| 作者 |
| 任寅姿 季乐乐 付登坡 江敏 孙少忆 |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782106171458 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------8081042 - 标签类目体系：面向业务的数据资产设计方法论--------------------------- 内容简介 ·企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的？ ·为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系？ ·数澜独创的标签类目体系方法论有何独到之处？ 数据资产化是企业数字化转型的必经之路，也是数据中台的重要组成部分。 标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分，是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。 数据作为第五生产要素参与分配，数据资本化的重要前提是数据商品化，数据商品化的Z佳载体就是标签。因此，学习如何将数据转化、映射为标签，并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营，对于商业化企业来说显得尤为重要。 本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力Z大限度地转化为商业价值。 全书共9章，分为3部分。 由来篇（第1~3章） 首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6类主流问题与困难限制；为了应对这些数据问题，逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位定义；论述了采用该方法建设数据资产的3点必要性与意义：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。 理论篇（第4~6章） . 详细讲解了标签类目体系方法论的4条核心原理；从核心原理衍生出的完整设计步骤，包括3个构建前提和6条设计步骤；同时阐述了标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法，并探讨了其中的核心问题。 实践篇（第7~9章） 重点介绍了当前可用的标签工具和经典模板，它们可以用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率；列举了5个从标签设计到数据应用的Z佳实践方案；并总结了标签化成果价值、商业/社会价值及标签设计人才的培养经验。 ---------------------------8065615 - 数据中台：让数据用起来--------------------------- 内容简介 什么是数据中台？ 什么样的企业需要建数据中台？ 数据中台应该如何架构与设计？ 建设数据中台的系统方法论是什么？ 一个完整的数据中台有哪些组成部分？ 如何从0到1实现一个数据中台？ 数据中台应该如何运营？ 数据中台的安全如何保障？ …… 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深入地讲解了数据汇聚与联通、数据开发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。 |
| 目录 |
| [套装书具体书目] 8065615 - 数据中台：让数据用起来 - 9787111642404 - 机械工业出版社 - 定价 89 8081042 - 标签类目体系：面向业务的数据资产设计方法论 - 9787111681625 - 机械工业出版社 - 定价 99 ---------------------------8081042 - 标签类目体系：面向业务的数据资产设计方法论--------------------------- 序一 序二 前言 由来篇 因何产生，为何需要 第1章 因：6大数据困局 1.1 数据孤岛，无法打通2 1.2 烟囱式建设，重复造轮子6 1.3 各说各话，没有统一口径9 1.4 鸡同鸭讲，无法穿透业务层12 1.5 数据人员的梦魇，数据治理永远没有尽头14 1.6 数据部门的尴尬，被命运扼住咽喉的成本中心18 第2章 源：6段由来过程 2.1 数据资产发展的4个阶段22 2.1.1 数据资产1.0：构建消费者信息库23 2.1.2 数据资产2.0：ID-Mapping打通数据27 2.1.3 数据资产3.0：全集团数据共享共荣30 2.1.4 数据资产4.0：更广泛领域的数据实践35 2.2 方法论抽象的2个阶段38 2.2.1 方法论0.1：方法梳理38 2.2.2 方法论1.0：原理研究42 2.3 标签在数据系统中的定位45 2.3.1 标签在数据资产中的位置45 2.3.2 标签在数据中台中的位置50 2.4 关键术语的定义和解释54 第3章 义：3点产生必要 3.1 数据资产可复用59 3.2 面向业务可理解64 3.3 数据价值可衡量69 理论篇 基础原理与演绎推导 第4章 道：4个核心原理 4.1 为什么要先讲道76 4.1.1 思维认知之重77 4.1.2 什么是道78 4.2 业务与数据的连接发展80 4.2.1 数据系统的发展历程80 4.2.2 业务系统与数据系统的关联 81 4.2.3 面向业务的数据资产组织形式83 4.3 根、枝干、叶/花83 4.3.1 树的根决定了这是一棵什么树84 4.3.2 树的枝干对应标签分类84 4.3.3 树的叶/花部分指向标签85 4.4 能量、养分和凋零91 4.4.1 实体树之间通过关系树连接92 4.4.2 从实体树叶子回溯打开关系树森林93 4.4.3 关系树向实体树赋予能量94 4.4.4 业务使用是对标签树的养分供给96 4.4.5 最终梳理出一片森林而非一棵树97 4.5 分形结构与资产树栽种模式97 4.5.1 完整规划，由浅入深99 4.5.2 纵深打穿，从局部直接截取101 4.6 资产树使用模式推演103 4.6.1 查询服务105 4.6.2 分析服务106 4.6.3 圈选服务108 第5章 法：完整的设计方法 5.1 3个构建前提110 5.1.1 统一的数据思维111 5.1.2 充分的前期调研115 5.1.3 正确的落地思路120 5.2 6个设计步骤123 5.2.1 识别对象123 5.2.2 同一对象数据打通125 5.2.3 数据化的事物表达130 5.2.4 构建数据类目体系133 5.2.5 构建标签类目体系138 5.2.6 前后台标签类目体系168 第6章 术：使用技法与重要问题 6.1 标签规范177 6.1.1 标签化178 6.1.2 元标签180 6.1.3 标签问题191 6.2 谈谈组合标签195 6.2.1 同一对象下的标签组合195 6.2.2 不同对象间的标签组合200 6.3 如何使用标签208 6.3.1 什么是平台级复用208 6.3.2 平台级复用的标签使用方式209 6.3.3 什么是服务组件、数据服务、数据应用系统210 6.3.4 服务组件的演变趋势214 6.4 标签怎么运营217 6.4.1 标签的全生命周期运营217 6.4.2 标签运营环节中的责任单位220 6.4.3 标签的运营闭环221 6.5 标签质量怎么看222 6.5.1 数据来源类相关指标222 6.5.2 标签加工过程相关指标223 6.5.3 标签使用过程相关指标224 6.6 标签成本怎么看224 6.6.1 标签数据源采集与存储成本225 6.6.2 标签设计与加工成本227 6.6.3 标签使用与营销成本228 6.7 标签价值怎么看229 6.7.1 标签价值的分类229 6.7.2 标签价值的衡量方式232 6.8 标签方法论与数仓建模的异同233 6.8.1 标签方法论与数仓建模的差异234 6.8.2 标签方法论与数仓建模的联系235 实践篇 商业实战中的价值涌现 第7章 器：标签工具和经典模板 7.1 标签工具238 7.1.1 标签体系设计239 7.1.2 标签同步与加工243 7.1.3 标签管理244 7.1.4 标签门户247 7.1.5 标签使用250 7.2 4个经典模板253 7.2.1 用户标签类目体系模板254 7.2.2 企业标签类目体系模板268 7.2.3 员工标签类目体系模板277 7.2.4 商品标签类目体系模板291 第8章 践：从标签到应用的5个最佳实践 8.1 实践1：银行业卡业务精准营销场景300 8.1.1 银行业卡业务标签设计301 8.1.2 银行业卡业务标签应用308 8.1.3 银行业卡业务实践小结310 8.2 实践2：汽车业整车厂商可视化大屏场景311 8.2.1 汽车业整车厂商标签设计312 8.2.2 汽车业整车厂商标签应用319 8.2.3 汽车业整车厂商实践小结323 8.3 实践3：制造业B2B平台供应链金融场景324 8.3.1 制造业B2B平台标签设计325 8.3.2 制造业B2B平台标签应用333 8.3.3 制造业B2B平台实践小结337 8.4 实践4：零售业电商千人千面推荐场景339 8.4.1 零售业电商标签设计340 8.4.2 零售业电商标签应用345 8.4.3 零售业电商实践小结347 8.5 实践5：地产业物管效能分析场景348 8.5.1 地产业物管标签设计349 8.5.2 地产业物管标签应用356 8.5.3 地产业物管实践小结358 第9章 果：价值、案例、经验分享 9.1 7点价值总结359 9.1.1 串联360 9.1.2 业务友好361 9.1.3 全息刻画362 9.1.4 可复用363 9.1.5 可管理364 9.1.6 可运营365 9.1.7 创新场景366 9.2 4个典型案例368 9.2.1 阿里巴巴集团典型案例368 9.2.2 时尚集团典型案例371 9.2.3 好莱客家居典型案例375 9.2.4 温州检察院典型案例380 9.3 3点培养经验385 9.3.1 深入业务385 9.3.2 胆大心细388 9.3.3 工匠精神391 ---------------------------8065615 - 数据中台：让数据用起来--------------------------- 赞誉 作者简介 前言 第1章 数据中台：信息化的下一站1 1.1 数据中台产生的大背景2 1.2 数据中台的3个核心认知11 1.3 数据中台的3个发展阶段13 1.4 开启信息化的下一站16 第2章 什么是数据中台20 2.1 解码数据中台22 2.2 数据中台必备的4个核心能力24 2.3 数据中台需要厘清的2个概念29 2.4 数据中台VS现有信息架构32 2.5 数据中台的业务价值与技术价值34 第3章 数据中台建设与架构39 3.1 持续让数据用起来的价值框架40 3.2 数据中台建设方法论42 3.3 数据中台架构53 3.4 中台手记（一）：我说服老板立项了57 第4章 数据中台建设的评估与选择62 4.1 企业数据应用的成熟度评估63 4.2 企业数据中台建设的应用场景75 4.3 中台手记（二）：打仗前手里得有一张“粮草”清单79 第5章 数据汇聚联通：打破企业数据孤岛82 5.1 数据采集、汇聚的方法和工具83 5.2 数据交换产品90 5.3 数据存储的选择94 第6章 数据开发：数据价值提炼工厂102 6.1 数据计算能力的4种类型104 6.2 离线开发110 6.3 实时开发117 6.4 算法开发120 6.5 中台手记（三）：选一个适合自己的技术平台真的很重要132 第7章 数据体系建设136 7.1 数据体系规划137 7.2 贴源数据层建设——全域数据统一存储140 7.3 统一数仓层建设——标准化的数据底座144 7.4 标签数据层建设——数据价值魅力所在157 7.5 应用数据层建设——灵活支撑业务需求179 7.6 中台手记（四）：即将开启的数据淘金之旅183 第8章 数据资产管理189 8.1 数据资产的定义和3个特征190 8.2 数据资产管理现状和挑战191 8.3 数据资产管理的4个目标192 8.4 数据资产管理在数据中台架构中的位置193 8.5 数据治理194 8.6 数据资产管理与数据治理的关系201 8.7 数据资产管理职能202 8.8 数据资产管理效果评估234 8.9 数据资产管理的7个成功要素239 8.10 中台手记（五）：家里的这点家底可得管好了242 第9章 数据服务体系建设245 9.1 补全数据应用的最后“一公里”246 9.2 4种常见的数据服务249 9.3 3种常见的数据应用262 9.4 数据服务背后的产品技术274 9.5 中台手记（六）：解决“数据应用最后一公里”问题280 第10章 数据中台运营机制284 10.1 数据中台运营效果评估模型285 10.2 数据中台运营的4个价值切入点287 10.3 数据资产运营291 10.4 数据成本运营316 10.5 数据中台运营的实践经验325 10.6 数据中台运营的要素与口诀330 10.7 中台手记（七）：让数据用起来331 第11章 数据安全管理335 11.1 数据安全面临的挑战336 11.2 贯穿数据全生命周期的数据安全管理体系344 11.3 大数据平台安全管理技术手段348 11.4 中台手记（八）：数据安全！数据安全！数据安全！357 附录 6大行业解决方案架构图359 |