内容介绍
9787121390449 9787121386367
大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战
定价：108.00元
出版社： 电子工业出版社
ISBN：9787121390449
包装：平装
开本：16开
出版时间：2020-07-01
用纸：胶版纸
字数：575
目前，在基于大数据技术的数据中台建设过程中，由于缺乏完备的架构参考和类似于“脚手架”的原型项目，很多IT团队会在工程技术层面上感到无从下手。开发人员迫切地需要设计良好的架构参考和简单易用的原型项目帮助他们快速启动自己的数据中台建设，本书就是为这一目标而写作的。
本书以大数据平台的架构设计为主题，围绕一个2万行源代码的原型项目讲解和演示如何在工程技术层面构建当下流行的数据中台。全书涵盖建设一个企业数据平台所需的各个重要环节，包括基础设施建设、数据采集、主数据管理、实时计算、批处理与数据仓库、数据存储及作业调度，每个环节独立成章，每一章介绍对应主题的架构方案和技术选型，然后结合原型项目讲解具体的实现细节。
如果你是一位架构师，本书可以帮助你提升对大数据平台的整体把控力；如果你是中开发人员，建议你选择自己感兴趣的章节深入学习原型项目的代码；如果你是企业的CIO或数据团队的负责人，本书的1、2、4章对于你定制企业数据中台战略、规划数据平台蓝图及组建数据团队都有重要的参考价值。
书名：数据中台架构：企业数据化佳实践
定价：86.00元
出版社： 电子工业出版社
ISBN：9787121386367
包装：平装
开本：16出
版时间：2020-05-01
用纸：胶版纸
本书对企业数据化建设的目标、内容及定位做了相对完整的论述，详细地阐述了数据中台的定义、内容及如何支撑企业数据化整体建设，同时也介绍了数据中台在企业中的落地步骤、丰富的数据应用场景与实际效果。本书是企业数据化建设的实用参考书。
本书的内容完全基于笔者团队的实践经验。笔者团队曾经帮助十几个行业头部企业的数据中台项目成功落地，这些项目验证了本书中阐述的方体系的可行性。希望本书能够对国内数据化工作者提供一定的帮助。
1 信息认知和当前的信息化
1.1 信息工具的发展推动人类历史进步
1.2 信息工具的进步与历史发展
1.3 当前的信息化
2 企业数据化
2.1 企业数据化认知
2.2 企业数据化与企业信息化及企业的关系
2.3 企业数据化建设的内容
2.4 企业数据化的现状与问题
3 数据中台概述
3.1 数据中台是什么
3.2 数据中台的价值与建设的必要性
3.3 数据中台建设五步法
3.3.1 数据中台建设五步法概述
3.3.2 一步：数据资源的盘点与规划
3.3.3 二步：数据应用规划与设计
3.3.4 三步：数据资产建设
3.3.5 步：数据应用的详细设计与实现
3.3.6 五步：数据化组织规划
4 数据资源盘点与规划
4.1 数据资源盘点
4.2 数据资源规划
5 数据资产建设
5.1 数据资产建设概述
5.2 产品选型与技术方案设计
5.3 数据模型设计规范
5.4 数据开发规范及数据开发
6 数据应用规划与建设
6.1 数据应用规划
6.2 数据应用建设
7 数据应用之佳实践
7.1 房地产行业的数据应用方案
7.2 鞋服行业的数据应用方案
7.3 乳制品行业的数据应用方案
7.4 新零售营销的数据应用方案
7.5 人力资源领域的数据应用方案
8 数据化组织规划
8.1 数据化组织规划的必要性
8.2 数据化组织的定位与职责
8.3 数据化组织的工作内容与边界
8.4 数据化组织的岗位设置
8.5 数据化组织的人数配置、预算资金与考核建议
9 数据中台与数据质量
9.1 数据质量的常见问题
9.2 数据模型规范提升数据质量
9.3 数据管理提升数据质量
9.4 数据共享提升数据质量
9.5 清洗历史数据提升数据质量
9.6 主数据管理提升基础数据质量
9.6.1 人员主数据管理
9.6.2 账户主数据管理
9.6.3 组织主数据管理
9.6.4 客商主数据管理
9.6.5 顾客主数据管理
9.6.6 产品主数据管理
9.6.7 项目主数据管理
9.6.8 资产主数据管理
9.6.9 物料主数据管理
10 数据中台建设
10.1 数据中台建设的特点
10.2 数据中台建设的策略选择
10.3 数据中台建设的整体流程
10.4 数据中台的建设及应对方法
10.4.1 数据中台的定位问题
10.4.2 数据中台的管理博弈
10.4.3 数据中台的业务价值方向选择
11 数据中台的软件支撑
11.1 平台的整体架构
11.2 计算引擎
11.3 离线/流计算开发套件
11.4 实时计算开发套件
11.4.1 FlinkStreamSQL
11.4.2 数据开发
11.4.3 数据运维
11.4.4 实时采集
11.5 数据资产管理套件
11.5.1 数据地图
11.5.2 数据模型规范管理
11.6 数据质量管理套件
11.7 数据科学平台
11.7.1 算法数据资源管理
11.7.2 可视化实验开发
11.7.3 算法模型离线训练
11.7.4 模型在线部署和调用
11.8 分析引擎
11.9 数据API引擎
11.9.1 数据API引擎的常用数据源
11.9.2 API发布
11.9.3 API管理与授权
11.9.4 API申请与调用
11.9.5 API测试
11.9.6 API安全
11.10 标签引擎
11.10.1 实体管理
11.10.2 标签中心
11.10.3 组分析
11.10.4 标签数据服务
11.11 数据应用规划工具
11.11.1 业务架构梳理工具
11.11.2 数据应用规划工具
11.11.3 指标与标签体系管理工具
11.11.4 数据资源盘点工具
11.11.5 数据应用规划看板
........
暂时没有内容介绍，请见谅！
暂时没有目录，请见谅！
^_^:829a85245f92620b1e1dbfdc1c592e3b
