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企業(yè)大數據系統(tǒng)構建實戰(zhàn):技術、架構、實施與應用

企業(yè)大數據系統(tǒng)構建實戰(zhàn):技術、架構、實施與應用

定 價:¥89.00

作 者: 呂兆星,鄭傳峰,宋天龍,楊曉鵬 著
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111568766 出版時間: 2017-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數: 字數:  

內容簡介

  對于很多企業(yè)而言,大數據的重要性不言而喻,但是如何構建、實施和應用大數據系統(tǒng)卻是一個復雜工程。本書讓讀者認識到大數據不僅僅是數據、技術、架構、應用,更是結合了商業(yè)模式、戰(zhàn)略定位、信息安全、單位協(xié)同、組織保障、實施選型的完整體系。 本書內容從大數據的規(guī)劃定位、組織實施和價值提升三個維度展開,兼顧從整體性、全局性、安全性、價值性、技術性、體系性等方面的考慮?!〉谝徊糠郑浩髽I(yè)大數據戰(zhàn)略規(guī)劃 主要從宏觀的角度介紹大數據的定位、組織保障、解決方案選擇和自主實施思路,目的是從全局角度引導建立大數據工作的整體思維?!〉诙糠郑浩髽I(yè)大數據落地實施 主要從執(zhí)行層面介紹了大數據落地相關的技術、架構、開發(fā)、大數據工作流、應用和價值評估,直接以落地視角解讀大數據工作中每個環(huán)節(jié)涉及到的流程、知識和方法,這也是本書的核心章節(jié)?!〉谌糠郑捍髷祿r值、變革和挑戰(zhàn) 主要涉及大數據的社會價值、當前問題和挑戰(zhàn)以及大數據的未來趨勢,這是對現(xiàn)有大數據工作的延展以及未來趨勢的探索。

作者簡介

  呂兆星(EthanLv),資深大數據技術專家,精通基于大數據的分布式數據挖掘、存儲與計算技術,及其生態(tài)體系架構;精通垂直搜索技術、機器學習、文本情感傾向性挖掘、網絡爬蟲、全文索引體系架構。曾任軟通動力集團大數據研究院總架構師、HiveCloud創(chuàng)始人,蘿卜網CTO,國美在線大數據中心高級架構師等?!≈鲗а邪l(fā)的大數據和文本挖掘平臺包括:DMP、DSP、推薦系統(tǒng)、決策運營系統(tǒng)、iCreations系列產品、蜂棱系列產品、軍犬輿情系列產品等。成功應用到能源、電力、電商、電信、金融、政府、食品、醫(yī)療保健等行業(yè),超過500個政府和企業(yè)用戶?!痘跈C器學習的數據挖掘模型》獲得*家級技術創(chuàng)新基金,蘿卜課堂特邀高級講師。 鄭傳峰(PeterZheng),大數據業(yè)務應用領域專家,主導大數據方向戰(zhàn)略規(guī)劃,包含數據產品、數據應用、數據價值變現(xiàn)等方向。曾任軟通動力數據科技公司資深數據應用專家,HiveCloud首席戰(zhàn)略官?!‰A段性負責國美電器、國美在線、庫巴網會員營銷、網站運營和產品設計工作,在CRM系統(tǒng)、DMP數據平臺、精準營銷系統(tǒng)、廣告精投、能源大數據擁有多年的操盤經驗,包含大數據上層應用服務產品設計、咨詢和實施。參與多個大型企業(yè)大數據戰(zhàn)略規(guī)劃和實施,行業(yè)覆蓋零售、電商、電信、政府、交通、能源和電力等。 宋天龍(TonySong),大數據領域的資深數據分析、挖掘和建模專家,精通端到端數據價值場景設計、業(yè)務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習,以及數據工程交付。曾任軟通動力集團大數據研究院數據總監(jiān),Webtrekk(德國zui大的網站數據分析服務提供商)中國區(qū)技術和咨詢負責人,國美大數據中心經理?!碛胸S富的大數據項目工作經驗,參與過集團和企業(yè)級大數據存儲平臺、大數據開發(fā)和集成平臺、數據體系規(guī)劃、大數據產品開發(fā)、網站流量系統(tǒng)建設、網站智能推薦、企業(yè)大數據智能等大型數據工作項目。參與實施客戶案例包括Webpower、德國OTTO集團電子商務(中國),Esprit中國、豬八戒網、順豐優(yōu)選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網,國美在線、迪信通等。合作培訓及沙龍單位包括人民大學、數盟、蘿卜網、Netconcepts、觸脈、中商聯(lián)數據分析委等。蘿卜課堂、天善學院特邀講師,百度文庫認證作家,36大數據、站長之家、互聯(lián)網分析沙龍專欄作家。著有《網站數據挖掘與分析:系統(tǒng)方法與商業(yè)實踐》一書?!顣赠i(KelvinYang),大數據及BI技術領域資深架構師,精通傳統(tǒng)數據模式及大數據分布模式的數據存儲、計算與應用架構,以及大數據量的數據遷移、存儲、索引、計算、分析與挖掘等相關環(huán)節(jié)的設計、實現(xiàn)與優(yōu)化。曾任軟通動力集團大數據研究院高級架構師,HiveCloud總架構師,主導大數據存儲平臺、計算平臺和應用服務平臺的設計與研發(fā)。曾任居然之家O2O大數據平臺總負責人、中國銀聯(lián)大數據報文分析項目高級技術顧問、國美在線大數據中心高級技術工程師?!≡鴧⑴c企業(yè)級項目包括大型電商網站的BI系統(tǒng)、數據倉庫、大數據系統(tǒng)等設計和研發(fā)項目,金融銀行類企業(yè)風險及異常交易分析項目。實施大中型企業(yè)數據項目包括居然之家、中國銀聯(lián)、華農保險、中國電信等超過50家客戶案例。精通大數據Hadoop,Hive,HBase,Impala,Spark等組件架構與實施,精通數學模型,自主開發(fā)實現(xiàn)分治/覆蓋的C4.5決策樹、馬爾科夫預測、KMeans、Apriori等模型算法程序,成功應用到電商、金融等行業(yè)。

圖書目錄

前言
第1章 企業(yè)大數據戰(zhàn)略定位 1
1.1 宏觀 1
1.2 微觀 4
1.2.1 資源協(xié)同 5
1.2.2 戰(zhàn)略定位 6
1.2.3 啟動契機 7
1.2.4 大數據歷程 9
1.3 本章小結 12
第2章 企業(yè)大數據職能規(guī)劃 13
2.1 大數據組織架構體系 13
2.1.1 大數據部門在企業(yè)中的角色 13
2.1.2 常見的大數據職能及職責 17
2.2 大數據職位構建體系 24
2.2.1 基礎平臺類 24
2.2.2 數據管理類 26
2.2.3 技術研發(fā)類 27
2.2.4 產品設計類 30
2.2.5 數據挖掘類 32
2.2.6 數據分析類 33
2.3 大數據制度和流程規(guī)范 35
2.3.1 制度和流程規(guī)范意義 35
2.3.2 制度和流程規(guī)范內容 35
2.3.3 制度和流程規(guī)范模板 42
2.4 本章小結 44
第3章 企業(yè)大數據解決方案 45
3.1 企業(yè)大數據解決方案實現(xiàn)方式 45
3.1.1 獨立研發(fā) 45
3.1.2 第三方解決方案 46
3.1.3 聯(lián)合開發(fā) 57
3.2 如何選擇解決方案 58
3.2.1 外部環(huán)境分析 58
3.2.2 內部環(huán)境分析 59
3.2.3 需求規(guī)劃分析 62
3.2.4 解決方案特性分析 63
3.2.5 解決方案費用評估 67
3.3 本章小結 70
第4章 企業(yè)大數據自主實施思路 71
4.1 制定規(guī)劃原則 71
4.2 制定目標藍圖 75
4.3 制定建設目標 76
4.4 明確組織規(guī)劃 78
4.5 設計技術方案 85
4.6 制定人才規(guī)劃 94
4.7 投入產出評估 97
4.8 數據風險管理 105
4.9 本章小結 114
第5章 大數據技術介紹 115
5.1 核心技術 115
5.2 相關技術 204
5.3 大數據算法庫 250
5.4 本章小結 276
第6章 大數據架構設計 277
6.1 大數據架構設計原則 277
6.2 大數據核心架構要素 279
6.3 大數據架構設計模式 284
6.4 本章小結 289
第7章 大數據技術開發(fā) 290
7.1 數據采集 290
7.2 數據存儲 293
7.3 多維計算 296
7.4 功能服務 299
7.5 平臺管理 301
7.6 應用域 307
7.7 本章小結 308
第8章 大數據工作流 309
8.1 數據源 310
8.2 數據處理 312
8.3 數據存儲 324
8.4 數據計算 325
8.5 數據應用 376
8.6 數據質量管理 379
8.7 本章小結 392
第9章 企業(yè)大數據業(yè)務應用 393
9.1 大數據應用場景概述 393
9.2 用戶畫像 407
9.3 個性化營銷 419
9.4 精準廣告 427
9.5 征信 441
9.6 本章小結 450
第10章 企業(yè)大數據價值評估 451
10.1 資產價值 451
10.2 業(yè)務價值 455
10.3 本章小結 462
第11章 大數據的社會價值 463
11.1 民生價值 463
11.2 政務價值 465
11.3 產業(yè)價值 468
11.4 本章小結 470
第12章 大數據當前問題及挑戰(zhàn) 471
12.1 數據挑戰(zhàn) 471
12.2 安全挑戰(zhàn) 472
12.3 價值挑戰(zhàn) 474
12.4 認知挑戰(zhàn) 475
12.5 技術挑戰(zhàn) 478
12.6 人才挑戰(zhàn) 480
12.7 本章小結 481
第13章 大數據未來趨勢 482
13.1 價值資產化 482
13.2 產業(yè)生態(tài)化 487
13.3 主體社會化 490
13.4 應用智能化 491
13.5 本章小結 492

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