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赵飞编著的《基于全生命周期的主数据管理：MDM详解与实践》通过对主数据管理的背景、概念、模型、技术、实施、产品、案例、发展等内容的全面介绍，为读者揭开主数据管理这一新兴概念的神秘面纱，为读者进行数据治理、主数据管理实践提供重要参考。全书共分9章。第1章引入数据资产的概念以及数据治理的概念、内容和重点；第2章讨论主数据管理的基本概念，为读者揭示主数据体系的内涵和主数据管理的任务；第3章讨论主数据管理过程中的关键基础技术，系统地介绍了数据标准、IT架构、信息系统应用等相关的技术知识；第4章讨论主数据全生命周期管理的概念、模型、方法和技术；第5章讨论为企业进行主数据体系架构设计的步骤和方法；第6章说明主数据管理系统实施阶段的主要任务和流程；第7章介绍目前国内主流的主数据管理解决方案和产品；第8章讨论国内主数据管理的先进案例，并分析了国内外主数据管理的现状；第9章展望主数据与云服务、数据挖掘和大数据应用的发展趋势。
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| 內容簡介： |
随着信息技术的发展和信息化的深入，数据逐步成为企业宝贵的战略性资产。主数据管理正是从企业杂乱的数据中捕捉那些具有高业务价值的、被企业内各个业务部门重复使用的关键数据进行管理，构建单一、准确、权威的数据来源，从而提高企业的整体数据质量，提升数据资产价值，推动业务创新，全面增强企业竞争力。《基于全生命周期的主数据管理：MDM详解与实践》编者赵飞将在近十年的主数据管理咨询中积累的经验和知识进行总结，通过对主数据管理的原理、技术、实施、产品、案例、发展趋势等内容的介绍，为读者揭开了主数据管理这一新兴概念的神秘面纱，为读者进行数据治理、主数据管理实践提供重要参考。
全书共分9章。第1章引入数据资产的概念以及数据治理的概念、内容和重点；第2章讨论主数据管理的基本概念，为读者揭示主数据体系的内涵和主数据管理的任务：第3章讨论主数据管理过程中的关键基础技术，系统地介绍数据标准、IT架构、信息系统应用等相关的技术知识；第4章讨论主数据全生命周期管理的概念、模型、方法和技术；第5章讨论为企业进行主数据体系架构设计的步骤和方法；第6章说明主数据管理系统实施阶段的主要任务和流程；第7章介绍目前国内主流的主数据管理解决方案和产品；第8章讨论国内主数据管理的先进案例，并分析国内外主数据管理的现状；第9章展望主数据与云服务、数据挖掘和大数据应用的发展趋势。
本书既可补充从事信息化建设的IT部门人员的专业知识，更能为组织管理者提供信息化知识储备和工作思路，助力组织优化IT架构，也可以作为IT咨询从业者、相关专业在校师生的参考读物。
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| 目錄：
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第1章 主数据管理的背景
1.1 信息时代的企业发展
1.2 数据资产
1.2.1 数据资产的概念
1.2.2 数据资产的重要性
1.2.3 数据资产现状
1.3 数据治理
1.3.1 数据治理的概念
1.3.2 数据治理的意义
1.3.3 数据治理的内容
1.3.4 数据治理的重点
第2章 主数据管理的内涵
2.1 主数据的概念
2.1.1 主数据的定义
2.1.2 主数据的特征
2.1.3 主数据的范围
2.2 主数据管理的概念
2.2.1 主数据管理的定义
2.2.2 主数据体系架构
2.2.3 主数据管理系统
2.3 主数据管理的意义
2.3.1 主数据管理的必要性
2.3.2 主数据管理的意义
第3章 主数据管理的关键技术
3.1 数据标准
3.1.1 数据标准的分类
3.1.2 物资类数据标准
3.1.3 产品数据标准
3.1.4 财务数据标准
3.2 信息分类编码技术
3.2.1 信息分类编码的概念与功能
3.2.2 信息分类编码原则
3.2.3 信息分类编码方法
3.2.4 典型编码结构及其标准
3.3 企业应用集成
3.3.1 企业应用集成的概念
3.3.2 企业应用集成的分类
3.3.3 企业应用集成的方法
3.3.4 企业服务总线
3.3.5 主流企业应用集成平台简介
3.4 面向服务架构
3.4.1 面向服务架构的概念
3.4.2 面向服务架构的基本特征
3.4.3 服务导向的架构和Web服务协议
3.4.4 基于面向服务架构的企业应用集成
3.5 数据仓库
3.5.1 数据仓库的定义及特征
3.5.2 数据仓库的发展
3.5.3 数据仓库的体系结构
3.5.4 数据仓库的数据模型
3.5.5 主流数据仓库软件简介
第4章 主数据全生命周期管理
4.1 主数据全生命周期管理的概念、架构和模型
4.2 主数据模型管理
4.2.1 元数据
4.2.2 数据编码管理
4.2.3 校验规则
4.2.4 工作流引擎
4.2.5 显示规则
4.2.6 分发策略
4.3 主数据业务管理
4.3.1 数据申请
4.3.2 数据审核
4.3.3 数据变更
4.3.4 数据集成和数据分发
4.3.5 数据查询
4.3.6 数据归档
4.4 数据清洗管理
4.4.1 数据清洗的内容
4.4.2 数据清洗的一般过程
4.4.3 数据清洗的工具
4.5 主数据质量管理
4.5.1 主数据质量管理的目标和任务
4.5.2 主数据质量管理评估维度
4.5.3 影响数据质量的因素
4.6 主数据安全管理
4.6.1 系统应用安全
4.6.2 数据内容安全
4.6.3 系统日志管理
4.6.4 系统版本管理
第5章 主数据体系规划方法
5.1 主数据体系规划的任务和步骤
5.2 主数据体系评估方法论
5.2.1 主数据管理成熟度模型
5.2.2 主数据管理成熟度模型的评价指标
5.2.3 主数据管理成熟度评估方法
5.3 现状调研与需求分析
5.3.1 现状调研
5.3.2 现状评估与差距分析
5.3.3 需求分析
5.4 主数据识别分析方法
5.4.1 多因素分析方法
5.4.2 主数据类型识别分析
5.4.3 主数据元属性识别分析
5.5 主数据体系规划设计
5.6 主数据体系架构设计
5.6.1 主数据管控体系
5.6.2 主数据标准体系
5.6.3 主数据质量体系
5.6.4 主数据安全体系
5.7 主数据管理实施规划
第6章 主数据管理体系实施方法
6.1 系统实施阶段的任务
6.2 数据准备
6.2.1 数据准备方案制定
6.2.2 数据采集
6.2.3 数据清洗
6.2.4 数据导入
6.3 人员培训
6.4 程序设计
6.4.1 程序设计的基本要求
6.4.2 程序设计方法
6.4.3 产品定制开发
6.5 系统测试
6.6 系统试运行及上线
6.6.1 系统试运行
6.6.2 系统切换
6.7 系统评价
6.8 项目管理
第7章 典型主数据管理系统平台简介
7.1 主数据管理系统模式的分类
7.2 主流主数据管理平台产品介绍
7.2.1 北京三维天地科技有限公司的主数据全生命周期管理平台
7.2.2 SAP的MDM解决方案
7.2.3 IBM的MDM解决方案
7.2.4 Oracle的MDM解决方案
7.2.5 Informatica MDM
7.3 主数据管理系统选型
第8章 典型主数据管理应用案例
8.1 国际先进企业的主数据管理现状
8.1.1 法国VINCI集团通过主数据集中管理有力促进全球项目一体化运作
8.1.2 美洲银行公司通过构建主数据体系实现了对数据的高效管控
8.2 国内先进企业的主数据管理现状
8.3 石油石化行业应用举例——某特大型石油总公司
8.4 煤炭行业应用举例——两个大型能源集团
8.4.1 某特大型能源集团公司
8.4.2 某大型能源集团
8.5 电力行业应用举例——某特大型电力投资集团公司
8.6 机械制造行业应用举例——某大型饲料机械集团
8.7 水泥行业应用举例——某水泥控股有限公司
8.8 建筑行业应用举例——某特大型建筑股份有限公司
第9章 主数据管理的应用前景展望
9.1 主数据管理应用市场发展趋势
9.2 基于云服务的主数据管理
9.2.1 云服务的定义和发展现状
9.2.2 主数据管理的云服务模式
9.2.3 主数据管理云服务平台的技术基础
9.2.4 云服务对企业主数据管理的影响
9.3 主数据管理在数据挖掘中的应用
9.3.1 数据挖掘的定义及企业应用
9.3.2 数据挖掘的价值与挑战
9.3.3 主数据管理与数据挖掘的关系
9.3.4 主数据管理支持的数据挖掘体系构建
9.4 大数据时代的主数据管理
9.4.1 大数据的定义及特征
9.4.2 大数据时代企业管理的新模式
9.4.3 主数据管理在大数据分析中的作用
9.4.4 大数据对主数据管理的挑战
9.5 主数据管理——企业发展的坚实根基
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