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數(shù)據(jù)應(yīng)用工程：方法論與實(shí)踐

數(shù)據(jù)應(yīng)用工程：方法論與實(shí)踐

定　價(jià)：￥129.00

作　者： 鐘大偉，高鐸，王鵬，宋超 著
出版社： 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)： 大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書(shū)
標(biāo)　簽： 暫缺

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ISBN： 9787111704096 出版時(shí)間： 2022-07-01 包裝： 平裝
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 424 字?jǐn)?shù)：  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　這是一本講解組織數(shù)據(jù)能力建設(shè)與數(shù)據(jù)應(yīng)用工程化的著作，它旨在為企業(yè)應(yīng)用和管理數(shù)據(jù)提供組織建設(shè)、技術(shù)體系和行業(yè)解決方案方面的理論指導(dǎo)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本書(shū)是幾位作者在數(shù)據(jù)領(lǐng)域十幾年工作經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，得到了業(yè)界10余位專(zhuān)家的一致好評(píng)。無(wú)論是像互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)原生類(lèi)企業(yè)，還是正在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)，本書(shū)將為他們大規(guī)模、工程化地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值提供有意的參考。本書(shū)的內(nèi)容大致分為如下四個(gè)方面：（1）行業(yè)分析從宏觀角度闡述了數(shù)字化變革帶來(lái)的問(wèn)題和不確定性，并引出了解決這些問(wèn)題需要掌握的理論和方法。（2）理論方法一方面，詳細(xì)講解了企業(yè)和組織的技術(shù)能力建設(shè)發(fā)方法、發(fā)展規(guī)律以及成熟度評(píng)估，幫助企業(yè)打下應(yīng)用數(shù)據(jù)的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；一方面，詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型的評(píng)估、運(yùn)用和設(shè)計(jì)，以及數(shù)據(jù)工程的過(guò)程和方法。（3）知識(shí)體系詳細(xì)講解了數(shù)據(jù)治理與管理的方法，以及整個(gè)大數(shù)據(jù)體系的技術(shù)與架構(gòu)。（4）實(shí)踐案例通過(guò)4個(gè)綜合案例分別講解了數(shù)據(jù)工程與治理、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化以及數(shù)據(jù)的工程化應(yīng)用，既有企業(yè)級(jí)別的數(shù)據(jù)管理案例，還有業(yè)務(wù)級(jí)別的營(yíng)銷(xiāo)案例，不僅有To B場(chǎng)景，還有To G場(chǎng)景。

作者簡(jiǎn)介

　　鐘大偉中科院博士，資深大數(shù)據(jù)專(zhuān)家，擁有15年技術(shù)開(kāi)發(fā)和管理經(jīng)驗(yàn)，一直從事數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)研發(fā)和數(shù)據(jù)治理相關(guān)的工作。從地圖數(shù)據(jù)處理到大數(shù)據(jù)處理，帶領(lǐng)過(guò)多個(gè)數(shù)據(jù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)，擁有豐富的數(shù)據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)。掌握數(shù)據(jù)生產(chǎn)管理方法，熟悉數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，對(duì)數(shù)據(jù)治理理論有深入全面的研究。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、生命周期管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全合規(guī)管理等方面有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。高鐸某頭部互聯(lián)網(wǎng)公司資深專(zhuān)家，擁有10余年數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)。曾任職TalkingData、百度等公司，參與產(chǎn)品規(guī)劃、渠道運(yùn)營(yíng)、技術(shù)管理、銷(xiāo)售管理、解決方案等不同類(lèi)型工作。多次在烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)、全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)（GMIC）、中國(guó)國(guó)際數(shù)碼互動(dòng)娛樂(lè)展覽會(huì)（ChinaJoy）等大會(huì)作為演講嘉賓；曾擔(dān)任國(guó)內(nèi)數(shù)個(gè)年度營(yíng)銷(xiāo)獎(jiǎng)項(xiàng)（如金網(wǎng)獎(jiǎng)、金鼠標(biāo)、艾菲獎(jiǎng)、MMA、靈犀獎(jiǎng)等）評(píng)審嘉賓；參與主辦過(guò)4屆中國(guó)年度移動(dòng)應(yīng)用風(fēng)云榜。有5項(xiàng)國(guó)家公開(kāi)授予的LBS相關(guān)專(zhuān)利，發(fā)表EI索引AI相關(guān)論文4篇。王鵬人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的資深專(zhuān)家，有超過(guò)15年的數(shù)據(jù)應(yīng)用和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)?，F(xiàn)在就職于百度，擔(dān)任百度工業(yè)大數(shù)據(jù)&工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，曾就職于高德、四維圖新、TalkingData，從事數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品相關(guān)工作。在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域有深厚的積淀，擅長(zhǎng)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，有豐富的數(shù)據(jù)治理和GIS領(lǐng)域數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于數(shù)據(jù)在營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)控、工業(yè)、政府等多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)豐富。宋超現(xiàn)就職于河南省自然資源電子政務(wù)中心，擁有10余年自然資源數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗(yàn)。在自然資源大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域積累深厚，精通自然資源管理業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)流程重組以及模型搭建技術(shù)。先后參與10余項(xiàng)省級(jí)以上科研項(xiàng)目研究，近年來(lái)獲省部級(jí)、省級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)等多項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)，發(fā)表核心科技期刊論文多篇。

圖書(shū)目錄

贊譽(yù)
前言
第一部分　行業(yè)分析
第1章 數(shù)字化時(shí)代的變革與挑戰(zhàn) 2
1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與生產(chǎn)變革 2
1.1.1 從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)到數(shù)字經(jīng)濟(jì)，從土地到數(shù)據(jù) 3
1.1.2 從規(guī)?；a(chǎn)到個(gè)性化定制生產(chǎn)，從IT到DT 8
1.2 數(shù)字化時(shí)代的變革動(dòng)能 10
1.2.1 技術(shù)發(fā)展創(chuàng)造變革 11
1.2.2 “新基建”提速變革 14
1.2.3 商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)變革 16
1.2.4 社會(huì)治理需要變革 20
1.2.5 政府政策引導(dǎo)變革 22
1.3 數(shù)字化變革中的不確定性與挑戰(zhàn) 25
1.3.1 環(huán)境不確定性 25
1.3.2 數(shù)字化變革的挑戰(zhàn) 30
1.4 本章小結(jié) 37
第二部分　理論方法
第2章 技術(shù)變革與組織應(yīng)用技術(shù)的規(guī)律 40
2.1 組織面對(duì)技術(shù)變革的三大挑戰(zhàn) 40
2.1.1 新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，技術(shù)選擇的挑戰(zhàn) 41
2.1.2 創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)很高，技術(shù)應(yīng)用發(fā)展規(guī)劃的挑戰(zhàn) 45
2.1.3 發(fā)展常遇瓶頸，持續(xù)提升的挑戰(zhàn) 47
2.2 事物發(fā)展的“第一性原理” 48
2.2.1 成熟度 48
2.2.2 成熟度模型 49
2.2.3 成熟度模型分類(lèi) 51
2.3 技術(shù)創(chuàng)新規(guī)律與成熟度評(píng)估 56
2.3.1 技術(shù)發(fā)展生命周期規(guī)律 56
2.3.2 基于就緒水平的技術(shù)研發(fā)成熟度評(píng)估 57
2.3.3 考慮宣傳期望的技術(shù)發(fā)展成熟度曲線(xiàn) 59
2.4 組織技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展規(guī)律與成熟度評(píng)估 61
2.4.1 指導(dǎo)早期信息化規(guī)劃的諾蘭成長(zhǎng)階段模型 62
2.4.2 諾蘭模型在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代與智能時(shí)代的擴(kuò)展 63
2.5 組織技術(shù)應(yīng)用的能力建設(shè)規(guī)律與成熟度評(píng)估 65
2.5.1 從質(zhì)量方法發(fā)展來(lái)的能力成熟度模型 65
2.5.2 能力成熟度模型的基礎(chǔ)原理 68
2.5.3 軟件領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的能力成熟度模型 73
2.5.4 數(shù)據(jù)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的能力成熟度模型 75
2.6 本章小結(jié) 81
第3章 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型 82
3.1 模型開(kāi)發(fā)背景 82
3.2 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型框架 86
3.2.1 模型框架說(shuō)明 86
3.2.2 模型階段與維度說(shuō)明 87
3.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型評(píng)估 88
3.3.1 發(fā)展評(píng)估—數(shù)據(jù)應(yīng)用維度 88
3.3.2 能力評(píng)估—數(shù)據(jù)工程維度 92
3.3.3 能力評(píng)估—數(shù)據(jù)治理維度 94
3.3.4 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度綜合評(píng)估 96
3.4 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型的運(yùn)用 101
3.4.1 模型運(yùn)用流程 101
3.4.2 成熟度進(jìn)階建議和措施 102
3.5 數(shù)據(jù)工程過(guò)程 104
3.5.1 數(shù)據(jù)工程過(guò)程概述 105
3.5.2 數(shù)據(jù)理解過(guò)程 108
3.5.3 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)過(guò)程 111
3.5.4 數(shù)據(jù)處理過(guò)程—數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 114
3.5.5 數(shù)據(jù)處理過(guò)程—數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)建模 124
3.5.6 數(shù)據(jù)部署過(guò)程 129
3.5.7 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)過(guò)程 131
3.5.8 數(shù)據(jù)工程支持過(guò)程 133
3.6 數(shù)據(jù)治理過(guò)程?? 134
3.6.1 數(shù)據(jù)治理維度概述 134
3.6.2 宏觀決策域 135
3.6.3 核心治理域—基本治理過(guò)程 137
3.6.4 核心治理域—綜合治理過(guò)程 141
3.7 本章小結(jié) 143
第三部分　知識(shí)體系
第4章 數(shù)據(jù)治理與管理 146
4.1 元數(shù)據(jù)管理 147
4.1.1 元數(shù)據(jù)概述 147
4.1.2 元數(shù)據(jù)定義 147
4.1.3 元數(shù)據(jù)分類(lèi) 148
4.1.4 元數(shù)據(jù)管理詳解 152
4.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 154
4.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量概述 154
4.2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題 156
4.2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量測(cè)量與評(píng)價(jià) 159
4.2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的解決方法 170
4.2.5 如何做好數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 173
4.3 數(shù)據(jù)安全管理 175
4.3.1 數(shù)據(jù)安全的內(nèi)容與特點(diǎn) 175
4.3.2 數(shù)據(jù)安全管理流程 179
4.3.3 數(shù)據(jù)合規(guī)要求的法規(guī)體系 181
4.3.4 數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)合規(guī)要求 183
4.3.5 個(gè)人信息處理的專(zhuān)門(mén)合規(guī)要求 186
4.3.6 數(shù)據(jù)安全管理的技術(shù)和方法 196
4.4 本章小結(jié) 207
第5章 大數(shù)據(jù)技術(shù)詳解 208
5.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的方法和流行開(kāi)源組件 208
5.1.1 大數(shù)據(jù)的4V特性與技術(shù)挑戰(zhàn) 208
5.1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要方法 209
5.1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的流行開(kāi)源組件 211
5.2 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu) 212
5.2.1 MPP數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu) 212
5.2.2 Hadoop體系的架構(gòu) 215
5.2.3 兩種架構(gòu)的對(duì)比 218
5.2.4 存儲(chǔ)與計(jì)算分離及云化的未來(lái)架構(gòu) 220
5.3 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù) 221
5.3.1 分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng) 222
5.3.2 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 225
5.3.3 分布式消息傳遞系統(tǒng) 232
5.4 大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù) 234
5.4.1 離線(xiàn)批處理 234
5.4.2 實(shí)時(shí)流處理 236
5.5 大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 239
5.5.1 OLAP技術(shù)介紹 239
5.5.2 實(shí)時(shí)OLAP系統(tǒng)的兩種架構(gòu)模型 240
5.5.3 OLAP相關(guān)技術(shù)分類(lèi) 241
5.5.4 OLAP技術(shù)典型流行產(chǎn)品示例 242
5.6 數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù) 244
5.6.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念 244
5.6.2 有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法 250
5.6.3 無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法 260
5.7 本章小結(jié) 264
第四部分　實(shí)踐案例
第6章 數(shù)據(jù)工程與治理案例——移動(dòng)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理實(shí)踐 266
6.1 統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)工程與治理架構(gòu) 266
6.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 268
6.2.1 數(shù)據(jù)模型架構(gòu)設(shè)計(jì) 269
6.2.2 數(shù)據(jù)管理規(guī)范設(shè)計(jì) ......

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