數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)：企業(yè)數(shù)據(jù)化最佳實(shí)踐（精裝版）

定　價(jià)：￥86.00

作　者：	張旭，戴麗，訚賽華等著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121386367	出版時(shí)間：	2020-05-01	包裝：	精裝
開本：	32開	頁數(shù)：	312	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)：企業(yè)數(shù)據(jù)化最佳實(shí)踐》對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)化建設(shè)的目標(biāo)、內(nèi)容及定位做了相對(duì)完整的論述，詳細(xì)地闡述了數(shù)據(jù)中臺(tái)的定義、內(nèi)容及如何支撐企業(yè)數(shù)據(jù)化整體建設(shè)，同時(shí)也介紹了數(shù)據(jù)中臺(tái)在企業(yè)中的落地步驟、豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)際效果。《數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)：企業(yè)數(shù)據(jù)化最佳實(shí)踐》是企業(yè)數(shù)據(jù)化建設(shè)的實(shí)用參考書?！稊?shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)：企業(yè)數(shù)據(jù)化最佳實(shí)踐》的內(nèi)容完全基于筆者團(tuán)隊(duì)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。筆者團(tuán)隊(duì)曾經(jīng)幫助十幾個(gè)行業(yè)頭部企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺(tái)項(xiàng)目成功落地，這些項(xiàng)目驗(yàn)證了本書中闡述的方法論體系的可行性。希望本書能夠?qū)鴥?nèi)數(shù)據(jù)化工作者提供一定的幫助。

作者簡(jiǎn)介

　　張旭袋鼠云合伙人、高級(jí)副總裁；阿里云MVP；用友集團(tuán)應(yīng)用集成業(yè)務(wù)部原總經(jīng)理、主數(shù)據(jù)管理專家及業(yè)務(wù)帶頭人。技術(shù)發(fā)燒友：擁有多項(xiàng)技術(shù)及算法專利，OSCHINA社區(qū)開源技術(shù)工具“丁丁主數(shù)據(jù)查重引擎”作者，“基于副本主數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)治理方法”曾獲用友技術(shù)創(chuàng)新大賽二等獎(jiǎng)。方案專家、業(yè)務(wù)帶頭人：企業(yè)應(yīng)用集成解決方案專家，企業(yè)主數(shù)據(jù)管理解決方案專家，企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案專家，“七天學(xué)會(huì)主數(shù)據(jù)”系列培訓(xùn)視頻作者，曾因營銷業(yè)績(jī)出眾評(píng)選為十佳用友人。交付達(dá)人：常年奔波在國內(nèi)各大城市的項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)，成功主導(dǎo)過中國葛洲壩集團(tuán)、中國建筑總公司第五工程局，國藥集團(tuán)、上海醫(yī)藥集團(tuán)、碧桂園、萬科、茅臺(tái)集團(tuán)、李寧、飛鶴乳業(yè)、全友家私、隆平高科等眾多國內(nèi)大型知名企業(yè)的數(shù)據(jù)化相關(guān)項(xiàng)目。

圖書目錄

1 信息認(rèn)知和當(dāng)前的信息化革命
1.1 信息工具的發(fā)展推動(dòng)人類歷史進(jìn)步
1.2 信息工具的進(jìn)步與歷史發(fā)展
1.3 當(dāng)前的信息化革命
2 企業(yè)數(shù)據(jù)化
2.1 企業(yè)數(shù)據(jù)化認(rèn)知
2.2 企業(yè)數(shù)據(jù)化與企業(yè)信息化及企業(yè)的關(guān)系
2.3 企業(yè)數(shù)據(jù)化建設(shè)的內(nèi)容
2.4 企業(yè)數(shù)據(jù)化的現(xiàn)狀與問題
3 數(shù)據(jù)中臺(tái)概述
3.1 數(shù)據(jù)中臺(tái)是什么
3.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值與建設(shè)的必要性
3.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)五步法
3.3.1 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)五步法概述
3.3.2 第一步：數(shù)據(jù)資源的盤點(diǎn)與規(guī)劃
3.3.3 第二步：數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃與設(shè)計(jì)
3.3.4 第三步：數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)
3.3.5 第四步：數(shù)據(jù)應(yīng)用的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
3.3.6 第五步：數(shù)據(jù)化組織規(guī)劃
4 數(shù)據(jù)資源盤點(diǎn)與規(guī)劃
4.1 數(shù)據(jù)資源盤點(diǎn)
4.2 數(shù)據(jù)資源規(guī)劃
5 數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)
5.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)概述
5.2 產(chǎn)品選型與技術(shù)方案設(shè)計(jì)
5.3 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)規(guī)范
5.4 數(shù)據(jù)開發(fā)規(guī)范及數(shù)據(jù)開發(fā)
6 數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃與建設(shè)
6.1 數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃
6.2 數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)
7 數(shù)據(jù)應(yīng)用之最佳實(shí)踐
7.1 房地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用方案
7.2 鞋服行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用方案
7.3 乳制品行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用方案
7.4 新零售營銷的數(shù)據(jù)應(yīng)用方案
7.5 人力資源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用方案
8 數(shù)據(jù)化組織規(guī)劃
8.1 數(shù)據(jù)化組織規(guī)劃的必要性
8.2 數(shù)據(jù)化組織的定位與職責(zé)
8.3 數(shù)據(jù)化組織的工作內(nèi)容與邊界
8.4 數(shù)據(jù)化組織的崗位設(shè)置
8.5 數(shù)據(jù)化組織的人數(shù)配置、預(yù)算資金與考核建議
9 數(shù)據(jù)中臺(tái)與數(shù)據(jù)質(zhì)量
9.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量的常見問題
9.2 數(shù)據(jù)模型規(guī)范提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
9.3 數(shù)據(jù)管理提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
9.4 數(shù)據(jù)共享提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
9.5 清洗歷史數(shù)據(jù)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
9.6 主數(shù)據(jù)管理提升基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量
9.6.1 人員主數(shù)據(jù)管理
9.6.2 賬戶主數(shù)據(jù)管理
9.6.3 組織主數(shù)據(jù)管理
9.6.4 客商主數(shù)據(jù)管理
9.6.5 顧客主數(shù)據(jù)管理
9.6.6 產(chǎn)品主數(shù)據(jù)管理
9.6.7 項(xiàng)目主數(shù)據(jù)管理
9.6.8 資產(chǎn)主數(shù)據(jù)管理
9.6.9 物料主數(shù)據(jù)管理
10 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)
10.1 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的特點(diǎn)
10.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的策略選擇
10.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的整體流程
10.4 數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)方法
10.4.1 數(shù)據(jù)中臺(tái)的定位問題
10.4.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)的管理博弈
10.4.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)的業(yè)務(wù)價(jià)值方向選擇
11 數(shù)據(jù)中臺(tái)的軟件支撐
11.1 平臺(tái)的整體架構(gòu)
11.2 計(jì)算引擎
11.3 離線/流計(jì)算開發(fā)套件
11.4 實(shí)時(shí)計(jì)算開發(fā)套件
11.4.1 FlinkStreamSQL
11.4.2 數(shù)據(jù)開發(fā)
11.4.3 數(shù)據(jù)運(yùn)維
11.4.4 實(shí)時(shí)采集
11.5 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理套件
11.5.1 數(shù)據(jù)地圖
11.5.2 數(shù)據(jù)模型規(guī)范管理
11.6 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理套件
11.7 數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)
11.7.1 算法數(shù)據(jù)資源管理
11.7.2 可視化實(shí)驗(yàn)開發(fā)
11.7.3 算法模型離線訓(xùn)練
11.7.4 模型在線部署和調(diào)用
11.8 分析引擎
11.9 數(shù)據(jù)API引擎
11.9.1 數(shù)據(jù)API引擎的常用數(shù)據(jù)源
11.9.2 API發(fā)布
11.9.3 API管理與授權(quán)
11.9.4 API申請(qǐng)與調(diào)用
11.9.5 API測(cè)試
11.9.6 API安全
11.10 標(biāo)簽引擎
11.10.1 實(shí)體管理
11.10.2 標(biāo)簽中心
11.10.3 群組分析
11.10.4 標(biāo)簽數(shù)據(jù)服務(wù)
11.11 數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃工具
11.11.1 業(yè)務(wù)架構(gòu)梳理工具
11.11.2 數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃工具
11.11.3 指標(biāo)與標(biāo)簽體系管理工具
11.11.4 數(shù)據(jù)資源盤點(diǎn)工具
11.11.5 數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃看板