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数据应用工程(方法论与实践)/大数据技术丛书 版权信息
- ISBN：9787111704096
- 条形码：9787111704096 ; 978-7-111-70409-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据应用工程(方法论与实践)/大数据技术丛书 本书特色
适读人群 ：适用于如下场景：企业管理决策层（CEO、CIO、CDO等）可以参考该模型评估企业数据应用的阶段，进行业务相关的数据战略决策，进一步规划数据在业务中的应用思路。（1）作者经验丰富：4位作者均是有10年以上的数据相关工作经验的专家，在大数据技术、组织能力建设、业务方案设计方面积累了丰富的经验。 （2）理论实践结合：为企业的数据能力建设、数据技术体系建设、数据的工程化应用提供了方法论和案例。
数据应用工程(方法论与实践)/大数据技术丛书 内容简介
这是一本讲解组织数据能力建设与数据应用工程化的著作，它旨在为企业应用和管理数据提供组织建设、技术体系和行业解决方案方面的理论指导和实践经验。 本书是几位作者在数据领域十几年工作经验的总结，得到了业界10余位专家的一致好评。无论是像互联网行业的数据原生类企业，还是正在数字化转型的传统企业，本书将为他们大规模、工程化地发挥数据的价值提供有意的参考。 本书的内容大致分为如下四个方面： （1）行业分析 从宏观角度阐述了数字化变革带来的问题和不确定性，并引出了解决这些问题需要掌握的理论和方法。 （2）理论方法 一方面，详细讲解了企业和组织的技术能力建设发方法、发展规律以及成熟度评估，帮助企业打下应用数据的坚实基础；一方面，详细介绍了数据应用成熟度模型的评估、运用和设计，以及数据工程的过程和方法。 （3）知识体系 详细讲解了数据治理与管理的方法，以及整个大数据体系的技术与架构。 （4）实践案例 通过4个综合案例分别讲解了数据工程与治理、业务数据化以及数据的工程化应用，既有企业级别的数据管理案例，还有业务级别的营销案例，不仅有To B场景，还有To G场景。
数据应用工程(方法论与实践)/大数据技术丛书 目录
赞誉
前言
**部分 行业分析
第1章 数字化时代的变革与挑战 2
1.1 数字经济与生产变革 2
1.2 数字化时代的变革动能 10
1.3 数字化变革中的不确定性与挑战 25
1.4 本章小结 37
第二部分 理论方法
第2章 技术变革与组织应用技术的规律 40
2.1 组织面对技术变革的三大挑战 40
2.2 事物发展的“**性原理” 48
2.3 技术创新规律与成熟度评估 56
2.4 组织技术应用的发展规律与成熟度评估 61
2.5 组织技术应用的能力建设规律与成熟度评估 65
2.6 本章小结 81
第3章 数据应用成熟度模型 82
3.1 模型开发背景 82
3.2 数据应用成熟度模型框架 86
3.3 数据应用成熟度模型评估 88
3.4 数据应用成熟度模型的运用 101
3.5 数据工程过程 104
3.6 数据治理过程?? 134
3.7 本章小结 143
第三部分 知识体系
第4章 数据治理与管理 146
4.1 元数据管理 147
4.2 数据质量管理 154
4.3 数据安全管理 175
4.4 本章小结 207
第5章 大数据技术详解 208
5.1 大数据技术的方法和流行开源组件 208
5.2 大数据系统架构 212
5.3 大数据存储技术 221
5.4 大数据计算技术 234
5.5 大数据分析技术 239
5.6 数据科学技术 244
5.7 本章小结 264
第四部分 实践案例
第6章 数据工程与治理案例——移动大数据的数据处理实践 266
6.1 统一的大数据工程与治理架构 266
6.2 数据仓库设计 268
6.3 大数据日志收集技术 278
6.4 数据处理设计 291
6.5 数据科学建模 295
6.6 数据治理 309
6.7 本章小结 325
第7章 数据工程过程案例——企业CDP建设中的数据工程实践 326
7.1 CDP平台的数据源梳理 328
7.2 CDP平台的标签体系及其口径梳理 333
7.3 CDP平台的数据同步接口定义 341
7.4 CDP平台的数据模型设计 345
7.5 CDP平台的ETL设计 352
7.6 CDP平台的ETL开发 357
7.7 CDP平台的数据运维 359
7.8 本章小结 362
第8章 数据应用案例——大数据统计分析与个性化营销 363
8.1 统计级大数据应用——移动应用统计分析系统 363
8.2 个体级大数据应用——营销数据管理平台 382
8.3 本章小结 392
第9章 数据应用案例——基于空间大数据的土地资源数字化精准监管 393
9.1 案例背景 393
9.2 数据处理过程 394
9.3 数字化的土地执法监管应用 398
9.4 本章小结 401
附录
附录A 成熟度模型的构建方法 404
附录B 数据应用成熟度模型设计说明 408
附录C 数据合规要求的法规文件汇总 411
展开全部
数据应用工程(方法论与实践)/大数据技术丛书 作者简介
钟大伟 中科院博士，资深大数据专家，拥有15年技术开发和管理经验，一直从事数据处理、大数据研发和数据治理相关的工作。从地图数据处理到大数据处理，带领过多个数据研发团队、数据分析团队、数据治理团队，拥有丰富的数据工程经验。掌握数据生产管理方法，熟悉数据产品设计，对数据治理理论有深入全面的研究。在数据资产管理、生命周期管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全合规管理等方面有丰富的实践经验。 高铎 某头部互联网公司资深专家，拥有10余年数据营销、数据治理和数据应用领域工作经验。曾任职TalkingData、百度等公司，参与产品规划、渠道运营、技术管理、销售管理、解决方案等不同类型工作。多次在乌镇世界互联网大会、全球移动互联网大会（GMIC）、中国国际数码互动娱乐展览会（ChinaJoy）等大会作为演讲嘉宾；曾担任国内数个年度营销奖项（如金网奖、金鼠标、艾菲奖、MMA、灵犀奖等）评审嘉宾；参与主办过4届中国年度移动应用风云榜。有5项国家公开授予的LBS相关专利，发表EI索引AI相关论文4篇。 王鹏 人工智能和大数据领域的资深专家，有超过15年的数据应用和实践经验。现在就职于百度，担任百度工业大数据&工业互联网产品负责人，曾就职于高德、四维图新、TalkingData，从事数据治理、数据产品相关工作。在大数据和人工智能领域有深厚的积淀，擅长通过数据挖掘业务机会，有丰富的数据治理和GIS领域数据经验，对于数据在营销、风控、工业、政府等多个领域应用经验丰富。 宋超 现就职于河南省自然资源电子政务中心，拥有10余年自然资源数据管理经验。在自然资源大数据应用领域积累深厚，精通自然资源管理业务、业务流程重组以及模型搭建技术。先后参与10余项省级以上科研项目研究，近年来获省部级、省级科技进步奖等多项奖励，发表核心科技期刊论文多篇。
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