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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　這是一部從云原生角度講解數(shù)據(jù)中臺(tái)的業(yè)務(wù)價(jià)值、產(chǎn)品形態(tài)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、技術(shù)選型、落地方法論、實(shí)施路徑和行業(yè)案例的著作，得到了國(guó)內(nèi)外企業(yè)界和學(xué)術(shù)界的技術(shù)專(zhuān)家一致好評(píng)。本書(shū)的作者在曾硅谷的Twitter等企業(yè)從事大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)工作多年，隨后又成功創(chuàng)辦了國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的以云原生數(shù)據(jù)中臺(tái)為核心技術(shù)和產(chǎn)品的企業(yè)。他們將在硅谷的大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)與在國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行深度融合，并系統(tǒng)闡述了云原生架構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的必要性及其相關(guān)實(shí)踐，對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)的中臺(tái)建設(shè)和運(yùn)營(yíng)具有很高的參考價(jià)值。全書(shū)共18章，分為四個(gè)部分：第1部分（第1~4章）數(shù)據(jù)中臺(tái)與硅谷大數(shù)據(jù)平臺(tái) 首先，從起源、定義、能力、應(yīng)用場(chǎng)景、建設(shè)目標(biāo)、建設(shè)方法論總綱等角度對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)做了全面的介紹；其次，講解了數(shù)據(jù)中臺(tái)如何驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；Z后，通過(guò)對(duì)硅谷的Twitter等獨(dú)角獸企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺(tái)和國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)中臺(tái)進(jìn)行對(duì)比，給出了這兩種架構(gòu)之間的異同點(diǎn)。核心內(nèi)容是讓讀者透徹理解數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)于業(yè)務(wù)的價(jià)值。第二部分（第5~8章）數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)與方法論結(jié)合硅谷的數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)方法，講解了數(shù)據(jù)中臺(tái)的架構(gòu)方法和9大原則、數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的全套準(zhǔn)備工作和系統(tǒng)方法論，以及云原生架構(gòu)與數(shù)據(jù)中臺(tái)的融合。第三部分（第9~15章）數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)選型與核心內(nèi)容首先，全方位地介紹了建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)如何進(jìn)行技術(shù)選型，然后重點(diǎn)講解了數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)流水線管理、數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)門(mén)戶等數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的核心內(nèi)容。第四部分（第16~18章）數(shù)據(jù)中臺(tái)案例分析通過(guò)游戲、零售、物聯(lián)網(wǎng)3個(gè)領(lǐng)域的案例講解了數(shù)據(jù)中臺(tái)的搭建、實(shí)現(xiàn)與運(yùn)營(yíng)。

作者簡(jiǎn)介

　　彭鋒智領(lǐng)云科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)系本科及碩士，美國(guó)馬里蘭大學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)博士，主要研究方向是流式半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高性能查詢引擎，在數(shù)據(jù)庫(kù)頂級(jí)會(huì)議和期刊SIGMOD、ICDE、TODS上發(fā)表多篇開(kāi)創(chuàng)性論文。 2005年加入世界五百?gòu)?qiáng)企業(yè)IAC Ask.com，任分布式系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)工程總監(jiān)，負(fù)責(zé)研發(fā)分布式操作系統(tǒng)及中間件，以及集團(tuán)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)。2011年加入Twitter，任大數(shù)據(jù)平臺(tái)主任工程師、公司架構(gòu)師委員會(huì)大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)及流水線的建設(shè)和管理。作為硅谷天使投資人，曾投資硅谷多家大數(shù)據(jù)相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)，并擔(dān)任技術(shù)指導(dǎo)和行業(yè)顧問(wèn)。2016年回國(guó)聯(lián)合創(chuàng)立智領(lǐng)云科技有限公司。宋文欣智領(lǐng)云科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)系本科及碩士，美國(guó)紐約州立大學(xué)石溪分校計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)博士。曾先后就職于Ask.com和EA（電子藝界）。在Ask.com期間，擔(dān)任大數(shù)據(jù)部門(mén)技術(shù)負(fù)責(zé)人及工程經(jīng)理，使用Hadoop集群處理實(shí)時(shí)搜索數(shù)據(jù)，形成全球第1大Search Ads Arbitrage用戶；在EA期間，擔(dān)任數(shù)字平臺(tái)部門(mén)高級(jí)研發(fā)經(jīng)理，從無(wú)到有組建EA數(shù)據(jù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)，建設(shè)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為EA全球工作室提供數(shù)據(jù)能力支持。 2016年回國(guó)聯(lián)合創(chuàng)立智領(lǐng)云科技有限公司，組建智領(lǐng)云技術(shù)團(tuán)隊(duì)，開(kāi)發(fā)了BDOS大數(shù)據(jù)平臺(tái)操作系統(tǒng)。孫浩峰智領(lǐng)云科技市場(chǎng)總監(jiān) 前CSDN內(nèi)容運(yùn)營(yíng)副總編，負(fù)責(zé)網(wǎng)站內(nèi)容和商務(wù)合作、新媒體方面事宜，關(guān)注云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)有深刻認(rèn)識(shí)。擁有豐富的媒體從業(yè)經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)功底，具有超過(guò)15年的企業(yè)級(jí)IT市場(chǎng)傳播、推廣、宣傳和寫(xiě)作經(jīng)驗(yàn)，撰寫(xiě)過(guò)多篇在業(yè)界具有一定影響力的文章。

圖書(shū)目錄

前言
第一部分　數(shù)據(jù)中臺(tái)與硅谷大數(shù)據(jù)平臺(tái)
第1章　全面了解數(shù)據(jù)中臺(tái)
1.1　數(shù)據(jù)中臺(tái)概念的起源 3
1.1.1　藝電的“數(shù)據(jù)中臺(tái)”改造 4
1.1.2　Twitter的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 6
1.2　什么是數(shù)據(jù)中臺(tái) 8
1.2.1　數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的目標(biāo) 8
1.2.2　如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的目標(biāo) 11
1.2.3　數(shù)據(jù)中臺(tái)的定義和4個(gè)特點(diǎn) 13
1.3　大數(shù)據(jù)平臺(tái)與數(shù)據(jù)中臺(tái) 16
1.3.1　為什么要建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái) 16
1.3.2　數(shù)據(jù)中臺(tái)與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的區(qū)別 20
1.3.3　數(shù)據(jù)中臺(tái)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn) 24
1.4　數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)方法論總綱 24
1.5　本章小結(jié) 27
第2章　數(shù)據(jù)中臺(tái)能力和應(yīng)用場(chǎng)景
2.1　數(shù)據(jù)中臺(tái)不是“銀彈” 28
2.2　數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心能力 31
2.2.1　全局商業(yè)洞見(jiàn) 31
2.2.2　個(gè)性化服務(wù) 34
2.2.3　實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)報(bào)表 38
2.2.4　共享能力開(kāi)發(fā)新業(yè)務(wù) 39
2.3　數(shù)據(jù)中臺(tái)的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景 41
2.3.1　互聯(lián)網(wǎng)行業(yè) 41
2.3.2　連鎖零售業(yè) 42
2.3.3　金融業(yè) 43
2.3.4　物聯(lián)網(wǎng) 44
2.4　數(shù)據(jù)中臺(tái)如何為企業(yè)賦能 45
2.4.1　組織架構(gòu) 46
2.4.2　決策部門(mén) 48
2.4.3　業(yè)務(wù)部門(mén) 51
2.4.4　研發(fā)部門(mén) 53
2.4.5　大數(shù)據(jù)部門(mén) 55
2.5　本章小結(jié) 56
第3章　數(shù)據(jù)中臺(tái)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.1　數(shù)字化轉(zhuǎn)型的4個(gè)階段 58
3.1.1　信息化 58
3.1.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（數(shù)據(jù)平臺(tái)1.0） 59
3.1.3　大數(shù)據(jù)平臺(tái)（數(shù)據(jù)平臺(tái)2.0） 61
3.1.4　數(shù)據(jù)中臺(tái)（數(shù)據(jù)平臺(tái)3.0） 63
3.2　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 64
3.2.1　面向用戶的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品及服務(wù) 66
3.2.2　面向內(nèi)部業(yè)務(wù)部門(mén)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù) 68
3.2.3　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)管理 71
3.3　數(shù)據(jù)中臺(tái)如何支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型 72
3.3.1　從技術(shù)層面支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型 73
3.3.2　從組織架構(gòu)層面支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型 74
3.4　本章小結(jié) 75
第4章　從大數(shù)據(jù)平臺(tái)到數(shù)據(jù)中臺(tái)
4.1　大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)階段 76
4.1.1　大數(shù)據(jù)平臺(tái)起步 77
4.1.2　系統(tǒng)自動(dòng)化 77
4.1.3　大數(shù)據(jù)平臺(tái)的生產(chǎn)化 78
4.2　數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用階段 80
4.2.1　數(shù)據(jù)湖/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè) 80
4.2.2　數(shù)據(jù)管理 81
4.2.3　數(shù)據(jù)安全 82
4.3　數(shù)據(jù)能力中臺(tái)化階段 84
4.3.1　全局的數(shù)據(jù)治理 85
4.3.2　數(shù)據(jù)能力的復(fù)用和共享 85
4.3.3　云原生架構(gòu)的支撐 85
4.4　DataOps 87
4.4.1　什么是DataOps 87
4.4.2　DataOps解決的問(wèn)題 88
4.4.3　DataOps的目標(biāo)功能 90
4.4.4　DataOps的主要技術(shù) 91
4.4.5　DataOps與數(shù)據(jù)中臺(tái) 92
4.5　本章小結(jié) 93
第二部分　數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)與方法論
第5章　數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)須知
5.1　數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)需要一套方法論 96
5.2　從失敗的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中吸取教訓(xùn) 98
5.3　數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)中的常見(jiàn)問(wèn)題 99
5.4　評(píng)判數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)效果 101
5.5　數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的人員規(guī)劃 103
5.6　數(shù)據(jù)中臺(tái)的技術(shù)選型要求 106
5.7　本章小結(jié) 107
第6章　數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)方法論
6.1　基礎(chǔ)架構(gòu) 109
6.2　數(shù)據(jù)工具 114
6.3　頂層架構(gòu)設(shè)計(jì) 115
6.4　數(shù)據(jù)規(guī)范 116
6.5　業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng) 118
6.6　關(guān)鍵指標(biāo) 120
6.7　明確責(zé)權(quán)利 125
6.8　管理迭代 127
6.9　數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)流程 128
6.10　本章小結(jié) 130
第7章　數(shù)據(jù)中臺(tái)的架構(gòu)
7.1　數(shù)據(jù)中臺(tái)的功能定位 132
7.2　數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)的9大原則 135
7.3　典型的硅谷大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 137
7.3.1　Twitter的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 137
7.3.2　Airbnb的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 140
7.3.3　Uber的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 141
7.3.4　云平臺(tái)作為大數(shù)據(jù)平臺(tái)的通用底座 143
7.3.5　硅谷大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)的共性和建設(shè)思路 145
7.4　數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu) 147
7.5　數(shù)據(jù)中臺(tái)子系統(tǒng) 150
7.5.1　應(yīng)用基礎(chǔ)能力平臺(tái) 151
7.5.2　數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力平臺(tái) 152
7.5.3　數(shù)據(jù)集成開(kāi)發(fā)平臺(tái) 154
7.5.4　數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)平臺(tái) 156
7.5.5　數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)能力層 158
7.5.6　數(shù)據(jù)中臺(tái)重點(diǎn)建設(shè)內(nèi)容 159
7.6　本章小結(jié) 160
第8章　數(shù)據(jù)中臺(tái)與云原生架構(gòu)
8.1　云原生架構(gòu)及云平臺(tái) 161
8.2　PaaS平臺(tái)的主要功能 165
8.2.1　資源管理 167
8.2.2　應(yīng)用全生命周期管理 169
8.2.3　高可用和容錯(cuò) 170
8.2.4　運(yùn)維平臺(tái) 172
8.3　傳統(tǒng)方式下搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)的難點(diǎn) 173
8.4　云原生架構(gòu)對(duì)于數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的5大意義 175
8.5　數(shù)據(jù)中臺(tái)的IaaS層選擇 178
8.6　本章小結(jié) 180
第三部分　數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)選型與核心內(nèi)容
第9章　數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)與開(kāi)源軟件
9.1　開(kāi)源軟件的起源和建設(shè)過(guò)程 185
9.2　開(kāi)源軟件的合理使用 189
9.3　集成開(kāi)源軟件的5個(gè)注意事項(xiàng) 192
9.4　應(yīng)用基礎(chǔ)能力平臺(tái)的開(kāi)源選擇 193
9.5　數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力平臺(tái)的開(kāi)源選擇 196
9.6　數(shù)據(jù)集成開(kāi)發(fā)平臺(tái)的開(kāi)源選擇 203
9.7　本章小結(jié) 205
第10章　數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
10.1　數(shù)據(jù)湖 207
10.1.1　數(shù)據(jù)湖的起源與作用 208
10.1.2　數(shù)據(jù)湖建設(shè)的4個(gè)目標(biāo) 211
10.1.3　數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ) 212
10.1.4　數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)治理 216
10.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 218
10.2.1　數(shù)據(jù)建模方式 219
10.2.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)的層次 221
10.2.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)治理 225
10.2.4　數(shù)據(jù)清洗 229
10.3　數(shù)據(jù)中臺(tái)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖建設(shè) 231
10.4　本章小結(jié) 233
第11章　數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
11.1　數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的難題 235
11.2　數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理定義 238
11.3　主數(shù)據(jù)管理 239
11.4　元數(shù)據(jù)管理 242
11.4.1　元數(shù)據(jù)的分類(lèi) 243
11.4.2　元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的功能 245
11.5　開(kāi)源的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) 247
11.6　數(shù)據(jù)資產(chǎn)的ROI 249
11.7　本章小結(jié) 250
第12章　數(shù)據(jù)流水線管理
12.1　數(shù)據(jù)流水線的定義與模型 251
12.2　數(shù)據(jù)流水線中的應(yīng)用類(lèi)別 254
12.3　數(shù)據(jù)流水線的運(yùn)行方式 256
12.4　數(shù)據(jù)流水線示例 257
12.5　數(shù)據(jù)流水線管理系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn) 259
12.6　數(shù)據(jù)流水線管理系統(tǒng)的功能需求 262
12.6.1　自動(dòng)化流水線 262
12.6.2　數(shù)據(jù)管理 263
12.6.3　性能要求 264
12.7　數(shù)據(jù)流水線管理系統(tǒng)的組件 265
12.8　批流合一的數(shù)據(jù)流水線 266
12.9　本章小結(jié) 269
第13章　數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)
13.1　數(shù)據(jù)應(yīng)用的形態(tài) 270
13.2　應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具 277
13.3　3種典型的數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用 279
13.3.1　數(shù)據(jù)即服務(wù) 279
13.3.2　模型即服務(wù) 281
13.3.3　用戶標(biāo)簽系統(tǒng) 282
13.4　數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和管理 283
13.4.1　應(yīng)用調(diào)度系統(tǒng) 284
13.4.2　多租戶管理 285
13.4.3　持續(xù)集成和發(fā)布 286
13.5　本章小結(jié) 287
第14章　數(shù)據(jù)門(mén)戶
14.1　數(shù)據(jù)門(mén)戶出現(xiàn)的背景 288
14.2　硅谷的數(shù)據(jù)門(mén)戶建設(shè) 289
14.2.1　Twitter的DAL和EagleEye 290
14.2.2　LinkedIn的Data Hub 292
14.2.3　Airbnb的Data Portal 293
14.2.4　Lyft的Amundsen 294
14.2.5　Netflix的Metacat 296
14.2.6　Intuit的SuperGlue 297
14.2.7　硅谷數(shù)據(jù)門(mén)戶總結(jié) 298
14.3　數(shù)據(jù)門(mén)戶的定位及功能 299
14.4　數(shù)據(jù)門(mén)戶的實(shí)現(xiàn)原理 301
14.5　數(shù)據(jù)門(mén)戶的社交屬性 303
14.6　數(shù)據(jù)應(yīng)用的自助及協(xié)同工作 304
14.7　數(shù)據(jù)智能運(yùn)維 306
14.8　本章小結(jié) 308
第15章　管理數(shù)據(jù)中臺(tái)的演進(jìn)
15.1　不斷演進(jìn)的數(shù)據(jù)中臺(tái) 310
15.2　人員變動(dòng)下的數(shù)據(jù)管理 310
15.2.1　數(shù)據(jù)安全 311
15.2.2　數(shù)據(jù)能力的傳遞 312
15.3　數(shù)據(jù)和應(yīng)用的演進(jìn) 314
15.4　資源的演進(jìn) 316
15.5　演進(jìn)中的關(guān)鍵指標(biāo) 318
15.6　本章小結(jié) 321
第四部分　數(shù)據(jù)中臺(tái)案例分析
第16章　EA“數(shù)據(jù)中臺(tái)”實(shí)踐
16.1　建設(shè)背景 324
16.2　組織架構(gòu)調(diào)整 327
16.3　建設(shè)過(guò)程 328
16.4　體系架構(gòu) 333
16.5　數(shù)據(jù)治理 336
16.5.1　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范 336
16.5.2　元數(shù)據(jù)管理 338
16.5.3　數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 339
16.6　數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品 340
16.6.1　推薦系統(tǒng) 340
16.6.2　打造動(dòng)態(tài)游戲體驗(yàn) 341
16.6.3　標(biāo)簽系統(tǒng)及游戲運(yùn)營(yíng) 343
16.7　EA“數(shù)據(jù)中臺(tái)”功能總結(jié) 344
16.8　本章小結(jié) 345
第17章　零售行業(yè)的數(shù)據(jù)中臺(tái)
17.1　零售行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型 346
17.2　零售行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案 347
17.3　零售行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè) 349
17.3.1　數(shù)據(jù)匯聚 350
17.3.2　業(yè)務(wù)調(diào)研 352
17.3.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)及數(shù)據(jù)分析 354
17.3.4　業(yè)務(wù)系統(tǒng)的能力反饋 356
17.4　零售行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的應(yīng)用場(chǎng)景 357
17.4.1　用戶標(biāo)簽體系 357
17.4.2　精準(zhǔn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo) 359
17.5　本章小結(jié) 361
第18章　物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)
18.1　現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈 362
18.2　物聯(lián)網(wǎng)與ABC 365
18.3　物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu) 366
18.4　智慧建筑物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)用 371
18.5　本章小結(jié) 374