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數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè):從方法論到落地實(shí)戰(zhàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121417245
- 條形碼：9787121417245 ; 978-7-121-41724-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè):從方法論到落地實(shí)戰(zhàn) 本書特色
適讀人群 ：本書適合科技企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的創(chuàng)始人、中高層管理人員、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人、首席數(shù)據(jù)官、信息系統(tǒng)負(fù)責(zé)人，以及正處于轉(zhuǎn)型中的傳統(tǒng)企業(yè)管理者和政府相關(guān)部門的工作人員閱讀。數(shù)據(jù)中臺(tái)能幫助企業(yè)充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，且實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)的復(fù)用，既可以有效地支持企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展，又能提高企業(yè)的效能，降低企業(yè)重復(fù)建設(shè)的概率，但是很多企業(yè)仍對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)存在誤解，不知道如何建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)。 1.本書厘清對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的認(rèn)知。 2.系統(tǒng)化地介紹了數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的方法論。該方法論包含企業(yè)自上而下制定的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、匹配的組織架構(gòu)，以及實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高復(fù)用性、高可用性和高價(jià)值的一系列方法（覆蓋業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)、模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)工具開發(fā)、平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)智能等核心模塊）。該方法論強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)智能，通過數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用、易用、好用、可追溯、可復(fù)用和可管理。 3.以營銷中臺(tái)和風(fēng)險(xiǎn)管理中臺(tái)為實(shí)戰(zhàn)案例，手把手教會(huì)你如何建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，如何使用數(shù)據(jù)中臺(tái)。
數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè):從方法論到落地實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容簡介
數(shù)字化體系正在各個(gè)行業(yè)落地生根。本書首先介紹了工業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)、智慧服務(wù)業(yè)、智慧城市的數(shù)字化建設(shè)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，讓讀者初步了解數(shù)字化發(fā)展。 數(shù)據(jù)中臺(tái)是企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的基礎(chǔ)。本書重點(diǎn)介紹了數(shù)據(jù)中臺(tái)的定義、整體框架和建設(shè)的方法論。該方法論主要涉及企業(yè)數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略、組織架構(gòu)變革、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和建模、數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)、數(shù)據(jù)服務(wù)框架、數(shù)據(jù)產(chǎn)品化和數(shù)據(jù)智能化建設(shè)等多個(gè)方面的內(nèi)容。 本書通過企業(yè)中兩個(gè)熱門場景的應(yīng)用詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)中臺(tái)的落地實(shí)戰(zhàn)。**個(gè)是營銷場景。企業(yè)通過營銷中臺(tái)的建設(shè)，構(gòu)建了智能化營銷體系，有效地提升了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營銷的效能。第二個(gè)是風(fēng)險(xiǎn)管理場景。企業(yè)通過風(fēng)險(xiǎn)管理中臺(tái)的建設(shè)，支持“事前—事中—事后”的智能風(fēng)險(xiǎn)管理，大幅提升了風(fēng)險(xiǎn)管理的效率和能力。 本書適合科技企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的創(chuàng)始人、中高層管理人員、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人、首席數(shù)據(jù)官、信息系統(tǒng)負(fù)責(zé)人，以及正處于轉(zhuǎn)型中的傳統(tǒng)企業(yè)管理者和政府相關(guān)部門的工作人員閱讀。
數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè):從方法論到落地實(shí)戰(zhàn) 目錄
第1章 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢所趨
第2章 認(rèn)知數(shù)據(jù)中臺(tái)
2.1 什么是數(shù)據(jù)中臺(tái)
2.2 建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值
2.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)目標(biāo)
2.4 數(shù)據(jù)中臺(tái)與上下游平臺(tái)的關(guān)系
2.5 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的9大誤區(qū)
2.6 行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的4個(gè)認(rèn)知階段
2.7 數(shù)據(jù)中臺(tái)服務(wù)化發(fā)展階段
第3章 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)方法論
3.1 數(shù)字化戰(zhàn)略
3.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)的整體框架
3.2.1 統(tǒng)一數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)
3.2.2 數(shù)據(jù)接入和匯聚平臺(tái)
3.2.3 統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型平臺(tái)
3.2.4 統(tǒng)一ID和標(biāo)簽平臺(tái)
3.2.5 數(shù)據(jù)開發(fā)和運(yùn)維平臺(tái)
3.2.6 數(shù)據(jù)智能平臺(tái)
3.2.7 數(shù)據(jù)管理平臺(tái)
3.2.8 數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)
3.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)的8大設(shè)計(jì)準(zhǔn)則
3.3.1 有數(shù)能用
3.3.2 讓數(shù)據(jù)可用
3.3.3 讓數(shù)據(jù)好用
3.3.4 讓數(shù)據(jù)易用
3.3.5 讓數(shù)據(jù)放心用
3.3.6 讓數(shù)據(jù)更智能
3.3.7 讓數(shù)據(jù)服務(wù)化
3.3.8 讓數(shù)據(jù)可控
3.4 數(shù)據(jù)中臺(tái)行動(dòng)攻略
3.4.1 “九看”方法論
3.4.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)MVP建設(shè)路徑
3.5 數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)選型
第4章 統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型：讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)化
4.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系的價(jià)值
4.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系介紹
4.3 高效數(shù)據(jù)建模，讓數(shù)據(jù)好用起來
4.3.1 統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型的意義
4.3.2 統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型具體做什么
4.3.3 如何建設(shè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型
4.4 對(duì)維度建模進(jìn)一步探索
4.5 統(tǒng)一建模的注意事項(xiàng)
第5章 數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)：讓數(shù)據(jù)“飛”起來
5.1 計(jì)算平臺(tái)的應(yīng)用場景
5.2 應(yīng)用場景一：批處理
5.3 應(yīng)用場景二：實(shí)時(shí)計(jì)算
5.4 應(yīng)用場景三：實(shí)時(shí)查詢
5.5 應(yīng)用場景四：海量日志和信息檢索
5.6 應(yīng)用場景五：多維分析
5.7 應(yīng)用場景六：圖計(jì)算
5.8 應(yīng)用場景七：人工智能計(jì)算
第6章 算法即服務(wù)：*大化實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值
6.1 算法的價(jià)值
6.2 建模標(biāo)準(zhǔn)化流程
6.2.1 業(yè)務(wù)理解貫穿始終
6.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
6.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.2.4 特征工程
6.2.5 模型構(gòu)建
6.2.6 模型評(píng)估
6.2.7 模型部署，讓模型服務(wù)化
6.2.8 模型監(jiān)控和迭代
6.3 算法即服務(wù)應(yīng)用實(shí)踐
6.4 算法即服務(wù)須遵循的原則
6.4.1 算法即服務(wù)需要業(yè)務(wù)知識(shí)的輸入，業(yè)務(wù)理解貫穿建模始終
6.4.2 算法不是萬能的，有適用的場景
6.4.3 要合理地平衡算法的計(jì)算性能和效果
6.4.4 要優(yōu)先選擇混合模型
6.4.5 要盡量實(shí)現(xiàn)建模全流程自動(dòng)化
第7章 數(shù)據(jù)產(chǎn)品：讓數(shù)據(jù)應(yīng)用更便捷
7.1 自助取數(shù)和自助分析
7.2 數(shù)據(jù)爬蟲
7.3 客戶畫像
7.4 標(biāo)簽圈選
7.5 客戶分群
7.6 數(shù)據(jù)可視化工具
7.7 規(guī)則引擎
第8章 營銷中臺(tái)：讓營銷更精準(zhǔn)、更及時(shí)
8.1 數(shù)字化營銷是大勢所趨
8.2 營銷體系升級(jí)
8.3 營銷中臺(tái)建設(shè)
8.3.1 營銷中臺(tái)框架圖
8.3.2 營銷中臺(tái)功能介紹
8.4 營銷中臺(tái)應(yīng)用案例
8.4.1 電話營銷續(xù)保精準(zhǔn)營銷
8.4.2 廣告精準(zhǔn)投放獲客+線索轉(zhuǎn)化
8.4.3 保險(xiǎn)智能銷售助手
第9章 風(fēng)險(xiǎn)管理中臺(tái)：360°的風(fēng)險(xiǎn)管家
9.1 風(fēng)險(xiǎn)管理中臺(tái)
9.1.1 主要風(fēng)險(xiǎn)管理節(jié)點(diǎn)示例
9.1.2 風(fēng)險(xiǎn)管理中臺(tái)框架圖
9.1.3 風(fēng)險(xiǎn)管理中臺(tái)功能介紹
9.1.4 風(fēng)險(xiǎn)管理的標(biāo)準(zhǔn)化流程
9.2 風(fēng)險(xiǎn)管理中臺(tái)的應(yīng)用案例
9.2.1 反“薅羊毛”
9.2.2 語音質(zhì)檢風(fēng)險(xiǎn)篩查
9.2.3 車險(xiǎn)理賠反欺詐
9.2.4 團(tuán)體保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理體系
9.2.5 人身險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理建設(shè)
展開全部
數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè):從方法論到落地實(shí)戰(zhàn) 節(jié)選
3.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)的8大設(shè)計(jì)準(zhǔn)則 數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)外部體現(xiàn)的是公共的數(shù)據(jù)服務(wù)能力，賦能業(yè)務(wù)快速、敏捷、智能響應(yīng)客戶的需求。數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)內(nèi)體現(xiàn)的是工具化和模塊化的能力，提升數(shù)據(jù)工作者的效率。數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值*大化，始終圍繞著業(yè)務(wù)需要什么數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)需要什么能力、業(yè)務(wù)需要什么工具和平臺(tái)、業(yè)務(wù)需要什么服務(wù)等。筆者提煉了數(shù)據(jù)中臺(tái)的8大設(shè)計(jì)準(zhǔn)則。 3.3.1 有數(shù)能用 有數(shù)能用重點(diǎn)解決數(shù)據(jù)的采集、獲取、接入等問題，解決“數(shù)據(jù)孤島”問題，讓數(shù)據(jù)來源更加豐富，更加穩(wěn)定，為數(shù)據(jù)中臺(tái)源源不斷地提供數(shù)據(jù)資源。“有數(shù)能用”的標(biāo)準(zhǔn)是盡可能獲得更多的數(shù)據(jù)，支持對(duì)業(yè)務(wù)價(jià)值的挖掘。數(shù)據(jù)可以來自內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)或外部平臺(tái)。有數(shù)能用需要遵循以下原則。 （1）采集和接入的數(shù)據(jù)字段的長度、精度、類型、編碼、格式等應(yīng)符合要求。 （2）對(duì)采集和接入的數(shù)據(jù)應(yīng)進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，要保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，如空值率、數(shù)據(jù)重復(fù)情況、數(shù)據(jù)的完整情況、數(shù)據(jù)條數(shù)、亂碼情況校驗(yàn)等。 （3）必須保留接入數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)詳盡信息，如數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)來源、接入方式等。 （4）數(shù)據(jù)接入的接口符合接口規(guī)范，如數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、傳輸延時(shí)等。 （5）滿足接入數(shù)據(jù)及時(shí)性和穩(wěn)定性的要求。 3.3.2 讓數(shù)據(jù)可用 讓數(shù)據(jù)可用著重解決的是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)清洗和規(guī)整，以及與數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)的問題，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，消除歧義，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。在數(shù)據(jù)接入后，要做到讓數(shù)據(jù)可用，需要將異構(gòu)、差異化的數(shù)據(jù)初步轉(zhuǎn)化為符合企業(yè)數(shù)據(jù)使用規(guī)范的數(shù)據(jù)，然后將其存儲(chǔ)在企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺(tái)上。讓數(shù)據(jù)可用需要遵循以下原則。 （1）符合命名規(guī)范。 （2）符合企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、完整性、一致性、有效性、唯一性、及時(shí)性、穩(wěn)定性等數(shù)據(jù)質(zhì)量管理標(biāo)準(zhǔn)的要求。 （3）符合企業(yè)元數(shù)據(jù)管理規(guī)范的要求。 3.3.3 讓數(shù)據(jù)好用 讓數(shù)據(jù)好用解決的是數(shù)據(jù)模型抽象和數(shù)據(jù)平臺(tái)效率等問題，讓數(shù)據(jù)血緣關(guān)系清晰，支持離線和實(shí)時(shí)計(jì)算，讓數(shù)據(jù)成為資產(chǎn)，且讓數(shù)據(jù)能夠復(fù)用、好用、實(shí)時(shí)可用。讓數(shù)據(jù)好用主要涉及與數(shù)據(jù)模型相關(guān)的行為準(zhǔn)則和規(guī)范，保障了數(shù)據(jù)模型清晰和好用。讓數(shù)據(jù)好用需要遵循以下原則。 （1）符合字段、表、程序等命名規(guī)范。 （2）符合企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、完整性、一致性、有效性、唯一性、及時(shí)性、穩(wěn)定性等數(shù)據(jù)質(zhì)量管理標(biāo)準(zhǔn)的要求。 （3）遵循數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)化和數(shù)據(jù)校驗(yàn)規(guī)則。比如，身份證號(hào)處理、字段合并、空值處理、臟數(shù)據(jù)處理、重復(fù)數(shù)據(jù)處理等。 （4）數(shù)據(jù)分層邏輯清晰，屏蔽底層復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯，避免直接操作底層的事實(shí)表。 （5）遵循隱私數(shù)據(jù)加密處理和數(shù)據(jù)授權(quán)管理規(guī)則。 （6）減少數(shù)據(jù)獲取時(shí)間，提高使用效率。 （7）提高數(shù)據(jù)倉庫的使用效率。 3.3.4 讓數(shù)據(jù)易用 讓數(shù)據(jù)易用重點(diǎn)解決的是數(shù)據(jù)操作工具化、可視化等問題，提供便捷的開發(fā)環(huán)境，讓數(shù)據(jù)更有穿透力、更直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，讓數(shù)據(jù)很容易被人使用，降低數(shù)據(jù)使用門檻。讓數(shù)據(jù)易用需要遵循以下原則。 （1）配套的數(shù)據(jù)開發(fā)、運(yùn)維、管理工具齊全和好用。 （2）數(shù)據(jù)可視化工具齊全、好用。比如，BI工具、自動(dòng)取數(shù)工具、自助分析工具等。 （3）數(shù)據(jù)文檔清晰、完備、易用。 3.3.5 讓數(shù)據(jù)放心用 讓數(shù)據(jù)放心用解決的是數(shù)據(jù)安全、客戶隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)合規(guī)等問題，讓數(shù)據(jù)合規(guī)、安全、可靠，用起來沒有后顧之憂，用起來安心、省心、放心。讓數(shù)據(jù)放心用需要遵循以下原則。 （1）數(shù)據(jù)來源合法合規(guī)。 （2）符合數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)規(guī)則。 （3）數(shù)據(jù)接口安全、可靠。 3.3.6 讓數(shù)據(jù)更智能 讓數(shù)據(jù)更智能解決的是數(shù)據(jù)價(jià)值分析、挖掘、提煉和萃取等問題，讓業(yè)務(wù)更加智慧。讓數(shù)據(jù)更智能需要遵循以下原則。 （1）做好智能的抽象、分類和封裝，提高模型復(fù)用性。 （2）提高算法和模型的效率，降低延遲，提高使用效率。 （3）提高模型建設(shè)、評(píng)估、測試、應(yīng)用、迭代流程的可視化能力和自動(dòng)化水平。 3.3.7 讓數(shù)據(jù)服務(wù)化 讓數(shù)據(jù)服務(wù)化解決的是數(shù)據(jù)能力的抽象、封裝、共享和服務(wù)化問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)線上化、模塊化、產(chǎn)品化和共享化，支持基于客戶需求的解耦和洞察，自動(dòng)化組裝數(shù)據(jù)服務(wù)來滿足客戶需求，實(shí)現(xiàn)從需求到響應(yīng)的全流程自動(dòng)化和智能化。讓數(shù)據(jù)服務(wù)化需要遵循以下原則。 （1）滿足數(shù)據(jù)服務(wù)接口規(guī)范。 （2）提高數(shù)據(jù)的抽象設(shè)計(jì)和聚合能力，增強(qiáng)數(shù)據(jù)服務(wù)的復(fù)用性。 （3）滿足數(shù)據(jù)服務(wù)的雙向性：主動(dòng)推送和被調(diào)用。 （4）遵循數(shù)據(jù)服務(wù)高可用性和高穩(wěn)定性原則。 3.3.8 讓數(shù)據(jù)可控 讓數(shù)據(jù)可控解決的是數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)監(jiān)控體系的問題。數(shù)據(jù)是重要的資產(chǎn)。企業(yè)需要像對(duì)待其他虛擬資產(chǎn)一樣，做好數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理和監(jiān)控，讓數(shù)據(jù)朝著高價(jià)值的方向流動(dòng)。讓數(shù)據(jù)可控需要遵循以下規(guī)范。 （1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范。 （2）數(shù)據(jù)質(zhì)量管理規(guī)范。 （3）數(shù)據(jù)生命周期管理規(guī)范。 （4）數(shù)據(jù)安全管理規(guī)范。
數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè):從方法論到落地實(shí)戰(zhàn) 作者簡介
彭勇，國家公派留法計(jì)算機(jī)博士，中關(guān)村管委會(huì)技術(shù)專家，中國保險(xiǎn)學(xué)會(huì)特聘保險(xiǎn)科技專家。彭勇從事大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用相關(guān)工作約16年，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新項(xiàng)目超過100個(gè)，在數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)、數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)、保險(xiǎn)產(chǎn)品定制和創(chuàng)新、精算定價(jià)、精準(zhǔn)營銷、產(chǎn)品推薦、風(fēng)險(xiǎn)管理、智能理賠、人工智能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等方面經(jīng)驗(yàn)豐富。彭勇現(xiàn)就職于全球知名保險(xiǎn)定制平臺(tái)——保準(zhǔn)牛，擔(dān)任首席科學(xué)家。
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