新書推薦：
《
有情：2024年中国女性散文选
》
售價：HK$
65.8
《
《本草纲目》里的博物学（全6册）（给孩子的309堂本草博物课，全景展现“东方博物大百科，6大卷本草，41大体系分类，350余幅手绘图谱）
》
售價：HK$
217.8
《
我的哲学探索
》
售價：HK$
140.8
《
95%的不舒服，呼吸能解决
》
售價：HK$
98.9
《
新加坡史：从夹缝求生到奇迹崛起
》
售價：HK$
140.8
《
甲骨文丛书·克里米亚战争
》
售價：HK$
123.2
《
大英博物馆：讲故事的中世纪神话艺术
》
售價：HK$
217.8
《
大学问·古史中的神话：夏商周祖先神话溯源（一部三代造神指南，重构夏商周祖先神话）
》
售價：HK$
96.8
|
| 編輯推薦： |
|
（1）作者背景资深：作者是数据领域资深专家，曾任凯捷咨询亚太区副总裁、阿里云中国区咨询总经理、ThoughtWorks数据智能总经理、埃森哲资深咨询经理。拥有25年企业数字化转型、数据战略实施落地经验。（2）既实用又科普：本书既从实践的角度讲解了数据资产价值变现的方法和路径，又从科普的角度介绍了数据要素的各种常识。（3）图文并茂易懂：为了便于读者理解，书中总结了大量信息量丰富的模型图和框架图，能帮助读者快速梳理知识体系，通俗易懂。
|
| 內容簡介： |
|
内容简介这既是一本系统讲解数据资产价值变现的入门书，又是一本全面介绍数据要素的科普书，它能帮助零基础的读者厘清数据要素各种概念并建立系统的知识体系，同时还能掌握数据资产价值变现的认知、实现路径和实操方法。本书由凯捷咨询前亚太区副总裁、阿里云中国区前咨询总经理撰写，全球数据资产理事会（DAC）联合出品。本书是《精益数据方法论：数据驱动的数字化转型》一书的姊妹篇，后者讲了如何制定数据战略、梳理数据场景、开发数据产品，如何利用精益数据方法转型为数字化企业；前者为数字化企业的数据资产变现给出了方案。全书一共17章，分为5篇。第一篇 数据要素基础与政策环境首先详细介绍了数据要素的定义、特征以及20余个该领域的相关概念，彻底厘清读者对数据要素的认知；然后全面分析了国家在数据要素领域的布局以及与之相关的各种政策和法规。第二篇 数据要素价值化详细阐述了如何实现数据要素价值化，具体包括数据资产管理、数据治理与确权、数据资产评估与定价等多个方面，提供具体的方法和操作指南；同时介绍了数据资源入表，数据监管、合规与安全，数据资产的交易，数据要素市场，以及数据基础设施，帮助读者全面理解和实践数据价值化路径。第三篇 公共数据要素价值化重点介绍了公共数据要素的基本知识，并通过公共数据要素价值蓝图，让读者直观了解公共数据的价值构成和实现路径，为公共数据的利用提供参考。第四篇 产业数据要素价值化聚焦于产业数据要素，介绍其基本知识，并通过产业数据要素价值蓝图，让读者清晰地看到产业数据的具体价值构成，以更好地利用数据驱动业务发展。第五篇 个人数据要素价值化聚焦于个人数据要素，介绍其基本知识，并通过个人数据要素价值蓝图，让读者学习到个人数据的价值实现过程，从而更好地理解和保护个人数据资产。总体而言，本书可以提升企业管理者对数据的敏感度，以做出更具前瞻性的决策；提升数据专家职业能力，掌握数据要素的深层次价值；助力科技行业从业者了解数据如何驱动行业创新，抢占未来市场。
|
| 關於作者： |
|
史凯 数据领域资深专家，曾任凯捷咨询亚太区副总裁、阿里云中国区咨询总经理、ThoughtWorks数据智能总经理、埃森哲资深咨询经理。拥有25年企业数字化转型、数据战略实施落地经验，帮助众多世界五百强企业建立产业、行业、企业级数字化转型体系。畅销书《精益数据方法论：数据驱动的数字化转型》作者，公众号“凯哥讲故事”主理人，拥有超过4万行业粉丝。行业数字化转型卡牌工作坊创建人，为众多头部企业提供数字化转型和数据价值创造服务。
|
| 目錄：
|
|
目录前言第一篇 数据要素基础与政策环境第1章 全面认识数据要素1.1 数据要素的定义和特征21.1.1 数据要素的定义21.1.2 数据要素的典型特征31.2 数据要素相关的重要概念51.2.1 数据61.2.2 数字经济71.2.3 数据资源81.2.4 数据资产81.2.5 数据产品91.2.6 数据治理121.2.7 数据资产确权131.2.8 数据资产评估141.2.9 数据资源入表141.2.10 数据知识产权151.2.11 数据产品/知识产权登记161.2.12 数据交易平台171.2.13 数据交易机构171.2.14 数据要素流通181.2.15 数据定价181.2.16 数据交易191.2.17 数据运营191.2.18 数据监管201.2.19 数据资源化201.2.20 数据资产化211.2.21 数据资本化211.3 重要法律法规221.4 中国数据要素的发展与布局231.4.1 从传统生产要素到数据生产要素231.4.2 数据要素赋能业务的4个阶段251.4.3 数据要素价值流通共享的4个挑战281.4.4 中国数据要素发展的4个阶段331.4.5 从应用优先到数据优先361.4.6 从应用副产品到战略要素的演进361.4.7 数字化时代数据战略的6个目标37第2章 数据要素的政策环境2.1 相关政策法规解读412.1.1 详解“十四五”规划412.1.2 详解《数字中国建设整体布局规划》452.1.3 详解“数据二十条”462.1.4 详解《企业数据资源相关会计处理暂行规定》482.1.5 详解《关于加强数据资产管理的指导意见》502.1.6 详解《“数据要素×”三年行动计划 （2024—2026年）》522.2 组建国家数据局542.2.1 国家数据局的成立背景和历程542.2.2 国家数据局的职能562.2.3 国家数据局的机构设置562.2.4 国家数据局的重要举措572.3 新质生产力与数据要素622.3.1 新质生产力提出的背景622.3.2 新质生产力解读632.3.3 数据要素是新质生产力的重要组成部分68第二篇 数据要素价值化第3章 数据要素价值化链路3.1 数据价值化过程剖析723.1.1 传统生产要素价值化的典型示例723.1.2 数据报表价值化示例733.1.3 数据智能价值化示例753.1.4 数据产品交易价值化示例773.1.5 数据产品资本化示例793.2 数据要素价值化的4个特点803.3 数据要素价值化的3种形式813.4 实现数据价值化全链路的3个阶段823.4.1 阶段一：数据生产（S1 源数据）833.4.2 阶段二：数据采集加工（S2 数据资源）843.4.3 阶段三：数据价值化（S3 数据资产）87第4章 数据资产管理4.1 数据资产管理基本知识964.1.1 数据资产管理的定义964.1.2 数据资产和普通资产的共性974.1.3 数据资产管理的发展974.2 数据资产管理的重要性和价值994.2.1 数据资产管理的七大重要性994.2.2 数据资产管理的价值1004.3 数据资产管理的范围1024.4 典型的数据资产管理框架介绍1034.5 数据资产管理与数据治理、数据管理的关系112第5章 数据治理与确权5.1 数据治理概述1165.1.1 数据治理的定义1165.1.2 数据治理的价值1175.1.3 企业级数据治理的主要工作内容1195.2 价值驱动的精益数据治理1215.2.1 传统数据治理的六大挑战1215.2.2 六大挑战的四大应对策略1225.2.3 精益数据方法打造价值驱动的数据治理1235.2.4 精益数据治理的六大新范式1245.3 数据确权概述1265.3.1 数据确权的定义1265.3.2 数据确权的必要性1275.3.3 数据权属概念剖析1285.4 数据确权的挑战和方法1295.4.1 八大挑战1295.4.2 典型方法131第6章 数据资产评估与定价6.1 数据资产评估文件解读1336.1.1 《资产评估基本准则》解读1346.1.2 《数据资产评估指导意见》解读1416.2 典型的数据资产评估流程1496.2.1 数据资产评估的4个阶段1496.2.2 数据资产评估关键过程的检查点1516.3 数据资产定价1526.3.1 数据资产定价的难点和应对策略1526.3.2 数据资产定价模型154第7章 数据资源入表7.1 数据资源入表概述1567.1.1 数据资源入表概念解读1567.1.2 数据资源入表对数据要素市场的十大推动作用1567.1.3 数据资源入表，从费用化到资本化1597.1.4 数据资源入表给企业带来新的机遇和创新1607.2 数据资源入表关键解读1617.2.1 数据资产的确认条件1617.2.2 将数据资产以无形资产的形式披露1657.2.3 将数据资产以存货的形式披露1667.2.4 数据资源披露（未作为无形资产或存货确认的 数据资源）1677.3 如何实现数据资源入表1687.3.1 数据资源入表的挑战和应对机制1687.3.2 数据资产计量1727.3.3 数据资源入表的九大步骤1747.3.4 数据资源入表典型流程1767.3.5 典型数据资源入表案例剖析180第8章 数据监管、合规与安全8.1 数据监管、合规与安全概述1898.1.1 数据监管1898.1.2 数据合规1918.1.3 数据安全1928.2 数据安全体系1948.2.1 战略层1948.2.2 管理层1978.2.3 操作层1988.2.4 技术层2028.3 数据分级分类与保护2038.3.1 数据分级分类2038.3.2 不同级别数据的保护策略2058.3.3 敏感数据的特殊保护2068.4 数据隐私保护2078.4.1 隐私保护原则与方法2078.4.2 隐私风险评估与应对2098.5 数据泄露防范与应对2118.5.1 数据泄露风险分析2118.5.2 数据泄露的防范措施2128.5.3 应急响应流程与恢复措施213第9章 数据资产的交易9.1 数据资产交易的定义和类型2159.1.1 按交付标的划分2169.1.2 按交易模式划分2179.1.3 按参与主体划分2209.2 数据资产交易的典型流程2219.2.1 深圳数据交易所的数据资产交易流程2219.2.2 上海数据交易所的数据资产交易流程2249.3 数据资产交易的商业模式、价值和特点2289.3.1 数据资产交易的典型商业模式2289.3.2 数据资产交易的价值2349.3.3 数据资产交易与数据资源入表的关系234第10章 数据要素市场10.1 数据要素市场概述23710.1.1 数据要素市场的概念及现状23710.1.2 数据要素市场的趋势24010.1.3 数据要素市场面临的挑战24610.2 数据要素市场生态蓝图24810.2.1 数据要素市场全景图24810.2.2 数据要素供给方25210.2.3 数据要素需求方25610.2.4 数据要素中介方25810.2.5 数据要素服务方264第11章 数据基础设施11.1 数据基础设施概念剖析26811.1.1 数据基础设施的六大功能26911.1.2 数据基础设施的五大类型27811.2 数据基础设施的发展趋势28211.2.1 数据基础设施成为世界各国竞争的重要内容28211.2.2 数据基础设施的四大技术趋势284第三篇 公共数据要素价值化第12章 公共数据要素概述12.1 公共数据的基本内容29212.1.1 公共数据的定义29212.1.2 公共数据的特点29312.1.3 公共数据的典型类型29412.2 公共数据利用的困难、挑战和应对29612.2.1 公共数据利用的8项挑战29612.2.2 公共数据利用的应对举措298第13章 公共数据要素价值蓝图13.1 公共数据要素价值化30213.1.1 公共数据利用价值蓝图30213.1.2 典型的公共数据要素价值化场景30413.2 公共数据授权运营30613.2.1 公共数据运营建设的几种模式30913.2.2 公共数据授权运营全景31113.2.3 公共数据资产运营探索—数科公司313第四篇 产业数据要素价值化第14章 产业数据要素概述14.1 产业数据要素的基本内容31814.1.1 产业数据要素的定义和分类31814.1.2 产业数据要素的特点32014.2 产业数据要素流通交易的挑战和应对32114.3 产业数据要素流通交易的4种典型模式32314.4 产业数据要素流通交易的趋势展望327第15章 产业数据要素价值蓝图15.1 场景驱动的产业数据要素价值化32915.1.1 产业数据要素的典型价值场景33015.1.2 场景对于数据要素价值化的重要性33415.2 产业数据要素价值化场景蓝图33515.2.1 数据要素×工业制造33715.2.2 数据要素×现代农业33815.2.3 数据要素×商贸流通34015.2.4 数据要素×交通运输34215.2.5 数据要素×金融服务34315.2.6 数据要素×医疗健康34515.2.7 数据要素×应急管理34615.2.8 数据要素×气象服务34815.2.9 数据要素×城市治理34915.2.10 数据要素×绿色低碳351第五篇 个人数据要素价值化第16章 个人数据要素概述16.1 个人数据的基本内容35416.1.1 个人对数据看法的转变35416.1.2 个人数据的定义35516.1.3 个人数据的特点和生产加工利用的原则35616.2 个人数据的分类和生产过程35716.2.1 个人数据的典型类型35716.2.2 不同类型个人数据的生产过程358第17章 个人数据要素价值蓝图17.1 世界各国个人数据利用的现状分析36017.1.1 美国个人数据利用的现状分析36017.1.2 欧盟个人数据利用的现状分析36217.2 个人数据的业务场景蓝图36617.2.1 个人数据要素的价值实现36617.2.2 个人数据要素的典型应用场景368
|
| 內容試閱：
|
|
前言为何写作本书我在职业生涯的前十年主要从事应用开发相关的工作，数据是应用的副产品。在职业生涯的后十余年里，我逐渐转向关注数据，专注于数据仓库和数据中台的构建，致力于打造各种数据驱动的业务场景。随着对数据价值的理解不断加深，我愈发意识到数据的重要性。在2023年出版的《精益数据方法论：数据驱动的数字化转型》一书中，我提出了“数据是业务存在的形式”“数字化转型从应用优先走向数据优先”等观点。在传统的4A架构中，数据架构通常作为应用架构的延伸，是应用的副产品。然而，随着数字化转型的推进，数据已经成为企业核心的生产要素，企业必须围绕数据进行系统建设和价值创造。如何应用数据来创造价值，找到数据要素价值化的路径，是我一直追求的目标。目前，市场上存在着各种关于数据的概念和名词，但很多都不够清晰和严谨。这不仅让从业者感到困惑，也让企业在数据战略实施过程中遇到障碍。因此，我决定写一本系统化的科普读物，详细解释数据要素、数据资产等关键概念，并通过实际案例说明如何应用这些概念。希望这些清晰、准确的解释可以让读者对数据有全面、深入的认识。本书特色通俗易懂。本书特别面向非专业人士编写，力求通过浅显易懂的语言和丰富的实例，帮助读者建立对数据要素和数据资产的全面认知。方法与实践相结合。本书不仅涵盖了数据管理的基本概念和方法，还结合了大量实际案例和实践经验，深入浅出地讲解了数据驱动业务创新的具体路径。通过本书，读者可以掌握数据要素的基本知识，了解数据资产的管理方法，进而在实际工作中应用这些知识，实现企业的数字化转型和高质量发展。本书主要内容在信息时代，数据已经成为驱动社会进步和经济发展的重要资源。然而，如何理解、管理并充分发挥数据的价值，仍然是许多人面临的挑战。本书旨在提供系统而全面的数据要素知识，帮助你在数据领域游刃有余。全书共分为五篇，逐层递进地介绍数据要素的各个方面。第一篇 数据要素基础与政策环境首先，从数据要素的基本概念和发展历程入手，帮助读者建立对数据要素的初步认知，并在此基础上探索与数据要素相关的政策环境，了解数据在当今社会中的地位和影响。第二篇 数据要素价值化本篇是全书的核心，详细阐述如何实现数据要素价值化。具体包括数据资产管理、数据治理与确权、数据资产评估与定价等多个方面，提供具体的方法和操作指南；同时介绍了数据资源入表，数据监管、合规与安全，数据资产的交易，数据要素市场，以及数据基础设施帮助读者全面理解和实践数据价值化路径。第三篇 公共数据要素价值化本篇重点介绍公共数据要素基本知识，并通过公共数据要素价值蓝图，让读者直观了解公共数据的价值构成和实现路径，为公共数据的利用提供参考。第四篇 产业数据要素价值化本篇聚焦于产业数据要素，介绍其基本知识，并通过产业数据要素价值蓝图，让读者清晰地看到产业数据的具体价值构成，以更好地利用数据驱动业务发展。第五篇 个人数据要素价值化本篇将目光投向个人数据要素，介绍其基本知识，并通过个人数据要素价值蓝图，让读者学习到个人数据的价值实现过程，从而更好地理解和保护个人数据资产。如何阅读本书为了帮助读者更好地利用本书，这里提供了多种阅读方式，你可以根据需要灵活选择。（1）作为入门读物，奠定基础如果你是刚开始接触数据要素的读者，建议按照书中章节顺序阅读。从最基本的概念开始，逐步深入理解数据要素的价值化路径、管理方法和市场机制等内容。这种循序渐进的阅读方式，有助于全面掌握数据要素的各个方面，打下坚实的基础。（2）作为词典，查阅关键内容当你遇到具体问题或对某个概念感到困惑时，你可以把本书作为一本词典，直接查阅相关章节。每一章都针对特定主题做了详细讲解，你可以根据目录快速找到所需信息。（3）作为工具书，解决具体问题对于已经具备一定数据基础的读者，本书可以作为一部实用的工具书，解决实际工作中的具体问题。无论数据资产管理、数据安全合规，还是数据交易流通等具体操作，本书都提供了详尽的步骤和方法指导。读者可以根据实际需求，查阅相关章节，获取实用的解决方案。致谢本书的定位是数据要素领域的全面科普，所以内容涵盖范围很广，写作的深度比较难把握，写深了篇幅不足以容纳，写浅了又不容易理解，过程中几易其稿，其中辛酸非写书人无法体会。在本书的写作过程中，我得到了许多人的支持与帮助。在此，我要衷心地感谢我的妻子和女儿，是她们的理解和鼓励，让我在繁忙的工作与写作之间找到平衡，也让我拥有不断前行的动力。她们是我最坚实的后盾。此外，我还要感谢支持我的企业用户和同行专家们，感谢他们给予的宝贵建议和指导，不仅拓宽了我的视野，也提升了本书的深度和广度。行业前辈们的指导和支持，是我在这一领域不断成长的动力源泉。
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
