趙飛編著的《基於全生命周期的主數據管理：MDM詳解與實踐》通過對主數據管理的背景、概念、模型、技術、實施、產品、案例、發展等內容的全面介紹，為讀者揭開主數據管理這一新興概念的神秘面紗，為讀者進行數據治理、主數據管理實踐提供重要參考。
全書共分9章。第1章引入數據資產的概念以及數據治理的概念、內容和重點；第2章討論主數據管理的基本概念，為讀者揭示主數據體繫的內涵和主數據管理的任務；第3章討論主數據管理過程中的關鍵基礎技術，繫統地介紹了數據標準、IT架構、信息繫統應用等相關的技術知識；第4章討論主數據全生命周期管理的概念、模型、方法和技術；第5章討論為企業進行主數據體繫架構設計的步驟和方法；第6章說明主數據管理繫統實施階段的主要任務和流程；第7章介紹目前**主流的主數據管理解決方案和產品；第8章討論**主數據管理的**案例，並分析了**外主數據管理的現狀；第9章展望主數據與雲服務、數據挖掘和大數據應用的發展趨勢。

隨著信息技術的發展和信息化的深入，數據逐步 成為企業寶貴的戰略性資產。主數據管理正是從企業 雜 亂的數據中捕捉那些具有高業務價值的、被企業內各 個業務部門重復使用的關鍵數據進行管理，構建單一 、 準確、權威的數據來源，從而提高企業的整體數據質 量，提升數據資產價值，推動業務創新，全面增強企 業 競爭力。《基於全生命周期的主數據管理：MDM詳解 與實踐》編者趙飛將在近十年的主數據管理咨詢中積 累的經驗和知識進行總結，通過對主數據管理的原理 、 技術、實施、產品、案例、發展趨勢等內容的介紹， 為讀者揭開了主數據管理這一新興概念的神秘面紗， 為 讀者進行數據治理、主數據管理實踐提供重要參考。 全書共分9章。第1章引入數據資產的概念以及數 據治理的概念、內容和重點；第2章討論主數據管理 的基本概念，為讀者揭示主數據體繫的內涵和主數據 管理的任務：第3章討論主數據管理過程中的關鍵基 礎 技術，繫統地介紹數據標準、IT架構、信息繫統應用 等相關的技術知識；第4章討論主數據全生命周期管 理 的概念、模型、方法和技術；第5章討論為企業進行 主數據體繫架構設計的步驟和方法；第6章說明主數 據 管理繫統實施階段的主要任務和流程；第7章介紹目 前國內主流的主數據管理解決方案和產品；第8章討 論 國內主數據管理的先進案例，並分析國內外主數據管 理的現狀；第9章展望主數據與雲服務、數據挖掘和 大 數據應用的發展趨勢。 本書既可補充從事信息化建設的IT部門人員的專 業知識，更能為組織管理者提供信息化知識儲備和工 作思路，助力組織優化IT架構，也可以作為IT咨詢從 業者、相關專業在校師生的參考讀物。

第1章 主數據管理的背景
1.1 信息時代的企業發展
1.2 數據資產
1.2.1 數據資產的概念
1.2.2 數據資產的重要性
1.2.3 數據資產現狀
1.3 數據治理
1.3.1 數據治理的概念
1.3.2 數據治理的意義
1.3.3 數據治理的內容
1.3.4 數據治理的重點
第2章 主數據管理的內涵
2.1 主數據的概念
2.1.1 主數據的定義
2.1.2 主數據的特征
2.1.3 主數據的範圍
2.2 主數據管理的概念
2.2.1 主數據管理的定義
2.2.2 主數據體繫架構
2.2.3 主數據管理繫統
2.3 主數據管理的意義
2.3.1 主數據管理的必要性
2.3.2 主數據管理的意義
第3章 主數據管理的關鍵技術
3.1 數據標準
3.1.1 數據標準的分類
3.1.2 物資類數據標準
3.1.3 產品數據標準
3.1.4 財務數據標準
3.2 信息分類編碼技術
3.2.1 信息分類編碼的概念與功能
3.2.2 信息分類編碼原則
3.2.3 信息分類編碼方法
3.2.4 典型編碼結構及其標準
3.3 企業應用集成
3.3.1 企業應用集成的概念
3.3.2 企業應用集成的分類
3.3.3 企業應用集成的方法
3.3.4 企業服務總線
3.3.5 主流企業應用集成平臺簡介
3.4 面向服務架構
3.4.1 面向服務架構的概念
3.4.2 面向服務架構的基本特征
3.4.3 服務導向的架構和Web服務協議
3.4.4 基於面向服務架構的企業應用集成
3.5 數據倉庫
3.5.1 數據倉庫的定義及特征
3.5.2 數據倉庫的發展
3.5.3 數據倉庫的體繫結構
3.5.4 數據倉庫的數據模型
3.5.5 主流數據倉庫軟件簡介
第4章 主數據全生命周期管理
4.1 主數據全生命周期管理的概念、架構和模型
4.2 主數據模型管理
4.2.1 元數據
4.2.2 數據編碼管理
4.2.3 校驗規則
4.2.4 工作流引擎
4.2.5 顯示規則
4.2.6 分發策略
4.3 主數據業務管理
4.3.1 數據申請
4.3.2 數據審核
4.3.3 數據變*
4.3.4 數據集成和數據分發
4.3.5 數據查詢
4.3.6 數據歸檔
4.4 數據清洗管理
4.4.1 數據清洗的內容
4.4.2 數據清洗的一般過程
4.4.3 數據清洗的工具
4.5 主數據質量管理
4.5.1 主數據質量管理的目標和任務
4.5.2 主數據質量管理評估維度
4.5.3 影響數據質量的因素
4.6 主數據安全管理
4.6.1 繫統應用安全
4.6.2 數據內容安全
4.6.3 繫統日志管理
4.6.4 繫統版本管理
第5章 主數據體繫規劃方法
5.1 主數據體繫規劃的任務和步驟
5.2 主數據體繫評估方法論
5.2.1 主數據管理成熟度模型
5.2.2 主數據管理成熟度模型的評價指標
5.2.3 主數據管理成熟度評估方法
5.3 現狀調研與需求分析
5.3.1 現狀調研
5.3.2 現狀評估與差距分析
5.3.3 需求分析
5.4 主數據識別分析方法
5.4.1 多因素分析方法
5.4.2 主數據類型識別分析
5.4.3 主數據元屬性識別分析
5.5 主數據體繫規劃設計
5.6 主數據體繫架構設計
5.6.1 主數據管控體繫
5.6.2 主數據標準體繫
5.6.3 主數據質量體繫
5.6.4 主數據安全體繫
5.7 主數據管理實施規劃
第6章 主數據管理體繫實施方法
6.1 繫統實施階段的任務
6.2 數據準備
6.2.1 數據準備方案制定
6.2.2 數據采集
6.2.3 數據清洗
6.2.4 數據導入
6.3 人員培訓
6.4 程序設計
6.4.1 程序設計的基本要求
6.4.2 程序設計方法
6.4.3 產品定制開發
6.5 繫統測試
6.6 繫統試運行及上線
6.6.1 繫統試運行
6.6.2 繫統切換
6.7 繫統評價
6.8 項目管理
第7章 典型主數據管理繫統平臺簡介
7.1 主數據管理繫統模式的分類
7.2 主流主數據管理平臺產品介紹
7.2.1 北京三維天地科技有限公司的主數據全生命周期管理平臺
7.2.2 SAP的MDM解決方案
7.2.3 IBM的MDM解決方案
7.2.4 Oracle的MDM解決方案
7.2.5 Informatica MDM
7.3 主數據管理繫統選型
第8章 典型主數據管理應用案例
8.1 ****企業的主數據管理現狀
8.1.1 法國VINCI集團通過主數據集中管理有力促進**項目一體化運作
8.1.2 美洲銀行公司通過構建主數據體繫實現了對數據的高效管控
8.2 ****企業的主數據管理現狀
8.3 石油石化行業應用舉例——某特大型石油總公司
8.4 煤炭行業應用舉例——兩個大型能源集團
8.4.1 某特大型能源集團公司
8.4.2 某大型能源集團
8.5 電力行業應用舉例——某特大型電力投資集團公司
8.6 機械制造行業應用舉例——某大型飼料機械集團
8.7 水泥行業應用舉例——某水泥控股有限公司
8.8 建築行業應用舉例——某特大型建築股份有限公司
第9章 主數據管理的應用前景展望
9.1 主數據管理應用市場發展趨勢
9.2 基於雲服務的主數據管理
9.2.1 雲服務的定義和發展現狀
9.2.2 主數據管理的雲服務模式
9.2.3 主數據管理雲服務平臺的技術基礎
9.2.4 雲服務對企業主數據管理的影響
9.3 主數據管理在數據挖掘中的應用
9.3.1 數據挖掘的定義及企業應用
9.3.2 數據挖掘的價值與挑戰
9.3.3 主數據管理與數據挖掘的關繫
9.3.4 主數據管理支持的數據挖掘體繫構建
9.4 大數據時代的主數據管理
9.4.1 大數據的定義及特征
9.4.2 大數據時代企業管理的新模式
9.4.3 主數據管理在大數據分析中的作用
9.4.4 大數據對主數據管理的挑戰
9.5 主數據管理——企業發展的堅實根基