数据要素化时代的数据治理

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第一篇 数据治理新趋势

第1章 DataOps的发展趋势及实践探索

1.1 DataOps促进数字化转型

1.2 DataOps的发展与特点

1.3 DataOps的实践探索

1.4 未来展望

第2章 数据要素时代产业级数据治理新趋势

2.1 数据治理发展背景

2.2 数据治理分类定义

2.3 数据治理发展趋势与挑战

2.4 数据治理创新变革思路

2.5 产业级数据治理势在必行

2.6 产业级数据价值内涵

2.7 产业级数据治理的重要意义

第3章 数据治理进阶——场景化、工程化、智能化

3.1 数据治理现状：超过90%的数据治理项目失败

3.2 场景化：数据治理行业痛点的对症处方

3.3 工程化：数据治理流水线和标准化

3.4 智能化：数据治理自动化和去低端人工化

3.5 数据治理标杆项目实践分享

第4章 数据资产安全运营和演进趋势

4.1 数据资产运营

4.2 数据安全分类分级

4.3 业务架构与数据架构一体化

4.4 集团型企业数据治理的3种模式

第二篇 新理论、新方法和新技术

第5章 数业的逻辑及路径

5.1 何为数业

5.2 何以数业

5.3 数业逻辑

5.4 数业之路

第6章 业务驱动的数据治理闭环管理方法

6.1 数据治理的现状与目标

6.2 数据治理的内容

6.3 数据治理的规划

6.4 业务驱动数据治理的落地

6.5 总结与展望

第7章 数据资产价值呈现之道

7.1 数字化转型带来的数据变革

7.2 数智时代的开启

7.3 数据实验室的构建

7.4 业务分析工具集的提供

7.5 AI场景化能力的全流程覆盖

7.6 AI自动化业务平台必须具备的能力

7.7 数据安全底线保证

第8章 数据治理的共治共享

8.1 共治共享的定义

8.2 共治共享的必要性

8.3 共治共享的可行性

第9章 价值驱动的精益数据治理

9.1 数据治理是数字化转型的“德尔斐神谕”

9.2 数据治理项目的六大挑战

9.3 六大挑战的四大应对策略

9.4 精益数据方法打造价值驱动的数据治理

9.5 精益数据治理的六大新范式

9.6 精益数据治理工作坊实现业技融合的数据治理

第10章 数据治理的“新四化”

10.1 数据治理的现状和挑战

10.2 数据治理“新四化”实践探索

10.3 数据治理落地见效的行动建议

第三篇 新型数据基础设施

第11章 平安人寿数据中台建设实践

11.1 平安人寿数据中台的发展及全景规划

11.2 平安人寿数据中台的实施方案

11.3 平安人寿数据中台的建设成果

第12章 阿里巴巴数据治理平台建设实践

12.1 数据繁荣的红利与挑战

12.2 阿里巴巴数据治理平台建设的主要实践

12.3 阿里巴巴数据治理平台建设的总结与展望

第13章 后Hadoop时代的数据分析之道

13.1 从基础架构看数据治理的现状

13.2 从数据仓库到湖仓融合架构的演进

13.3 下一代数据分析引擎的建设方向

13.4 新一代极速湖仓分析引擎

13.5 客户案例分享

第四篇 行业数据治理与数据安全治理

第14章 高校数据治理工程化探索与实践

14.1 高校数据工程建设背景

14.2 数据治理工程化指导思想

14.3 “388”数据治理工程管理体系

14.4 数据治理工程人员培养

14.5 数据治理工程化实施效果

14.6 数据治理工程化典型案例

14.7 下一步的思考与展望

第15章 场景化数据治理助推“智校”提升

15.1 高校数据治理体系的建设背景

15.2 高校数据治理体系的建设思路

15.3 高校场景化数据治理方案

第16章 数字化时代数据安全运营的探索与实践