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| 編輯推薦： |
-深入阐述如何打好企业大数据工程的地基数据治理工程，并就其中主数据管理模式、方式及主流产品的特点与实施方式进行深度剖析。
-详细讲解大数据平台规划与建设方式，助力企业在数字化转型浪潮下提升数据价值，以更好地赋能业务、提升运营效率。
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| 內容簡介： |
《企业数据治理与SAP MDG实现》从讲解大数据与企业数据治理之间的重要关系出发，首先阐述数据治理在企业数字化转型过程中的定位与作用。然后通过讲述数据治理框架以及企业数据管理规划等方面的基础内容来阐述数据治理相关内容在企业中推进的顶层方向、推行范围与落地方式。通过概念解析、方案实例等方式讲述了主数据管理维度在数据管理中的定位、作用、目标以及某行业中此类项目建设的部分实际内容，如对数据管控方案和相关主数据平台产品（SAP MDG）进行了重点介绍。接着对企业数字化转型中的数字化共享平台，尤其是企业中台（包括业务中台、数据中台）的概念、内容与核心目标等方面进行了阐述。*后通过大数据平台规划与大数据应用层面的内容，详细讲述了数字化转型的特点和大数据平台规划与建设的手段与实例，让读者从点到面了解企业数字化的整个脉络。
《企业数据治理与SAP MDG实现》适合从事企业数据管理咨询的管理人员、技术人员与从事企业信息化、数字化工作的各类工程师等读者阅读。对从事信息化咨询与实施工作，尤其是数据类产品开发与规划方面的从业人员也有一定的帮助。
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| 關於作者： |
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程旺，现为平安金服银行科技中心信贷风险与数据分析领域数据产品经理与数字化项目经理。曾就职于德勤管理咨询（上海）有限公司，具有多年的企业信息化以及数据管理咨询等相关经验，曾参与或主导多家大型企业数据管理、数字化运营规划以及数据平台方案的设计与实施，另外在大数据应用、商业智能（如数仓与数据挖掘）以及金融风险管理等方面有丰富的管理经验。
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| 目錄：
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前言
第1章 大数据与数据治理
1.1 关于大数据
1.1.1 大数据应用场景
1.1.2 大数据应用方式
1.1.3 数据管理与数据治理的关系
1.2 数据治理与使用现状
1.3 企业信息资源整合措施，推进大数据平台建设
1.4 小结
第2章 数据治理框架解析
2.1 数据治理的必要性
2.2 数据治理的原则
2.3 数据治理框架与支撑
2.3.1 数据战略顶层设计
2.3.2 数据战略的推进模式与方法
2.3.3 如何制订战略
2.4 组织架构
2.4.1 归口管理模式的数据治理组织架构实践
2.4.2 归口管理模式的演变与设置
2.5 小结
第3章 企业数据管理规划
3.1 数据管理规划框架
3.2 数据管控
3.3 数据管理
3.4 数据应用
3.5 小结
第4章 数据标准与指标体系规划
4.1 数据标准与指标体系的主要内容与作用
4.2 建设框架战略与期望
4.3 数据标准规划方案
4.3.1 基础数据标准
4.3.2 指标数据标准
4.3.3 管理标准规划方案
4.3.4 数据标准与数据质量协同
4.4 落地策略
4.4.1 数据标准管理组织
4.4.2 数据标准管理制度
4.4.3 数据标准施行
4.5 小结
第5章 主数据管理标准与方案体系
5.1 主数据管理
5.1.1 主数据概念与主数据管理
5.1.2 企业进行主数据管理的背景和原因
5.1.3 主数据管理的核心目标
5.1.4 主数据管理工程的建设要点与核心内容
5.2 主数据管理的原则
5.3 主数据管控范围与管控模式
5.4 主数据模型与标准
5.5 管理组织与职责
5.6 规范数据标准的管理流程
5.7 管理制度与规范
5.7.1 主数据标准制订管理制度与规范
5.7.2 主数据质量管理考核制度与规范
5.8 系统与应用
5.9 主数据项目的一般过程
5.10 小结
第6章 某房地产企业主数据管理案例分析
6.1 管理现状与痛点分析
6.1.1 管理范围现状
6.1.2 管理组织与管理办法现状
6.1.3 管理流程现状
6.1.4 主数据标准现状
6.1.5 系统应用与集成现状
6.2 整体战略目标与数据范围
6.3 主数据解决方案
6.3.1 管理要点
6.3.2 主数据标准规范
6.3.3 管理流程与组织职责
6.3.4 主数据管理平台总体规划实施与集成应用
6.3.5 数据清洗策略
6.3.6 质量管理规划与策略
6.4 小结
第7章 某工程行业主数据管理案例分析
7.1 管理现状与痛点分析
7.1.1 管理范围现状
7.1.2 管理组织与管理办法现状
7.1.3 管理流程现状
7.1.4 主数据标准现状
7.1.5 系统应用与集成现状
7.1.6 痛点分析
7.2 主数据解决方案
7.2.1 管理要点
7.2.2 数据模型与标准规范
7.2.3 管理组织职责与流程
7.2.4 主数据管理平台总体规划实施与集成应用
7.3 小结
第8章 主数据管理产品与工具
8.1 主数据管理平台介绍
8.1.1 SAP Master Data Governance
8.1.2 Stibo Systems
8.1.3 Informatica Master Data Management
8.2 SAP MDG解决方案
8.2.1 SAP MDG使用环境与主要特点
8.2.2 SAP MDG 与SAP MDM的区别
8.3 SAP MDG包含的数据域
8.3.1 物料主数据
8.3.2 业务伙伴、客户、供应商主数据
8.3.3 财务主数据
8.4 SAP MDG数据模型对象与工作方式
8.4.1 主数据创建更改流程
8.4.2 激活区域的模式
8.4.3 实体类型
8.4.4 属性
8.4.5 关系
8.4.6 层次结构
8.4.7 实体关系模型图
8.5 SAP MDG标准数据模型与功能
8.5.1 SAP MDG标准数据模型
8.5.2 流程建模与界面模型管理
8.5.3 SAP MDG系统数据处理
8.5.4 SAP MDG基本功能示例
8.6 SAP MDG关键实施指南
8.6.1 产品硬件环境需求示例
8.6.2 SAP MDG系统初始化配置指南
8.7 小结
第9章 企业数字化转型&大数据平台与应用
9.1 背景
9.2 什么是数字化转型
9.3 企业数字化转型和企业信息化的区别
9.4 数字化转型的根本
9.5 数字化转型的几个方面
9.6 数字化转型的基础数据资产
9.7 数字化共享服务平台构建
9.8 小结
第10章 企业中台
10.1 关于中台
10.2 业务中台
10.3 数据中台
10.3.1 数据中台的定位与核心价值
10.3.2 数据中台架构
10.3.3 数据库、数据仓库与数据中台的关系与区别
10.3.4 业务中台与数据中台的区别与联系
10.4 什么样的企业适合建立中台
10.5 关于微服务
10.6 微服务与中台的联系
10.7 小结
第11章 大数据平台规划与建设
11.1 大数据平台整体规划与框架体系
11.2 业务诉求与建设方向
11.3 大数据关键技术与人才建设
11.3.1 大数据关键技术
11.3.2 大数据人才建设
11.4 数据仓库平台规划
11.5 Hadoop大数据处理平台
11.6 实时数据中心与业务应用接口中心
11.7 大数据应用层规划
11.7.1 逐层实现标准化，提升可共享度
11.7.2 数据挖掘与分析型可视化应用
11.7.3 互联网推荐型应用
11.7.4 智慧医疗应用
11.8 小结
第12章 浅谈商
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为何编写本书
如今数字化浪潮正在推动商业社会真正进入数字经济时代，企业的数字化转型需求也日益强烈。与此同时，A人工智能、B（大数据）、C（云计算）等技术的发展给企业数字化转型带来了新契机，驱动企业加速构建数字体系，实现从粗放式管理向精细化运营、从单一模式向技术驱动、从经验主义向数据决策的交替。通过流程精益、数据互通以及平台共享，让企业的业务运转更加优化，通过数据洞察，把多业态、多系统产生的数据进行统一和分析，真正为业务赋能，为管理决策提供有力支撑。
由此，基于业务中台、数据中台等共享中心的建设，可以鼓励衍生由业务部门主导的多种SaaS层应用，落实应用创新（武器制造）、赋能一线（交付战场）等具体IT价值实现应运而生。业务数据化、用户数据化、内容数据化、场景数据化促使传统业态升级，从而通过智能化推动产品力提升、运营力提升与数据价值输出。
而头部企业在数字化转型过程中也逐渐通过应用数据分析来提升运营效率，以大数据分析和应用来辅助商业决策。对此，需要从用户、企业的实际业务需求出发来做好标准顶层设计与相应的技术支持，搭建统一的智能化标准平台；然后，通过适当的强管控统一大数据平台建设，并在此基础上鼓励多种数据应用的开发，各环节严格执行，落实到各业务场景中；最终，建立全业态整体解决方案。
企业是否一定要进行转型？有人说，有的企业没转型，好像也做得挺好。我们知道，对正常发展中的社会而言，与外界脱离就会停滞不前，因为只有接触与开放才能带来融合，融合才会带来改变和发展。所以企业的转型是必然的，企业转型的方向自然是信息化、数字化，以实现业务与技术的深度融合。它并非一个纯技术的问题，因为企业的转型涉及企业的各个方面，对传统企业而言，需要寻求外界的成功经验、认识本企业的现状、寻求适合自身的解决方案。
而数字化转型的历程也不是几个项目或几个系统再或几个平台的搭建就能完成的，它涉及的是一个数据战略逐步落地的过程，这个战略包含从业务模式与流程出发，到数据治理标准、框架、流程、组织，再到大数据中心、共享中心的建设，各类大数据应用与分析平台等工程的推进，最后到成功提炼数据价值从而反哺业务、辅助业务模式的转变等方方面面的战略步骤。
不少技术人员不重视企业数字战略，认为其战略与技术开发无关，这种想法是大错特错的。如果一个企业的战略使得员工觉得与自己无关，那么只能说明这个战略本身是失败的。不落实到流程中的战略是无法被执行的。与战略落地无关的流程到底在干什么？创造的价值是什么？为这样的流程开发的系统又是在干什么？如果一个企业花费了上千万甚至上亿的成本开发了业务系统或数据分析系统，其设计人员、技术人员连其在战略中的定位都不知道，那么这个系统真的能支持企业的发展吗？又谈何业务与技术的融合？
本书主要内容
《企业数据治理与SAP MDG实现》从讲解大数据与企业数据治理之间的重要关系出发，首先阐述数据治理在企业数字化转型过程中的定位与作用。然后通过讲述数据治理框架以及企业数据管理规划等方面的基础内容来阐述数据治理相关内容在企业中推进的顶层方向、推行范围与落地方式。通过概念解析、方案实例等方式讲述了主数据管理维度在数据管理中的定位、作用、目标以及某行业中此类项目建设的部分实际内容。接着对企业数字化转型中的数字化共享平台，尤其是企业中台（包括业务中台、数据中台）的概念、内容与核心目标等方面进行了阐述。最后通过大数据平台规划与大数据应用层面的内容，详细讲述了数字化转型的特点和大数据平台规划与建设的手段与实例，让读者从点到面了解企业数字化的整个脉络。
本书读者对象
《企业数据治理与SAP MDG实现》适合从事企业数据管理咨询的管理人员、技术人员与从事企业信息化、数字化工作的各类工程师等读者阅读。对从事信息化咨询与实施工作，尤其是数据类产品开发与规划方面的从业人员也有一定的帮助。
技术支持
技术的发展日新月异，由于编者水平有限，书中难免有不妥之处，还望广大读者批评指正。读者在学习过程中有任何疑问，可以添加编者的QQ（2951261919）一起讨论。
编 者
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