在数字经济时代，数据已经成为与土地，劳动力，资本，技术并列的五大生产要素之一。

国家对于数据越来越重视，很多国家部门都出台了相关的监管要求，很多国家部门都出台了相关的政策要求，一些大的集团也对子公司提出了数据监管的需要，这种在政务，金融，保险，银行，电力，卫生等行业情况比较普遍。

同时针对业务发展，组织的信息化水平越来越高，业务系统越来越多，但往往建设初期是缺少整体规划的，这样就导致系统很多很杂，无法满足业务的发展需要，这种在银行制造业比较管理。

在企业内部管理中，组织庞大后，各分公司，子公司之间的业务会出现很多重复，甚至冲突的地方。总部无法掌握子公司的实时市场，管理的数据，导致内耗严重，集团运作效率大大降低。

很多企业高层也意识到数据治理的重要性，有的不知道如何下手，了解数字治理具体做什么，如何下手推进，或者有之前也做过一定数据治理，但是其他部门不配合，最终失败了等情况。

亿信华辰成立于2006年，经过16年在数据行业的深度扎根，服务近11000多客户。在与众多组织高层调研沟通的过程，亿信团队发提炼出了组织数字化转型的6大问题痛点：

①数据孤岛问题
第一个问题，是数据孤岛问题，也就是说组织内部的数据，零散分布在多个系统之中，共享性差，总部无法确认拥有多少数据资产。
形成数据孤岛问题，通常是因为组织发展初期，没有做好数据管理规划。组织壮大后，老部门用旧系统，新部门用系统，系统属于不同厂商不同产品，导致数据孤岛问题严重。
比如政务行业，医疗行业，银行业，大型的集团公司等，总部都很难准确掌握实时准确的数据，从而影响高层决策。

②数据质量差
第二个常见问题是数据质量差。没有设定好的数据标准，导致数据的完整性，准确性，一致性等不符合规范；很多元数据的必要属性未被填充，比如注释，长度，精度等。
比如用户信息管理系统中，没有设置好手机号，身份证的长度和精度，数据输入出现错误，残缺现场，导致系统内存在很多无效数据，降低数据质量。

③数据标准不一致
第三个常见问题，是数据标准不一致。各业务系统都存在自己的标准，且不统一，统一业务元素对应多种数据类型和长度。同一英文字段对应多个中文名，番茄也存在中文的一对多现象。还存在着表，字段命名不规范，命名随意性很强的情况。
比如同一家银行的不同网点，有的把客户称呼为客户，有的称呼为用户，有的叫开卡用户，数据标准不统一，导致同一含义对应多个中文名。

④数据影响分析困难
第四个常见问题，是数据影响分析困难。很多大组织的历史数据庞大繁杂，表之间的关系不清晰；某些元数据发生变更，它的影响范围无法评估；还存在着数据找不到接口人，针对其对应用会很困难。

⑤数据管理混乱
第五个问题是数据管理混乱。企业没有相应的数据管理制度，数据出问题无法找到解决流程，解决方法。没有相关的数据管理组织，角色分工不清晰，没有建立追责机制；还有数据管理系统不完善，数据的添加，删除，变更，销毁，通知等操作，无法实现。

⑥数据安全无保障
第六个问题是数据安全无保障。组织内部数据权限划分不清，没有设置访问人，审核人，管理人等；数据没有对信息的机密程度进行分层管理，导致机密信息泄露；账号与权限没有进行关联跟踪，不知道是谁何时何地访问，遇到问题，无法进行追责，非正常访问也无法捕捉。

在服务完11000多个客户，5000多个项目之后，亿信华辰发现很多企业高层明白其数据治理的重要性，对组织的意义和价值，但是却对相关领域了解甚少。

于是亿信华辰团队，根据16年行业经验和项目经验撰写了《书籍治理精选案例集》这本书。此书不再是停留在数据治理方法论的阶段，而是直接让读者跟随我们亿信团队的项目组，如何从0到1从了解一个陌生的行业，了解一个新企业，到具体的事实步骤的全过程，给大家全方位展现数据今年来我国数据治理领域具体的落地实践。

这本书有4个特点：

①项目涉及行业面广
本书数据治理项目案例涉及到13个行业，包括政务，生产制造，电力能源，银行保险，金融租赁，新零售，建筑地产，交通物流，教育机构，投资集团，科研院所，生态环保，医疗健康等。

行业案例范围广，具体有60多个亿信团队近年来参与过的颇具代表性的政企数据治理应用项目，不管是了解本行业相关案例，还是提升自己的视野，了解其他行业数据治理项目给予启发，都是十分有价值的。

②项目有代表权威性
书籍中的数据治理项目政企都是行业头部知名的政企单位，不管是项目的权威性还是专业性，都是有所保障的。
比如在政务行业，合作单位有荔湾政数局，雄安新区市级数据治理平台，北京财政局等，在制造行业，项目合作单位有中铝集团，海尔集团，新疆有色金属等；在医疗健康方面，有广东省中医院，丹阳市妇幼保健院等。

③项目落地实操全貌
针对每一个项目，本书分别有行业简介，组织单位介绍，项目背景，项目痛点，建设内容，项目价值等6大模块内容组成，从宏观战略到微观落地事实均有涉及。

行业简介，主要介绍整个行业的基本宏观趋势，行业背景，让读者快速认知一个陌生的行业。比如制造业简介中，书中提到在国家产业升级，政策支持的背景下，制造业要朝着自动化，信息化，智能化方向发展，提高生产管理效率背景。
组织单位介绍，会介绍企业的发展历史，重要节点，行业地位，后期发展目标等，让读者可以快速了解企业，明白高层的发展战略。

项目痛点，指的是在项目实施中，最重要的几个困难点，让读者了解数据治理中常见的痛点和难点。比如数据孤岛，数据标准不统一，数据质量差，数据管理不善等问题。

建设内容，指的是亿信团队具体在数据系统架构，数据治理组织建设，标准标准制定，数据可视化分析等一系列具体落地事实的事件，可以让读者快速看到项目落地的全过程，

项目价值，指的是衡量整个数据治理项目，给组织的业务发展，日常管理解决了什么问题，实现了什么效果和价值，让管理者看到数据治理项目给组织带来的巨大的变化。

④项目理论与实践结合

书中内容理论+实践并行，理论知识讲解帮助读者弥补专业知识不足，实践内容会介绍具体的实施步骤，如何实操落地，让读者理论与实践结合，加深对数据治理的理解。

书中涉及到的数据治理理论，比如元数据管理，数据标准制定，数据质量管理等理论，均有完整的理论解释，帮助读者弥补专业知识不足，并且每个项目的具体实施过程，比如数据标准制定的具体步骤，收集国家标准，行业标准，结合企业自身的要求，制定出适合的初版标准，到数据标准管理政策制定，流程搭建，日常运营提升等实战内容，也均有涉及。

《数据治理精选案例集》自2022年3月份出品发布以来，在行业内引起了轰动，受到了众多政企单位里的高层领导，数据治理部门领导，数据治理工程师，以及相关大数据从业者的认可和追捧，得到了一致的赞誉。