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內(nèi)容簡介

　　《數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)：企業(yè)數(shù)據(jù)化最佳實踐》對企業(yè)數(shù)據(jù)化建設(shè)的目標(biāo)、內(nèi)容及定位做了相對完整的論述，詳細(xì)地闡述了數(shù)據(jù)中臺的定義、內(nèi)容及如何支撐企業(yè)數(shù)據(jù)化整體建設(shè)，同時也介紹了數(shù)據(jù)中臺在企業(yè)中的落地步驟、豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景與實際效果?！稊?shù)據(jù)中臺架構(gòu)：企業(yè)數(shù)據(jù)化最佳實踐》是企業(yè)數(shù)據(jù)化建設(shè)的實用參考書?！稊?shù)據(jù)中臺架構(gòu)：企業(yè)數(shù)據(jù)化最佳實踐》的內(nèi)容完全基于筆者團(tuán)隊的實踐經(jīng)驗。筆者團(tuán)隊曾經(jīng)幫助十幾個行業(yè)頭部企業(yè)的數(shù)據(jù)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?qū)鴥?nèi)數(shù)據(jù)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(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。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)中臺解決方案專家，“七天學(xué)會主數(shù)據(jù)”系列培訓(xùn)視頻作者，曾因營銷業(yè)績出眾評選為十佳用友人。交付達(dá)人：常年奔波在國內(nèi)各大城市的項目現(xiàn)場，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)中臺概述
3.1 數(shù)據(jù)中臺是什么
3.2 數(shù)據(jù)中臺的價值與建設(shè)的必要性
3.3 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)五步法
3.3.1 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)五步法概述
3.3.2 第一步：數(shù)據(jù)資源的盤點與規(guī)劃
3.3.3 第二步：數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃與設(shè)計
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)計與實現(xiàn)
3.3.6 第五步：數(shù)據(jù)化組織規(guī)劃
4 數(shù)據(jù)資源盤點與規(guī)劃
4.1 數(shù)據(jù)資源盤點
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
5.3 數(shù)據(jù)模型設(shè)計規(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)中臺建設(shè)
10.1 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的特點
10.2 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的策略選擇
10.3 數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的整體流程
10.4 數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)風(fēng)險及應(yīng)對方法
10.4.1 數(shù)據(jù)中臺的定位問題
10.4.2 數(shù)據(jù)中臺的管理博弈
10.4.3 數(shù)據(jù)中臺的業(yè)務(wù)價值方向選擇
11 數(shù)據(jù)中臺的軟件支撐
11.1 平臺的整體架構(gòu)
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(shù)據(jù)開發(fā)
11.4.3 數(shù)據(jù)運(yùn)維
11.4.4 實時采集
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
11.7.1 算法數(shù)據(jù)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(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申請與調(diào)用
11.9.5 API測試
11.9.6 API安全
11.10 標(biāo)簽引擎
11.10.1 實體管理
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)資源盤點工具
11.11.5 數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)劃看板