首席数据官知识体系指南（异步图书出品）

首席数据官（Chief Data Officer，CDO）是数字时代的产物，它在数字化转型的过程中，以及在转型成功后的数字经济中，都会起到关键作用。本书旨在建立一套相对完整的关于首席数据官的知识体系，帮助读者更好地参与数字时代的发展。

本书分为5篇。“第一篇 CDO概论”介绍CDO产生的背景、发展趋势、主要职责、必备技能和工作路径等。“第二篇 管好数据”讲解CDO如何管理好数据，涉及数据战略、数据治理、数据制度、数据标准、数据架构、数据质量、数据安全、数据合规、数据建模、数据集成、数据存储、数据分析和挖掘、数据伦理、数据开放与共享等。“第三篇 做好转型”讲解CDO如何做好数字化转型。“第四篇 建好团队”讲解CDO如何构建、领导和考核数据团队。“第五篇 新技术、新模式、新业态”介绍一些与数据及CDO相关的新技术、新模式和新业态。

适读人群 ：本书适合对数据，特别是对首席数据官这一职业感兴趣的读者，期望或者已经成为首席数据官的读者，以及需要与首席数据官协同工作的读者阅读。

（1）数据是数字经济的基础，数据管理是数字化转型的前提；首席数据官是数字时代的产物，它在数字化转型的过程中，以及在转型成功后的数字经济中，都会起到关键作用。

（2）本书是国际数据管理协会（DAMA）推荐读物，DAMA认证首席数据官（CCDO）培训教材。

（3）本书提供针对首席数据官的从理论到实践的完整知识体系，详细讲解首席数据官的三个主要工作——管好数据、做好转型、建好团队，并介绍与首席数据官有关的新技术、新模式和新业态。

（4）本书综合了国外的先进理论研究与实践经验，既有国外的实践经验，又更加贴合中国的实际情况。

（5）本书详细讲解了CDO如何管理好数据，涉及数据战略、数据治理、数据制度、数据标准、数据架构、数据质量、数据安全、数据合规、数据建模、数据集成、数据存储、数据分析和挖掘、数据伦理、数据开放与共享等。

（6）本书介绍了数据管理的新技术、新模式和新业态，包括湖仓一体、数据民主化、数据编织、数据网格、数据联邦、DataOps、数字孪生、隐私计算、区块链、ChatGPT、开源、数据空间、数据信托、数据跨境流通、数据标注、Web 3.0、元宇宙、NFT、ESG、碳达峰和碳中和等。

第 一篇 CDO概论

第 1章 CDO是数字时代的产物 2

1.1 CDO的定义 2

1.1.1 首席数字官 2

1.1.2 首席数据官 2

1.2 CDO产生的背景 2

1.2.1 《领导者数据宣言》 3

1.2.2 数据是生产要素 3

1.2.3 数据是数字经济的基础 4

1.2.4 数据管理是数字化转型的前提 5

1.2.5 数据必须从IT中分离出来 6

1.2.6 谁来管理数据 6

1.3 国外CDO发展的状况 7

1.3.1 国外CDO概念的历史由来 7

1.3.2 国外与CDO相关的组织 7

1.3.3 国外与CDO相关的研究和著作 10

1.4 国内CDO发展的状况 11

1.4.1 广东省 11

1.4.2 浙江省 11

1.4.3 江苏省 12

1.4.4 山东省 12

1.4.5 上海市 12

1.4.6 北京市 12

1.4.7 四川省 13

1.4.8 工业和信息化部 13

1.4.9 关于CDO的一些城市级政策 13

1.5 CDO发展的趋势 14

1.5.1 全球CDO调研 14

1.5.2 CDO在我国的发展趋势 15

1.5.3 中美CDO的比较：谁在推动数据管理工作 15

1.6 本章小结 16

第 2章 CDO的主要职责和组织架构 17

2.1 概述 17

2.2 关于首席数据官职责的一些观点 17

2.3 一个示例：美国俄勒冈州交通部CDO招聘 20

2.4 首席数据官的主要工作职责 24

2.5 首席数据官的汇报路径和组织架构 26

2.6 本章小结 30

第3章 CDO的必备技能和个人特质 31

3.1 概述 31

3.2 首席数据官面临的挑战 31

3.3 首席数据官可能担当的角色 32

3.4 CDO的必备技能（美国联邦政府首席数据官委员会的观点） 34

3.5 CDO的数据能力：数据素养 34

3.6 CDO的业务能力 34

3.7 CDO的技术能力 35

3.8 CDO的团队能力 35

3.9 CDO的战略规划能力 36

3.10 CDO的沟通交流能力 36

3.11 CDO的性格特征 36

3.12 本章小结 36

第4章 CDO的行动指南 37

4.1 概述 37

4.2 国外关于CDO行动计划的一些观点 37

4.3 DAMA的CDO行动路线图 40

4.4 本章小结 44

第二篇 管好数据

第5章 数据战略 46

5.1 概述 46

5.2 数据战略七要素 48

5.3 数据战略实施的Y形路径 53

5.4 本章小结 56

第6章 数据治理 57

6.1 概述 57

6.2 数据治理的驱动因素 58

6.3 数据治理的核心内容 59

6.4 数据治理的实施指南 65

6.5 本章小结 67

第7章 数据制度 68

7.1 概述 68

7.2 数据制度的主要内容 71

7.3 数据制度的修订时机、原则和步骤 74

7.4 本章小结 75

第8章 元数据和数据资源目录 76

8.1 概述 76

8.2 元数据管理的驱动因素 77

8.3 元数据的核心内容 79

8.4 元数据和数据资源目录实施指南 81

8.5 元数据管理的关键事项 83

8.6 主动型元数据管理 84

8.7 本章小结 85

第9章 数据标准 86

9.1 概述 86

9.2 数据标准的驱动因素 87

9.3 数据标准面临的困难 88

9.4 数据标准的核心内容 88

9.5 数据标准的实施指南 89

9.6 数据标准化的评估 95

9.7 本章小结 97

第 10章 数据架构 98

10.1 数据架构的定义 98

10.2 数据架构的核心内容及其演变 99

10.3 数据架构的实施指南 107

10.4 现代数据架构 110

10.5 数据架构评估 111

10.6 本章小结 111

第 11章 数据质量管理 112

11.1 概述 112

11.2 数据质量的概念 112

11.3 数据质量管理的几项原则 113

11.4 数据质量管理的具体工作 116

11.5 数据质量管理实施的几个要点 119

11.6 如何评估数据质量管理的成效 121

11.7 本章小结 121

第 12章 数据安全和隐私保护 122

12.1 概述 122

12.2 数据安全的核心内容 123

12.3 数据隐私保护的核心内容 127

12.4 数据安全和隐私保护的实施方法 131

12.5 数据安全和隐私保护的事件处理 137

12.6 本章小结 139

第 13章 数据合规管理 140

13.1 概述 140

13.2 合规管理的作用 142

13.3 数据合规义务和风险 143

13.4 合规管理的主要步骤 144

13.5 合规管理体系及认证 151

13.6 本章小结 153

第 14章 主数据管理 154

14.1 概述 154

14.2 主数据的定义和关键特性 154

14.3 主数据类型 155

14.4 什么是主数据管理 155

14.5 主数据管理面临的挑战 156

14.6 主数据管理的核心内容 156

14.7 主数据管理的价值 164

14.8 主数据管理的实施方法 164

14.9 主数据管理的评价指标 169

14.10 本章小结 169

第 15章 指标数据 170

15.1 概述 170

15.2 指标数据的驱动因素 170

15.3 指标数据的管理原则 171

15.4 指标数据的建设过程 171

15.5 指标数据的实施指南 176

15.6 本章小结 177

第 16章 数据建模 178

16.1 概述 178

16.2 数据模型管理的驱动因素 181

16.3 数据模型的核心内容 182

16.4 数据模型的实施指南 186

16.5 数据模型的评估指标 189

16.6 本章小结 191

第 17章 数据集成 192

17.1 概述 192

17.2 数据集成的过程 193

17.3 数据集成的核心内容 193

17.4 数据集成能力的评估 202

17.5 本章小结 203

第 18章 数据存储 204

18.1 概述 204

18.2 数据存储规划需要考虑的因素 204

18.3 选择数据库系统需要考虑的因素 210

18.4 数据存储的发展趋势 219

18.5 本章小结 219

第 19章 数据管理能力成熟度评估 220

19.1 数据管理能力成熟度评估模型 220

19.2 如何开展数据管理能力成熟度评估 226

19.3 本章小结 230

第 20章 数据生命周期管理 231

20.1 概述 231

20.2 数据生命周期管理的目标及意义 233

20.3 数据生命周期管理的阶段 233

20.4 数据生命周期管理的评估 237

20.5 本章小结 238

第 21章 非结构化数据管理 239

21.1 概述 239

21.2 非结构化数据管理的意义 241

21.3 非结构化数据管理的核心内容 242

21.4 非结构化数据管理的建设方法 246

21.5 本章小结 247

第 22章 数据分析和挖掘 248

22.1 概述 248

22.2 数据分析与数据挖掘的异同 248

22.3 数据分析的核心内容 249

22.4 数据挖掘的核心内容 251

22.5 数据分析和挖掘的应用场景 258

22.6 数据分析和挖掘的实施方法 261

22.7 本章小结 263

第 23章 数据伦理 264

23.1 概述 264

23.2 数据伦理面临的问题及典型案例 265

23.3 数据伦理治理的核心内容 268

23.4 本章小结 272

第 24章 数据开放与共享 273

24.1 概述 273

24.2 数据开放与共享的建设意义 276

24.3 数据开放的核心内容 277

24.4 数据共享的核心内容 280

24.5 数据开放与共享的实施方法 281

24.6 本章小结 284

第三篇 做好转型

第 25章 数字化转型与数字文化 286

25.1 概述 286

25.2 数字化转型的驱动因素 288

25.3 数字文化的核心内容 289

25.4 数字化转型的实施指南 291

25.5 数字文化建设的评估指标 292

25.6 本章小结 293

第 26章 数据要素 294

26.1 概述 294

26.2 数据要素识别 296

26.3 数据确权 296

26.4 数据要素价值评估 297

26.5 数据交易 299

26.6 数据入表 300

26.7 本章小结 301

第 27章 公共数据授权运营 302

27.1 概述 302

27.2 授权运营方式 306

27.3 授权运营的实现路径 307

27.4 本章小结 310

第四篇 建好团队

第 28章 数据团队建设 312

28.1 数据团队的组织架构 312

28.2 组织架构建设的指导原则 313

28.3 建立数据团队认责机制 314

28.4 数据团队的构成 315

28.5 数据团队的人员构成 318

28.6 数据团队的建设方法 326

28.7 本章小结 328

第 29章 CDO及其数据团队的绩效考核 329

29.1 CDO绩效管理的独特性 329

29.2 CDO绩效考核及其目的 329

29.3 CDO绩效考核对象及其指标 330

29.4 考核频率 332

29.5 考核基准 333

29.6 考核方法 333

29.7 考核数据收集 339

29.8 考核结果 339

29.9 绩效反馈 341

29.10 绩效考核体系建设 345

29.11 本章小结 346

第30章 数据项目的管理 347

30.1 数据项目的定义 347

30.2 项目管理及其发展 348

30.3 数据项目管理的原则 350

30.4 数据项目管理的内容 351

30.5 数据驱动的项目管理 354

30.6 本章小结 355

第五篇 新技术、新模式、新业态

第31章 新型数据科技 358

第32章 基于数据的商业运营新模式 379

第33章 基于数据的新业态 385