H电力公司大数据治理体系构建及实施研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目标及意义 | 第10-11页 |
| （1）研究目标 | 第10页 |
| （2）研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及思路 | 第11-13页 |
| 第二章 相关理论研究 | 第13-29页 |
| 2.1 数据管理能力成熟度模型 | 第13-17页 |
| 2.1.1 DMM模型结构内容 | 第13-15页 |
| 2.1.2 DMM模型评估标准 | 第15-17页 |
| 2.2 IBM数据治理统一流程理论 | 第17-19页 |
| 2.3 桑尼尔·索雷斯索雷斯大数据治理框架 | 第19-22页 |
| 2.4 DAMA数据管理知识体系理论 | 第22-25页 |
| 2.5 职责分配模型RACI理论 | 第25-26页 |
| 2.6 数据生命周期POSMAD理论 | 第26-29页 |
| 第三章 H电力公司数据管理现状与问题 | 第29-40页 |
| 3.1 企业概况 | 第29-30页 |
| 3.2 问题诊断及分析 | 第30-40页 |
| 3.2.1 构建能力评估指标体系 | 第30-38页 |
| 3.2.2 数据管理成熟度结果确认 | 第38-39页 |
| 3.2.3 数据管理问题分析 | 第39-40页 |
| 第四章 H电力公司大数据治理体系构建方法及内容 | 第40-63页 |
| 4.1 H电力公司大数据管理组织的建立 | 第40-50页 |
| 4.1.1 组织构建的方法及步骤 | 第40-46页 |
| 4.1.2 组织构建的工作成果 | 第46-50页 |
| 4.2 H电力公司业务流程及数据梳理 | 第50-55页 |
| 4.2.1 企业数据建模 | 第51-53页 |
| 4.2.2 数据分类 | 第53-55页 |
| 4.2.3 数据实体属性识别 | 第55页 |
| 4.3 H电力公司大数据治理标准制定 | 第55-63页 |
| 4.3.1 数据标准的定义 | 第56页 |
| 4.3.2 数据标准体系的构成 | 第56-57页 |
| 4.3.3 数据标准体系的制定 | 第57-62页 |
| 4.3.4 数据标准化成果 | 第62-63页 |
| 第五章 H电力公司大数据治理体系实施及效果 | 第63-70页 |
| 5.1 H电力公司大数据治理实施原则及方法 | 第63-64页 |
| 5.1.1 实施原则 | 第63页 |
| 5.1.2 实施方法 | 第63-64页 |
| 5.2 实施大数据治理的辅助工具 | 第64-65页 |
| 5.2.1 新增数据治理原理 | 第64-65页 |
| 5.2.2 存量数据治理原理 | 第65页 |
| 5.3 H电力公司大数据治理实施效果 | 第65-70页 |
| 5.3.1 数据包络分析DEA模型介绍 | 第66页 |
| 5.3.2 基于DEA模型进行项目效果评估 | 第66-70页 |
| 第六章 结论 | 第70-72页 |
| 6.1 研究结论 | 第70页 |
| 6.2 研究展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
