數據中臺架構：企業(yè)數據化最佳實踐（精裝版）

定　價：￥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：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121386367	出版時間：	2020-05-01	包裝：	精裝
開本：	32開	頁數：	312	字數：

內容簡介

　　《數據中臺架構：企業(yè)數據化最佳實踐》對企業(yè)數據化建設的目標、內容及定位做了相對完整的論述，詳細地闡述了數據中臺的定義、內容及如何支撐企業(yè)數據化整體建設，同時也介紹了數據中臺在企業(yè)中的落地步驟、豐富的數據應用場景與實際效果?！稊祿信_架構：企業(yè)數據化最佳實踐》是企業(yè)數據化建設的實用參考書?！稊祿信_架構：企業(yè)數據化最佳實踐》的內容完全基于筆者團隊的實踐經驗。筆者團隊曾經幫助十幾個行業(yè)頭部企業(yè)的數據中臺項目成功落地，這些項目驗證了本書中闡述的方法論體系的可行性。希望本書能夠對國內數據化工作者提供一定的幫助。

作者簡介

　　張旭袋鼠云合伙人、高級副總裁；阿里云MVP；用友集團應用集成業(yè)務部原總經理、主數據管理專家及業(yè)務帶頭人。技術發(fā)燒友：擁有多項技術及算法專利，OSCHINA社區(qū)開源技術工具“丁丁主數據查重引擎”作者，“基于副本主數據的數據治理方法”曾獲用友技術創(chuàng)新大賽二等獎。方案專家、業(yè)務帶頭人：企業(yè)應用集成解決方案專家，企業(yè)主數據管理解決方案專家，企業(yè)數據中臺解決方案專家，“七天學會主數據”系列培訓視頻作者，曾因營銷業(yè)績出眾評選為十佳用友人。交付達人：常年奔波在國內各大城市的項目現場，成功主導過中國葛洲壩集團、中國建筑總公司第五工程局，國藥集團、上海醫(yī)藥集團、碧桂園、萬科、茅臺集團、李寧、飛鶴乳業(yè)、全友家私、隆平高科等眾多國內大型知名企業(yè)的數據化相關項目。

圖書目錄

1 信息認知和當前的信息化革命
1.1 信息工具的發(fā)展推動人類歷史進步
1.2 信息工具的進步與歷史發(fā)展
1.3 當前的信息化革命
2 企業(yè)數據化
2.1 企業(yè)數據化認知
2.2 企業(yè)數據化與企業(yè)信息化及企業(yè)的關系
2.3 企業(yè)數據化建設的內容
2.4 企業(yè)數據化的現狀與問題
3 數據中臺概述
3.1 數據中臺是什么
3.2 數據中臺的價值與建設的必要性
3.3 數據中臺建設五步法
3.3.1 數據中臺建設五步法概述
3.3.2 第一步：數據資源的盤點與規(guī)劃
3.3.3 第二步：數據應用規(guī)劃與設計
3.3.4 第三步：數據資產建設
3.3.5 第四步：數據應用的詳細設計與實現
3.3.6 第五步：數據化組織規(guī)劃
4 數據資源盤點與規(guī)劃
4.1 數據資源盤點
4.2 數據資源規(guī)劃
5 數據資產建設
5.1 數據資產建設概述
5.2 產品選型與技術方案設計
5.3 數據模型設計規(guī)范
5.4 數據開發(fā)規(guī)范及數據開發(fā)
6 數據應用規(guī)劃與建設
6.1 數據應用規(guī)劃
6.2 數據應用建設
7 數據應用之最佳實踐
7.1 房地產行業(yè)的數據應用方案
7.2 鞋服行業(yè)的數據應用方案
7.3 乳制品行業(yè)的數據應用方案
7.4 新零售營銷的數據應用方案
7.5 人力資源領域的數據應用方案
8 數據化組織規(guī)劃
8.1 數據化組織規(guī)劃的必要性
8.2 數據化組織的定位與職責
8.3 數據化組織的工作內容與邊界
8.4 數據化組織的崗位設置
8.5 數據化組織的人數配置、預算資金與考核建議
9 數據中臺與數據質量
9.1 數據質量的常見問題
9.2 數據模型規(guī)范提升數據質量
9.3 數據管理提升數據質量
9.4 數據共享提升數據質量
9.5 清洗歷史數據提升數據質量
9.6 主數據管理提升基礎數據質量
9.6.1 人員主數據管理
9.6.2 賬戶主數據管理
9.6.3 組織主數據管理
9.6.4 客商主數據管理
9.6.5 顧客主數據管理
9.6.6 產品主數據管理
9.6.7 項目主數據管理
9.6.8 資產主數據管理
9.6.9 物料主數據管理
10 數據中臺建設
10.1 數據中臺建設的特點
10.2 數據中臺建設的策略選擇
10.3 數據中臺建設的整體流程
10.4 數據中臺的建設風險及應對方法
10.4.1 數據中臺的定位問題
10.4.2 數據中臺的管理博弈
10.4.3 數據中臺的業(yè)務價值方向選擇
11 數據中臺的軟件支撐
11.1 平臺的整體架構
11.2 計算引擎
11.3 離線/流計算開發(fā)套件
11.4 實時計算開發(fā)套件
11.4.1 FlinkStreamSQL
11.4.2 數據開發(fā)
11.4.3 數據運維
11.4.4 實時采集
11.5 數據資產管理套件
11.5.1 數據地圖
11.5.2 數據模型規(guī)范管理
11.6 數據質量管理套件
11.7 數據科學平臺
11.7.1 算法數據資源管理
11.7.2 可視化實驗開發(fā)
11.7.3 算法模型離線訓練
11.7.4 模型在線部署和調用
11.8 分析引擎
11.9 數據API引擎
11.9.1 數據API引擎的常用數據源
11.9.2 API發(fā)布
11.9.3 API管理與授權
11.9.4 API申請與調用
11.9.5 API測試
11.9.6 API安全
11.10 標簽引擎
11.10.1 實體管理
11.10.2 標簽中心
11.10.3 群組分析
11.10.4 標簽數據服務
11.11 數據應用規(guī)劃工具
11.11.1 業(yè)務架構梳理工具
11.11.2 數據應用規(guī)劃工具
11.11.3 指標與標簽體系管理工具
11.11.4 數據資源盤點工具
11.11.5 數據應用規(guī)劃看板