日前，机械工业出版社隆重推出的，由中翰软件创始人之一、中国企业数据治理联盟秘书长段效亮担当主编，山东财经大学教授、博士生导师、中国企业数据治理联盟理事长田金方担当副主编及多位行业专家担任编委的《企业数据治理那些事》一书正式出版，这是国内企业数据治理领域的一件大事，也是一件幸事。本书以规避数治理风险为原则，分别从数据管理体系架构方面、数据交换方面、历史数据清洗方面、数据保养等方面对如何规避数据治理风险进行了全面深入的分析。
“本书对未来数据治理的咨询及平台的功能，也提出了有针对性的意见和标准。”据段效亮介绍，本书全面探讨了企业数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。全书首先介绍企业数据治理的发展方向，提出了企业数据治理的八步法则。然后从项目层面对企业如何进行数据治理进行了深入分析，分别对数据治理项目的前期准备、项目实施方法论、历史数据改造、数据交换对接以及数据治理项目后的运维保养进行了探讨，并首次在行业内提出二次治理的概念和方案。
田金方告诉记者，本书内容主要面向企业CIO、CEO以及CDO等数据管理人员等。“对于想系统了解数据治理理论的读者来说，本书更是一部完整的企业数据治理实战读物，不仅能帮读者系统地掌握企业数据治理的策略、方法，更能使读者对企业数据治理如何支撑数据应用分析有深刻的感悟。”
田金方：企业数据治理势在必行
田金方在本书序言中坦言：
在当前的工业4.0时代，拥有数据是基础，治理数据是关键。从大数据到人工智能，数据作为一种生产资料进行交易，数据资产也应运而生，国内外众多数据交易所如雨后春笋般迅猛发展。
如何为数据打码加印、通过抽取水印信息的方式，进行数据确权？如何建立数据标准，推动数据资产评估以实现标准化？如何建立权威的数据认证机制？如何打造数据工厂？如何确保数据合法访问？如何对传输中的数据进行加密，有效防止数据被截获事件的发生？如何建立严格的交易数据监管体系，规避对用户利益、市场秩序和应用安全等可能构成的风险？如何建立数据资产的价格结构和价格体系，对数据资产进行合理定价？所有这一切，都离不开数据治理。同时，各企事业单位在进行信息化建设的过程中，记录了单位规模、运营、信息技术等发展轨迹，普遍存在各系统、各部门、各行业之间数据标准和规范不同、信息相互不通等“数据孤岛”和“数据烟囱”问题，致使系统的协同性很差，大大制约了企事业单位的管理效率。数据治理是解决上述瓶颈问题的有效手段，可以为多源、异构、跨界数据应用夯实基础，确保数据资产管理活动始终处于规范、有序、可控的状态，将海量数据应用于决策、营销、成本节约和产品创新上。
作为从事多年数据分析教研的大学教授，我本人在处理行业数据时，也经常面临数据治理具体工作上的窘境。对数据分析领域的从业人员来说，面临的问题多过答案。我所从事的研发项目多是围绕社会经济统计、开源大数据等，拥有海量的金融市场交易数据、社交媒体生成的数据，所以更加体会到要科学地使用数据，就必须有效地对其进行治理。
《企业数据治理那些事》一书的出版，恰逢其时，是从事多年数据治理专家奉献的心得之作，作者以极其实用和通俗易懂的风格，倾心向读者解读企业实施数据治理项目这一复杂主题。该书较系统地阐述了企业实施数据治理项目的方法、过程，深入浅出地介绍了当今主流的数据质量管理方案与平台，介绍了众多企业在数据治理方面的实践案例，具有一定的可参照性、可操作性和可读性，是数据治理领域值得一读的参考书。
李鸣：数据治理理念需要推广
中国电子技术标准化研究院区块链研究室主任、IEEE 计算机协会区块链和分布式记账技术委员会主席、ISO/IEC 38505-2数据治理国际标准编辑李鸣在序言中对本书给予高度评价：
从技术视角来看，数字经济的核心要素是数据，数据作为新的生产要素有着边际成本小、价值空间大和基于数据服务的商业模式多等特点，最大化数据价值已经成为数字经济的主要活动。
数据治理国际标准 ISO 38505-1 和ISO 38505-2，提出了数据治理的概念和实践指南。数据治理正在成为最大化数据价值的主要手段。本书从数据的概念到主数据管理再到数据治理进行了详细阐述，针对企业数据管理的现状对数据治理项目的事前、事中和事后做了深入浅出的全面剖析，“数据评估监测”“数据治理能力转化”“二次治理”“源端治理”“末端治理”等概念首次在行业内提出，足见作者在数据治理行业的深入思考。
本书的另一亮点是携众多企业数据治理专家现身说法，分享了大量的企业数据治理实践案例，让甲方正式“面对”甲方，通过这些心得体会引发广大读者的共鸣。
数据治理的理念需要大家的共同推广，正确的引领可以带给国家、社会、企业等新的活力和希望。希望这本书能够起到积极的推动作用。
李为：这是一部实战型的工具书
浙江新和成股份公司流程信息总监李为在本书序言中认为：
企业信息化领域有句经久不衰的老话，叫作“三分开发、七分运维、十二分数据”。在大数据应用越来越广泛的今天，数据价值的重要性更是不言而喻。
要想发挥数据价值，必先做好数据治理。这一点，相信很多信息化战线的老兵都有不少的切肤之痛。有的单位，ERP上线多年，由于一物多码、多物一码等问题严重，不得不回来重新梳理物料编码，物料清洗、系统切换的投入和风险巨大，实在是事倍功半之举。 还有的单位，缺乏集团统一的数据规划，各子公司各行其是，一个集团有多套编码体系，开始几年还能勉强应付，后来集团准备推行电子商务、O2O、大数据营销，原有的数据体系难以支撑，被迫推倒重来，不仅资金耗费巨大，更重要的是耽误了宝贵的转型时间，教训不可谓不惨痛。
数字化转型，是目前流行的话题。数字化企业，更要基于数据驱动。数据这个发动机能否高效运转，科学的数据治理体系是前提。作为承担企业数字化转型重任的CIO、CDO，对数据治理的理念、方法论、工具必须有深入的认识。
段效亮老师是我很尊敬的朋友，在数据治理领域耕耘多年，为数以百计的企业提供了专业的数据治理咨询。在工作之余，段老师也是笔耕不辍、勤于积累，已经有多部专着问世，为数据治理的深入发展在理论和实践两方面发展都做出了突出贡献，其精神和贡献值得钦佩。
这是一本理论和实践深入结合的着作，作者基于多年的数据治理领域的工作经验，对企业数据治理存在的问题进行了深入思考，形成了完整的理论体系和科学的方法论，是一部实战型的工具书，很有借鉴意义。
这不是段效亮老师的第一部数据治理专着，相信也不是最后一本。作为信息技术非常活跃的领域之一，数据治理的理论和实践还在持续进化中。希望本书的作者和读者共同努力、持续迭代，推进企业数据治理、大数据分析和数字化转型的不断深入。
再次感谢段效亮老师对行业的知识共享！
段效亮：清晰认识企业数据治理
段效亮在本书前言中分析：
国际上最早开展数据治理工作的应该是金融和电信行业，但是行业的特殊性决定了治理范围基本局限在客户数据层面，因此国外数据治理厂商大部分是以客户主数据治理为范本的数据治理厂商，当然还有小部分是由PDM延伸而来以BOM为核心的数据治理厂商。
近年来数据治理越来越被企业、政府所重视，国内从事数据治理的专业厂商日益增多，这些厂商大体分为如下八类：
一是从编码管理到主数据管理，再到全静态数据治理的厂商；
二是仍然以编码管理为核心的主数据管理的厂商；
三是由PDM延伸而来以BOM为核心的主数据管理的厂商；
四是由ERP拓展而来以编码管理为核心的主数据管理的厂商；
五是由实施国外ERP项目延伸出来的项目级主数据管理的厂商；
六是由元数据管理延伸而来的主数据管理的厂商；
七是由报表、BI厂商延伸而来的主数据管理的厂商；
八是学习了国外客户数据治理的理念、方案后，服务过金融行业数据治理的厂商。
可以看出，目前活跃在一线的大部分数据治理厂商是主数据管理或者主数据管理延伸而来的数据治理厂商，只有小部分是金融行业数据治理转行而来的厂商。目前各厂商相互“厮杀”于企业和政府行业的各个数据治理项目的招标过程中，“五花八门”的方案导致甲方的选择纠结难耐。
甲方的痛点在于，一是厂商的类型较多，再就是甲方自身对于数据治理的认知还比较初级，对数据治理项目实施的过程及后继开展的数据运维工作并不了解，甚至认为主数据管理就是数据治理的全部，并且所有的平台都类似，选哪个都行。
解答企业在实施数据治理中面临的种种困惑，让甲方对数据治理项目有更清晰的认识，是写作本书的初衷。本书共分3篇12章内容。
第一篇，概念及方法篇。本篇旨在明确数据治理的相关概念，指明企业数据治理的未来发展方向。包括企业数据治理概述和企业数据治理的“八步走”两章内容。
第二篇，项目篇。本篇旨在帮助读者了解数据治理项目实施的全过程，以便更好地抓住数据治理工作开展的时机，选择理想的数据治理方案，有效规避各种风险，科学高效地成功实施数据治理项目。包括5个角度自查数据管理现状、启动数据治理项目前的3个关键点、项目启动—项目实施方法论及调研分析、重塑标准—构建数据管理体系、解决已有数据质量问题—彻底清洗存量数据、完善数据交换架构—彻底打通数据孤岛、行为约束—优化增量数据质量、确保顺利—企业数据治理项目的管理、以终为始—顺畅开展数据运维工作、拒绝失败—数据治理项目的风险管控10章内容。
第三篇，经验篇。本书特意邀请部分甲方数据治理专家着文（共计19篇文章）分享企业数据治理项目实践心得体会，现身说法。这些内容对于准备开展数据治理工作的企业和读者而言非常有借鉴意义。
全书最后的附录：数据治理平台功能标准，介绍了数据治理行业中专业数据治理平台应该具备的功能，供广大读者朋友参考。
本书中的内容、方法等不代表行业标准，也无意去树立行业标准，我们相信未来会有更好的方案、产品出现。数据治理行业需要日新月异的技术及方案的更新，否则我们（甲方、乙方）谁都“伤不起”。
段效亮强调，本书虽然主要由他编写，但参与编写工作的还有30多位行业专家，他由衷表示感谢！“另外特别感谢王斌编辑，我们就本书的细节进行了多次细致而又高效的交流，他给予了非常多的中肯建议和帮助。”段效亮希望，本书的出版，能够为改变企业对数据治理的认识，促进企业数据质量的持续改善产生积极的影响。
