2025年12月8日至12月31日，亿信华辰发起的《数据治理项目实施指南》读书打卡活动，获得热烈反响。小伙伴们踊跃参与，凭借敏锐的行业洞察与扎实的专业积累，从书中汲取智慧，产出了一系列精彩而深刻的读书笔记。

　　现在，就让我们跟随小亿的视角，一起领略他们的笔记精华与收获感悟吧！

　　建设篇

　　本篇立足数据治理体系建设的顶层设计与落地路径，系统拆解从理论到实践的关键环节。

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　　第1章 数据治理的价值与意义

　　@龙

　　数字化浪潮已经持续很多年，但很多公司依然处于跟风做大数据，用数据，做指标，做看板这些浅层应用上面。他们不懂为什么数据分析师分析了那么多也无法提升公司效益，不懂为什么数据越来越多却越来越难以利用。这就需要理解数据治理的价值和意义，需要从根本上懂为什么做数据治理，理解数据治理能做什么，才能有力的推进数据治理，保证数据价值能充分利用到，从战略上提升数据利用率提升公司效益，就是数据治理的价值意义。

　　@以梦为马

　　数据治理核心模块覆盖到数据标准、质量、安全等多组件的系统化治理框架，详细阐明其关联与协同，提供了指导企业落地数据治理、释放数据价值的实用指南。

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　　第2章 数据治理项目的准备工作

　　@杨新羽

　　第二章整体介绍了数据治理项目前的准备工作，虽然近些年提倡敏捷方法，但是敏捷方法并不是万能的，为什么企业会出现多个“烟囱”，就是因为整体考虑不足。但是到了数据治理的阶段，是一定要先做好大量准备的，不然到后期出现各种问题，比业务系统开发重构难得多。数据治理之前，是一定要现有明确的目标并且对业务需求和数据流程有充分的梳理的，没有踏实的基础，空中楼阁是建不成的。

　　@巍少爷

　　第二章非常明晰的介绍了开展数据治理前的准备工作，包括定战略、理需求、选技术、建组织，对各部分的实施要点(如调研)都给出了建议和模版，非常适合管理者理解数据治理工作，也对实操提供了指导。

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　　第3章 数据治理项目建设流程

　　@柴可爱斯基

　　整个数据治理项目的实施，如同其他立项项目一样，分为启动调研、规划设计、实施落地和验收运营四个关键环节。每个环节都需要制定阶段性的目标，整理输入物，以及经由这一阶段的关键活动，形成对应输出物。总体而言，一切活动需要遵循系统化、渐进式的方法，以《数据管理能力成熟度评估模型》和DAMA方法论作为指导。

　　@孙露

　　本章节系统梳理了数据治理项目的核心实施流程，涵盖“启动与调研、规划与设计、实施落地、验收与运营”四个关键环节，并详细阐述各环节的目标、前置输入、核心活动与交付成果，能够帮助读者建立起对数据治理实施全过程的整体认知，掌握从项目启动到持续运营的系统路径。

　　@巍少爷

　　本章对数据治理项目实施的四个阶段进行详细介绍，对于组织开展数据治理顶层设计有强指导意义，尤其明确每个阶段的输出物，非常具有参考价值。

　　场景篇

　　本篇聚焦六大核心场景，构建从数据规范到价值转化的全景视图。

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　　第4章 主数据管理

　　@柴可爱斯基

　　场景篇是满满的干货啊！都是基于实践经验总结提炼的方法～主数据是组织内部各部门之间信息共享的桥梁，尤其是链路很长、场景复杂的行业，主数据治理必然是重中之重。这里提出的数据分层模型的概念非常棒，业务数据一般是基于主数据产生的，报表数据又是基于业务数据加工产生的，一下子就搞清楚了主数据的基石地位！后面又阐明了如何识别主数据，编码规范，分发链路，清洗流程，持续监控等等，每一个关键环节都有配套的方法总结和案例说明，读下来一气呵成，受益匪浅

　　@杨新羽

　　第四章主数据管理部分是我比较在意的一部分，我从属的公司是一个多产品线的公司，其中核心的主数据域就是客商主数据，前期由于产品线管理比较混乱，导致各系统之间数据标准不一致，导致了较多的业务应用问题。后期对客户、用户、商品数据进行了数据治理，取得了比较好额效果。书里详细介绍了主数据的定义、典型业务场景、注意事项、最佳实践等，加深了我对主数据管理的认识。

　　@巍少爷

　　本章节内容非常落地，对于管理办法制定、标准编写、主数据管理系统功能设计、主数据实施都有很强的指导意义，推荐反复精读！

　　@一觉醒来又是美好的一天

　　进入场景篇，本章非常详细的介绍了主数据管理，从主数据的概念，划分原则、建设过程拎出一条线来，能感知到这部分内容是有项目实施经验铺底的，核心建设过程是可落地的。

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　　第5章 数据质量管理

　　@朴小特

　　详细介绍了数据质量管理在全生命周期的典型业务场景示例，每个环节需要重点管理什么，该如何做都详细的说明了。从评估，标注规范设计及实施推广验证都详细的做了介绍，很好的一点是给出了各环节企业应该参与的人员角色建议，高效的数据质量管理要求分工明确，责任到人。

　　@一觉醒来又是美好的一天

　　数据质量问题往往是企业开始着手数据治理的一个切入，在通俗意义上理解数据治理的核心目标之一是提升数据质量。在一章，笔者按照行业常规做法拆解数据质量的建设内容，推荐了可行的方案，不仅说了要做什么，还说了要怎么做，这是当前数据治理从业人员最关系的部分。

　　@徐徐前进

　　本章主要介绍数据质量管理，首先介绍质量管理定义概念以及6个质量属性维度。然后介绍典型的业务场景，包括数据采集、数据存储、数据加工、数据共享、数据应用。最后介绍数据质量建设内容和步骤：1.质量现状评估分析，2、标准规划设计，3、数据质量管理实施，4、质量提升效果验证与推广，5、质量体系运营与优化。

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　　第6章 数据标准管理

　　@阿汤哥

　　通俗的讲，数据标准是企业各部门、各利益干系人在数字化环境中使用的一种共同的语言，就像我们大家交流的语言一样，是在数字化环境中使用的一种语言。细心的小伙伴会发现，刚才我们提到数据标准，虽然它在企业数字化环境中很重重要，但DAMA没有专门拿出数据标准作为知识领域专门去写，亿信华辰把它写出来了，至少有人提了，不至于以后完全没有可参考的，这一点还是敢为天下先了。实际上，数据标准不能只停留在文件层面上的内容，数据标准更应当是为业务运营和管理决策提供相应的保障。

　　@oliver chen

　　本章系统阐述了数据标准的常见场景与实践内容，重点解析其在主数据治理、系统集成等核心场景的应用路径。通过规划–设计–开发–推广–迭代的闭环管理机制，结合三环六步模型，解决数据孤岛、口径不统一等痛点问题。实践表明，成功的标准建设需要业务与技术深度融合，工具与文化协同推进，方能持续释放数据价值。

　　@杨新羽

　　第六章数据标准管理主要介绍了数据标准建设的业务场景、建设内容、注意事项等。这部分让我认识最深刻的有两个点：第一，数据需要分层进行管理，除了数据标准本身，管理流程的标准化同样重要；第二，对于数据的安全合规，同样十分重要。除此之外，智能工具的使用也是一大趋势。

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　　第7章 数据共享与交换

　　@以梦为马

　　这章内容就像一份专门为“如何启动和推进数据共享平台”这个老大难问题写的“保姆级”说明书，非常解渴。

　　核心思路是把一个庞大复杂的工程，拆解成我们能一步步去执行和验证的“小目标”。“三步九阶”路线图，就解决了“从哪开始、怎么推进不跑偏”的问题。它明确告诉我们别想着一口气吃成胖子，而是要按照“规划设计→小范围试点→全面推广”的循环，一个阶段一个阶段地来，每个阶段都要有明确可验收的成果（比如基础能力、智能中枢）。这让给领导汇报和争取资源时，目标特别清晰。

　　跨域交换流程图，则把抽象的安全、可控要求，变成了技术上的“标准作业流程”。它清晰地画出了从A到B传数据时，必须经过身份认证、策略检查、加密通道、全程留痕等环节，就像一份安全检查清单。我们以后和开发同事对需求、设计接口时，直接可以参照这个流程来，确保不遗漏安全管控点，避免事后“打补丁”。

　　最后的章节小结，则是把上面所有这些具体动作，提升到了方法论的高度，回答了“我们做这一切到底是为了什么”。它强调要先从“合规、提效、创新、风控”这四个最典型的业务场景里找到我们平台的发力点（价值锚定），确保做的东西业务部门真用得上。整个框架（架构牵引+工程落地）最终是为了让数据共享从一个又一个的临时项目（项目级交付），变成公司一项稳定的、可重复使用的基础服务（平台级服务），这才是我们数据治理工作能创造长远价值的关键。

　　@delkyd【加庆】

　　已经是一个细致全面的以数据为中心的架构了，深度融合了智能化技术。

　　@一觉醒来又是美好的一天

　　数据共享与交换的核心不再于给多少，而是给的刚刚好，主要数安法的数据最小访问原则不谋而合。数据共享要以业务需求为驱动而非技术满足，周知因为技术多样性的发展，数据的共享往往涉及多很多技术难度需要攻克，本章十分翔实的介绍了数据共享的价值场景，建设内容和过程，有参考价值。

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　　第8章 数据资产管理

　　@时光

　　从数据的治，盘，用几方面介绍数据资产建设，不仅说明关键动作，还总结每一阶段产出物。

　　@fengpeng

　　数据资产管理建设涵盖数据治理、数据资产盘点、数据应用开发、数据资产运营、数据资产增值开发5大核心内容。通过 治-盘-用-营-增 5个阶段，逐步推进资产运营管理，持续释放业务价值。

　　@王华群

　　本章将数据资产管理的目标精辟地概括为让数据资产“可见、可懂、可用、可运营”。它系统性地阐述了如何通过构建数据资产目录、地图等方式，将散乱的数据资源转化为脉络清晰、权责明确的企业核心资产，并强调运营是持续提升数据资产价值的关键，而不仅仅是静态的管理。

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　　第9章 数据应用

　　@柴可爱斯基

　　这章对我而言非常有帮助，全面讲述了关于数据应用建设全链路的内容，包括数据采集，湖仓建设，数据治理，指标体系，可视化等等各环节的建设思路和方法论，终极目标依然是解决业务痛点问题。

　　@阿汤哥

　　数据应用千千万，不如做一个数据系统。本章读后感。先把数据管起来，在管中做治理，在管中做数据分析，在管中提供数据。

　　@杨新羽

　　第九章数据应用，讲述了不同级别的应用场景，以及数据应用的建设内容。这一部分有不少内容前面已经涉及到了，书中从数据采集、湖仓建设、数据治理、指标体系建设到数据可视化、智能应用、数据共享与服务又详细进行了介绍。注意事项中还不忘提及数据质量管理的问题。到此为止，数据治理项目的思想已经全部介绍完毕，接下来就是实战案例中涉及到不同重点的内容了。

　　案例篇

　　本篇汇聚金融、汽车、新能源、教育等七大行业的标杆案例，以“他山之石”构建数据治理的实战图谱。

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　　第10章 强监管的全局金融数据治理实践

　　@徐徐前进

　　本章主要介绍强监管全局金融数据治理实战。属于案例介绍，很有实战性。1.从项目背景介绍开始，讲到数据治理指引，数字化转型。2.再到数据管理现状。3.然后到成熟度评估:基于DCMM的评估。4.再到解决方案:体系设计与技术赋能。5.实施过程:分步推进与敏捷迭代。6.建设成效。

　　@一觉醒来又是美好的一天

　　在前章数据共享和交换中列举了驱动场景便是金融监管，本章就展开介绍了应对强监管的数据治理实践。在管理上从DCMM评估开始找不足，在解决方案上，围绕监管合规总体布局。基于事实项目交付总结的视角，该案例能看出还是花了心思的。

　　@小冷

　　第十章讲的是某金融租赁公司的数据治理项目实践，该金融公司的数据管理问题包括，数据主要依赖于手工操作及整理，监管数据标准尚未覆盖全部业务领域，数据核查问题报送时间滞后。进行了数据治理管控平台的设计与开发，制定了数据治理规划，完成了全系统数据资产的梳理，推动了统一标准的数据一致性与共享。

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　　第11章 采产销一体的主数据管理实践

　　@以梦为马

　　该章节内容特别实在，就像给我们手把手演示了“如何从零到一搞定主数据”的完整项目。

　　第一张（问题与目标） 说的就是我们每天都头疼的事：数据散落在各个系统里，对不上号；靠人工在Excel里校验，效率低还容易错。它给出了清晰的解决思路：建统一平台、搞自动校验、定统一标准。这相当于项目立项时的“痛点和目标”，让我们知道为什么要做这件事。

　　第二张（管理流程）是核心的“操作说明书”。它用一张图就把“谁、在什么时候、做什么事”全讲明白了。比如，业务部门（业务领域治理小组）负责提需求和认标准，我们数据团队（主数据规划办公室）负责定技术规范和推动落地，委员会负责拍板。这解决了跨部门协作时最容易出现的扯皮问题，让我们推动工作时有据可依。

　　第三张（商品模型）是“成果样板间”。它把抽象的主数据标准，用一个具体的“商品”例子画了出来，告诉我们一个标准的主数据应该包含哪些信息（车名、颜色、价格等），以及它们之间的关系。这给我们设计其他主数据（如客户、供应商）提供了可以直接参考的模板。

　　@杨新羽

　　第十一章采产销的主数据实践，详细的介绍了主数据管理及主数据模型的构建方式，包括了各种字段治理规范以及前中后期的管理流程，对于主数据治理十分值得学习。

　　@巍少爷

　　本章对于主数据实战非常有帮助，尤其我之前项目中碰到对主数据模型、标准设计的问题，看了这章豁然开朗。

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　　第12章 联邦式跨境主数据管理实践

　　@龙

　　对于跨国公司，或者大集团公司，具有总分公司分子公司这样的组织架构，并且在应用系统建设上，集团和分公司拥有不同系统，并且在数据治理以及数据应用上有不同需求的情况，联邦式主数据管理建设具有很高的参考意义，是个很好的方案。通过联邦式主数据管理模式，可以实现集团与分子公司协同治理的主数据体系，同时满足集团的规范以及分公司的主数据管理需求。

　　@一觉醒来又是美好的一天

　　又是一个非常典型的主数据管理项目，这个项目实施过程看起来肯定数据吃了不少苦的，多源头，跨部门，明晰权责，梳理流程等等，多源多头的主数据管理在系统层面的实现是在为难以变革的流程兜底，这非常依赖主数据平台的能力，在这一点上，亿信还是占了优势的。书中还非常有代表性列举了主数据的编码、清洗、分发流程等内容，为读者提供学习参考。

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　　第13章 教学和运营管理的数据应用实践

　　@时光

　　教育集团数据治理，从大屏看板驱动数据建设，详细说明了数据建设中的维度表，明细表，代码表和汇总表，以及整体数仓建设过程。

　　@孙露

　　教育场景下的两个数据治理实践案例，一个案例是已经有了数据中台实现了数据的互联互通，针对数据可视化需求的数据治理全流程，通过建设学校级教学数据模型解决数据重复推送问题;另一个是处理DCMM初始级场景下，以构建数据指标体系作为切入点的数据治理实践案例。

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　　第14章 跨产业超大规模数据治理体系的构建与实施

　　@朴小特

　　本案例介绍了在超大数据量和复杂业务的数据架构方面的数据治理方案。关于此种情景中的数据质量检验做了很详细的说明供参考。

　　@一觉醒来又是美好的一天

　　本章内容核验指标部分结合了数据质量评价指标的那份国标，与本项目特点进行了有机融合进行落地。

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　　第15章 基于双重组织架构和风险管控的主数据管理实践

　　@杨新羽

　　第十五章双层组织架构的主数据实践，介绍了具有双层组织架构的主数据如何进行处理。我在公司的实践中也是碰到过类似的问题，其实处理标准并不难制定，但是难以平息的是公司内部的权利斗争和业务错杂性。

　　@一觉醒来又是美好的一天

　　这个项目建设内容还挺典型的，能看出整个项目的落地离不开承建主数据系统的能力，以及实施团队的扎实的方法论，树立权威数据源，再结合主数据系统与其他系统做映射，既保证了主数据的权威也融合了多源体系。

　　@朴小特

　　双重组织架构的数据治理和风险管控，针对主数据分发场景制定了不同方案并开发多个数据接口是技术亮点。

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　　第16章 盘活异构数据资产的数据治理实践

　　@柴可爱斯基

　　这里是一个非常经典的数据架构图，清晰阐明了1+3+N体系，1代表一套数据资产管理体系，3代表大数据中心、数据治理中心、数据资产中心，N代表多场景数据应用。尤为惊喜的是，这一章把数仓架构讲的非常详细，甚至还提到了调度作业开发，这些都是我之前工作中有了解过的内容，再次读到感觉唤醒了某方面的记忆。

　　@朴小特

　　本章案例从盘活数据资产，打通跨系统数据壁垒，到孵化了3类数据服务产品，推动企业从经验驱动向数据驱动转型，是个从0到1的好项目参考。

　　@时光

　　本章介绍异构数据治理方案，和我在之前的单位做的数字化转型方案非常贴近，从管理体系总体架构到数仓架构再到数据资产内部共享流程都很相似，其实技术和数仓都是通用的，治理理念和规则也大同小异，依据每个公司单位特有的情况做出变动即可，本书讲的很细致，也很通识。

　　总结篇

　　本篇作为全书的凝练与升华，直面数据治理“最后一公里”的核心议题。

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　　第17章 数据治理项目实施的常见问题与解决方案

　　@巍少爷

　　本章对数据治理项目各个环节的常见问题进行了总结，非常适合高层、项目经理等管理人员学习。

　　@delkyd【加庆】

　　这是很委婉很谦虚的开了一个药方了。很系统地按前面的数据治理架构为每个域的主要问题，提出了解决方案，开出了方子。

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　　第18章 数据治理项目实施成功的关键因素

　　@感悟

　　本章受益颇多；本章就是一个避坑指南，告诉你数据治理项目实施过程中的关键因素有哪些，提醒你如何避坑，指导你如何开展数据治理项目工作。

　　@delkyd【加庆】

　　如果说第17章是faq，那么第18章那就是划重点。重点突出了战略设计以及安全保障，持续运营等对于数据治理项目的一个重要性。

　　@杨新羽

　　第十八章介绍的是数据治理项目的成功关键，书里介绍的很全面，和我的工作经验也是大差不差，其实核心可以总结为两个点，第一，公司领导要重视，公司有战略级的规划，如果没有领导的强力支持，很多复杂的项目都无法开展;第二，需要从全局考虑问题，但是要从容易出成绩的地方着手开发，有了成绩也方便后续资源的投入，领导也可以更好的对项目进行支持。

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　　第19章 数据治理的发展趋势

　　@柴可爱斯基

　　作为收尾的篇章，深入讨论了数据治理的前沿趋势。目前数据治理项目普遍存在借鉴性不足的问题，现行模式也局限于部门级的自洽运作。未来走这样几个趋势，一是工程化，构建数据治理流水线，二是智能化，打造数据治理agent，三是安全化，探索数据安全可控的新范式。

　　@王华群

　　最后一章没有停留在总结，而是打开了视野。关于数据治理与人工智能、数据要素市场融合的趋势分析，指明了我们未来几年的努力方向。

　　治理过的优质数据，是AI模型的“优质饲料”而数据要素化，则对我们数据资产的确权、估值、合规流通提出了更高要求。这让我感到，数据治理工作不仅是在解决历史问题，更是在为企业的未来竞争力筑基。同时，书中提到未来的数据治理组织将更加“泛化”和“敏捷”，会诞生像“数据产品经理”“数据运营师”这样的新角色。这既是对团队的挑战，也是个人职业发展的新机遇。我们需要持续学习，让自己和团队的能力图谱跟上时代的变化。

　　书籍推荐

　　《数据治理项目实施指南：方法、技巧与实践》是亿信华辰公司出品、机械工业出版社出版的图书。这是一本讲解如何成功实施数据治理项目的实战指南，能够帮助组织更清晰地认识到数据治理的本质，启发他们结合自身业务，找到适合自己的、务实的、有价值的数据治理策略。

　　本书源自数据治理头部厂商亿信华辰在数据治理领域10余年经验的总结，提供了大量可立即上手的实用方法与技巧，旨在帮助读者切实解决数据治理项目实施过程中遇到的各种实际问题。书中案例丰富翔实，通过多个不同行业的真实项目实践案例，生动展示了数据治理在不同业务领域的应用成果和成功落地经验，为读者提供了极具价值的参考和借鉴！