數(shù)據(jù)應用工程：方法論與實踐

定　價：￥129.00

作　者：	鐘大偉，高鐸，王鵬，宋超著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111704096	出版時間：	2022-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	424	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　這是一本講解組織數(shù)據(jù)能力建設與數(shù)據(jù)應用工程化的著作，它旨在為企業(yè)應用和管理數(shù)據(jù)提供組織建設、技術(shù)體系和行業(yè)解決方案方面的理論指導和實踐經(jīng)驗。本書是幾位作者在數(shù)據(jù)領(lǐng)域十幾年工作經(jīng)驗的總結(jié)，得到了業(yè)界10余位專家的一致好評。無論是像互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)原生類企業(yè)，還是正在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)，本書將為他們大規(guī)模、工程化地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值提供有意的參考。本書的內(nèi)容大致分為如下四個方面：（1）行業(yè)分析從宏觀角度闡述了數(shù)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(yè)和組織的技術(shù)能力建設發(fā)方法、發(fā)展規(guī)律以及成熟度評估，幫助企業(yè)打下應用數(shù)據(jù)的堅實基礎(chǔ)；一方面，詳細介紹了數(shù)據(jù)應用成熟度模型的評估、運用和設計，以及數(shù)據(jù)工程的過程和方法。（3）知識體系詳細講解了數(shù)據(jù)治理與管理的方法，以及整個大數(shù)據(jù)體系的技術(shù)與架構(gòu)。（4）實踐案例通過4個綜合案例分別講解了數(shù)據(jù)工程與治理、業(yè)務數(shù)據(jù)化以及數(shù)據(jù)的工程化應用，既有企業(yè)級別的數(shù)據(jù)管理案例，還有業(yè)務級別的營銷案例，不僅有To B場景，還有To G場景。

作者簡介

　　鐘大偉中科院博士，資深大數(shù)據(jù)專家，擁有15年技術(shù)開發(fā)和管理經(jīng)驗，一直從事數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)研發(fā)和數(shù)據(jù)治理相關(guān)的工作。從地圖數(shù)據(jù)處理到大數(shù)據(jù)處理，帶領(lǐng)過多個數(shù)據(jù)研發(fā)團隊、數(shù)據(jù)分析團隊、數(shù)據(jù)治理團隊，擁有豐富的數(shù)據(jù)工程經(jīng)驗。掌握數(shù)據(jù)生產(chǎn)管理方法，熟悉數(shù)據(jù)產(chǎn)品設計，對數(shù)據(jù)治理理論有深入全面的研究。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、生命周期管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全合規(guī)管理等方面有豐富的實踐經(jīng)驗。高鐸某頭部互聯(lián)網(wǎng)公司資深專家，擁有10余年數(shù)據(jù)營銷、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)應用領(lǐng)域工作經(jīng)驗。曾任職TalkingData、百度等公司，參與產(chǎn)品規(guī)劃、渠道運營、技術(shù)管理、銷售管理、解決方案等不同類型工作。多次在烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會、全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會（GMIC）、中國國際數(shù)碼互動娛樂展覽會（ChinaJoy）等大會作為演講嘉賓；曾擔任國內(nèi)數(shù)個年度營銷獎項（如金網(wǎng)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(guān)專利，發(fā)表EI索引AI相關(guān)論文4篇。王鵬人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的資深專家，有超過15年的數(shù)據(jù)應用和實踐經(jīng)驗?，F(xiàn)在就職于百度，擔任百度工業(yè)大數(shù)據(jù)&工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品負責人，曾就職于高德、四維圖新、TalkingData，從事數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品相關(guān)工作。在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域有深厚的積淀，擅長通過數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務機會，有豐富的數(shù)據(jù)治理和GIS領(lǐng)域數(shù)據(jù)經(jīng)驗，對于數(shù)據(jù)在營銷、風控、工業(yè)、政府等多個領(lǐng)域應用經(jīng)驗豐富。宋超現(xiàn)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(shù)據(jù)管理經(jīng)驗。在自然資源大數(shù)據(jù)應用領(lǐng)域積累深厚，精通自然資源管理業(yè)務、業(yè)務流程重組以及模型搭建技術(shù)。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(fā)表核心科技期刊論文多篇。

圖書目錄

贊譽
前言
第一部分　行業(yè)分析
第1章數(shù)字化時代的變革與挑戰(zhàn) 2
1.1 數(shù)字經(jīng)濟與生產(chǎn)變革 2
1.1.1 從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟到數(shù)字經(jīng)濟，從土地到數(shù)據(jù) 3
1.1.2 從規(guī)模化生產(chǎn)到個性化定制生產(chǎn)，從IT到DT 8
1.2 數(shù)字化時代的變革動能 10
1.2.1 技術(shù)發(fā)展創(chuàng)造變革 11
1.2.2 “新基建”提速變革 14
1.2.3 商業(yè)競爭驅(qū)動變革 16
1.2.4 社會治理需要變革 20
1.2.5 政府政策引導變革 22
1.3 數(shù)字化變革中的不確定性與挑戰(zhàn) 25
1.3.1 環(huán)境不確定性 25
1.3.2 數(shù)字化變革的挑戰(zhàn) 30
1.4 本章小結(jié) 37
第二部分　理論方法
第2章技術(shù)變革與組織應用技術(shù)的規(guī)律 40
2.1 組織面對技術(shù)變革的三大挑戰(zhàn) 40
2.1.1 新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，技術(shù)選擇的挑戰(zhàn) 41
2.1.2 創(chuàng)新風險很高，技術(shù)應用發(fā)展規(guī)劃的挑戰(zhàn) 45
2.1.3 發(fā)展常遇瓶頸，持續(xù)提升的挑戰(zhàn) 47
2.2 事物發(fā)展的“第一性原理” 48
2.2.1 成熟度 48
2.2.2 成熟度模型 49
2.2.3 成熟度模型分類 51
2.3 技術(shù)創(chuàng)新規(guī)律與成熟度評估 56
2.3.1 技術(shù)發(fā)展生命周期規(guī)律 56
2.3.2 基于就緒水平的技術(shù)研發(fā)成熟度評估 57
2.3.3 考慮宣傳期望的技術(shù)發(fā)展成熟度曲線 59
2.4 組織技術(shù)應用的發(fā)展規(guī)律與成熟度評估 61
2.4.1 指導早期信息化規(guī)劃的諾蘭成長階段模型 62
2.4.2 諾蘭模型在網(wǎng)絡時代與智能時代的擴展 63
2.5 組織技術(shù)應用的能力建設規(guī)律與成熟度評估 65
2.5.1 從質(zhì)量方法發(fā)展來的能力成熟度模型 65
2.5.2 能力成熟度模型的基礎(chǔ)原理 68
2.5.3 軟件領(lǐng)域廣泛應用的能力成熟度模型 73
2.5.4 數(shù)據(jù)領(lǐng)域廣泛應用的能力成熟度模型 75
2.6 本章小結(jié) 81
第3章數(shù)據(jù)應用成熟度模型 82
3.1 模型開發(fā)背景 82
3.2 數(shù)據(jù)應用成熟度模型框架 86
3.2.1 模型框架說明 86
3.2.2 模型階段與維度說明 87
3.3 數(shù)據(jù)應用成熟度模型評估 88
3.3.1 發(fā)展評估—數(shù)據(jù)應用維度 88
3.3.2 能力評估—數(shù)據(jù)工程維度 92
3.3.3 能力評估—數(shù)據(jù)治理維度 94
3.3.4 數(shù)據(jù)應用成熟度綜合評估 96
3.4 數(shù)據(jù)應用成熟度模型的運用 101
3.4.1 模型運用流程 101
3.4.2 成熟度進階建議和措施 102
3.5 數(shù)據(jù)工程過程 104
3.5.1 數(shù)據(jù)工程過程概述 105
3.5.2 數(shù)據(jù)理解過程 108
3.5.3 數(shù)據(jù)設計過程 111
3.5.4 數(shù)據(jù)處理過程—數(shù)據(jù)開發(fā) 114
3.5.5 數(shù)據(jù)處理過程—數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學建模 124
3.5.6 數(shù)據(jù)部署過程 129
3.5.7 數(shù)據(jù)運營過程 131
3.5.8 數(shù)據(jù)工程支持過程 133
3.6 數(shù)據(jù)治理過程?? 134
3.6.1 數(shù)據(jù)治理維度概述 134
3.6.2 宏觀決策域 135
3.6.3 核心治理域—基本治理過程 137
3.6.4 核心治理域—綜合治理過程 141
3.7 本章小結(jié) 143
第三部分　知識體系
第4章數(shù)據(jù)治理與管理 146
4.1 元數(shù)據(jù)管理 147
4.1.1 元數(shù)據(jù)概述 147
4.1.2 元數(shù)據(jù)定義 147
4.1.3 元數(shù)據(jù)分類 148
4.1.4 元數(shù)據(jù)管理詳解 152
4.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 154
4.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量概述 154
4.2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題 156
4.2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量測量與評價 159
4.2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的解決方法 170
4.2.5 如何做好數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 173
4.3 數(shù)據(jù)安全管理 175
4.3.1 數(shù)據(jù)安全的內(nèi)容與特點 175
4.3.2 數(shù)據(jù)安全管理流程 179
4.3.3 數(shù)據(jù)合規(guī)要求的法規(guī)體系 181
4.3.4 數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)合規(guī)要求 183
4.3.5 個人信息處理的專門合規(guī)要求 186
4.3.6 數(shù)據(jù)安全管理的技術(shù)和方法 196
4.4 本章小結(jié) 207
第5章大數(shù)據(jù)技術(shù)詳解 208
5.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的方法和流行開源組件 208
5.1.1 大數(shù)據(jù)的4V特性與技術(shù)挑戰(zhàn) 208
5.1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要方法 209
5.1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的流行開源組件 211
5.2 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu) 212
5.2.1 MPP數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 212
5.2.2 Hadoop體系的架構(gòu) 215
5.2.3 兩種架構(gòu)的對比 218
5.2.4 存儲與計算分離及云化的未來架構(gòu) 220
5.3 大數(shù)據(jù)存儲技術(shù) 221
5.3.1 分布式文件存儲系統(tǒng) 222
5.3.2 分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 225
5.3.3 分布式消息傳遞系統(tǒng) 232
5.4 大數(shù)據(jù)計算技術(shù) 234
5.4.1 離線批處理 234
5.4.2 實時流處理 236
5.5 大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 239
5.5.1 OLAP技術(shù)介紹 239
5.5.2 實時OLAP系統(tǒng)的兩種架構(gòu)模型 240
5.5.3 OLAP相關(guān)技術(shù)分類 241
5.5.4 OLAP技術(shù)典型流行產(chǎn)品示例 242
5.6 數(shù)據(jù)科學技術(shù) 244
5.6.1 機器學習的基礎(chǔ)概念 244
5.6.2 有監(jiān)督機器學習算法 250
5.6.3 無監(jiān)督機器學習算法 260
5.7 本章小結(jié) 264
第四部分　實踐案例
第6章數(shù)據(jù)工程與治理案例——移動大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理實踐 266
6.1 統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)工程與治理架構(gòu) 266
6.2 數(shù)據(jù)倉庫設計 268
6.2.1 數(shù)據(jù)模型架構(gòu)設計 269
6.2.2 數(shù)據(jù)管理規(guī)范設計 ......