据治理工作中的三项重点建设任务：信息架构、数据底座、数据服务。第4章介绍了信息架构的四个组件，给出了建设原则和核心要素，并引出了业务对象、过程、规则三项数字化的建设方向；第5章提出了数据底座建设的整体框架，分别介绍了数据湖和数据主题联接两个层次的建设实践；第6章以自助、高效、复用为数据服务的目的，提出了对数据进行搜索、加工和分析的消费过程管理方案。
第三部分为第7~9章，介绍了数据治理的三项关键能力：数据的全量感知、综合质量提升、可控共享。第7章以数字孪生的全量、无接触感知为目标，介绍了数据的硬感知和软感知两类能力；第8章基于PDCA框架，介绍了对企业业务数据异常的全面监控，从而助力数据质量综合水平的提升；第9章介绍如何构建以元数据为基础的数据安全隐私保护框架，如何建立动静结合的数据保护与授权管理方案。
第四部分为第10章。基于对“机器认知世界”的理解，我们提出了对数据治理未来的思考，畅想了AI治理、数据主权和数据生态建设。未来已来，让我们共同努力，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。
读者对象
企业管理者：CEO，CIO，CDO，数字化转型项目的领导者、设计者和实施者。
数据从业人员：数据架构师、数据工程师、数据质量工程师、数据产品经理、数据分析师。
IT从业人员：应用架构师、数据库专家、业务架构师。
致谢
本书主要作者有马运（Yun Ma）、杜浩、王强、陈实和周剑锋。参与写作的还有公司数据管理部的专家韦冬、廖华赟、赵子文、傅琨等。各位作者在数据领域耕耘和坚持多年。
本书的写作目的来自内外两方面：首先，公司内部希望我们对数据工作进行系统的梳理总结，积累企业数字化转型的经验；其次，华为云和华为中国地区部也希望我们能够写本书，以便和客户分享华为数据治理的实践，输出数据驱动企业数字化转型的理念和方法。在此感谢陶景文、熊康、邓涛、洪方明、韩晓、苏立清等领导的建议、支持和指导。
本书的内容来自华为数据体系多年的工作实践，特别是最近几年在数字化转型方面的探索。公司数据治理的实践经验是在公司变革体系、质量运营体系、流程体系、IT和数据体系等各部门的共同努力下取得的。感谢郝健康、张印臣两位领导对数据体系建设的贡献！感谢数据体系的全体同人！感谢所有支持数据工作的同事！
感谢华为云殷宏、祝向党，华为大学陈小宇、蒋文俏以及胡小敏等人从读者视角对本书进行审视，并在编写过程中给予了我们很大的帮助。
数字化转型波澜壮阔，华为数据治理也历经十多年沉淀，成果丰富，本书呈现出来的内容实属挂一漏万，加上编写时间仓促，书中难免会出现一些失误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。
华为公司数据管理部
媒体评论
数字经济的根本特征是高度数据化，数据成为新生产要素和企业的核心竞争力。谁拥有数据，谁就拥有未来。但数据又必须是真实的、准确的、规范的、及时的，否则海量的数据又会成为企业负担。本书是在充分的数据治理实践基础上提炼而成的，具有可操作的方法论，其对于数据底座、数据质量、数据感知、数据服务、数据共享等的描述，相信对于企业数据工作者而言是一副非常对症的、有益的良药。
——王继业国家电网大数据中心主任
党的十九届四中全会聚焦国家治理体系和治理能力现代化，提出了推进数字政府建设的重大任务。数据整合共享同样也是政府数字化转型的重要基础。数据管理是专业性很强的领域，既需要实践探索，也需要理论和方法的指导。本书是华为多年数据工作的结晶，相信本书的出版，能够为政府数据工作的同人，带来有益的借鉴和参考。
——徐春学国家信息中心公共技术服务部副主任
在企业数字化转型过程中，数据管理是最重要、最基础也是最困难的工作。数据管理涉及组织战略、治理、文化、业务和专业人才各个方面，无法以直接外购的方式获得，要求企业必须一步一个脚印地完成，其中涉及数据治理、数据分类、体系框架、数据采集、数据集成、数据可视化和数据分析及服务等多个环节。我在华为调研的过程中，深切感受到其数据管理部门的专业化领导和团队、坚实的组织推进能力和脚踏实地的工作作风，因此，他们的这本书对企业极具参考价值，强力推荐。
——董小英北京大学光华管理学院荣休教授
《变数：中国数字企业模型与实践》作者/数字产业创新研究中心主席
当前中国走在前列的企业基本都已经开始数字化转型，影响企业数字化转型能否取得预期目标的关键因素是数据。一个企业能够掌握的内外部数据量的多少、数据的质量、数据的有效拉通、数据的价值挖掘、数据驱动战略与运营等都是数字化转型的核心环节。此书全面阐述了数字化转型时期企业数据治理的全对象、全流程、全要素，包含了华为公司的很多实践，对数据治理从业者来说非常值得一读，强烈推荐给大家。
——辛海明北汽福田集团IT总监
——王继业国家电网大数据中心主任
党的十九届四中全会聚焦国家治理体系和治理能力现代化，提出了推进数字政府建设的重大任务。数据整合共享同样也是政府数字化转型的重要基础。数据管理是专业性很强的领域，既需要实践探索，也需要理论和方法的指导。本书是华为多年数据工作的结晶，相信本书的出版，能够为政府数据工作的同人，带来有益的借鉴和参考。
——徐春学国家信息中心公共技术服务部副主任
在企业数字化转型过程中，数据管理是最重要、最基础也是最困难的工作。数据管理涉及组织战略、治理、文化、业务和专业人才各个方面，无法以直接外购的方式获得，要求企业必须一步一个脚印地完成，其中涉及数据治理、数据分类、体系框架、数据采集、数据集成、数据可视化和数据分析及服务等多个环节。我在华为调研的过程中，深切感受到其数据管理部门的专业化领导和团队、坚实的组织推进能力和脚踏实地的工作作风，因此，他们的这本书对企业极具参考价值，强力推荐。
——董小英北京大学光华管理学院荣休教授
《变数：中国数字企业模型与实践》作者/数字产业创新研究中心主席
当前中国走在前列的企业基本都已经开始数字化转型，影响企业数字化转型能否取得预期目标的关键因素是数据。一个企业能够掌握的内外部数据量的多少、数据的质量、数据的有效拉通、数据的价值挖掘、数据驱动战略与运营等都是数字化转型的核心环节。此书全面阐述了数字化转型时期企业数据治理的全对象、全流程、全要素，包含了华为公司的很多实践，对数据治理从业者来说非常值得一读，强烈推荐给大家。
——辛海明北汽福田集团IT总监
