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本书是一本为数据专业人士、IT专家以及希望在数据治理领域取得突破性进步的从业者提供深刻见解和实用指导的专业手册。华为公司数据总架构师、数据首席专家马运老师作序鼎力推荐。数据治理护航可信数据实战。
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| 內容簡介： |
本书是一本为数据专业人士、IT专家以及希望在数据治理领域取得突破性进步的从业者提供深刻见解和实用指导的专业手册。
在数据呈爆炸式增长的当下，有效的数据治理变得尤为关键。本书从数据治理的基本概念着手，详尽地介绍了从规划到执行，再到持续改进的全过程。作者着重强调了数据治理在提升业务价值、降低风险、发掘收入潜力以及提高运营效率方面的核心作用。书中不仅提供了数据治理的理论框架，还结合了现实世界中的案例，展示了如何在不同规模和复杂度的情况下，成功启动和运营数据治理项目。
本书适合首席数据官、数据治理领导者、数据管理员、工程师以及希望深入理解数据管理的IT专业人士阅读。读者无须具备编码经验或向高管推销数据解决方案的技能，即可从中获得宝贵的知识和见解。
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| 關於作者： |
温迪·S.贝彻尔德（Wendy S. Batchelder）是一位资深数据专家，曾3次担任首席数据官（CDO）职务。她擅长将数据和分析的复杂技术转化为简单、清晰且具有商业价值的解决方案，这些方案不仅实用，而且易于理解。凭借丰富的行业经验，她曾领导4家财富500强公司的全球数据和分析团队，包括富国银行（Wells Fargo）、VMware、Salesforce以及目前就职的Centene公司。她以好奇心和谦逊的态度处理问题，成功地将创新的数据解决方案应用于日益复杂的业务挑战中，为公司创造了可衡量的实际价值。
温迪是一位终身学习者。她毕业于迈阿密大学，获得会计学士学位，并辅修信息系统；随后在德雷克大学获得会计硕士学位，并在爱荷华大学获得高级管理人员工商管理硕士（EMBA）学位。此外，她还在哈佛商学院完成了高管教育课程。
目前，温迪与她的丈夫及6个孩子居住在爱荷华州的西得梅因（West Des Moines）。
译者：
丛兴滋，高级工程师，DAMA国际CDMP认证专家（Master级）、DAC全球数据资产理事会特聘专家，工业和信息化部“首席数据官”“首席数据资产运营官”认证专家。现任某省级瞪羚数据科技公司首席数据官、山东省数字经济标准化技术委员会专家委员（数字化保障组）、山东省首席数据官创新联盟副理事长。山东省“优秀首席数据官”，主译《信息资产管理》《重塑数据战略》，拥有20年以上信息化建设、数字化转型及数据治理实践经验。
徐浩程，数据场景管理专家，CDA数据分析师，济南市高层次人才。拥有五年以上数据金融方面实战经验、四年以上数据交易流通和数据创新应用场景评估经验。曾负责主持多届“数据要素×”大赛山东分赛工作，参与山东省大数据相关规划，参与编写《人工智能与数据要素竞赛白皮书》、《数据要素 数据登记确权管理要求》等标准，在数据应用场景开发及数据交易流通领域具备丰富实践经验。
李晓明，现任山东省财政厅数字财政处副处长。长期致力于财政业务数字化转型，牵头开展山东省数字财政规划和建设工作，负责数字财政运行监测体系构建、数字财政风险预警，以及全省财政数据资源整合利用、数据治理和指标体系设计等工作。曾负责全省预算管理一体化系统建设、山东省数字财政建设（一期）等关键项目，在财政数字化、智能化与数据治理领域拥有深厚的理论积淀与丰富的实践经验。
王麒智，信创集成项目管理师、PMP及高级项目管理专业人员（CSPM-4）等多项高级项目管理与工程资质持有者，济南市千层次人才。拥有十年以上项目管理与国际信息化建设经验，擅长数据应用场景开发及数据要素价值化实践。曾参与山东省大数据相关规划工作，在信息化建设、数据要素价值化与公共数据授权运营领域具备丰富实践经验。
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| 目錄：
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序
译者序
致谢
名人书评
贡献者
前言
第1篇 可信数据治理的路径设计
第1章 深刻理解数据治理的内涵/
1.1阅读本书的主要收获/
1.2数据治理需求的激增/
1.3数据治理的基本概念/
1.3.1数据治理是什么/
1.3.2数据治理的误区/
1.3.3数据治理的目的/
1.4数据治理的组成部分/
1.4.1政策与标准/
1.4.2角色与职责/
1.4.3数据治理论坛/
1.4.4数据治理报告/
1.4.5价值共创团队/
1.5数据治理的价值定义/
1.5.1梳理利益相关者清单/
1.5.2设计有力的愿景陈述/
1.5.3施行定制化沟通策略/
1.6数据治理的战略驱动/
1.6.1数据治理部门的使命/
1.6.2数据治理计划的使命/
1.7专属商业论证的构建/
1.8数据治理计划的启动/
1.8.1立即启动的依据/
1.8.2继续等待的信号/
1.8.3构建交付时间表/
1.9本章结论/
1.10参考文献/
第2章 构建数据治理倡导者联盟/
2.1建立有影响力的关系/
2.1.1渐进式建立信任关系/
2.1.2识别利益相关者群体/
2.1.3构建利益相关者图谱/
2.1.4建立数据信任的案例/
2.2选定一位高层发起人/
2.2.1高层发起人的识别/
2.2.2量身定制商业论证/
2.2.3业务成果转化说明/
2.3建立常态化反馈循环/
2.4助你成功的关键角色/
2.5如何赢得广泛支持/
2.6本章结论/
2.7参考文献/
第3章 组建高绩效数据治理团队/
3.1优化团队交付的成果/
3.1.1常见的10种预期交付成果/
3.1.2定义数据团队的核心职能/
3.1.3将产品管理融入组织设计/
3.2 3个通用的组织模型/
3.2.1建立首席数据官办公室/
3.2.2利用轮辐式模型拆分执行权/
3.2.3利用集中式模型推动一致性/
3.2.4如何选择最合适的模型/
3.3不可或缺的团队角色/
3.3.1首席数据官与首席数据与分析官/
3.3.2数据管理职能角色集/
3.3.3数据解决方案负责人/
3.3.4信息架构设计师/
3.3.5数据工程负责人/
3.3.6数据运营负责人/
3.4人工智能技术的考量与应用/
3.5数据分析团队的结构/
3.6数据业务化运作机制/
3.6.1企业数据委员会/
3.6.2企业数据理事会/
3.7关键的数据职能角色/
3.7.1数据领域执行主管/
3.7.2业务数据管理专员/
3.7.3技术数据管理专员/
3.8数据团队的人才培养/
3.8.1专业人才招募/
3.8.2专业人才储备/
3.8.3专业人才培育/
3.9本章结论/
3.10参考文献/
第4章 建立数据管理成熟度基准/
4.1数据管理成熟度/
4.2数据管理成熟度评估过程/
4.3为何你应该对数据管理成熟度进行基准评估/
4.4执行数据管理成熟度评估/
4.4.1第1步：定义评估范围/
4.4.2第2步：组建利益相关者团队/
4.4.3第3步：选择数据管理成熟度模型/
4.4.4第4步：执行评估并收集数据/
4.4.5第5步：分析评估数据/
4.5对齐与共识达成/
4.5.1第6步：沟通评估结果/
4.5.2第7步：制定改进计划/
4.5.3第8步：执行改进计划/
4.5.4第9步：监控并报告进展/
4.5.5第10步：重新评估数据管理成熟度/
4.6衡量评估的成效/
4.7本章结论/
第5章 定义成功标准并对齐成果/
5.1能力与结果的区别/
5.1.1能力的构成/
5.1.2结果的构成/
5.2业务成果与数据能力/
5.3共同定义成功的标准/
5.3.1价值的定义/
5.3.2成功的定义/
5.4成果对齐与计划落地/
5.4.1步骤1：对齐整体业务成果/
5.4.2步骤2：定义必需的数据能力/
5.4.3步骤3：定义数据能力交付物/
5.4.4步骤4：对齐价值衡量方式/
5.4.5步骤5：迭代交付工作成果/
5.4.6步骤6：迭代报告工作进展/
5.4.7步骤7：通过数据成果衡量成功/
5.4.8步骤8：通过业务成果衡量成功/
5.4.9小结/
5.5实现业务价值的障碍/
5.6利益相关者价值图谱/
5.7本章结论/
第2篇 可信数据治理的能力剖析
第6章 元数据管理/
6.1元数据管理的定义/
6.1.1元数据管理是什么/
6.1.2元数据的典型示例/
6.2元数据管理的价值/
6.2.1元数据管理能力/
6.2.2元数据的重要性/
6.3元数据管理的核心能力/
6.3.1元数据标准/
6.3.2业务术语表/
6.3.3数据目录/
6.4构建卓越的元数据管理能力/
6.4.1数据市场的基本概念/
6.4.2数据市场的核心内容/
6.4.3数据市场的重要作用/
6.4.4衡量成果和投资回报/
6.5为元数据管理奠定成功基础/
6.6本章结论/
6.7参考文献/
第7章 技术元数据与数据血缘/
7.1技术元数据/
7.1.1能力价值的体现/
7.1.2能力价值的衡量/
7.1.3能力成熟度衡量/
7.1.4管理责任的归属/
7.1.5能力成熟的特征/
7.1.6实践与应用指南/
7.2数据血缘/
7.2.1能力价值的体现/
7.2.2能力价值的衡量/
7.2.3能力成熟度衡量/
7.2.4管理责任的归属/
7.2.5能力成熟的特征/
7.2.6实践与应用指南/
7.3构建卓越的数据血缘能力/
7.4本章结论/
第8章 数据质量/
8.1数据质量的定义/
8.1.1数据质量战略/
8.1.2数据质量赋能/
8.2测量数据质量的价值/
8.3数据质量的核心能力/
8.3.1数据剖析/
8.3.2数据清洗/
8.3.3数据验证与标准化/
8.3.4数据增强/
8.3.5反馈循环、异常处理和问题修复/
8.4构建卓越的数据质量能力/
8.4.1建立数据认证机制/
8.4.2保持并提升透明度/
8.5为数据质量奠定成功基础/
8.5.1响应实时请求/
8.5.2数据集成评估/
8.6本章结论/
第9章 数据架构/
9.1数据架构的定义/
9.2数据架构的价值/
9.2.1总被忽视的原因/
9.2.2衡量成功的标准/
9.3数据架构的核心能力/
9.3.1数据架构项目的设立/
9.3.2现状与目标数据架构建模/
9.4构建卓越的数据架构能力/
9.4.1确立设计原则/
9.4.2制定架构标准/
9.4.3与业务和技术架构整合/
9.4.4融入系统开发生命周期/
9.5为数据架构奠定成功基础/
9.6本章结论/
第10章 主数据管理/
10.1主数据管理的定义/
10.1.1参考数据/
10.1.2主数据与参考数据/
10.2典型的主数据类型/
10.2.1客户主数据/
10.2.2产品主数据/
10.2.3供应商主数据/
10.2.4联系人主数据/
10.3构建卓越的主数据管理能力/
10.3.1数据记录去重/
10.3.2企业标准定义/
10.3.3核心属性框定/
10.3.4多重层级管理/
10.3.5信任逻辑定义/
10.3.6双向集成模式/
10.3.7数据增强服务/
10.3.8数据消费模型/
10.4客户关系管理与主数据管理/
10.4.1客户关系管理/
10.4.2关键差异对比/
10.5主数据管理的价值/
10.5.1商业论证构建/
10.5.2项目范围界定/
10.5.3核心能力声明/
10.5.4概念架构模型/
10.5.5方向性目标与成功指标/
10.5.6主数据管理的商业效益/
10.6本章结论/
10.7参考文献/
第11章 数据运营/
11.1数据运营的定义/
11.1.1数据运营与IT运维的对比/
11.1.2数据运营与IT团队的协同/
11.2数据运营的核心能力/
11.3数据运营的价值/
11.3.1幕后英雄面临的挑战/
11.3.2提高数据运营可见度/
11.4为数据运营奠定成功基础/
11.5本章结论/XVIII//数据治理：可信数据实战手册
第3篇 可信数据治理的工程实践
第12章 数据治理计划的强势启动/
12.1启动组织变革准备度评估/
12.1.1准备度评估的执行/
12.1.2常见的准备度基准/
12.2构建简洁有力的核心信息/
12.2.1打造富有感染力的愿景/
12.2.2当前状态与目标状态的对比/
12.2.3按受众萃取清晰的信息/
12.2.4撰写叙事型战略备忘录/
12.2.5设计可交付的业务成果/
12.3标准化流程实现高效沟通/
12.4启动时建立反馈闭环机制/
12.5设定并达成计划启动预期/
12.6本章结论/
第13章 交付有影响力的速赢成果/
13.1速赢项目的发现与实现/
13.1.1需求领域的识别/
13.1.2问题清单合理化/
13.1.3问题优先级排序/
13.1.4速赢与长期成效/
13.1.5组织就绪度评估/
13.1.6资金筹措的方式/
13.1.7持续跟进与交付/
13.1.8恰到好处的沟通/
13.2政策标准与程序的价值/
13.3数据所有权的作用发挥/
13.4产品思维塑造数据能力/
13.4.1数据产品的产品管理/
13.4.2不宜过度追求产品化/
13.5持续交付以产生飞轮效应/
13.5.1持续交付模型/
13.5.2坚持就是胜利/
13.6本章结论/
13.7参考文献/
第14章 数据自动化放大成果产出/
14.1自动化的基本概念/
14.2数据自动化的内涵/
14.2.1数据自动化常见类型/
14.2.2数据自动化能力进阶/
14.3数据自动化的效益/
14.3.1常见的效益/
14.3.2效益的衡量/
14.4数据自动化的实施/
14.4.1第1步：明确自动化工作目标/
14.4.2第2步：识别现有流程和痛点/
14.4.3第3步：就问题陈述达成一致/
14.4.4第4步：就方法和投资回报率达成一致/
14.4.5第5步：方案的执行与调整/
14.4.6第6步：结果的评估与报告/
14.5第三方数据的补充/
14.6数据自动化示例/
14.6.1客户领域/
14.6.2运营领域/
14.7本章结论/
第15章 着力推动解决方案的采用/
15.1推动采用的基本要点/
15.1.1从阐明必要性入手/
15.1.2优化方案及易用性/
15.1.3文化因素不容忽视/
15.1.4及时破除采用障碍/
15.2低采用率的成本代价/
15.2.1低采用率的定量成本/
15.2.2低采用率的定性成本/
15.3方案采用失败的原因/
15.3.1解决方案设计问题/
15.3.2企业的适配性问题/
15.3.3数据领导个人问题/
15.4如何推动高效的采用/
15.5启动失败后的再出发/
15.5.1揭示根本问题/
15.5.2推动协作致胜/
15.6部署之后的管理框架/
15.6.1构建采用路线图/
15.6.2监控与评估活动/
15.6.3融入系统开发生命周期实践/
15.7本章结论/
第16章 交付可信结果以兑现承诺/
16.1利益相关方沟通策略/
16.1.1聚焦业务价值与影响/
16.1.2使用业务语言沟通/
16.1.3消除疑虑并建立信任关系/
16.1.4清晰有力的沟通方式/
16.2沟通意外结果与承诺偏差/
16.2.1提供清晰说明与背景信息/
16.2.2聚焦解决方案及后续行动/
16.2.3保持开放透明的沟通模式/
16.3通过结果的交付建立信任关系/
16.3.1优先考虑协作与沟通/
16.3.2专业能力建设与展示/
16.3.3培育开放与担当文化/
16.4能力回顾/
16.4.1数据治理/
16.4.2元数据管理/
16.4.3数据质量/
16.4.4数据架构/
16.4.5数据运营/
16.5本章结论/
第4篇 可信数据治理的案例研究
第17章 高度受监管行业案例研究/
17.1场景：高度受监管主体（银行）/
17.2识别速赢机会并采取有力措施/
17.2.1开展调研分析/
17.2.2锁定关键问题/
17.2.3实施速赢措施/
17.3向高管团队报告长期解决方案/
17.4向监管机构报告问题整改方案/
17.5设计成效导向的迭代交付机制/
17.6项目成果概览/
17.7本章结论/
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| 內容試閱：
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全球每天产生的数据量高达2.5艾字节（2.5×1018字节），并且这一数字还在持续增长。随着数据规模的扩大，理解和管理数据的复杂性也在不断增加。我们的任务是让数据变得更简单、更易用，帮助人们更轻松地获取和理解数据。
作为数据专业人士，我们的职责是确保数据治理的有效性，通过科学的管理机制，在合适的时间为企业提供准确的数据支持。本书是一本全面的指南，旨在帮助读者深入理解数据治理的核心概念、关键组成部分以及如何制定有效的解决方案，最终将这些方案转化为实际的业务成果。通过阅读本书，你将学会如何成功推广数据治理计划，获得企业内外的支持，并以清晰易懂的方式衡量数据治理带来的业务价值。
本书将为你提供全面的指导，从成立首席数据与分析官办公室（受不同的企业文化影响，某些组织可能称之为数据治理办公室、首席数据与分析办公室等，关键在于其职能定位而非名字——译者注）开始，逐步明确其业务目标，并实施必要的技术能力建设。这些技术能力是成功推动数据管理的关键。在书中，我特别强调了这些能力背后的深层次原因。根据我的经验，如果只解释这些能力是什么，而不说明它们如何影响企业，注定难以成功。
与其他技术性书籍不同，本书的独特之处在于聚焦“商业价值”。我会用企业利益相关者易于理解的语言，解释这些技术能力如何为企业创造价值，进一步帮助企业制定以业务为导向的数据治理计划。
如果你希望深入了解特定工具或技术部署的细节，还可以参考其他优秀资源，包括本书出版商Packt提供的丰富资源库。
本书读者群体
本书适合以下读者：
1)首席数据官、数据治理领导者、数据管理人员。
2)希望了解数据工作商业价值的工程师。
3)希望深入了解数据管理的IT专业人士。
4)希望更好地理解数据治理的企业领导者。
5)希望在更高层次上了解数据科学的高管，尤其是首席数据与分析官（CDAO）的领导。
读者需要具备基本的数据处理知识，并了解企业如何利用数据解决问题。本书不要求读者具备向高管推销解决方案的能力，也不需要编程经验。
本书阅读收益
1)学会如何通过数据治理提升业务价值，赢得高管支持。
2)学会如何制定并启动大规模数据治理计划，并有效衡量其影响。
3)通过剖析真实世界的案例，帮助你快速采取行动。
4)学会如何为数据治理驱动的数字化转型争取资源与支持。
5)学会如何信心十足地启动数据治理计划，并确保其有序推进。
6)收获从规划到实施再到持续优化的可信数据治理操作指南。
本书内容摘要
第1章：深刻理解数据治理的内涵。本章将介绍数据治理的核心概念。如果没有以价值创造为目标，数据治理可能被视为一项成本投入。许多公司在启动数据治理计划时，往往缺乏适当的支持、组织结构或资金模型。首先，你将学习数据治理的基础知识及其与相关能力的关系。接下来，将学习数据治理计划的组成部分、每个部分的重要性，以及数据治理如何推动业务价值。
第2章：构建数据治理倡导者联盟。本章探讨如何为数据治理计划争取支持，这是启动一个具有影响力的数据治理计划的关键部分。首先，你将学习如何识别并明确数据治理计划的正确高层发起人；然后学习如何引入更多的领导支持；最后，将学习如何吸引并激励整个公司合作，以实现对他们重要的基于价值的成果。
第3章：组建高绩效数据治理团队。本章重点介绍如何构建高绩效数据治理团队，这是公司成功利用数据的关键长期投资。主要内容包括：成功实施数据治理所需的关键角色、如何优化团队结构以实现最佳结果，以及如何建立支持团队运作的常规流程和节奏。
第4章：建立数据管理成熟度基准。本章将介绍定义基准的重要性，不仅针对整个组织，也针对具体项目。衡量成功的关键是明确起点。你将学习如何确定基准并明确沟通对象。最后，将讨论如何在启动工作前确保各方就基准达成一致。
第5章：定义成功标准并对齐成果。本章重点探讨许多数字化转型失败的关键领域——与业务成果的对齐。大多数数字化转型仅停留在数据成果层面，未能实现最终的业务目标——通过交付的数据能力提升运营效率、增加收入并深化洞察。本章将探讨在数据之外定义成功并与业务对齐的重要性，如何全面映射所有利益相关者（包括次要和第三级利益相关者），以及如何将成果转化为业务语言。
第6章：元数据管理。本章深入探讨如何建立高价值、高回报的元数据管理能力，这是数据治理计划的核心组成部分。CDO或CDAO的成功取决于能否回答以下核心问题：数据在哪里？谁负责管理？如何分类？是否安全可靠？能否利用它创造价值？如何降低风险？你将学习这些问题的答案，并了解如何策略性地建立元数据管理能力以实现成功。
第7章：技术元数据与数据血缘。本章探讨如何建立高价值、高回报的数据血缘能力，这是数据治理计划的关键能力。在第6章的基础上，本章聚焦数据供应链。你将学习第6章中问题的答案，重点关注数据血缘，并了解如何成功建立数据血缘能力。
第8章：数据质量。本章探讨如何理解数据质量，并在数据的可信度问题上建立可辩护的立场，这对任何使用数据或信息进行决策的用户都至关重要。建立数据质量能力使CDO或CDAO及其团队能够支持其数据，并捍卫信息的质量。通过结合元数据管理和数据血缘，这一解决方案能够进一步推动数据认证流程的建立。你将掌握评估数据可信度的核心原则，并了解如何策略性地建立数据质量能力。
第9章：数据架构。本章深入探讨数据架构的核心概念。设计组织内信息的流动模式和最优路径，有时更像一门艺术而非科学。通过本章，你将学习以下内容：什么是良好的数据架构、何时以及如何将其应用于组织、为什么完美不是目标，以及何时不应在计划中引入数据架构师。
第10章：主数据管理。主数据管理是任何组织的核心能力之一，旨在对其关键的信息（如客户、产品和参考数据）进行标准化和规范化。主数据是经过合理化整合、能直接支持业务应用的数据。而为多个部门或多种用途所共享的数据，则需要经过标准化与清洗处理，从而使整个组织受益。首先，你将了解主数据的定义及其常见误区，澄清误解。然后，将学习主数据的类型、如何确定优先级，以及如何实施强大且集中的主数据解决方案，从而将数据提升为战略资产。
第11章：数据运营。本章探讨如何实施数据组织的运营，包括支持主数据管理、数据仓库、数据湖以及数据组织管理的其他授权供应点的运行。首先，你将学习什么是数据运营、如何有效扩展以及何时引入工程团队。最后，将学习如何将DataOps优化为核心能力，并探索自动化的机会。
第12章：数据治理计划的强势启动。本章探讨如何成功启动数据治理计划。启动的重要性不容忽视。你将学习如何创建简洁有力的核心信息，吸引利益相关者并清晰阐述交付内容。此外，还将制定启动计划、设计反馈循环以确保持续改进，并掌握持续报告的方法。
第13章：交付有影响力的速赢成果。本章聚焦启动后阶段，数据治理团队需要迅速交付成果。首次价值交付时间应尽可能短，同时产生对业务有重要意义的影响。你将学习如何通过快速交付创造动力，向业务部门传达成果，并确保业务部门成为项目的倡导者。
第14章：数据自动化放大成果产出。本章探讨自动化如何加速数据产品交付。你将了解适用于数据治理的自动化技术，学习如何选择适合的自动化解决方案，并通过自动化推动所有解决方案的转型。
第15章：着力推动解决方案的采用。本章探讨解决方案的推广应用。在掌握数据治理基础知识、获得支持、设计项目、基准评估、启动并交付后，你需要确保业务部门使用解决方案。通过制定采用路线图，你能清晰地向利益相关者说明解决方案的使用方法，确保其产生持久影响。此外，确保持续支持到位，以巩固其持久影响。
第16章：交付可信结果以兑现承诺。本章教你如何确保承诺与交付一致。随着数据治理的实施，CDO/CDAO及其团队需要聚焦结果。你将学习如何解释预期与实际结果的差异，并通过透明度建立信任。此外，还将掌握在交付过程中强有力地向利益相关者传达信息的方法。
第17章：高度受监管行业案例研究。本章将指导你如何将本书所述内容应用于高度受监管的组织（即金融机构）。你将了解这类机构特有的应用场景，学习如何提取特殊需求并调整信息传递方式、实施顺序和预期成果，以适应严格监管环境下的特殊要求。
如何充分利用本书
本书将帮助你从基础入手，理解数据治理的核心概念，并学会如何让组织围绕数据治理的需求达成共识，从而建立信任。你将了解数据治理的关键组成部分及其实施方法，以及如何在组织内推动实施，从而为业务创造价值并提升数据使用的便利性。为了从本书中获得最大收益，你需要以开放的心态接受新观点，重新审视对数据概念的理解。
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