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數據中臺架構:企業數據化佳實踐 版權信息
- ISBN：9787121386367
- 條形碼：9787121386367 ; 978-7-121-38636-7
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據中臺架構:企業數據化佳實踐 本書特色
《數據中臺架構：企業數據化*實踐》對企業數據化建設的目標、內容及定位做了相對完整的論述，詳細地闡述了數據中臺的定義、內容及如何支撐企業數據化整體建設，同時也介紹了數據中臺在企業中的落地步驟、豐富的數據應用場景與實際效果。《數據中臺架構：企業數據化*實踐》是企業數據化建設的實用參考書。
《數據中臺架構：企業數據化*實踐》的內容完全基于筆者團隊的實踐經驗。筆者團隊曾經幫助十幾個行業頭部企業的數據中臺項目成功落地，這些項目驗證了本書中闡述的方法論體系的可行性。希望本書能夠對國內數據化工作者提供一定的幫助。
數據中臺架構:企業數據化佳實踐 內容簡介
數據中臺是當下非常熱門的話題，可以解決企業重復造輪子的問題。本書由國內知名的數據中臺產品及解決方案服務商袋鼠云高級副總裁領銜撰寫，基于十幾個行業頭部企業的數據中臺項目落地經驗提煉出數據中臺建設五步法。 《數據中臺架構：企業數據化*實踐》對數據中臺建設五步法做了詳細介紹，完整地介紹了數據中臺的建設過程。 讀了本書后，你可以了解數據中臺是什么、數據中臺的價值是什么、數據中臺如何幫助企業騰飛、企業具備數據中臺的建設條件嗎、應該如何建設數據中臺、數據中臺在哪些行業中有成功的應用、建設數據中臺需要哪些軟件支撐。
數據中臺架構:企業數據化佳實踐 目錄
1 信息認知和當前的信息化革命
1.1 信息工具的發展推動人類歷史進步
1.1.1 信息的世界
1.1.2 信息工具
1.2 信息工具的進步與歷史發展
1.3 當前的信息化革命
1.3.1 新的工具
1.3.2 新的特征
1.3.3 數據化——對數據的再應用
2 企業數據化
2.1 企業數據化認知
2.1.1 企業數據化的定義
2.1.2 數據分類
2.2 企業數據化與企業信息化及企業的關系
2.2.1 企業的本質
2.2.2 企業信息化
2.2.3 企業數據化
2.2.4 企業業務、企業信息化、企業數據化的關系
2.3 企業數據化建設的內容
2.3.1 企業數據化建設的一個核心目的
2.3.2 企業數據化建設的三個層次
2.3.3 企業數據化建設的五個部分
2.3.4 企業數據化建設的七種價值
2.4 企業數據化的現狀與問題
2.4.1 數據意識
2.4.2 數據資源
2.4.3 數據資產
2.4.4 數據應用
2.4.5 數據質量
2.4.6 數據運營
2.4.7 數據技術與產品
2.4.8 企業數據化建設路徑探索
3 數據中臺概述
3.1 數據中臺是什么
3.1.1 數據中臺應該告訴企業全面數據化是什么樣子的
3.1.2 數據中臺應該匯聚全域數據
3.1.3 數據中臺應該能夠檢驗數據治理的成果
3.1.4 數據中臺應該全面支持數據應用落地
3.1.5 數據中臺可以包含企業數據化組織規劃內容
3.2 數據中臺的價值與建設的必要性
3.2.1 數據中臺是數據化建設的基礎
3.2.2 數據中臺是企業數據化建設的引擎
3.2.3 數據中臺將各個部分的數據工作有機串聯
3.3 數據中臺建設五步法
3.3.1 數據中臺建設五步法概述
3.3.2 **步：數據資源的盤點與規劃
3.3.3 第二步：數據應用規劃與設計
3.3.4 第三步：數據資產建設
3.3.5 第四步：數據應用的詳細設計與實現
3.3.6 第五步：數據化組織規劃
4 數據資源盤點與規劃
4.1 數據資源盤點
4.1.1 數據資源的分類
4.1.2 數據資源盤點流程
4.1.3 數據資源盤點的成果
4.2 數據資源規劃
4.2.1 實體行為數據資源
4.2.2 外部數據服務規劃
5 數據資產建設
5.1 數據資產建設概述
5.1.1 前期準備
5.1.2 數據資產建設方法論
5.1.3 數據資產建設的步驟
5.2 產品選型與技術方案設計
5.2.1 數據倉庫選型
5.2.2 融合現有數據化建設成果
5.3 數據模型設計規范
5.3.1 基本設計思路
5.3.2 主題域設計
5.3.3 數據模型開發規范
5.3.4 數據表的命名規范
5.3.5 數據表的設計策略
5.4 數據開發規范及數據開發
5.4.1 數據開發規范
5.4.2 數據采集
5.4.3 數據開發
6 數據應用規劃與建設
6.1 數據應用規劃
6.1.1 企業業務架構梳理
6.1.2 數據應用場景規劃
6.1.3 業務指標和實體標簽體系的構建與管理
6.1.4 數據應用落地路徑規劃
6.2 數據應用建設
7 數據應用之*佳實踐
7.1 房地產行業的數據應用方案
7.1.1 房地產行業的典型業務場景介紹
7.1.2 房地產行業的典型數據應用
7.2 鞋服行業的數據應用方案
7.2.1 鞋服行業的典型業務場景介紹
7.2.2 鞋服品牌商普遍的數據資源困局
7.2.3 圍繞“店貨匹配”構建數據應用藍圖
7.3 乳制品行業的數據應用方案
7.3.1 乳制品行業的典型業務場景介紹
7.3.2 以“消費者深度運營”為目標建設乳制品行業數據應用
7.4 新零售營銷的數據應用方案
7.4.1 新零售泛行業理解
7.4.2 新零售的典型數據應用
7.5 人力資源領域的數據應用方案
7.5.1 人力資源領域類業務場景
7.5.2 高潛力人員評估
7.5.3 人員離職預測
8 數據化組織規劃
8.1 數據化組織規劃的必要性
8.2 數據化組織的定位與職責
8.3 數據化組織的工作內容與邊界
8.4 數據化組織的崗位設置
8.5 數據化組織的人數配置、預算資金與考核建議
9 數據中臺與數據質量
9.1 數據質量的常見問題
9.2 數據模型規范提升數據質量
9.2.1 數據的定義
9.2.2 數據的分類
9.2.3 數據的顆粒度
9.2.4 數據的編碼
9.3 數據管理提升數據質量
9.3.1 數據管理組織
9.3.2 數據管理流程
9.4 數據共享提升數據質量
9.4.1 業務數據如何傳遞
9.4.2 基礎數據如何保持一致性
9.4.3 如何通過技術手段監督多版本數據的一致性
9.5 清洗歷史數據提升數據質量
9.5.1 數據清洗的目的和策略
9.5.2 數據清洗的范圍和組織
9.5.3 數據清洗工具
9.6 主數據管理提升基礎數據質量
9.6.1 人員主數據管理
9.6.2 賬戶主數據管理
9.6.3 組織主數據管理
9.6.4 客商主數據管理
9.6.5 顧客主數據管理
9.6.6 產品主數據管理
9.6.7 項目主數據管理
9.6.8 資產主數據管理
9.6.9 物料主數據管理
10 數據中臺建設
10.1 數據中臺建設的特點
10.2 數據中臺建設的策略選擇
10.3 數據中臺建設的整體流程
10.4 數據中臺的建設風險及應對方法
10.4.1 數據中臺的定位問題
10.4.2 數據中臺的管理博弈
10.4.3 數據中臺的業務價值方向選擇
11 數據中臺的軟件支撐
11.1 平臺的整體架構
11.2 計算引擎
11.2.1 大數據離線計算引擎
11.2.2 大數據實時計算引擎
11.3 離線/流計算開發套件
11.3.1 數據同步模塊
11.3.2 數據開發平臺
11.3.3 運維中心
11.3.4 發布管理
11.4 實時計算開發套件
11.4.1 FlinkStreamSQL
11.4.2 數據開發
11.4.3 數據運維
11.4.4 實時采集
11.5 數據資產管理套件
11.5.1 數據地圖
11.5.2 數據模型規范管理
11.6 數據質量管理套件
11.7 數據科學平臺
11.7.1 算法數據資源管理
11.7.2 可視化實驗開發
11.7.3 算法模型離線訓練
11.7.4 模型在線部署和調用
11.8 分析引擎
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數據中臺架構:企業數據化佳實踐 相關資料
本書從數據中臺的戰略轉型、架構理念、技術平臺、實施路徑等角度，提供了技術經驗和案例經驗，具有科學性、系統性、可行性和實操性。對于處于轉型初期以及亟待轉型的企業、技術研究人員、行業實踐人員，本書都有很強的借鑒價值。 ——北京大學軟件學院教授、北京大數據研究院保險大數據研究中心主任 趙占波博士 隨著數據中臺技術的理論體系成熟，數據中臺技術的應用會有更大價值，可以快速解決復雜的業務問題。本書對數據中臺技術從理論到實踐進行了系統的闡述與深入分析，是一本非常有學術價值的專業書。 ——電子科技大學計算機學院副教授（高級工程師），托普軟件（上市公司）董事、執行副總裁，IBM中國開發中心（CDL）高級訪問學者，用友軟件高端產品NC業務線（GBU）營銷副總 張帆博士 作者結合自身多年在企業和互聯網數智化方面的從業經驗，深入淺出、體系化地梳理和詮釋了數據中臺的核心價值、框架邏輯、落地路徑、方法、工具、實踐案例。本書凝聚了作者多年的實戰心得和經驗，有理論高度，更有實踐深度，對企業和公共組織數字化、智能化轉型具有很高的參考價值和借鑒價值。希望本書能夠給予你很大的價值和幫助。 ——用友資深專家、數據應用業務首席顧問、企業咨詢事業部原總經理 郭倩 張旭有著10多年的企業服務經驗，從企業信息化到主數據，再到企業數據中臺、數字化、智能化建設都參與過，其提煉的數據中臺數字化建設的五步法，也是在袋鼠云與客戶的實戰中打磨出來的經驗與智慧的總結。本書務實與落地，從企業CEO、CIO的視角解讀了數據中臺是什么，相信一定能給企業管理者帶來很多思考。 ——袋鼠云創始人、董事長、業界知名技術專家，Oracle ACE Dirctor，阿里巴巴集團原資深總監、總裁助理 陳吉平 隨著大數據和人工智能的進一步普及，幾乎所有的傳統企業都在擁抱并推動自身的數字化轉型，本書作為袋鼠云數據中臺實踐多年來的結晶，內容覆蓋了企業數字化實戰的方方面面，對方法論、實施路徑、平臺、數據應用等方面都有詳盡的闡述，感謝作者的諸多寶貴經驗分享。 ——袋鼠云聯合創始人、CEO，阿里云服務團隊原負責人，阿里巴巴“去IOE”和“雙十一”項目原數據庫架構師，余額寶項目原數據庫負責人 徐進挺 我們已經啟動了數據中臺建設，在項目進入關鍵階段需要復盤的時候，本書正是指路明燈。作者從古代、現代，乃至未來的信息化革命，從廣義理論到具體案例，由淺入深地闡述了企業數據化的實踐路徑。本人非常贊同書中的這個觀點：“數據中臺是實現企業全面數據化的一個解決方案，是一套支撐企業全面數據化的架構，會成為企業開展全面數據化的基礎設施。”力薦這本非常走心的作品，希望本書能為企業數字化轉型的踐行者排憂解惑。起步，就與未來同步！ ——嶺南集團信息技術與電商發展部總經理 陳嵐 面對數據中臺這樣的新事物，大家多少都會有些迷茫，而本書所闡述的其實可以認為就是數據中臺建設的方法論。這樣的一個方法論能夠說明數據中臺建設的框架是什么樣的，分成幾個階段，每個階段要解決什么問題、該有什么產出物等。這樣的方法論可以幫助我們在沒有數據中臺建設經驗的情況下，依然能夠清楚地了解數據中臺的建設方法、建設路徑及關鍵里程碑。相信本書一定能給即將準備建設數據中臺的你帶來幫助。 ——飛鶴集團CIO 馮海龍 數據中臺在互聯網企業中已經有了多年的實踐，但是對于傳統企業來說還是一個比較新的話題，也是一個需要了解的話題，傳統企業的數字化轉型離不開數據中臺的建設。張旭依據多年的企業信息化、數字化服務經驗，成體系化地總結了數據中臺建設的理論方法和落地工具，更結合大量業務實踐提供了很多具體的案例，對傳統企業的數字化轉型及業務落地都會有很大的價值和幫助。 ——李寧公司信息化總監 朱遠剛
數據中臺架構:企業數據化佳實踐 作者簡介
張旭 袋鼠云合伙人、高級副總裁；阿里云MVP；用友集團應用集成業務部原總經理、主數據管理專家及業務帶頭人。 技術發燒友：擁有多項技術及算法專利，OSCHINA社區開源技術工具“丁丁主數據查重引擎”作者，“基于副本主數據的數據治理方法”曾獲用友技術創新大賽二等獎。 方案專家、業務帶頭人：企業應用集成解決方案專家，企業主數據管理解決方案專家，企業數據中臺解決方案專家，“七天學會主數據”系列培訓視頻作者，曾因營銷業績出眾評選為十佳用友人。 交付達人：常年奔波在國內各大城市的項目現場，成功主導過中國葛洲壩集團、中國建筑總公司第五工程局，國藥集團、上海醫藥集團、碧桂園、萬科、茅臺集團、李寧、飛鶴乳業、全友家私、隆平高科等眾多國內大型知名企業的數據化相關項目。
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