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数据中台架构:企业数据化最佳实践(精装版)

数据中台架构:企业数据化最佳实践(精装版)

定 价:¥86.00

作 者: 张旭,戴丽,訚赛华 等 著
出版社: 电子工业出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787121386367 出版时间: 2020-05-01 包装: 精装
开本: 32开 页数: 312 字数:  

内容简介

  《数据中台架构:企业数据化最佳实践》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。《数据中台架构:企业数据化最佳实践》是企业数据化建设的实用参考书。《数据中台架构:企业数据化最佳实践》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法论体系的可行性。希望本书能够对国内数据化工作者提供一定的帮助。

作者简介

  张旭 袋鼠云合伙人、高级副总裁;阿里云MVP;用友集团应用集成业务部原总经理、主数据管理专家及业务带头人。 技术发烧友:拥有多项技术及算法专利,OSCHINA社区开源技术工具“丁丁主数据查重引擎”作者,“基于副本主数据的数据治理方法”曾获用友技术创新大赛二等奖。 方案专家、业务带头人:企业应用集成解决方案专家,企业主数据管理解决方案专家,企业数据中台解决方案专家,“七天学会主数据”系列培训视频作者,曾因营销业绩出众评选为十佳用友人。 交付达人:常年奔波在国内各大城市的项目现场,成功主导过中国葛洲坝集团、中国建筑总公司第五工程局,国药集团、上海医药集团、碧桂园、万科、茅台集团、李宁、飞鹤乳业、全友家私、隆平高科等众多国内大型知名企业的数据化相关项目。

图书目录

1 信息认知和当前的信息化革命
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 当前的信息化革命
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 第一步:数据资源的盘点与规划
3.3.3 第二步:数据应用规划与设计
3.3.4 第三步:数据资产建设
3.3.5 第四步:数据应用的详细设计与实现
3.3.6 第五步: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 数据应用之最佳实践
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 数据中台的建设风险及应对方法
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 群组分析
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

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