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第1章 大数据治理概述1

1.1 大数据治理相关概念2

1.1.1 背景知识2

1.1.2 数据治理12

1.1.3 大数据治理16

1.2 从数据治理到大数据治理21

1.2.1 国际数据治理进展21

1.2.2 中国数据治理进展30

1.2.3 大数据治理——数据治理的新趋势33

1.3 大数据治理的重要作用34

参考文献35

第2章 大数据治理框架37

2.1 框架概述38

2.2 大数据治理的原则39

2.2.1 战略一致39

2.2.2 风险可控39

2.2.3 运营合规40

2.2.4 绩效提升40

2.3 大数据治理的范围40

2.3.1 大数据治理的活动与范围41

2.3.2 战略42

2.3.3 组织42

2.3.4 大数据质量43

2.3.5 大数据生命周期43

2.3.6 大数据安全、隐私与合规44

2.3.7 大数据架构45

2.3.8 大数据服务创新46

2.4 大数据治理的实施与评估47

2.4.1 促成因素47

2.4.2 实施过程49

2.4.3 成熟度评估49

2.4.4 审计52

参考文献52

第3章 大数据的战略和组织53

3.1 大数据战略指明企业转型的方向54

3.2 企业制定大数据战略的要点56

3.2.1 融合业务需求56

3.2.2 建立大数据价值实现的蓝图56

3.2.3 融合企业组织和战略58

3.3 大数据战略对组织的影响58

3.3.1 组织架构设计要素58

3.3.2 大数据战略对组织架构设计的影响60

3.4 典型大数据组织示例62

参考文献65

第4章 大数据架构67

4.1 大数据架构概述68

4.1.1 架构与架构设计68

4.1.2 数据和数据架构69

4.1.3 从数据架构到大数据架构69

4.2 大数据架构参考模型70

4.2.1 总体架构70

4.2.2 大数据基础资源层71

4.2.3 大数据管理与分析层73

4.2.4 大数据应用与服务层75

4.3 大数据架构的实现75

4.3.1 不同视角下的架构分析75

4.3.2 大数据技术架构76

4.3.3 大数据应用架构79

参考文献80

第5章 大数据安全、隐私和合规管理81

5.1 大数据安全和隐私的问题与挑战82

5.1.1 大数据带来的安全隐私问题83

5.1.2 大数据安全和隐私的十大技术挑战86

5.1.3 十大技术挑战的建模、分析和实施87

5.2 大数据安全防护87

5.2.1 大数据安全防护对策94

5.2.2 大数据安全防护关键技术95

5.2.3 大数据分析技术带来安全智能98

5.3 大数据隐私保护106

5.3.1 大数据隐私特点分析107

5.3.2 大数据隐私保护对策109

5.3.3 大数据的隐私保护关键技术110

5.4 大数据合规管理113

5.4.1 美国数据合规管理状况113

5.4.2 欧盟数据合规管理状况114

5.4.3 我国数据合规管理现状114

参考文献115

第6章 大数据质量管理117

6.1 大数据特性及其质量管理的复杂性118

6.1.1 大数据的特性分析118

6.1.2 大数据质量管理的复杂性119

6.1.3 大数据质量管理复杂性的原因分析119

6.2 大数据质量的概念和维度120

6.2.1 大数据质量的基本概念120

6.2.2 大数据质量的维度120

6.3 大数据质量管理参考框架122

6.3.1 参考框架概述122

6.3.2 大数据质量策略123

6.3.3 大数据质量控制目标124

6.3.4 职责角色125

6.3.5 流程和方法125

6.3.6 支撑保障126

6.4 大数据质量项目实施方法126

6.4.1 定义阶段127

6.4.2 测量阶段130

6.4.3 分析阶段131

6.4.4 改进阶段133

6.4.5 控制阶段135

6.5 大数据质量管理常用方法和工具136

6.5.1 常用质量管理工具136

6.5.2 数据质量辅助工具138

参考文献140

第7章 大数据生命周期141

7.1 概述142

7.2 大数据范围确定144

7.3 大数据采集144

7.3.1 大数据采集的范围144

7.3.2 大数据采集的策略145

7.3.3 大数据采集的规范146

7.3.4 大数据采集的安全与隐私146

7.3.5 数据采集的时效147

7.3.6 非结构化数据的采集148

7.3.7 大数据的清理148

7.4 大数据存储149

7.4.1 数据的热度（热数据、温数据与冷数据）149

7.4.2 不同热度数据的存储与备份要求149

7.4.3 基于云的大数据存储150

7.5 大数据整合151

7.5.1 批量数据的整合151

7.5.2 实时数据的整合153

7.5.3 数据整合与主数据管理154

7.6 大数据呈现与使用154

7.6.1 数据可视化154

7.6.2 数据可见性的权限管理155

7.6.3 数据展示与发布的流程管理155

7.6.4 数据的展示与发布156

7.6.5 数据使用管理156

7.7 大数据分析与应用158

7.7.1 数据分析与应用的策略158

7.7.2 数据分析与建模159

7.7.3 数据应用160

7.8 大数据归档与销毁161

7.8.1 数据归档161

7.8.2 数据销毁162

第8章 大数据治理实施163

8.1 大数据治理实施的目标和动力164

8.1.1 大数据治理实施的目标164

8.1.2 大数据治理实施的动力166

8.2 大数据治理实施过程167

8.3 大数据治理实施路线图170

8.4 大数据治理实施的关键要素173

8.4.1 实施目标173

8.4.2 企业文化174

8.4.3 组织架构和岗位职责174

8.4.4 标准和规范175

8.4.5 合规管理和控制176

8.5 大数据治理实施框架176

参考文献179

第9章 大数据治理审计181

9.1 大数据治理审计概述182

9.1.1 大数据治理审计面临的机遇与挑战182

9.1.2 大数据治理审计的基本概念183

9.1.3 大数据治理审计的重要意义186

9.1.4 大数据治理审计的前提与基础186

9.2 大数据治理审计内容187

9.2.1 战略一致审计187

9.2.2 风险可控审计187

9.2.3 运营合规审计188

9.2.4 绩效提升审计188

9.2.5 大数据组织审计188

9.2.6 大数据架构审计189

9.2.7 大数据安全与隐私管理审计189

9.2.8 大数据质量管理审计189

9.2.9 大数据生命周期管理审计190

9.3 大数据治理审计方法和技术190

9.3.1 大数据治理审计相关标准190

9.3.2 大数据治理审计方法195

9.3.3 大数据治理审计技术197

9.3.4 大数据治理审计工作基础198

9.4 大数据治理审计流程199

9.4.1 大数据治理审计准备阶段199

9.4.2 大数据治理审计实施阶段200

9.4.3 大数据治理审计终结阶段202

9.4.4 大数据治理审计后续跟踪203

第10章 大数据服务205

10.1 大数据的服务创新206

10.1.1 大数据的服务创新途径206

10.1.2 大数据服务的商业价值208

10.2 大数据的服务内容210

10.2.1 面向业务的大数据服务212

10.2.2 面向技术的大数据服务219

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