2025年12月8日至12月31日，億信華辰發起的《數據治理項目實施指南》讀書打卡活動，獲得熱烈反響。小伙伴們踴躍參與，憑借敏銳的行業洞察與扎實的專業積累，從書中汲取智慧，產出了一系列精彩而深刻的讀書筆記。

現在，就讓我們跟隨小億的視角，一起領略他們的筆記精華與收獲感悟吧！

建設篇

本篇立足數據治理體系建設的頂層設計與落地路徑，系統拆解從理論到實踐的關鍵環節。

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第1章 數據治理的價值與意義

@龍

數字化浪潮已經持續很多年，但很多公司依然處于跟風做大數據，用數據，做指標，做看板這些淺層應用上面。他們不懂為什么數據分析師分析了那么多也無法提升公司效益，不懂為什么數據越來越多卻越來越難以利用。這就需要理解數據治理的價值和意義，需要從根本上懂為什么做數據治理，理解數據治理能做什么，才能有力的推進數據治理，保證數據價值能充分利用到，從戰略上提升數據利用率提升公司效益，就是數據治理的價值意義。

@以夢為馬

數據治理核心模塊覆蓋到數據標準、質量、安全等多組件的系統化治理框架，詳細闡明其關聯與協同，提供了指導企業落地數據治理、釋放數據價值的實用指南。

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第2章 數據治理項目的準備工作

@楊新羽

第二章整體介紹了數據治理項目前的準備工作，雖然近些年提倡敏捷方法，但是敏捷方法并不是萬能的，為什么企業會出現多個“煙囪”，就是因為整體考慮不足。但是到了數據治理的階段，是一定要先做好大量準備的，不然到后期出現各種問題，比業務系統開發重構難得多。數據治理之前，是一定要現有明確的目標并且對業務需求和數據流程有充分的梳理的，沒有踏實的基礎，空中樓閣是建不成的。

@巍少爺

第二章非常明晰的介紹了開展數據治理前的準備工作，包括定戰略、理需求、選技術、建組織，對各部分的實施要點(如調研)都給出了建議和模版，非常適合管理者理解數據治理工作，也對實操提供了指導。

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第3章 數據治理項目建設流程

@柴可愛斯基

整個數據治理項目的實施，如同其他立項項目一樣，分為啟動調研、規劃設計、實施落地和驗收運營四個關鍵環節。每個環節都需要制定階段性的目標，整理輸入物，以及經由這一階段的關鍵活動，形成對應輸出物。總體而言，一切活動需要遵循系統化、漸進式的方法，以《數據管理能力成熟度評估模型》和DAMA方法論作為指導。

@孫露

本章節系統梳理了數據治理項目的核心實施流程，涵蓋“啟動與調研、規劃與設計、實施落地、驗收與運營”四個關鍵環節，并詳細闡述各環節的目標、前置輸入、核心活動與交付成果，能夠幫助讀者建立起對數據治理實施全過程的整體認知，掌握從項目啟動到持續運營的系統路徑。

@巍少爺

本章對數據治理項目實施的四個階段進行詳細介紹，對于組織開展數據治理頂層設計有強指導意義，尤其明確每個階段的輸出物，非常具有參考價值。

場景篇

本篇聚焦六大核心場景，構建從數據規范到價值轉化的全景視圖。

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第4章 主數據管理

@柴可愛斯基

場景篇是滿滿的干貨啊！都是基于實踐經驗總結提煉的方法～主數據是組織內部各部門之間信息共享的橋梁，尤其是鏈路很長、場景復雜的行業，主數據治理必然是重中之重。這里提出的數據分層模型的概念非常棒，業務數據一般是基于主數據產生的，報表數據又是基于業務數據加工產生的，一下子就搞清楚了主數據的基石地位！后面又闡明了如何識別主數據，編碼規范，分發鏈路，清洗流程，持續監控等等，每一個關鍵環節都有配套的方法總結和案例說明，讀下來一氣呵成，受益匪淺

@楊新羽

第四章主數據管理部分是我比較在意的一部分，我從屬的公司是一個多產品線的公司，其中核心的主數據域就是客商主數據，前期由于產品線管理比較混亂，導致各系統之間數據標準不一致，導致了較多的業務應用問題。后期對客戶、用戶、商品數據進行了數據治理，取得了比較好額效果。書里詳細介紹了主數據的定義、典型業務場景、注意事項、最佳實踐等，加深了我對主數據管理的認識。

@巍少爺

本章節內容非常落地，對于管理辦法制定、標準編寫、主數據管理系統功能設計、主數據實施都有很強的指導意義，推薦反復精讀！

@一覺醒來又是美好的一天

進入場景篇，本章非常詳細的介紹了主數據管理，從主數據的概念，劃分原則、建設過程拎出一條線來，能感知到這部分內容是有項目實施經驗鋪底的，核心建設過程是可落地的。

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第5章 數據質量管理

@樸小特

詳細介紹了數據質量管理在全生命周期的典型業務場景示例，每個環節需要重點管理什么，該如何做都詳細的說明了。從評估，標注規范設計及實施推廣驗證都詳細的做了介紹，很好的一點是給出了各環節企業應該參與的人員角色建議，高效的數據質量管理要求分工明確，責任到人。

@一覺醒來又是美好的一天

數據質量問題往往是企業開始著手數據治理的一個切入，在通俗意義上理解數據治理的核心目標之一是提升數據質量。在一章，筆者按照行業常規做法拆解數據質量的建設內容，推薦了可行的方案，不僅說了要做什么，還說了要怎么做，這是當前數據治理從業人員最關系的部分。

@徐徐前進

本章主要介紹數據質量管理，首先介紹質量管理定義概念以及6個質量屬性維度。然后介紹典型的業務場景，包括數據采集、數據存儲、數據加工、數據共享、數據應用。最后介紹數據質量建設內容和步驟：1.質量現狀評估分析，2、標準規劃設計，3、數據質量管理實施，4、質量提升效果驗證與推廣，5、質量體系運營與優化。

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第6章 數據標準管理

@阿湯哥

通俗的講，數據標準是企業各部門、各利益干系人在數字化環境中使用的一種共同的語言，就像我們大家交流的語言一樣，是在數字化環境中使用的一種語言。細心的小伙伴會發現，剛才我們提到數據標準，雖然它在企業數字化環境中很重重要，但DAMA沒有專門拿出數據標準作為知識領域專門去寫，億信華辰把它寫出來了，至少有人提了，不至于以后完全沒有可參考的，這一點還是敢為天下先了。實際上，數據標準不能只停留在文件層面上的內容，數據標準更應當是為業務運營和管理決策提供相應的保障。

@oliver chen

本章系統闡述了數據標準的常見場景與實踐內容，重點解析其在主數據治理、系統集成等核心場景的應用路徑。通過規劃–設計–開發–推廣–迭代的閉環管理機制，結合三環六步模型，解決數據孤島、口徑不統一等痛點問題。實踐表明，成功的標準建設需要業務與技術深度融合，工具與文化協同推進，方能持續釋放數據價值。

@楊新羽

第六章數據標準管理主要介紹了數據標準建設的業務場景、建設內容、注意事項等。這部分讓我認識最深刻的有兩個點：第一，數據需要分層進行管理，除了數據標準本身，管理流程的標準化同樣重要；第二，對于數據的安全合規，同樣十分重要。除此之外，智能工具的使用也是一大趨勢。

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第7章 數據共享與交換

@以夢為馬

這章內容就像一份專門為“如何啟動和推進數據共享平臺”這個老大難問題寫的“保姆級”說明書，非常解渴。

核心思路是把一個龐大復雜的工程，拆解成我們能一步步去執行和驗證的“小目標”。“三步九階”路線圖，就解決了“從哪開始、怎么推進不跑偏”的問題。它明確告訴我們別想著一口氣吃成胖子，而是要按照“規劃設計→小范圍試點→全面推廣”的循環，一個階段一個階段地來，每個階段都要有明確可驗收的成果（比如基礎能力、智能中樞）。這讓給領導匯報和爭取資源時，目標特別清晰。

跨域交換流程圖，則把抽象的安全、可控要求，變成了技術上的“標準作業流程”。它清晰地畫出了從A到B傳數據時，必須經過身份認證、策略檢查、加密通道、全程留痕等環節，就像一份安全檢查清單。我們以后和開發同事對需求、設計接口時，直接可以參照這個流程來，確保不遺漏安全管控點，避免事后“打補丁”。

最后的章節小結，則是把上面所有這些具體動作，提升到了方法論的高度，回答了“我們做這一切到底是為了什么”。它強調要先從“合規、提效、創新、風控”這四個最典型的業務場景里找到我們平臺的發力點（價值錨定），確保做的東西業務部門真用得上。整個框架（架構牽引+工程落地）最終是為了讓數據共享從一個又一個的臨時項目（項目級交付），變成公司一項穩定的、可重復使用的基礎服務（平臺級服務），這才是我們數據治理工作能創造長遠價值的關鍵。

@delkyd【加慶】

已經是一個細致全面的以數據為中心的架構了，深度融合了智能化技術。

@一覺醒來又是美好的一天

數據共享與交換的核心不再于給多少，而是給的剛剛好，主要數安法的數據最小訪問原則不謀而合。數據共享要以業務需求為驅動而非技術滿足，周知因為技術多樣性的發展，數據的共享往往涉及多很多技術難度需要攻克，本章十分翔實的介紹了數據共享的價值場景，建設內容和過程，有參考價值。

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第8章 數據資產管理

@時光

從數據的治，盤，用幾方面介紹數據資產建設，不僅說明關鍵動作，還總結每一階段產出物。

@fengpeng

數據資產管理建設涵蓋數據治理、數據資產盤點、數據應用開發、數據資產運營、數據資產增值開發5大核心內容。通過 治-盤-用-營-增 5個階段，逐步推進資產運營管理，持續釋放業務價值。

@王華群

本章將數據資產管理的目標精辟地概括為讓數據資產“可見、可懂、可用、可運營”。它系統性地闡述了如何通過構建數據資產目錄、地圖等方式，將散亂的數據資源轉化為脈絡清晰、權責明確的企業核心資產，并強調運營是持續提升數據資產價值的關鍵，而不僅僅是靜態的管理。

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第9章 數據應用

@柴可愛斯基

這章對我而言非常有幫助，全面講述了關于數據應用建設全鏈路的內容，包括數據采集，湖倉建設，數據治理，指標體系，可視化等等各環節的建設思路和方法論，終極目標依然是解決業務痛點問題。

@阿湯哥

數據應用千千萬，不如做一個數據系統。本章讀后感。先把數據管起來，在管中做治理，在管中做數據分析，在管中提供數據。

@楊新羽

第九章數據應用，講述了不同級別的應用場景，以及數據應用的建設內容。這一部分有不少內容前面已經涉及到了，書中從數據采集、湖倉建設、數據治理、指標體系建設到數據可視化、智能應用、數據共享與服務又詳細進行了介紹。注意事項中還不忘提及數據質量管理的問題。到此為止，數據治理項目的思想已經全部介紹完畢，接下來就是實戰案例中涉及到不同重點的內容了。

案例篇

本篇匯聚金融、汽車、新能源、教育等七大行業的標桿案例，以“他山之石”構建數據治理的實戰圖譜。

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第10章 強監管的全局金融數據治理實踐

@徐徐前進

本章主要介紹強監管全局金融數據治理實戰。屬于案例介紹，很有實戰性。1.從項目背景介紹開始，講到數據治理指引，數字化轉型。2.再到數據管理現狀。3.然后到成熟度評估:基于DCMM的評估。4.再到解決方案:體系設計與技術賦能。5.實施過程:分步推進與敏捷迭代。6.建設成效。

@一覺醒來又是美好的一天

在前章數據共享和交換中列舉了驅動場景便是金融監管，本章就展開介紹了應對強監管的數據治理實踐。在管理上從DCMM評估開始找不足，在解決方案上，圍繞監管合規總體布局。基于事實項目交付總結的視角，該案例能看出還是花了心思的。

@小冷

第十章講的是某金融租賃公司的數據治理項目實踐，該金融公司的數據管理問題包括，數據主要依賴于手工操作及整理，監管數據標準尚未覆蓋全部業務領域，數據核查問題報送時間滯后。進行了數據治理管控平臺的設計與開發，制定了數據治理規劃，完成了全系統數據資產的梳理，推動了統一標準的數據一致性與共享。

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第11章 采產銷一體的主數據管理實踐

@以夢為馬

該章節內容特別實在，就像給我們手把手演示了“如何從零到一搞定主數據”的完整項目。

第一張（問題與目標） 說的就是我們每天都頭疼的事：數據散落在各個系統里，對不上號；靠人工在Excel里校驗，效率低還容易錯。它給出了清晰的解決思路：建統一平臺、搞自動校驗、定統一標準。這相當于項目立項時的“痛點和目標”，讓我們知道為什么要做這件事。

第二張（管理流程）是核心的“操作說明書”。它用一張圖就把“誰、在什么時候、做什么事”全講明白了。比如，業務部門（業務領域治理小組）負責提需求和認標準，我們數據團隊（主數據規劃辦公室）負責定技術規范和推動落地，委員會負責拍板。這解決了跨部門協作時最容易出現的扯皮問題，讓我們推動工作時有據可依。

第三張（商品模型）是“成果樣板間”。它把抽象的主數據標準，用一個具體的“商品”例子畫了出來，告訴我們一個標準的主數據應該包含哪些信息（車名、顏色、價格等），以及它們之間的關系。這給我們設計其他主數據（如客戶、供應商）提供了可以直接參考的模板。

@楊新羽

第十一章采產銷的主數據實踐，詳細的介紹了主數據管理及主數據模型的構建方式，包括了各種字段治理規范以及前中后期的管理流程，對于主數據治理十分值得學習。

@巍少爺

本章對于主數據實戰非常有幫助，尤其我之前項目中碰到對主數據模型、標準設計的問題，看了這章豁然開朗。

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第12章 聯邦式跨境主數據管理實踐

@龍

對于跨國公司，或者大集團公司，具有總分公司分子公司這樣的組織架構，并且在應用系統建設上，集團和分公司擁有不同系統，并且在數據治理以及數據應用上有不同需求的情況，聯邦式主數據管理建設具有很高的參考意義，是個很好的方案。通過聯邦式主數據管理模式，可以實現集團與分子公司協同治理的主數據體系，同時滿足集團的規范以及分公司的主數據管理需求。

@一覺醒來又是美好的一天

又是一個非常典型的主數據管理項目，這個項目實施過程看起來肯定數據吃了不少苦的，多源頭，跨部門，明晰權責，梳理流程等等，多源多頭的主數據管理在系統層面的實現是在為難以變革的流程兜底，這非常依賴主數據平臺的能力，在這一點上，億信還是占了優勢的。書中還非常有代表性列舉了主數據的編碼、清洗、分發流程等內容，為讀者提供學習參考。

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第13章 教學和運營管理的數據應用實踐

@時光

教育集團數據治理，從大屏看板驅動數據建設，詳細說明了數據建設中的維度表，明細表，代碼表和匯總表，以及整體數倉建設過程。

@孫露

教育場景下的兩個數據治理實踐案例，一個案例是已經有了數據中臺實現了數據的互聯互通，針對數據可視化需求的數據治理全流程，通過建設學校級教學數據模型解決數據重復推送問題;另一個是處理DCMM初始級場景下，以構建數據指標體系作為切入點的數據治理實踐案例。

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第14章 跨產業超大規模數據治理體系的構建與實施

@樸小特

本案例介紹了在超大數據量和復雜業務的數據架構方面的數據治理方案。關于此種情景中的數據質量檢驗做了很詳細的說明供參考。

@一覺醒來又是美好的一天

本章內容核驗指標部分結合了數據質量評價指標的那份國標，與本項目特點進行了有機融合進行落地。

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第15章 基于雙重組織架構和風險管控的主數據管理實踐

@楊新羽

第十五章雙層組織架構的主數據實踐，介紹了具有雙層組織架構的主數據如何進行處理。我在公司的實踐中也是碰到過類似的問題，其實處理標準并不難制定，但是難以平息的是公司內部的權利斗爭和業務錯雜性。

@一覺醒來又是美好的一天

這個項目建設內容還挺典型的，能看出整個項目的落地離不開承建主數據系統的能力，以及實施團隊的扎實的方法論，樹立權威數據源，再結合主數據系統與其他系統做映射，既保證了主數據的權威也融合了多源體系。

@樸小特

雙重組織架構的數據治理和風險管控，針對主數據分發場景制定了不同方案并開發多個數據接口是技術亮點。

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第16章 盤活異構數據資產的數據治理實踐

@柴可愛斯基

這里是一個非常經典的數據架構圖，清晰闡明了1+3+N體系，1代表一套數據資產管理體系，3代表大數據中心、數據治理中心、數據資產中心，N代表多場景數據應用。尤為驚喜的是，這一章把數倉架構講的非常詳細，甚至還提到了調度作業開發，這些都是我之前工作中有了解過的內容，再次讀到感覺喚醒了某方面的記憶。

@樸小特

本章案例從盤活數據資產，打通跨系統數據壁壘，到孵化了3類數據服務產品，推動企業從經驗驅動向數據驅動轉型，是個從0到1的好項目參考。

@時光

本章介紹異構數據治理方案，和我在之前的單位做的數字化轉型方案非常貼近，從管理體系總體架構到數倉架構再到數據資產內部共享流程都很相似，其實技術和數倉都是通用的，治理理念和規則也大同小異，依據每個公司單位特有的情況做出變動即可，本書講的很細致，也很通識。

總結篇

本篇作為全書的凝練與升華，直面數據治理“最后一公里”的核心議題。

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第17章 數據治理項目實施的常見問題與解決方案

@巍少爺

本章對數據治理項目各個環節的常見問題進行了總結，非常適合高層、項目經理等管理人員學習。

@delkyd【加慶】

這是很委婉很謙虛的開了一個藥方了。很系統地按前面的數據治理架構為每個域的主要問題，提出了解決方案，開出了方子。

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第18章 數據治理項目實施成功的關鍵因素

@感悟

本章受益頗多；本章就是一個避坑指南，告訴你數據治理項目實施過程中的關鍵因素有哪些，提醒你如何避坑，指導你如何開展數據治理項目工作。

@delkyd【加慶】

如果說第17章是faq，那么第18章那就是劃重點。重點突出了戰略設計以及安全保障，持續運營等對于數據治理項目的一個重要性。

@楊新羽

第十八章介紹的是數據治理項目的成功關鍵，書里介紹的很全面，和我的工作經驗也是大差不差，其實核心可以總結為兩個點，第一，公司領導要重視，公司有戰略級的規劃，如果沒有領導的強力支持，很多復雜的項目都無法開展;第二，需要從全局考慮問題，但是要從容易出成績的地方著手開發，有了成績也方便后續資源的投入，領導也可以更好的對項目進行支持。

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第19章 數據治理的發展趨勢

@柴可愛斯基

作為收尾的篇章，深入討論了數據治理的前沿趨勢。目前數據治理項目普遍存在借鑒性不足的問題，現行模式也局限于部門級的自洽運作。未來走這樣幾個趨勢，一是工程化，構建數據治理流水線，二是智能化，打造數據治理agent，三是安全化，探索數據安全可控的新范式。

@王華群

最后一章沒有停留在總結，而是打開了視野。關于數據治理與人工智能、數據要素市場融合的趨勢分析，指明了我們未來幾年的努力方向。

治理過的優質數據，是AI模型的“優質飼料”而數據要素化，則對我們數據資產的確權、估值、合規流通提出了更高要求。這讓我感到，數據治理工作不僅是在解決歷史問題，更是在為企業的未來競爭力筑基。同時，書中提到未來的數據治理組織將更加“泛化”和“敏捷”，會誕生像“數據產品經理”“數據運營師”這樣的新角色。這既是對團隊的挑戰，也是個人職業發展的新機遇。我們需要持續學習，讓自己和團隊的能力圖譜跟上時代的變化。

書籍推薦

《數據治理項目實施指南：方法、技巧與實踐》是億信華辰公司出品、機械工業出版社出版的圖書。這是一本講解如何成功實施數據治理項目的實戰指南，能夠幫助組織更清晰地認識到數據治理的本質，啟發他們結合自身業務，找到適合自己的、務實的、有價值的數據治理策略。

本書源自數據治理頭部廠商億信華辰在數據治理領域10余年經驗的總結，提供了大量可立即上手的實用方法與技巧，旨在幫助讀者切實解決數據治理項目實施過程中遇到的各種實際問題。書中案例豐富翔實，通過多個不同行業的真實項目實踐案例，生動展示了數據治理在不同業務領域的應用成果和成功落地經驗，為讀者提供了極具價值的參考和借鑒！