《华为数字化转型与数据治理套装（套装共2册）》[83]百度网盘|亲测有效|pdf下载

内容简介

《华为数据之道》
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。
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《华为数字化转型之道》
本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。

作者简介

《华为数据之道》
华为公司数据管理部

华为公司数据管理部作为集团层面的数据管理组织，主要负责如下工作：

公司数据工作的战略规划、路标举措以及实施落地；

数据从产生到消费全生命周期管理的治理框架、流程规范、方法和IT工具的制定与推行；

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目　　录

《华为数据之道》
第1章　数据驱动的企业数字化转型
1.1　非数字原生企业的数字化转型挑战2
1.1.1　业态特征：产业链条长、多业态并存3
1.1.2　运营环境：数据交互和共享风险高4
1.1.3　IT建设过程：数据复杂、历史包袱重4
1.1.4　数据质量：数据可信和一致化的要求程度高5
1.2　华为数字化转型与数据治理6
1.2.1　华为数字化转型整体目标6
1.2.2　华为数字化转型蓝图及对数据治理的要求7
1.3　华为数据治理实践9
1.3.1　华为数据治理历程10
1.3.2　华为数据工作的愿景与目标12
1.3.3　华为数据工作建设的整体思路和框架12

《华为数据之道》 第1章　数据驱动的企业数字化转型 1.1　非数字原生企业的数字化转型挑战2 1.1.1　业态特征：产业链条长、多业态并存3 1.1.2　运营环境：数据交互和共享风险高4 1.1.3　IT建设过程：数据复杂、历史包袱重4 1.1.4　数据质量：数据可信和一致化的要求程度高5 1.2　华为数字化转型与数据治理6 1.2.1　华为数字化转型整体目标6 1.2.2　华为数字化转型蓝图及对数据治理的要求7 1.3　华为数据治理实践9 1.3.1　华为数据治理历程10 1.3.2　华为数据工作的愿景与目标12 1.3.3　华为数据工作建设的整体思路和框架12 1.4　本章小结15 第2章　建立企业级数据综合治理体系 2.1　建立公司级的数据治理政策18 2.1.1　华为数据管理总纲18 2.1.2　信息架构管理政策20 2.1.3　数据源管理政策21 2.1.4　数据质量管理政策22 2.2　融入变革、运营与IT的数据治理24 2.2.1　建立管理数据流程24 2.2.2　管理数据流程与管理变革项目、管理质量与运营之间的关系26 2.2.3　通过变革体系和运营体系进行决策26 2.2.4　数据治理融入IT实施27 2.2.5　通过内控体系赋能数据治理27 2.3　建立业务负责制的数据管理责任体系28 2.3.1　任命数据Owner和数据管家28 2.3.2　建立公司层面的数据管理组织29 2.4　本章小结33 第3章　差异化的企业数据分类管理框架 3.1　基于数据特性的分类管理框架35 3.2　以统一语言为核心的结构化数据管理36 3.2.1　基础数据治理39 3.2.2　主数据治理40 3.2.3　事务数据治理46 3.2.4　报告数据治理46 3.2.5　观测数据治理48 3.2.6　规则数据治理50 3.3　以特征提取为核心的非结构化数据管理52 3.4　以确保合规遵从为核心的外部数据管理54 3.5　作用于数据价值流的元数据管理56 3.5.1　元数据治理面临的挑战56 3.5.2　元数据管理架构及策略59 3.5.3　元数据管理60 3.6　本章小结71 第4章　面向“业务交易”的信息架构建设 4.1　信息架构的四个组件74 4.1.1　数据资产目录75 4.1.2　数据标准77 4.1.3　数据模型80 4.1.4　数据分布80 4.2　信息架构原则：建立企业层面的共同行为准则81 4.3　信息架构建设核心要素：基于业务对象进行设计和落地84 4.3.1　按业务对象进行架构设计84 4.3.2　按业务对象进行架构落地87 4.4　传统信息架构向业务数字化扩展：对象、过程、规则90 4.5　本章小结95 第5章　面向“联接共享”的数据底座建设 5.1　支撑非数字原生企业数字化转型的数据底座建设框架98 5.1.1　数据底座的总体架构98 5.1.2　数据底座的建设策略100 5.2　数据湖：实现企业数据的“逻辑汇聚”101 5.2.1　华为数据湖的3个特点101 5.2.2　数据入湖的6个标准103 5.2.3　数据入湖方式106 5.2.4　结构化数据入湖109 5.2.5　非结构化数据入湖113 5.3　数据主题联接：将数据转换为“信息”117 5.3.1　5类数据主题联接的应用场景117 5.3.2　多维模型设计120 5.3.3　图模型设计125 5.3.4　标签设计130 5.3.5　指标设计132 5.3.6　算法模型设计135 5.4　本章小结139 第6章　面向“自助消费”的数据服务建设 6.1　数据服务：实现数据自助、高效、复用142 6.1.1　什么是数据服务144 6.1.2　数据服务生命周期管理149 6.1.3　数据服务分类与建设规范156 6.1.4　打造数据供应的“三个1”162 6.2　构建以用户体验为核心的数据地图167 6.2.1　数据地图的核心价值167 6.2.2　数据地图的关键能力171 6.3　人人都是分析师175 6.3.1　从“保姆”模式到“服务 自助”模式175 6.3.2　打造业务自助分析的关键能力179 6.4　从结果管理到过程管理，从能“看”到能“管”187 6.4.1　数据赋能业务运营187 6.4.2　数据消费典型场景实践190 6.4.3　华为数据驱动数字化运营的历程和经验195 6.5　本章小结199 第7章　打造“数字孪生”的数据全量感知能力 7.1　“全量、无接触”的数据感知能力框架202 7.1.1　数据感知能力的需求起源：数字孪生202 7.1.2　数据感知能力架构205 7.2　基于物理世界的“硬感知”能力207 7.2.1　“硬感知”能力的分类207 7.2.2　“硬感知”能力在华为的实践213 7.3　基于数字世界的“软感知”能力215 7.3.1　“软感知”能力的分类215 7.3.2　“软感知”能力在华为的实践218 7.4　通过感知能力推进企业业务数字化220 7.4.1　感知数据在华为信息架构中的位置220 7.4.2　非数字原生企业数据感知能力的建设224 7.5　本章小结226 第8章　打造“清洁数据”的质量综合管理能力 8.1　基于PDCA的数据质量管理框架228 8.1.1　什么是数据质量228 8.1.2　数据质量管理范围229 8.1.3　数据质量的总体框架229 8.2　全面监控企业业务异常数据231 8.2.1　数据质量规则231 8.2.2　异常数据监控237 8.3　通过数据质量综合水平牵引质量提升243 8.3.1　数据质量度量运作机制243 8.3.2　设计质量度量245 8.3.3　执行质量度量248 8.3.4　质量改进253 8.4　本章小结256 第9章　打造“安全合规”的数据可控共享能力 9.1　内外部安全形势，驱动数据安全治理发展258 9.1.1　数据安全成为国家竞争的新战场258 9.1.2　数字时代数据安全的新变化258 9.2　数字化转型下的数据安全共享260 9.3　构建以元数据为基础的安全隐私保护框架261 9.3.1　以元数据为基础的安全隐私治理261 9.3.2　数据安全隐私分层分级管控策略263 9.3.3　数据底座安全隐私分级管控方案266 9.3.4　分级标识数据安全隐私271 9.4　“静”“动”结合的数据保护与授权管理272 9.4.1　静态控制：数据保护能力架构272 9.4.2　动态控制：数据授权与权限管理274 9.5　本章小结279 第10章　未来已来：数据成为企业核心竞争力 10.1　数据：新的生产要素282 10.1.1　数据被列为生产要素：制度层面的肯定282 10.1.2　数据将进入企业的资产负债表283 10.1.3　数据资产的价值由市场决定284 10.2　大规模数据交互的企业数据生态285 10.2.1　数据生态离不开底层技术的支撑286 10.2.2　数据主权是数据安全交换的核心287 10.2.3　国际数据空间的目标与原则289 10.2.4　多方安全计算强化数据主权291 10.3　摆脱传统手段的数据管理方式292 10.3.1　智能数据管理是数据工作的未来292 10.3.2　内容级分析能力提供资产全景图293 10.3.3　属性特征启发主外键智能联接293 10.3.4　质量缺陷预发现294 10.3.5　算法助力数据管理294 10.3.6　数字道德抵御算法歧视295 10.4　第四个世界：机器认知世界295 10.4.1　真实唯一的“物理世界”和五彩缤纷的“人类认知世界”295 10.4.2　映射“物理世界”的数字孪生—“数字世界”297 10.4.3　“数字世界”中的智能认知—“机器认知世界”298 10.5　本章小结299 ===================== 《华为数字化转型之道》 前言 认　知　篇 第1章　数字化转型，华为的战略选择002 1.1　数字化转型是企业的必答题004 1.1.1　解决时代难题：“鲍莫尔成本病”004 1.1.2　为To B客户带来To C体验005 1.1.3　构筑产业链端到端竞争优势006 1.1.4　数据成为生产要素，实现企业智能升级007 1.1.5　数字化转型必须由企业自身主导008 1.2　数字化转型是一场全新变革009 1.2.1　打破企业内的组织层级010 1.2.2　重新定义甲方和乙方的关系010 1.2.3　融合业务与IT能力011 1.2.4　对准体验、效率和模式创新011 1.2.5　5个转变保障变革成功012 1.3　把数字世界带入华为014 第2章　数字化转型框架016 2.1　1套方法、4类场景、3个平台能力017 2.1.1　用“1套方法”贯穿转型全过程017 2.1.2　从“4类场景”着手业务重构019 2.1.3　构建“3个平台能力”，为转型提供支撑020 2.2　数字化转型成熟度评估方法021 方　法　篇 第3章　愿景驱动的数字化转型规划026 3.1　以终为始，描绘数字化愿景027 3.1.1　业务战略是数字化转型的龙头027 3.1.2　从“5看”入手描绘数字化转型愿景029 3.1.3　华为数字化转型愿景036 3.2　统一认识，设计架构蓝图041 3.2.1　架构蓝图的6个设计原则042 3.2.2　华为的数字化转型架构蓝图044 3.2.3　“一体四面”细化架构蓝图048 3.3　把握节奏，规划举措和项目050 3.3.1　定举措，识别转型关键点050 3.3.2　定项目，规划项目承接举措051 3.3.3　定节奏，设定项目优先级054 3.4　数字化转型规划的“三阶十二步法”055 第4章　用变革的方法确保规划落地058 4.1　变革管理实现“转人磨芯”059 4.1.1　变革管理的“船模型”060 4.1.2　洞察“危机”，适时发起变革061 4.1.3　“运动”营造变革紧迫感 062 4.1.4　搭好班子选对人064 4.1.5　读懂人心，消除变革阻力065 4.1.6　调整组织和文化，让数字化落地生根069 4.2　以项目方式推进变革，突破转型束缚072 4.2.1　“七横八纵”的变革项目管理框架072 4.2.2　立一个高质量的变革项目074 4.2.3　以价值为纲的项目生命周期管理076 4.2.4　运营夯实，防止回潮080 4.3　变革评估，“第3只眼”看价值实现082 4.3.1　为什么要做变革评估082 4.3.2　变革评估方法082 第5章　视IT为投资，用产品思维管理IT084 5.1　数字时代IT系统的重新定位084 5.2　IT产品的全生命周期管理087 5.2.1　从被动响应到主动产品规划088 5.2.2　价值与体验驱动的产品运营 089 5.3　组建业务和IT一体化团队091 5.3.1　团队融合：配备关键角色092 5.3.2　能力融合：业务人员懂IT，IT人员懂业务094 5.4　用V模型指导服务化设计 096 5.4.1　引入服务化架构096 5.4.2　V模型：从业务到IT的服务化设计方法098 实　践　篇 第6章　数字化重构业务运作模式106 6.1　业务运作模式重构是数字化转型的核心106 6.1.1　从效率到创新，重构作业模式107 6.1.2　从功能到场景，重构客户体验110 6.1.3　从管道到平台，重构运营模式113 6.1.4　对准业务价值，找主要矛盾和矛盾的主要方面117 6.2　“3个数字化”是业务运作模式重构的基础118 6.2.1　对象数字化：业务对象的全量全要素联接119 6.2.2　过程数字化：业务过程的可视、可管理、可追溯120 6.2.3　规则数字化：业务规则的显性化、结构化、可配置122 6.3　Y模型：业务运作模式重构的方法124 6.3.1　聚焦客户体验，识别价值流和业务场景125 6.3.2　对准价值实现，规划和布局业务能力129 6.3.3　流程的分层解耦设计133 6.4　始于流程，终于流程，将数字化成果内化到管理体系中135 第7章　数字化作业：减少业务高能耗点138 7.1　传统作业模式面临的挑战138 7.1.1　信息流跑不过实物流139 7.1.2　资源耗散在高能耗点139 7.1.3　复杂的异常处理140 7.1.4　“人拉肩扛”已无法应对外部环境的复杂变化141 7.2　数字化提升供应链作业效率141 7.2.1　识别供应链全流程中的高能耗点142 7.2.2　“人—仓—货—车—船—单”的全面数字化143 7.2.3　万物互联，实现物流网络实时可视148 7.2.4　确定性业务自动化，机器代替人148 7.2.5　不确定性业务智能辅助，人机协同149 7.3　数字化重构供应链作业模式151 7.3.1　一站式的供应链作业平台152 7.3.2　灵蜂自动物流中心153 7.3.3　打造全球供应网络的数字孪生155 第8章　数字化交易：让做生意简单、高效157 8.1　To B交易体验成为重要竞争力158 8.1.1　ROADS体验创造客户价值158 8.1.2　To B交易体验提升空间巨大160 8.1.3　提升客户体验带来真正的双赢164 8.2　交易流数字化的设计过程165 8.2.1　基于设计思维的客户交易体验重构165 8.2.2　从能力地图到服务化架构设计168 8.3　交易流数字化的难点与应对方式171 8.3.1　如何把交易数据从线下搬到线上172 8.3.2　如何实现“一个客户一个交易流”176 8.3.3　如何实现旧系统和规范的迁移180 8.4　疫情下的无接触交易181 8.4.1　疫情是数字化的试金石182 8.4.2　交易流数字化的未来图景182 第9章　数字化运营：实现业务运营模式升级186 9.1　传统业务运营面临的3个挑战187 9.1.1　运营仪表盘不真实188 9.1.2　指挥链条过长189 9.1.3　决策过于依赖个人经验190 9.2　数字化运营提升业务效益191 9.2.1　真实、全在线的可视化运营192 9.2.2　事前、事中干预的实时运营194 9.2.3　为业务提供主动服务的自动化运营196 9.3　数字化运营改变组织运作模式198 9.3.1　打破组织层级，实现透明高效的决策指挥198 9.3.2　打破部门墙，实现跨部门的横向协同202 9.4　数字化运营实现科学决策205 9.4.1　复杂场景下的AI辅助决策206 9.4.2　自我优化的智能运营208 9.5　营造共享生态，实现从0到1再到N的转变210 第10章　数字化办公：构建全方位的连接与协同212 10.1　“三屏都装不下”的企业App213 10.2　先立后破，打造数字化办公平台214 10.2.1　越聚合，越简单215 10.2.2　打造流水般的用户体验216 10.2.3　快速汇聚场景形成生态 219 10.2.4　智能化助力体验和效率提升221 10.3　实现人、知识、业务、设备的全连接222 10.4　不仅是数字化办公，更是数字企业的载体226 平　台　篇 第11章　统一的数据底座230 11.1　华为数据治理概要231 11.1.1　华为数据治理历程231 11.1.2　华为数据治理愿景、目标与建设框架233 11.2　支撑数字化转型的数据底座235 11.2.1　数据底座的总体架构235 11.2.2　数据底座的建设策略和原则236 11.3　数据湖：企业数据的“逻辑汇聚”238 11.3.1　华为数据湖的3个特点238 11.3.2　数据入湖的6项标准240 11.3.3　数据入湖方式242 11.4　数据主题联接：将数据转换为“信息”244 11.4.1　5类数据主题联接244 11.4.2　多维模型设计247 11.4.3　图模型设计250 11.4.4　标签设计254 11.4.5　指标设计256 11.4.6　算法模型设计259 11.5　面向安全共享的数据服务建设261 11.5.1　数据服务给企业带来的价值262 1

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