学习资料发布——《数据治理手册》
核心速览
《数据治理手册：构建数据信任的实用方法》是一本面向数据治理专业人士、数据驱动项目主管及企业高管的实用指南，旨在通过系统化的原则性方法论、行业验证的实用技巧和案例启示，帮助组织构建数据信任，实现数据驱动的组织转型。
编辑评论
戴夫·梅耶（Gartner数据和分析研究委员会副总|项目总监）：本书是数据治理专业人士的创新性参考指南和数据驱动项目主管的精神指引，作者在剖析数据治理复杂性时，始终审视数据的商业价值，是渴望借助信息力量推动企业转型者的必读之选。
Melissa Steffen（汤森路透销售和客户成功总经理）：作为销售领域领军人物，掌握数据解读能力关键，最大挑战在于评估数据完整性，而数据治理对数据完整性有直接影响。作者不孤立看待数据，凭借商业洞察力和结果导向思维展现专业水平。
Stephen Harris（微软前企业副总，云+人工智能）：本书是跨行业的成功宝典，核心切入点是信任与数据，提出的实用框架能灵活适配各类企业组织，为“从董事会到后台”的每个角色提供价值解读，通过透明化方式揭示数据信任建设路径，是数据从业者、非数据从业者、商业领袖及高管支持者的成功路线图。
Sadie St. Lawrence（Women in Data创始人兼首席执行官）：本书是数据治理领域的必备佳作，为希望以结构化、高效方式挖掘数据潜力的企业提供实用指引，作者将复杂数据治理概念与具体商业成果关联，助力从业者启动并推进具有影响力的治理项目。
Ryan Mac Ban（UiPath美洲总裁）：本书适用范围远不止数据治理从业者，对全球市场运营（GTM）领域专业人士同样具有参考意义，尤其在企业借助人工智能提升客户互动精准度的背景下，作者将复杂数据治理流程简化为易于操作的实践方案，适合负责全球市场运营或营收管理的主管。
投稿人
关于作者：温迪·S·巴切勒德曾三次出任首席数据官，精通将数据与分析领域专业技术转化为简洁明了、实用且易懂的商业价值解决方案。她先后掌管四家《财富》500强企业的全球数据与分析部门，包括富国银行、VMware、Salesforce及森腾公司。她毕业于迈阿密大学，获会计学学士学位并辅修信息系统，拥有德雷克大学会计硕士学位、爱荷华大学行政工商管理硕士学位，并在哈佛商学院完成持续专业教育。她和丈夫及六个孩子居住在爱荷华州西得梅因。
关于评论者：安库尔·罗伊目前担任瑞典斯德哥尔摩在线合作伙伴公司（Online Partner AB）的解决方案架构师，此前曾于尼泊尔加德满都的吉尼西解决方案公司出任软件工程师。其专业范畴覆盖云计算解决方案及多领域工作负载管理，涉及开发、DevOps和安全防护等，是Python、DevOps及云计算社区的积极贡献者，通过谷歌云平台所有认证考试，取得AWS和Azure多项认证，并担当AWS社区建设者。
前言
背景与使命：世界每天生成约2.5千万亿字节数据且持续增长，理解和管理数据难度日益增加。数据专业人士的核心使命是通过精准数据治理，在恰当时间、运用适当控制措施，为业务部门提供可靠数据支持。本书系统阐述数据治理本质内涵与关键要素，指导构建切实可行的解决方案，转化为企业可直观感知的可量化成果，帮助读者掌握数据治理项目成功提案技巧及业界认可的支持方案。
本书适合读者：面向首席数据官（CDO）、数据治理主管、数据专员、期望理解自身工作商业价值的工程师，以及希望深入了解数据管理的IT从业者和期望提升数据治理能力的企业主管，读者需具备基础数据处理能力、了解企业基本需求及通过数据解决方案满足需求的方法，无需向高管推销解决方案的专业知识或编程经验。
你将学到：如何定位数据治理以赢得管理层支持；如何在可衡量影响的情形下大规模启动治理项目；从现实世界实际案例中获取迅速付诸行动的方法；如何获取对数据治理主导的数字化转型的支持；如何自信且有力地出击；从创意构思到项目交付及后续阶段的详细分步指南。
本书涵盖内容：包括《什么是数据治理？》《如何组建倡导者同盟》《打造高效团队》《建立组织基准》《定义成功并对齐成果》《元数据管理》《技术元数据与数据谱系》《数据质量》《数据架构》《主数据管理》《数据运营》《强劲有力的启动》《取得快速胜利并产生影响力》《数据自动化助力更高效成果》《应用数据治理推动业务成功》《提供可靠结果获得重要成果》《金融机构案例研究》等十七章内容。
充分利用本书：本书将引领读者掌握数据治理中的信任构建方法，从理解数据治理本质及其组织落地途径入手，系统学习数据治理各个子模块和实施办法，掌握在企业内部达成价值创造与操作便捷性的双重目标，建议以初学者心态重新审视数据治理理念，用全新视角重塑认知体系。
第一部分：设计通向可信数据的路径
内容概述：本部分帮助读者设计数据治理方案，从基本定义入手，涵盖组建成功且具备扩展性的团队、获取支持以及界定团队和公司在数据治理方面的成功标准，包含《什么是数据治理？》《如何组建倡导者同盟》《打造高效团队》《建立组织基准》《定义成功并就成果达成共识》五章。
第二部分：数据治理能力深度研究
内容概述：本部分全面介绍六个关键数据治理能力，包括元数据管理、技术元数据和数据谱系、数据质量、数据架构、主数据管理、数据运营，从关键定义和成功衡量方法入手，提供有效与无效示例，指导如何开展各能力的基础项目及在组织中启动各项能力。
第三部分：基于价值交付建立信任
内容概述：本部分将前两部分知识转化为成功的项目启动，介绍加速和优化成果的技术，帮助业务利益相关方重视与理解，最后介绍良性循环以凭借速度取胜，包含《强劲有力的启动》《取得快速胜利并产生影响力》《数据自动化助力更高效成果》《应用数据治理推动业务成功》《提供可靠结果获得重要成果》五章。
第四部分：案例研究
内容概述：本部分通过虚构公司案例研究，展示前十六章内容如何通过实践方法呈现，凸显最佳解决方案及未被选用的替代选项并阐释原因，包含《金融机构案例研究》一章，探讨如何将主题应用于高度监管机构，介绍如何识别速胜机会、向高管团队传达高价值投资的长期解决方案及设计具有影响力的迭代交付。
