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主数据管理实务白皮书 2.0

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简介：
《主数据管理实务白皮书 2.0》全面解析了企业级主数据管理的最佳实践与策略更新，为企业提供高效的数据治理方案。 主数据管理实践白皮书2.0提供了关于如何有效实施主数据管理策略的深入见解和最佳实践。这份更新版文档结合了最新的行业趋势和技术进步，旨在帮助企业更好地管理和利用其核心业务数据资产，从而提高运营效率、增强决策能力和优化客户体验。

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  • 主数据管理实务白皮书 2.0
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    《主数据管理实务白皮书 2.0》全面解析了企业级主数据管理的最佳实践与策略更新，为企业提供高效的数据治理方案。 主数据管理实践白皮书2.0提供了关于如何有效实施主数据管理策略的深入见解和最佳实践。这份更新版文档结合了最新的行业趋势和技术进步，旨在帮助企业更好地管理和利用其核心业务数据资产，从而提高运营效率、增强决策能力和优化客户体验。
     
  • 信通院主数据管理2.0实践白皮书
    优质
    《信通院主数据管理2.0实践白皮书》全面解析了新一代信息技术背景下的主数据管理策略与技术应用，旨在为企业提供优化的数据治理方案和实施路径。 2023年12月20日，在“2023数据资产管理大会”上，《主数据管理实践白皮书（2.0）》正式发布。 《主数据管理实践白皮书（2.0）》沿用了1.0版本的主体结构，重点增加了各行业主数据实践情况、主数据管理模式和主数据管理策略等内容。
     
  • 数据资产管理实践白皮书第六版
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    《数据资产管理实践白皮书第六版》深入探讨了当前数据资产管理体系的发展趋势与挑战，提供了行业最佳实践和解决方案，旨在推动企业实现数据价值最大化。 《数据资产管理实践白皮书6.0》提供了关于如何有效管理和利用组织内部数据资产的最新指导原则与最佳实践分享。该版本基于前几版的成功经验进行了更新和完善，旨在帮助企业更好地理解、规划并实施有效的数据管理策略，以支持业务决策和创新。
     
  • TDM6.0试验数据管理系统白皮书
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    《TDM6.0试验数据管理系统白皮书》全面介绍了最新版本的试验数据管理系统的功能、架构及应用案例，旨在提供高效的数据管理和分析解决方案。 TDM（Test Data Management）即试验数据管理系统，专为企业管理试验数据而设计的软件系统。它主要解决企业试验数据管理和利用效率的问题，并涉及与企业试验过程执行、辅助资源、数据采集、安全管理及与其他企业软件协同工作相关的功能。该系统填补了产品开发过程中实验环节管理上的空白，是企业在产品研发阶段不可或缺的信息管理系统手段。
     
  • 数据资产管理实践白皮书（第四版）.pdf
    优质
    《数据资产管理实践白皮书（第四版）》全面总结了当前数据资产管理的最佳实践与前沿探索，旨在为企业提供一套实用的数据资产管理和应用方案。 本白皮书旨在为政府及企业开展数据资产管理提供指导，并可作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间紧迫与能力有限，我们的工作尚存不足之处。下一步计划广泛征求各方意见，深化研究并持续完善内容，在已有版本基础上适时发布新版。我们诚邀各界专家学者积极参与研究工作，积极提出建议和策略，共同推进国内数据资产管理理论及方法论体系的发展和完善，助力大数据技术与实体经济的深度融合。
     
  • 数据资产管理实践白皮书(第4版).pdf
    优质
    《数据资产管理实践白皮书（第4版）》全面总结了当前数据资产管理领域的最佳实践与前沿技术，为读者提供了详尽的操作指南和策略建议。 数据被视为资产这一观念已被广泛接受。然而，在实践中，对数据资产的管理和应用仍处于探索阶段，面临着诸多挑战。首先，许多企业和政府部门的数据基础仍然薄弱，存在标准不统一、质量参差不齐以及部门间信息孤岛等问题，这阻碍了数据的有效共享和利用。其次，受限于数据规模及种类有限性，多数企业的数据应用场景还较为初级，主要集中在精准营销、舆情监测与风险控制等领域，应用深度不足且有待进一步拓展。再次，由于难以准确评估数据的价值，企业很难对其成本以及对业务的影响进行量化分析，从而无法像管理有形资产那样有效运营和管理数据资产。
     
  • 《技术元数据、业务元数据、管理元数据》元数据技术白皮书
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    该白皮书深入探讨了技术元数据、业务元数据及管理元数据的概念与应用，为企业提供全面的数据资产管理指南和技术支持。 元数据管理平台专注于处理技术元数据、业务元数据以及管理元数据，旨在帮助各行各业的用户获得更多的数据分析洞察力，并挖掘隐藏在资源中的价值。对于技术人员而言，该平台通过描述、定位、检索和评估存储结构各异且分散的信息资源，实现了信息分类与描述的一致性和规范化，为机器处理创造了条件，从而显著降低了数据治理的人工成本。因此，在许多大型的数据治理项目中，元数据已成为核心要素。 对业务人员来说，元数据管理平台通过详细记录并分析如业务指标、行业术语和规则等关键的业务信息，帮助他们更好地理解业务含义，并掌握相关数据口径及影响范围。这不仅有助于提高工作效率，还能够促进更有效的决策制定过程。
     
  • 云原生2.0白皮书.pdf
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    《云原生2.0白皮书》深入探讨了新一代云计算技术的发展趋势与实践路径，旨在为企业数字化转型提供指导和参考。 《云原生2.0白皮书》是由华为云与中国信通院联合发布的。自2020年发布《云原生产业白皮书》以来，“生于云长于云立而不破”的理念已深入人心。 根据CNCF的定义，云原生技术使组织能够在公共云、私有云和混合云环境中构建和运行可扩展的应用系统，并确保这些系统的弹性、可管理和可观测性。此外，通过强大的自动化功能，工程师能够更轻松地应对复杂多变的环境并简化工作量。 简单来说，云原生是一种基于云计算技术来开发企业应用的方法体系，旨在快速响应业务需求以及支持微服务应用的敏捷方式。 回顾云原生的发展历程不难发现，其初衷是解决复杂系统在快速发展的同时保持稳定运行的问题。互联网和金融行业由于具有高风险抵御能力、高业务需求及对新技术的高度接受度，成为早期采用并实践这一技术的主要领域。 从1.0阶段到2.0阶段的变化在于：云原生1.0主要集中在PaaS层的效率提升、安全性和可靠性方面，即构建高效的数据库和大数据服务以保证系统的弹性和可扩展性；而到了2.0阶段，则更注重于赋能业务、行业以及开发者群体，提供更强的竞争优势。 白皮书详细探讨了云原生技术在多个方面的应用和发展： 1. **发展历程**：回顾创新历程及企业IT建设的三个发展阶段和两次重大转变，并最终进入以应用为中心的“云原生2.0”时代。 2. **基础设施现代化**：涵盖多元算力与软硬协同，构建高效资源平台。泛在计算和统一计算模式让各种应用程序更好地协同工作；智能调度与敏捷运维则提高了资源利用效率。 3. **促进应用敏捷性**：通过基础设施、架构设计以及开发运营模式的革新来提升软件交付速度，并确保系统稳定性和融合价值。 4. **推动业务智能化**：云原生技术使数据资产化，加速人工智能的研发和知识计算的应用落地，从而推进各行业向智能转型。 综上所述，《云原生2.0白皮书》展示了这一技术在新时代的发展趋势及其对企业数字化转型的关键作用。通过不断深化的云原生实践，企业将获得更大的灵活性与竞争力。
     
  • 数据治理——标准化白皮书
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    《数据治理——标准化白皮书》旨在探讨和确立一套完善的数据管理标准体系，以促进信息资源的有效利用与安全保护。该文档汇集了业界最佳实践、指导原则以及实施策略，为组织提供了一套全面的框架来优化其数据资产的价值，并确保符合行业法规要求。 数据治理标准化白皮书 数据治理是指对数据进行管理、保护与利用的过程，以确保其安全、可靠、可追溯及高效使用。在数字经济时代，数据已成为推动社会经济发展的重要力量，因此成为政府、企业和个人共同关注的焦点。 本白皮书详细阐述了数据治理的概念及其意义，并界定了治理范围和基本原则。此外，还总结了当前的数据治理标准化进展与典型标准制定情况，探讨了面临的挑战，并搭建了一个全面的标准体系框架。最后提出了未来工作的建议方向。 **一、定义** 数据治理指的是对从生成到销毁整个生命周期中的数据进行管理控制的过程，旨在确保其安全性、可靠性及高效利用性。 **二、意义和作用** 通过标准化的数据治理流程，可以保障信息的安全与隐私保护，并提高其使用效率。这有助于降低相关风险并减少成本支出，从而促进数字经济的发展。 **三、范围** 数据治理涉及从创建到销毁的所有环节：生产、存储、传输、处理及分享等阶段均在其管理范围内；而具体对象则涵盖个人资料、企业信息以及政府和社会的数据资源。 **四、原则** 在进行数据治理时需遵循以下几项基本原则： - 保障信息安全与隐私； - 维护数据质量和完整性； - 提升使用效果和价值创造能力； - 推动以数据为核心的经济模式发展； **五、标准化进展** 目前，数据治理的标准化工作主要集中在标准文件编制实施、技术革新以及专业人才培养等方面。 **六、典型标准** 已有的代表性规范包括： 1. 数据分类及安全保护准则 2. 存储和传输规则 3. 处理与共享协议 4. 毁灭及备份计划 **七、需求挑战** 当前，数据治理标准化面临的主要难题有： - 如何更好地实现信息安全和个人隐私的双重保障； - 怎样确保信息的真实性和准确性； - 在促进开放的同时如何解决好分享问题； - 数据保护与恢复机制的有效性等。 **八、标准体系框架** 构建一个完善的数据治理体系需要从多个维度入手，包括但不限于：制定和推行相关规范；推动技术创新及应用落地；加强专业人员队伍建设等等。 **九、后续建议** 未来的工作重点应放在以下几个方面： 1. 继续推进数据治理标准化进程； 2. 加强技术研发与实际操作相结合的能力提升； 3. 注重培养高素质的专业人才； 4. 积极推广并落实各项措施。