作品简介

《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。本书是企业数据化建设的实用参考书。

本书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。

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。

作品目录

  • 内容简介
  • 专家力荐
  • 前言
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 11.5 数据资产管理套件
  • 11.6 数据质量管理套件
  • 11.7 数据科学平台
  • 11.8 分析引擎
  • 11.9 数据API引擎
  • 11.10 标签引擎
  • 11.11 数据应用规划工具
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