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數據應用工程(方法論與實踐)/大數據技術叢書 版權信息
- ISBN：9787111704096
- 條形碼：9787111704096 ; 978-7-111-70409-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據應用工程(方法論與實踐)/大數據技術叢書 本書特色
適讀人群 ：適用于如下場景：企業管理決策層（CEO、CIO、CDO等）可以參考該模型評估企業數據應用的階段，進行業務相關的數據戰略決策，進一步規劃數據在業務中的應用思路。（1）作者經驗豐富：4位作者均是有10年以上的數據相關工作經驗的專家，在大數據技術、組織能力建設、業務方案設計方面積累了豐富的經驗。 （2）理論實踐結合：為企業的數據能力建設、數據技術體系建設、數據的工程化應用提供了方法論和案例。
數據應用工程(方法論與實踐)/大數據技術叢書 內容簡介
這是一本講解組織數據能力建設與數據應用工程化的著作，它旨在為企業應用和管理數據提供組織建設、技術體系和行業解決方案方面的理論指導和實踐經驗。 本書是幾位作者在數據領域十幾年工作經驗的總結，得到了業界10余位專家的一致好評。無論是像互聯網行業的數據原生類企業，還是正在數字化轉型的傳統企業，本書將為他們大規模、工程化地發揮數據的價值提供有意的參考。 本書的內容大致分為如下四個方面： （1）行業分析 從宏觀角度闡述了數字化變革帶來的問題和不確定性，并引出了解決這些問題需要掌握的理論和方法。 （2）理論方法 一方面，詳細講解了企業和組織的技術能力建設發方法、發展規律以及成熟度評估，幫助企業打下應用數據的堅實基礎；一方面，詳細介紹了數據應用成熟度模型的評估、運用和設計，以及數據工程的過程和方法。 （3）知識體系 詳細講解了數據治理與管理的方法，以及整個大數據體系的技術與架構。 （4）實踐案例 通過4個綜合案例分別講解了數據工程與治理、業務數據化以及數據的工程化應用，既有企業級別的數據管理案例，還有業務級別的營銷案例，不僅有To B場景，還有To G場景。
數據應用工程(方法論與實踐)/大數據技術叢書 目錄
贊譽
前言
**部分 行業分析
第1章 數字化時代的變革與挑戰 2
1.1 數字經濟與生產變革 2
1.2 數字化時代的變革動能 10
1.3 數字化變革中的不確定性與挑戰 25
1.4 本章小結 37
第二部分 理論方法
第2章 技術變革與組織應用技術的規律 40
2.1 組織面對技術變革的三大挑戰 40
2.2 事物發展的“**性原理” 48
2.3 技術創新規律與成熟度評估 56
2.4 組織技術應用的發展規律與成熟度評估 61
2.5 組織技術應用的能力建設規律與成熟度評估 65
2.6 本章小結 81
第3章 數據應用成熟度模型 82
3.1 模型開發背景 82
3.2 數據應用成熟度模型框架 86
3.3 數據應用成熟度模型評估 88
3.4 數據應用成熟度模型的運用 101
3.5 數據工程過程 104
3.6 數據治理過程?? 134
3.7 本章小結 143
第三部分 知識體系
第4章 數據治理與管理 146
4.1 元數據管理 147
4.2 數據質量管理 154
4.3 數據安全管理 175
4.4 本章小結 207
第5章 大數據技術詳解 208
5.1 大數據技術的方法和流行開源組件 208
5.2 大數據系統架構 212
5.3 大數據存儲技術 221
5.4 大數據計算技術 234
5.5 大數據分析技術 239
5.6 數據科學技術 244
5.7 本章小結 264
第四部分 實踐案例
第6章 數據工程與治理案例——移動大數據的數據處理實踐 266
6.1 統一的大數據工程與治理架構 266
6.2 數據倉庫設計 268
6.3 大數據日志收集技術 278
6.4 數據處理設計 291
6.5 數據科學建模 295
6.6 數據治理 309
6.7 本章小結 325
第7章 數據工程過程案例——企業CDP建設中的數據工程實踐 326
7.1 CDP平臺的數據源梳理 328
7.2 CDP平臺的標簽體系及其口徑梳理 333
7.3 CDP平臺的數據同步接口定義 341
7.4 CDP平臺的數據模型設計 345
7.5 CDP平臺的ETL設計 352
7.6 CDP平臺的ETL開發 357
7.7 CDP平臺的數據運維 359
7.8 本章小結 362
第8章 數據應用案例——大數據統計分析與個性化營銷 363
8.1 統計級大數據應用——移動應用統計分析系統 363
8.2 個體級大數據應用——營銷數據管理平臺 382
8.3 本章小結 392
第9章 數據應用案例——基于空間大數據的土地資源數字化精準監管 393
9.1 案例背景 393
9.2 數據處理過程 394
9.3 數字化的土地執法監管應用 398
9.4 本章小結 401
附錄
附錄A 成熟度模型的構建方法 404
附錄B 數據應用成熟度模型設計說明 408
附錄C 數據合規要求的法規文件匯總 411
展開全部
數據應用工程(方法論與實踐)/大數據技術叢書 作者簡介
鐘大偉 中科院博士，資深大數據專家，擁有15年技術開發和管理經驗，一直從事數據處理、大數據研發和數據治理相關的工作。從地圖數據處理到大數據處理，帶領過多個數據研發團隊、數據分析團隊、數據治理團隊，擁有豐富的數據工程經驗。掌握數據生產管理方法，熟悉數據產品設計，對數據治理理論有深入全面的研究。在數據資產管理、生命周期管理、元數據管理、數據質量管理、數據安全合規管理等方面有豐富的實踐經驗。 高鐸 某頭部互聯網公司資深專家，擁有10余年數據營銷、數據治理和數據應用領域工作經驗。曾任職TalkingData、百度等公司，參與產品規劃、渠道運營、技術管理、銷售管理、解決方案等不同類型工作。多次在烏鎮世界互聯網大會、全球移動互聯網大會（GMIC）、中國國際數碼互動娛樂展覽會（ChinaJoy）等大會作為演講嘉賓；曾擔任國內數個年度營銷獎項（如金網獎、金鼠標、艾菲獎、MMA、靈犀獎等）評審嘉賓；參與主辦過4屆中國年度移動應用風云榜。有5項國家公開授予的LBS相關專利，發表EI索引AI相關論文4篇。 王鵬 人工智能和大數據領域的資深專家，有超過15年的數據應用和實踐經驗。現在就職于百度，擔任百度工業大數據&工業互聯網產品負責人，曾就職于高德、四維圖新、TalkingData，從事數據治理、數據產品相關工作。在大數據和人工智能領域有深厚的積淀，擅長通過數據挖掘業務機會，有豐富的數據治理和GIS領域數據經驗，對于數據在營銷、風控、工業、政府等多個領域應用經驗豐富。 宋超 現就職于河南省自然資源電子政務中心，擁有10余年自然資源數據管理經驗。在自然資源大數據應用領域積累深厚，精通自然資源管理業務、業務流程重組以及模型搭建技術。先后參與10余項省級以上科研項目研究，近年來獲省部級、省級科技進步獎等多項獎勵，發表核心科技期刊論文多篇。
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