Este livro integra teorias e sistemas técnicos de governança de dados nacionais e internacionais, abrangendo os conceitos básicos, caminhos de implementação e casos de referência de governança de dados necessários no processo de transformação digital empresarial. Ele não apenas aborda os pontos críticos e as dificuldades da governança de dados no setor, mas também os muitos anos de experiência prática do autor em projetos de dados. Inclui também a compreensão e o pensamento do autor sobre governança de dados e os métodos de implementação na prática de projetos. Ele pode servir como um manual prático e guia de implementação para que profissionais de gestão de dados executem projetos de governança de dados e possa orientar efetivamente as empresas a implementar uma governança de dados de alta qualidade em todos os aspectos.

●Prefácio
Prefácio
Parte 1: Noções básicas de governança de dados
Capítulo 1 Governança de Dados
1.1 Governança e estrutura de dados
1.1.1 Conteúdo principal da estrutura de governança de dados
1.1.2 Estratégia de Criação da Estrutura de Governança de Dados
1.1.3 A diferença entre governança de dados e gerenciamento de dados
1.2 Equívocos sobre Governança de Dados
1.2.1 Mito 1: Problemas de mudança na cultura de dados
1.2.2 Mito 2: A governança de dados é conduzida pela TI
1.2.3 Mito 3: Problemas de maturidade da governança de dados
1.2.4 Equívoco 4: Tratar a Governança de Dados como um Projeto
1.2.5 Mal-entendido 5: Inconsistência com a estratégia organizacional
1.2.6 Mal-entendido 6: Ignorando a Arquitetura de Dados Organizacionais
1.2.7 Mito 7: Falha na integração eficaz com os negócios
1.2.8 Mito 8: Usar uma abordagem disruptiva
1.2.9 Mito 9: Siga o método de avaliação
1.2.10 Mito 10: Pensar que a governança de dados pode ser alcançada com ferramentas
1.3 Tendências em Governança de Dados
1.3.1 Tendência 1: A governança de dados deve fortalecer o planejamento geral de uma perspectiva empresarial
1.3.2 Tendência 2: As empresas devem estabelecer um sistema de padrões de dados de nível empresarial
1.3.3 Tendência 3: As empresas precisam urgentemente construir um sistema de qualidade de dados baseado em gerenciamento de ciclo fechado
1.3.4 Tendência 4: Necessidade urgente de construir um sistema de segurança de dados baseado na conformidade com leis e regulamentos
1.3.5 Tendência 5: Construindo um sistema de indicadores de dados baseado na realização de valor estratégico
1.3.6 Tendência 6: Acelerar a construção da cadeia de operação de dados, da demanda à realização de valor
1.3.7 Tendência 7: Construindo uma plataforma integrada de realização de valor de ativos de dados com base na governança
1.3.8 Tendência 8: Fortalecimento do sistema de conversão de momentum de produtividade de fatores de dados
Capítulo 2 Estratégia de Dados
2.1 Visão geral da estratégia de dados
2.1.1 O papel da estratégia de dados
2.1.2 Base da Estratégia de Dados
2.1.3 Chave para a Estratégia de Dados
2.1.4 Conteúdo da Estratégia de Dados
2.2 Principais questões na estratégia de dados
2.2.1 Quais problemas precisam ser resolvidos
2.2.2 Quais dados são necessários
2.2.3 Como analisar esses dados
2.2.4 Como apresentar esses dados
2.2.5 Quais softwares e hardwares são necessários
2.2.6 Existe um plano viável?
2.3 Etapas para desenvolver uma estratégia de dados
2.3.1 Objetivos da estratégia de dados
2.3.2 Exemplo de estratégia de dados
2.3.3 Valor estratégico dos dados
2.3.4 Etapas para criar uma estratégia de dados
2.4 Elementos Principais da Estratégia de Dados
2.4.1 Estratégia de Dados no Sistema de Conhecimento de Gestão de Dados DAMA
2.4.2 Estratégia de Dados no Modelo de Avaliação de Maturidade da Capacidade de Gerenciamento de Dados do DCMM
2.4.3 Estratégia de Dados no Framework de Governança de Dados do DGI
2.4.4 Análise de Conteúdo da Estratégia de Dados
2.4.5 Elementos-chave do planejamento da estratégia de dados
Capítulo 3 Arquitetura de Dados
3.1 Como a arquitetura de dados moderna impulsiona os negócios?
3.1.1 O que é arquitetura de dados?
3.1.2 Características da Arquitetura de Dados Moderna
3.1.3 Arquitetura de Dados e Arquitetura da Informação
3.1.4 Pontos-chave para o desenvolvimento da arquitetura de dados
3.1.5 Arquitetura de Dados é a Ponte entre TI e Negócios
3.2 Como construir uma arquitetura de dados moderna
3.2.1 A demanda impulsiona o desenvolvimento da arquitetura de dados
3.2.2 Princípios da Arquitetura de Dados Moderna
3.2.3 Solução de Arquitetura Integrada Lake-Warehouse
3.2.4 Dicas importantes para construir um data lake
3.2.5 Como construir melhor um data lake
3.3 Arquitetura de Dados para Inteligência Contínua
3.3.1 A inteligência contínua é a base das operações de dados
3.3.2 Como construir uma arquitetura de dados inteligente contínua
Capítulo 4 Gestão de Dados Mestres
4.1 Visão geral dos dados mestres
4.1.1 Visão geral
4.1.2 Fatores para determinação de dados mestres
4.1.3 Por que devemos gerenciar dados mestres?
4.1.4 Como executar o gerenciamento de dados mestres
4.2 Gestão de Dados Mestres
4.2.1 Definição e conceitos-chave de dados mestres
4.2.2 Princípios de Gestão de Dados Mestres
4.2.3 Normas e diretrizes
4.3 Construção de Dados Mestres
4.3.1 Preparação antes de iniciar o projeto de dados mestre
4.3.2 Promoção coordenada da construção de dados mestres
4.3.3 Questões que devem ser observadas na construção de dados mestres
4.4 Caso de Construção de Dados Mestres: Construção de Dados Mestres de Materiais
4.4.1 Principais problemas com dados mestres de materiais
4.4.2 Causas de problemas com dados mestres de materiais
4.4.3 Medidas de controle de dados mestres de materiais
4.4.4 Esclarecimento do Gerenciamento de Dados Mestres de Materiais
Capítulo 5 Gerenciamento de Metadados
5.1 O que são metadados?
5.1.1 Elementos de Dados
5.1.2 Metadados
5.1.3 Dados Mestres
5.1.4 Conteúdo dos padrões de elementos de dados
5.2 O que é gerenciamento de metadados?
5.2.1 Visão geral do gerenciamento de metadados
5.2.2 Governança de Gerenciamento de Metadados
5.2.3 Melhores práticas de gerenciamento de metadados
5.3 A importância da gestão de metadados
5.3.1 O papel fundamental dos metadados
5.3.2 Benefícios do Gerenciamento de Metadados
5.3.3 Gerenciamento automatizado de metadados
5.4 A diferença entre gerenciamento de metadados e gerenciamento de dados mestres
5.4.1 Visão geral
5.4.2 Gerenciamento de Metadados e Gerenciamento de Dados Mestres
5.4.3 A intersecção entre metadados e gestão de dados mestres
5.4.4 Diferenças entre gerenciamento de metadados e gerenciamento de dados mestres
5.4.5 Casos de Gerenciamento de Metadados e Gerenciamento de Dados Mestres
5.4.6 A importância de desenvolver uma estratégia
5.5 Gerenciamento e Aplicação de Metadados
5.5.1 Relação entre gerenciamento de metadados, gerenciamento de dados mestres e gerenciamento de padrões de dados
5.5.2 Gerenciamento de dados baseado em metadados
5.5.3 Aplicação de metadados de indicadores
5.5.4 Exploração e prática da gestão de metadados
Capítulo 6 Modelagem de Dados
6.1 A modelagem de dados é a base para a compreensão dos dados
6.1.1 O que é modelagem de dados?
6.1.2 Tipos de Modelos de Dados
6.1.3 Processo de Modelagem de Dados
6.1.4 Tipos de Modelos de Dados
6.1.5 Benefícios da Modelagem de Dados
6.1.6 Ferramentas de Modelagem de Dados
6.2 A relação entre modelagem de dados e governança de dados
6.2.1 Três ações principais de gerenciamento de dados
6.2.2 Usando ferramentas de modelagem para modelar e gerenciar dados
6.2.3 Modelagem de dados é uma forma de governança de dados
6.3 Aplicação de Modelagem de Dados
6.3.1 Método para construção de um modelo de consistência global
6.3.2 O modelo de dados deve ser consistente em todo o domínio
6.3.3 Prática e Pensamento do Modelo de Dados
Parte 2: Governança Avançada de Dados
Capítulo 7 Qualidade de Dados
7.1 Visão geral do gerenciamento de qualidade de dados
7.1.1 Problemas de gerenciamento de qualidade de dados
7.1.2 Relação entre Qualidade de Dados e Governança de Dados
7.2 Gestão da Qualidade de Dados Orientada por Indicadores
7.2.1 O que é gerenciamento de qualidade de dados?
7.2.2 Por que o gerenciamento da qualidade dos dados é necessário?
7.2.3 Cinco Pilares da Gestão da Qualidade de Dados
7.2.4 Como medir a qualidade dos dados
7.2.5 Caso de Controle de Qualidade de Dados
7.3 Gestão da Qualidade de Dados sob Governança de Dados
7.3.1 Como construir uma estrutura de gerenciamento de qualidade de dados
7.3.2 Estabelecer 7 indicadores para medir a qualidade dos dados
7.3.3 Importância da Gestão da Qualidade de Dados
Capítulo 8 Segurança de Dados
8.1 Gestão de Segurança de Dados
8.1.1 Ameaças à segurança de dados
8.1.2 Práticas de Proteção de Dados
8.1.3 Ferramentas de Segurança de Dados
8.1.4 Regulamentos de segurança de dados
8.1.5 Gestão de Segurança de Dados
8.2 Governança de Segurança de Dados
8.2.1 Conceito de Governança de Segurança de Dados
8.2.2 Visão geral da governança de segurança de dados
8.2.3 Modelo de Maturidade de Segurança de Dados
8.2.4 Governança de Segurança e Governança de Dados
8.3 Construindo um sistema de tecnologia de governança de segurança de dados
8.3.1 Desafios técnicos da governança de segurança de dados
8.3.2 Sistema técnico para governança de segurança de dados
8.3.3 Tecnologia de auditoria e revisão de segurança de dados
8.4 Segurança da Internet das Coisas Privacidade Computação e Segurança de Dados
8.4.1 Segurança de Sistemas IoT
8.4.2 Dados na Internet das Coisas
8.4.3 Gerenciamento de Dados e Governança de Dados
8.4.4 Privacidade de dados
8.4.5 Segurança do Sistema
Capítulo 9 Ativos de Dados
9.1 Gerenciamento de ativos de dados
9.1.1 Como gerenciar ativos de dados
9.1.2 Foco do Gerenciamento de Ativos de Dados
9.2 Mensuração do valor dos ativos de dados
9.2.1 Visão geral da avaliação do valor dos ativos de dados
9.2.2 Modelo básico de avaliação de ativos de dados
9.2.3 Modelo de Avaliação de Valor de Ativos de Dados
9.3 Problemas no gerenciamento de ativos de dados
9.3.1 Como as empresas usam dados para criar valor?
9.3.2 Principais desafios da integração de dados corporativos
9.3.3 Como gerenciar dados de forma eficaz
9.3.4 Como o gerenciamento de dados possibilita a transformação digital?
9.3.5 Em que a transformação digital se concentra no nível técnico?
9.3.6 Quem está liderando a transformação digital?
9.3.7 Quais outros aspectos dos métodos de processamento de dados existem na organização durante a transformação digital?
9.3.8 Como mudar a maneira como os funcionários gerenciam os dados diariamente
9.3.9 A inteligência artificial pode desempenhar um papel na garantia da qualidade dos dados?
9.4 Métodos de gerenciamento de ativos de dados
Capítulo 10 Governança de Dados de Big Data
10.1 Governança de Big Data
10.1.1 Visão geral da governança de Big Data
10.1.2 Princípios de Governança de Big Data
10.2 Segurança e Privacidade de Big Data
10.2.1 Visão geral da segurança e privacidade de dados
10.2.2 Definição de Segurança de Dados
10.2.3 Definição de Privacidade de Dados
10.2.4 Como a segurança e a privacidade se interseccionam
10.3 Segurança e Privacidade em Aplicações de Big Data
10.3.1 Fase de Exploração
10.3.2 Fase de Preparação e Gestão
10.3.3 Fase de Manutenção
Capítulo 3: Governança de Dados e Transformação Digital
Capítulo 11 Compreendendo a Transformação Digital
11.1 Transformação Digital e seu Impacto
11.1.1 O que é digitalização e transformação digital?
11.1.2 A lógica subjacente de “redução de custos e melhoria da eficiência” na transformação digital
11.1.3 Desafios da Transformação Digital
11.1.4 Estrutura típica de transformação digital
11.2 A chave para uma transformação digital bem-sucedida
11.2.1 A transformação digital requer uma estratégia de sucesso
11.2.2 A transformação digital requer uma abordagem holística
11.2.3 Principais Áreas de Transformação Digital
11.2.4 Impacto disruptivo da digitalização
11.2.5 Fatores importantes que impulsionam a transformação digital
11.2.6 É importante considerar a situação geral da transformação digital
11.3 Mal-entendidos comuns e caminhos evolutivos da transformação digital
11.3.1 Equívocos comuns sobre a transformação digital
11.3.2 A transformação digital está em toda parte
11.3.3 A Realidade da Transformação Digital
11.3.4 O Caminho Evolutivo da Transformação Digital para a Economia Digital
11.4 Formular uma estratégia de transformação digital é o primeiro passo para a transformação
11.4.1 Acelerando a inovação e a transformação
11.4.2 Foco proativo no futuro e nos resultados
11.4.3 Elementos Básicos da Transformação Digital
11.4.4 Formular uma estratégia de transformação digital é o primeiro passo para a transformação do negócio principal
11.4.5 Como as empresas formulam estratégias de transformação digital?
11.5 Construindo uma ponte entre os elementos centrais da estratégia de transformação digital
11.5.1 Construindo pontes
11.5.2 O cerne da estratégia de transformação digital é construir uma ponte para o futuro
11.5.3 A Direção da Estratégia Digital é o Objetivo e a Conquista
11.5.4 Construindo uma ponte entre risco e certeza
11.5.5 Iluminação da Estratégia de Transformação Digital
11.5.6 Fazendo as perguntas certas para a estratégia de transformação digital
Capítulo 12 O Caminho para a Transformação Digital
12.1 Entenda corretamente a transformação digital
12.1.1 Pirâmide da Transformação Digital
12.1.2 A Arquitetura da Pirâmide da Transformação Digital
12.1.3 A Transformação Digital é sobre Pessoas
12.2 Cinco capacidades essenciais da transformação digital empresarial
12.2.1 Cinco capacidades essenciais da transformação digital
12.2.2 Direção Cognitiva da Transformação Digital
12.3 Principais problemas que podem ser encontrados durante a transformação digital
12.3.1 Capacidades de Negócios Digitais
12.3.2 Transformação Digital de Negócios
12.3.3 Transformação digital de processos
12.3.4 Pensamento e Cultura Digital
12.3.5 Dez Benefícios da Transformação Digital
12.3.6 Nove razões para o fracasso da transformação digital
12.4 Principais questões a serem consideradas na transformação digital
12.4.1 Esclarecimento a partir de casos típicos
12.4.2 Quatro questões na transformação digital
12.4.3 Estrutura da Equipe de Transformação Digital
12.4.4 Recomendações para Gerentes Seniores
12.5 O caminho da transformação digital das empresas industriais
12.5.1 Transformação Digital e Empresas Industriais
12.5.2 Transformação Digital e a Transformação para Fábricas Inteligentes
12.5.3 O Caminho da Transformação Digital para Empresas Industriais
12.6 Metodologia de Transformação Digital Empresarial
12.6.1 Aderir à sinergia entre negócios e tecnologia para promover a transformação digital das empresas
12.6.2 Persistência de Algoritmos de Placar em Painéis Digitais
12.6.3 Que tipo de departamento de TI as empresas precisam durante a transformação digital?
12.6.4 Três paradigmas de transformação empresarial centrada em dados
12.6.5 De negócios baseados em dados para dados baseados em negócios
Capítulo 13 Avaliação da Transformação Digital
13.1 A transformação digital requer consideração abrangente de todos os fatores
13.1.1 Transformação Digital e Experiência do Cliente
13.1.2 A chave para a transformação digital são os dados e a informação
13.1.3 Transformação digital em vários setores
13.1.4 Transformação Digital e Terceirização de Processos de Negócios
13.1.5 Transformação Digital Além da Tecnologia: A Diferença das Pessoas
13.2 Avaliação da Transformação Digital Empresarial
13.2.1 Como entender a transformação digital
13.2.2 Avaliação dos esforços de transformação digital
13.2.3 Cinco indicadores para medir a transformação digital
13.3 Como melhorar a taxa de sucesso da transformação digital
13.3.1 Dez principais motivos para o fracasso da transformação digital
13.3.2 Cinco fatores para uma transformação digital bem-sucedida
13.3.3 Cinco grandes preocupações no processo de transformação digital
13.3.4 Como melhorar a probabilidade de sucesso da transformação digital
13.4 Mineração de valor de dados para acelerar a transformação digital
13.4.1 Caminho para a Ativação de Dados de Empresas Industriais
13.4.2 Métodos para empresas industriais transformarem dados em ativos
13.4.3 Modelo de Ativação de Dados Empresariais Industriais
Capítulo 4 Estudos de caso
Capítulo 14: Caso de Gestão de Ativos de Dados da Sinotrans
14.1 Histórico de construção
14.2 Metas de Construção
14.3 Métodos de Implementação
14.4 Resultados da Construção
14.5 Resumo e Perspectivas
Capítulo 15 Caso de Governança de Dados do Grupo de Investimentos Henan
15.1 Histórico de construção
15.2 Metas de Construção
15.3 Métodos de Implementação
15.4 Resultados da Construção
Capítulo 16 Caso de Gestão de Governança de Dados do Grupo Ansteel
16.1 Histórico de construção
16.2 Metas de Construção
16.3 Métodos de Implementação
16.4 Resultados da Construção
Capítulo 17 Caso de Gestão de Governança de Dados da Shenhua Coal
17.1 Histórico de construção
17.2 Metas de Construção
17.3 Métodos de Implementação
17.4 Resultados da Construção
17.5 Resumo e Perspectivas
Capítulo 18: Estudo de caso de gestão de governança de dados na indústria automobilística
18.1 Histórico de construção
18.2 Metas de Construção
18.3 Métodos de Implementação
18.4 Resultados da Construção
18.5 Resumo e Perspectivas
Capítulo 19: Caso de Transformação Digital da Changzhou Drainage
19.1 Histórico de construção
19.2 Metas de Construção
19.3 Métodos de Implementação
19.4 Resultados da Construção
19.5 Resumo e Perspectivas
Capítulo 20: A governança de dados mestres do grupo de rede nacional de oleodutos auxilia no caso de operação inteligente da cadeia de suprimentos
20.1 Histórico da construção
20.2 Metas de Construção
20.3 Métodos de Implementação
20.4 Resultados da Construção
20.5 Resumo e Perspectivas
Capítulo 21 - Caso de Construção de Ativos de Dados do Grupo Qingdao Water
21.1 Histórico de construção
21.2 Metas de Construção
21.3 Métodos de Implementação
21.4 Resultados da Construção
21.5 Resumo e Perspectivas
referências

Os dados, como fator de produção, foram elevados ao nível estratégico nacional. Como ativar elementos de dados, refletir o valor dos dados e usá-los efetivamente para possibilitar a transformação digital tornaram-se questões importantes. Este livro esclarece a relação entre governança de dados, gerenciamento de dados e transformação digital, apresenta os problemas e as práticas recomendadas que frequentemente ocorrem no trabalho central de governança de dados, esclarece o conteúdo principal, os caminhos do método e os mecanismos de avaliação da transformação digital e fornece aos leitores referências valiosas sobre governança de dados corporativos em larga escala ou casos de transformação digital. Este livro é adequado para CEOs, CIOs, diretores de dados e outras pessoas envolvidas em gestão corporativa e gerenciamento de dados. Ele ajuda a aprimorar a compreensão da governança de dados e da transformação digital e fornece ideias e referências para a implementação eficaz da governança de dados e da transformação digital nas organizações.