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数据治理——理论、方法与实践

数据治理——理论、方法与实践

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图文详情
  • ISBN:9787302653905
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:295
  • 出版时间:2024-02-01
  • 条形码:9787302653905 ; 978-7-302-65390-5

本书特色

本书为服务国家数字发展战略,释放数据资源要素在社会生产、消费和服务管理等环节中的价值潜力,结合作者长期深耕网络空间治理、数字经济发展等领域教学工作与课题研究的结晶与成果,按照“基础理念入题、核心关切论题、实践应用收题”的写作思路,构建起一套“国家、行业双层面”“理论、方案两路径”的编写体系。内容聚焦数据治理痛点、问题、应用和未来发展方向,并辅以丰富现实案例,加深读者对数据治理理论与应用的理解。

内容简介

《数据治理——理论、方法与实践》关注以数据为关键要素的数字经济时代背景下的数据治理问题,分为 8 章。第 1 、2 章以数据治 理基础概念作为铺垫,重点对数据、数据治理以及数据治理体系所涵盖的内容进行全面梳理,明晰数据治理的现状、趋势,并进行国内外数据治理理念与体系的比较;第3~ 7章是数据治理核心问题探讨, 重点对数据开放、数据交易、数据安全等核心内容进行系统阐述,明确数字经济背景下的数据治理过程中的痛点、难点问题,以及未来发展的核心方向;第 8 章是数据治理实践应用,深入企业数据治理层面了解数据在企业运营中的重要作用,以及企业开展数据治理工作的实施流程与技术方法,以求实现更优的企业数据治理质量。同时, 《数据治理——理论、方法与实践》提供了丰富的应用实例, 每章后均附有思考题供读者加深对内容的理解。 《数据治理——理论、方法与实践》适合普通高等教育本科生及低年级研究生使用,广泛适用于经济类专业与管理类专业的课程设 置,尤其是管理科学与工程、应用经济学、工商管理或数字经济等新专业或学科领域,也可供对数据治理感兴趣的广大研究人员参考。

目录

第1章 数据与数据治理 / 1
1.1 数据的价值 / 2
1.1.1 数据相关概念辨析 / 2
1.1.2 数据作为新型生产要素的主要特征 / 4
1.1.3 数据创造价值的维度 / 6
1.2 数据治理的内涵 / 9
1.2.1 宏观层面数据治理的基本概念 / 9
1.2.2 数据治理工作的定义、要素、类型和领域 / 12
1.2.3 数据治理工作的内容与范围 / 15
1.2.4 数据治理工作的目标与意义 / 15
1.2.5 数据治理的相关道德准则 / 16
1.3 数据治理的研究进展 / 17
1.3.1 数据治理的研究起源 / 17
1.3.2 数据治理的研究重点 / 18
1.3.3 数据治理的应用场景 / 19
1.4 数据治理的发展 / 19
1.4.1 数据治理的发展现状 / 20
案例1.1 江西省农村信用社联合社数据治理实践 / 20
1.4.2 数据治理当前面临的问题 / 21
1.4.3 数据治理的发展机遇 / 22
1.4.4 数据治理的发展趋势 / 23
1.5 思考题 / 25
第2章 数据治理理念与体系构建 / 26
2.1 数据治理理念的国际比较 / 27
2.1.1 美国数据治理理念 / 27
2.1.2 欧盟数据治理理念 / 28
2.1.3 英国数据治理理念 / 29
2.1.4 日本数据治理理念 / 29
2.1.5 中国数据治理理念 / 29
2.2 全球数据治理措施概述 / 30
2.2.1 全球数据治理态势 / 30
案例2.1 全球数据主权态势 / 33
2.2.2 国外数据治理措施 / 34
2.2.3 我国数据治理措施 / 40
2.3 融合多国经验的数据治理体系构建 / 42
2.3.1 国家层面的数据治理体系 / 42
2.3.2 行业层面的数据治理体系 / 46
案例2.2 行业数据治理制度建设案例 / 49
2.3.3 组织层面的数据治理体系 / 50
案例2.3 华为数据治理案例:华为数据湖治理中心平台 / 52
2.4 思考题 / 54
第3章 数据开放共享 / 55
3.1 数据开放共享的概念及其发展 / 56
3.1.1 数据开放共享的概念 / 56
3.1.2 数据开放共享的发展历程 / 57
3.1.3 数据开放共享的原则 / 59
3.1.4 国内外数据开放共享的相关政策 / 60
3.2 数据开放共享的主要方式 / 64
3.2.1 数据开放 / 64
3.2.2 数据交换 / 65
3.2.3 数据流通 / 66
3.3 推进数据开放共享的战略策略 / 66
3.3.1 数据开放共享的重要价值 / 67
3.3.2 政务数据开放共享 / 67
3.3.3 医疗数据开放共享 / 70
案例3.1 地方政府医疗卫生数据开放工作中存在的一些问题 / 70
3.3.4 科研数据开放共享 / 73
3.4 数据开放共享的治理路径 / 75
3.4.1 数据开放共享给数据治理提出的挑战 / 75
3.4.2 数据开放共享的治理策略 / 75
3.4.3 数据开放共享的框架体系 / 76
案例3.2 政府和企业数据开放平台建设 / 78
3.4.4 发达国家经验借鉴 / 79
3.5 思考题 / 80
第4章 数据产权与数据交易 / 81
4.1 数据产权的概念 / 82
4.1.1 数据产权 / 82
4.1.2 数据产权的界定 / 83
4.1.3 数据产权的研究述评 / 84
4.2 数据产权的权利体系 / 86
4.2.1 数据产权的基本范畴 / 86
4.2.2 数据产权的权利体系介绍 / 87
4.3 数据产权的立法方向 / 88
4.3.1 构建新型数据产权,完善法律体系 / 88
4.3.2 完善数据流通交易全过程相应法律规定 / 89
4.3.3 从《民法典》到民事单行法对数据产权进行层级保护 / 90
4.4 数据交易的框架、模式与政策 / 90
4.4.1 数据交易 / 90
4.4.2 数据交易的模式 / 93
4.4.3 数据交易政策 / 96
4.5 数据确权、定价和交易技术 / 97
4.5.1 数据确权 / 98
4.5.2 数据定价 / 100
4.5.3 数据交易技术 / 103
4.5.4 数据交易的收益分配机制 / 105
案例4.1 淘宝诉美景不正当竞争案 / 106
4.6 数据产权保护的*佳实践 / 107
4.6.1 意识路径 / 107
4.6.2 法律路径 / 108
4.6.3 市场路径 / 109
案例4.2 成都市政府数据授权管理案例分析 / 110
4.7 思考题 / 111
第5章 数据主权与跨境流动 / 112
5.1 数据主权与跨境流动的概念和内涵 / 113
5.1.1 数据主权的概念和内涵 / 113
5.1.2 数据跨境流动的概念和内涵 / 116
5.2 数据跨境流动对数据主权维护带来的挑战 / 119
5.2.1 数据跨境流动对数据主权维护带来的挑战 / 120
5.2.2 数据主权与数据跨境流动治理间的逻辑关系 / 123
5.3 数据跨境流动的政策、法规和实践 / 123
5.3.1 各国数据跨境流动政策的现状分析 / 123
5.3.2 我国的数据跨境流动政策的现状分析 / 125
5.3.3 数据跨境流动政策的比较 / 127
5.3.4 数据跨境流动治理理论框架 / 128
5.3.5 探索维护数据主权与管制跨境流动的平衡路径 / 134
案例5.1 滴滴赴美上市 / 137
案例5.2 我国TikTok出售谈判 / 138
5.4 思考题 / 139
第6章 数据隐私及其保护 / 140
6.1 数据隐私的概念与内涵 / 140
6.1.1 数据隐私的概念 / 141
6.1.2 数据隐私的内涵 / 141
6.2 数据隐私保护案例与立场 / 145
案例6.1 谷歌因违反《通用数据保护条例》而被处以5000万欧元罚款 / 145
案例6.2 Facebook因触犯隐私保护相关规定而支付赔偿金6.5亿美元 / 149
案例6.3 滴滴公司因违法遭受处罚 / 151
6.3 数据隐私保护政策与法规 / 153
6.3.1 欧盟的数据隐私保护政策与法规 / 154
6.3.2 美国的数据隐私保护政策与法规 / 157
6.3.3 中国的数据隐私保护政策与法规 / 159
6.4 数据隐私安全与保护技术 / 162
6.4.1 数据脱敏技术 / 162
6.4.2 数据匿名化技术 / 163
6.4.3 数据加密技术 / 164
6.4.4 数据扰动技术 / 165
6.5 数据隐私治理思路 / 167
6.5.1 实践路径 / 167
6.5.2 伦理建设 / 169
6.6 思考题 / 171
第7章 数据安全 / 172
7.1 数据安全的概念 / 172
7.1.1 安全概念的变迁 / 173
7.1.2 数据安全的新含义 / 176
7.2 数据安全的背景和案例 / 179
7.2.1 数据安全的背景 / 180
7.2.2 数据安全的案例 / 180
案例7.1 某航空公司数据被境外间谍情报机关网络攻击窃取案 / 180
案例7.2 某境外咨询调查公司秘密搜集窃取航运数据案 / 181
案例7.3 李某等人私自架设气象观测设备,采集并向境外传送敏感气象数据案 / 181
7.3 数据安全治理 / 182
7.3.1 数据安全治理框架 / 182
7.3.2 数据分类分级 / 188
7.3.3 数据安全应急处置 / 193
7.4 数据安全监督管理 / 198
7.4.1 内部数据安全审查 / 198
7.4.2 外部数据安全审查 / 199
7.4.3 数据安全监督总体思路 / 204
7.5 思考题 / 207
第8章 企业的数据治理实践 / 208
8.1 企业数据治理的现状及挑战 / 209
8.1.1 企业数据治理的概念与范围 / 209
8.1.2 现阶段企业数据治理遇到的问题 / 214
8.1.3 未来企业数据治理面对的挑战 / 215
案例8.1 多元化集团:数据治理助力多元化企业集团管控 / 215
案例8.2 汽车行业:数据驱动长安汽车数字化转型 / 221
8.2 企业的数据类型与核心价值 / 226
8.2.1 企业数据资产的含义与特性 / 226
8.2.2 企业数据的构成 / 228
8.2.3 企业数据资产的估值与计量 / 231
8.2.4 企业数据资产的重要价值及实现方式 / 234
8.3 企业数据治理的顶层架构设计 / 235
8.3.1 企业数据治理架构的设计原则 / 235
8.3.2 企业数据治理架构的设计目标 / 235
8.3.3 国际社会主要企业数据治理框架梳理 / 236
8.3.4 企业数据治理框架设计 / 240
8.4 企业数据治理的实施流程 / 244
8.4.1 企业数据治理实施前的启动工作 / 244
8.4.2 企业数据治理的实施过程 / 248
8.5 企业数据治理中的方法论与技术工具 / 253
8.5.1 企业实施数据治理的方法论 / 253
8.5.2 企业实施数据治理的技术工具 / 256
案例8.3 能源化工行业:数据治理助百年油企数字化转型 / 261
案例8.4 电力行业:夯实数字化转型基础—南方电网数据资产管理行动实践 / 266
8.6 企业数据治理的质量评估与优化 / 276
8.6.1 企业数据治理的评估对象与模型 / 276
8.6.2 企业数据治理的优化关键点 / 287
8.6.3 企业数据治理的优化措施 / 288
8.7 思考题 / 293
参考文献 / 294
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作者简介

张彬博士,北京邮电大学经济管理学院教授,博士生导师,数字经济测评与管理研究中心主任。主要研究方向为信息化测评、数字鸿沟测度、数字经济管理、网络空间治理和数据治理等。

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