推薦語

本書較好地滿足了讀者理解工業大數據治理框架的需要，系統地闡述了工業大數據治理的體系、工具、實施等，提出和分析了主要類別工業大數據治理的解決方案；通過對典型行業工業大數據治理實踐的考察，深入淺出地介紹了當今主流的工業大數據技術與平臺。本書具有可參照性、可操作性和可讀性，是工業大數據治理領域少見的參考書，值得一讀。

中國工程院院士、中國工業互聯網研究院技術專家委員會主任，高金吉

數據是企業的核心資產，要加大數據治理工作的力度，建立數據資產化管理體系，明確數據采集和管理職責，制定統一的數據標準，搭建集成、統一的數據管理平臺，實現數據的資產化、集中化、平臺化管理，確保數據的及時性、準確性和完整性，提高數據集成共享能力，充分挖掘數據資產價值，夯實數字化轉型基礎。本書結合工業大數據、區塊鏈、移動互聯、人工智能等前沿技術，在數據治理和數據共享交換等方面為企業提供相關的建議和技術指南，值得有志于數據治理技術研究與應用的企業和個人一讀。

中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所研究員，倪光南

本書借助國內工業大數據領域的國家級工程技術研究平臺——工業大數據應用技術國家工程實驗室在工業大數據、工業數據治理等方面的技術積累和研究能力，對工業企業數據治理體系進行了系統、深入的闡釋，展示了工業企業大數據治理、大數據應用、大數據管理的基礎理論和實踐體系，是一本值得工業界同仁認真研讀的專業性指導圖書。

國家信息中心信息化和產業發展部主任、國家大數據發展專家咨詢委員會秘書長，單志廣

隨著信息化技術的演進，網絡技術的進步和應用的普及，產生了海量的數據。這些海量數據的生成為智能化技術的發展奠定了基礎，也是經濟、社會發展的新的契機，同時也帶來了新的挑戰，比如如何利用與開發數據？如何保護個人隱私？數據的所有權與數據共享的平衡點到底在哪里？數據作為資產如何確權？數據治理是一個難題也是一個迫切需要解決的問題。而當前工業互聯網發展方興未艾。本書的出版就像一場及時雨，它系統地回答了人們關心的一些問題，比如工業企業數據治理的核心價值、概念，以及主要內容、標準和框架等，是值得認真閱讀和研究的圖書。閱讀本書可以給人以啟發和思考，有利于指導我們的實際工作，有效提高工業企業數據治理的水平，促進工業互聯網和智能制造產業的發展。

中國互聯網協會副理事長、國家計算機網絡與信息安全管理中心原主任，黃澄清

國際上的普遍共識是：數據是數字經濟和第四次工業革命的新生產要素。智能制造、工業互聯網、互聯工業等各類名詞，雖然闡述的角度有所不同，但共同點都是數據驅動與傳統行業機理、知識相結合而形成的智能化發展，而實現這一智能化轉型的重要基石是數據治理。從全球看，數據治理還處在起步的階段，從技術、商業到法律都還面臨一系列的挑戰，而工業數據的治理更是任重道遠，亟需實現從理論到實踐的突破。本書對工業企業的數據治理進行了系統闡述，幾乎涵蓋了數據治理的各個方面，既有理論層面的分析，也有實戰經驗的總結，可以指導工業企業建立健全工業數據治理體系，為更好釋放數據生產要素的價值，實現數字化、智能化升級奠定堅實基礎。

中國信息通信研究院副院長、工業互聯網產業聯盟秘書長，余曉暉

數據不僅是新生產要素，也是新生產力——數據生產力。數據生產力是在用“數據+算力+算法”定義世界，是知識創造者借助智能工具，基于能源、資源及數據這一新生產要素，構建的一種認識、適應和改造自然的新能力。今天人們對數據的價值創造、運行規律和本質特征的認知才剛剛開始。本書是對工業數據治理的理念、路徑、方法進行的一次全面系統的探索和研究，有很多獨到的見解，對數字化工作者具有非要重要的啟示意義。

阿里研究院副院長、數字化企業研習社副理事長、中國信息化百人會執行委員，安筱鵬

本書對工業數據治理的對象、主題、框架和方式等進行分析，使讀者認識到數字經濟時代數據流動的重要性和巨大意義。從國內、國際標準、工具、最佳實踐等多方面進行闡述，詳細介紹工業數據治理的方式、方法及數據治理策略，通過典型的實際案例，分析驗證工業數據治理體系，使得該書具有較大的理論意義和應用推廣價值。

中國科學技術大學計算機科學與技術學院院長、IEEE Fellow、ACM Fellow、ACM杰出科學家，李向陽

本書以國際視角對數據治理的發展、演變及工業領域的實際應用進行闡述，涵蓋了數據治理的方方面面，可以指導工業企業從無到有地建立健全工業數據治理體系，全面支撐高質量的工業數據分析與應用。本書對企業數據治理具有指導作用。

美國密歇根州立大學計算機系系主任及大學基金講席教授、IEEE Fellow、ACM Fellow，劉云浩

工業互聯網是5G最主要的應用領域之一，它將開創一個萬物互聯的時代，物均流量將是消費互聯網人均流量的幾百倍，連接數量也會從50億發展到千億級水平。數據量的爆增將會帶來云計算、大數據技術架構的新一輪轉變，同時現有的數據治理模式也會受到嚴重挑戰。本書從體系架構到治理工具，從實施路徑到具體案例，給我們提供了不可多得的經驗分享與專家意見。希望讀者能夠從中得到啟發，制定出適合工業企業數據治理的發展規劃。

中國聯通大數據首席科學家，范濟安

在數字化工業中，如果說數據是原油，那么數據治理則是輸油管、煉油廠、儲油庫。數據治理實現了數據服務的互通、互信、互惠，使數據真正發揮價值。本書從工業企業數字化轉型的戰略和需求出發，系統地闡述了工業數據治理的要素、體系、工具和實施，通過大量案例介紹實戰經驗。本書視野寬廣、立足前沿、內容翔實、深入淺出，是工業企業數字化轉型的決策者、實施者和研究者難得的參考書。

哈爾濱工業大學人工智能研究院院長、IEEE Fellow、ACM杰出科學家，劉劼

本書融合了國內外數據治理的權威理論和技術體系，涵蓋了工業企業數字化轉型過程中所需要的數據治理技術架構、實施路徑和參考案例，可以有效指導工業企業全方位開展高質量的數據治理，是企業培訓、員工培養的優選圖書。

華中科技大學電子信息與通信學院院長、IEEE Fellow，邱才明

本書是《DAMA數據管理知識體系指南（原書第2版）》在泛工業企業領域實踐落地的典范圖書，具有很強的實操性和指導性，是數據管理從業人員的優選圖書。

國際數據管理協會（DAMA）中國分會主席，汪廣盛