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這是一部系統講解數據中臺建設、管理與運營的著作,旨在幫助企業將數據轉化為生產力,順利實現數字化轉型。
本書由國內數據中臺領域的領先企業數瀾科技官方出品,幾位聯合創始人親自執筆,7位作者都是資深的數據人,大部分作者來自原阿里巴巴數據中臺團隊。他們結合過去幫助百余家各行業頭部企業建設數據中臺的經驗,系統總結了一套可落地的數據中臺建設方法論。本書得到了包括阿里巴巴集團聯合創始人在內的多位行業專家的高度評價和推薦。
全書一共11章,從建設、管理、運營、安全等維度全方位地講解了數據中臺。
第1~2章全面介紹了數據中臺產生的背景、發展階段、企業應該具備的3個認知,以及什么是數據中臺、數據中臺的4個核心能力、數據中臺的業務價值與技術價值等;
第3~4章詳細講解了數據中臺的架構設計、建設方法論,以及企業建設數據中臺的成熟度評估和應用場景分析;
第5~9章深入地講解了數據匯聚與聯通、數據開發、數據體系建設、數據資產管理、數據服務體系建設等數據中臺的核心模塊,以及如何從0到1實現一個數據中臺;
第10~11章詳細地講解了數據中臺的管理、運營和安全保障。
數瀾科技
數瀾科技成立于 2016 年 6 月,秉持“讓企業的數據用起來”的使命,致力于成為客戶信賴的數據應用基礎設施供應商。2019 年初,躋身“杭州準獨角獸企業”榜。
自成立之日起,數瀾團隊即堅持以“數據中臺”作為核心戰略構建和培養團隊,建成以數據科學家、數據產品專家、數據咨詢專家及數據可視化專家為核心的數據科技研發團隊,核心成員來自阿里、華為等企業,擁有大數據業務和技術多年實戰經驗,是國內早一批大數據服務創新實踐者。
目前,數瀾已為萬科、方太、興業銀行、百果園、中信云網、時尚集團、溫州檢察院、喜茶、視源股份等多家行業頭部企業和政府客戶,提供了數據中臺建設和數據資產開發服務,并基于數棲幫助企業持續挖掘數據資產,賦能業務創新。
數瀾官網:www.dtwave.com
微信公眾號:dtwave0620
付登坡(花名:天湛)
資深大數據專家,數瀾科技聯合創始人&地產事業部總經理
有10余年?數據領域從業經驗,擅長數據建模、海量數據產品架構設計與實現。原阿?巴巴集團?數據專家,曾在阿里集團負責消費者數據標簽體系、DMP平臺等大數據項?設計與實施。2015年以創始人身份組建阿?巴巴集團的“11維數據創新工作室”,探索數據創新與數據商業化。
2016年6?離職,聯合創辦數瀾科技,在數瀾科技先后負責技術部、咨詢服務部、地產事業部。
江敏(花名:江敏)
資深大數據專家,數瀾科技聯合創始人&CTO
有10年大數據平臺規劃、數據安全交換使用、數據應用場景建設方面的實踐經驗。曾任職于阿里數據平臺事業部、阿里云數據事業部,負責阿里數據能力及平臺的行業客戶賦能,ID-Mapping體系能力構建及服務化的核心參與者,并打造行業的數據共享交換,數據交易模式早期探索者。
數瀾科技聯合創始人,負責管理公司產品技術團隊,為客戶輸出構建和經營數據中臺的能力,基于數據中臺建設的實踐經驗,帶領團隊打造一站式數據應用基礎設施-數棲,并完成實施多家行業龍頭客戶基于數棲的數據中臺建設。
任寅姿(花名:影姿)
資深數據產品專家,數瀾科技創新事業部總經理
曾任阿里巴巴數據產品專家、數據創新梧桐工作室負責人等。對大數據資產設計、資產服務、資產應用在實踐的基礎上形成了一套完整的數據標簽類目體系方法論;擅長對各種復雜業務場景進行需求拆解、數據抽象和數據應用建模,關注于采用大數據方法切實解決場景痛點提升業務效率。
孫少憶(花名:守正)
資深數字化轉型咨詢專家,數瀾科技戰略副總裁
20年企業信息化工作經驗,積累信息化內部運營、解決方案銷售及交付等領域實踐經驗。擁有MBCI、CISSP-ISSMP、CGEIT、COBIT5、ITILExpert、P3O等國際專業資質證書。曾任職華為ICT規劃咨詢部,面向企業、政府提供“以數據為核心,聚焦業務場景和價值”的流程信息化與數字化轉型規劃和落地咨詢業務。
武凱(花名:行竹)
資深數據產品專家,數瀾科技COO
有10余年數據產品經驗,曾任阿里巴巴集團數據平臺產品與運營部負責人,是營銷、零售和醫療健康等領域數據應用的探索實踐者,專注于企業大數據資產化及應用增值。
沈金(花名:鐵平)
資深數據業務架構專家,數瀾科技解決方案總監
10余年數據行業經驗,擅長業務架構、數據架構、技術架構的規劃和落地實施。曾在阿?巴巴擔任DBA,后參與阿里數據中臺建設,擁有用戶識別、標簽設計、動態數據組織多個發明專利。
2017年加入數瀾科技,負責解決方案團隊,推動數據中臺在零售、地產、金融、集團等客戶案例落地。
蔣珍波(花名:樂天)
大數據咨詢專家,數瀾科技高級咨詢專家
15年信息化和大數據行業從業經驗,具備廣闊的知識面,豐富的咨詢經驗,擅長創造性地為客戶提供解決方案,尤其擅長數據治理方面的咨詢規劃和產品設計,服務過數十家政府和大中型企業客戶。
這本書的大部分作者們都曾是阿里數據中臺部門的實干者,“干過”是一種很寶貴的實力。今天,他們正在用這套數據中臺方法論賦能各行各業的數字化轉型,并取得了卓越的業務效果。撰寫此書是他們踐行“讓數據用起來”這一使命的又一種嘗試,將為各行各業的數字化轉型的探索者和參與者提供體系化的指導。
——謝世煌 阿里巴巴集團聯合創始人、湖畔山南資本創始人
未來的企業家都應該關注數據的應用,但不是哪個企業都適合做數據中臺。要了解數據中臺就從這本書開始吧,因為作者們都是富經驗的一線實踐者。
——邱昌恒(卜鷹) 鯤騰基金創始合伙人 原阿里集團副總裁
大數據的本質是數據的融合,把原本各自孤立的數據互相關聯、融合,通過抽象、加工構建數據資產標簽類目體系,從而賦予數據更深層次的語義和價值,洞察事物的本質。大數據背景下的數據突出了數據的人本特性,數據的充分利用,不僅極大地發展了生產力,同時還將深刻地改變生產關系。
《數據中臺》理論研究和實踐應用并重,對于破解當前的信息化發展難題具有非常重要的現實意義,此書會為所有想要了解數據中臺豐富內涵的讀者,以及從事數據治理的技術和管理人員都會帶來深刻的啟發,指導他們的實踐和創新。
——周傲英 華東師范大學副校長 數據學院教授、博導
數據中臺是企業數字化轉型的戰略選擇,是數字化時代企業的組織重構,是企業的流程再造與技術升級。數據中臺并非是一個簡單的平臺,其實是對海量數據進行采集、存儲、計算、加工與融合。數據中臺旨在消除數據標準和口徑不一致的問題,實現面向應用的數據共享。數據中臺,讓數據與業務分離,實現面向客戶需求的彈性化試錯與快速迭代,為客戶提供高效服務。
——金小剛 浙江大學計算機科學與技術學院研究員
借助“互聯網+ ”和“智能+ ”,人類社會正以速度向智能時代前進。在這個進程中,數據成為寶貴的資產,數據資產管理與數據服務能力,將決定政府管理與社會服務的效率,也影響企業競爭的勝敗。如何應對挑戰、占盡先機,本書將給您別具新意的解讀。幫您做好準備,打贏這一場沒有硝煙的戰爭!
——陳強 上海工程技術大學計算中心教授
當各行各業的數據累積到一定規模,數據存儲、管理、挖掘、應用等新技術,就能幫助我們“把握現在,預知未來”,數據中臺就是這樣一套讓數據持續用起來的機制,助力企業的數字化轉型。
——魏凱 中國信通院云計算與大數據研究所副所長
因為工作的原因,我經常與國內外眾多行業的管理者、數字化的實踐者和同行們交流,數據中臺這個話題談論得非常多。很多人在深度地研究和實踐,不僅產出了很多原創的思考和文字,而且有越來越多的實踐案例。作為數據中臺領域的布道者,我相信數據中臺將有助于推動中國的數字化轉型,同時,我也相信這本書將會給數據中臺領域的實踐者帶去有意義的啟發和思考。
——史凱 ThoughtWorks中國區數據智能事業部總經理
數據是數字經濟的“石油”,但數據的價值不僅在數據量,更在于如何讓數據有效釋放能量,數據分析能力是讓“石油”精煉進而充分“燃燒”的技術,“數據中臺”更是當前支持數據分析能力提升的技術熱點。《數據中臺》這本書系統、全面地講述了“數據中臺”的構建方法論,闡述了從IT到DT的發展方向,從技術實現到體系建設,可謂面面俱到,充分體現了“數據中臺”的業務價值和技術價值,為企業開展“數據中臺”建設提供了很好的規劃藍本。架構重在實踐、貴在落地,相信本書的出版,能夠為業內人士提供極好的指引。
——付曉巖 IBM副合伙人/《企業級業務架構設計》、《銀行數字化轉型》作者
隨著DT時代的到來,內部數據如何助力企業數字化建設成為各公司必須面臨的問題。今年來大火的數據中臺正迎合了這一歷史發展趨勢。本書作者結合自己的中臺建設經驗,給讀者講述了數據中臺的概念、架構、開發、建設、管理、服務、運營、安全等諸多問題,深入淺出、娓娓道來。
——韓鋒 宜信數據庫開發與管理主任工程師
目錄
贊譽
作者簡介
前言
第1章 數據中臺:信息化的下一站1
1.1 數據中臺產生的大背景2
1.2 數據中臺的3個核心認知11
1.3 數據中臺的3個發展階段13
1.4 開啟信息化的下一站16
第2章 什么是數據中臺20
2.1 解碼數據中臺22
2.2 數據中臺必備的4個核心能力24
2.3 數據中臺需要厘清的2個概念29
2.4 數據中臺VS現有信息架構32
2.5 數據中臺的業務價值與技術價值34
第3章 數據中臺建設與架構39
3.1 持續讓數據用起來的價值框架40
3.2 數據中臺建設方法論42
3.3 數據中臺架構53
3.4 中臺手記(一):我說服老板立項了57
第4章 數據中臺建設的評估與選擇62
4.1 企業數據應用的成熟度評估63
4.2 企業數據中臺建設的應用場景75
4.3 中臺手記(二):打仗前手里得有一張“糧草”清單79
第5章 數據匯聚聯通:打破企業數據孤島82
5.1 數據采集、匯聚的方法和工具83
5.2 數據交換產品90
5.3 數據存儲的選擇94
第6章 數據開發:數據價值提煉工廠102
6.1 數據計算能力的4種類型104
6.2 離線開發110
6.3 實時開發117
6.4 算法開發120
6.5 中臺手記(三):選一個適合自己的技術平臺真的很重要132
第7章 數據體系建設136
7.1 數據體系規劃137
7.2 貼源數據層建設——全域數據統一存儲140
7.3 統一數倉層建設——標準化的數據底座144
7.4 標簽數據層建設——數據價值魅力所在157
7.5 應用數據層建設——靈活支撐業務需求179
7.6 中臺手記(四):即將開啟的數據淘金之旅183
第8章 數據資產管理189
8.1 數據資產的定義和3個特征190
8.2 數據資產管理現狀和挑戰191
8.3 數據資產管理的4個目標192
8.4 數據資產管理在數據中臺架構中的位置193
8.5 數據治理194
8.6 數據資產管理與數據治理的關系201
8.7 數據資產管理職能202
8.8 數據資產管理效果評估234
8.9 數據資產管理的7個成功要素239
8.10 中臺手記(五):家里的這點家底可得管好了242
第9章 數據服務體系建設245
9.1 補全數據應用的最后“一公里”246
9.2 4種常見的數據服務249
9.3 3種常見的數據應用262
9.4 數據服務背后的產品技術274
9.5 中臺手記(六):解決“數據應用最后一公里”問題280
第10章 數據中臺運營機制284
10.1 數據中臺運營效果評估模型285
10.2 數據中臺運營的4個價值切入點287
10.3 數據資產運營291
10.4 數據成本運營316
10.5 數據中臺運營的實踐經驗325
10.6 數據中臺運營的要素與口訣330
10.7 中臺手記(七):讓數據用起來331
第11章 數據安全管理335
11.1 數據安全面臨的挑戰336
11.2 貫穿數據全生命周期的數據安全管理體系344
11.3 大數據平臺安全管理技術手段348
11.4 中臺手記(八):數據安全!數據安全!數據安全!357
附錄 6大行業解決方案架構圖359
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