数据中台：让数据用起来（第2版）

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17.7 项目价值

17.6.3 项目过程回顾

17.6.2 项目交付保障

17.6.1 项目建设特点

17.6 项目交付实施保障

17.5.4 基于双中台的数字化场景建设

17.5.3 以数据中台为核心的双中台建设

17.5.2 数字化转型蓝图设计

17.5.1 数字化宣贯方案

17.5 总体建设方案

17.4 S公司数字化建设范围

17.3.3 数字化建设思路

17.3.2 数字化建设需求挖掘

17.3.1 公司现状与问题洞察

17.3 S公司的数字化转型思考

17.2 医药行业数字化转型的背景

17.1 央国企数字化转型的背景

第17章 医药行业案例：央国企S公司的数字化转型项目

16.4 项目价值

16.3.5 项目上线试运行

16.3.4 方案落地实施

16.3.3 项目规划设计

16.3.2 资源与风险评估

16.3.1 需求调研

16.3 建设实施

16.2 项目需求

16.1 项目背景

第16章 零售行业案例：B公司零售大数据平台项目

15.4 项目价值

15.3.5 项目上线试运行

15.3.4 方案落地实施

15.3.3 项目规划设计

15.3.2 资源评估

15.3.1 需求调研

15.3 建设实施

15.2 项目需求

15.1 项目背景

第15章 地产行业案例：Z集团客户数据中台从规划到落地

14.4 项目价值

14.3.3 方案落地实施

14.3.2 项目规划设计

14.3.1 需求调研

14.3 建设实施

14.2 项目需求

14.1 项目背景

第14章 汽车行业案例：W集团车联网大数据分析平台项目

13.4 项目价值

13.3.6 项目上线试运行

13.3.5 方案落地实施

13.3.4 平台功能

13.3.3 项目规划设计

13.3.2 资源投入

13.3.1 需求调研

13.3 建设实施

13.2.2 项目建设目标

13.2.1 业务痛点

13.2 项目需求

13.1 项目背景

第13章 制造行业案例：S集团财务资金风险监控平台项目

12.4 项目价值

12.3.4 方案落地实施

12.3.3 项目规划设计

12.3.2 资源评估

12.3.1 需求调研

12.3 建设实施

12.2 项目需求

12.1 项目背景

第12章 政务行业案例：浙江某区县公共数据平台项目

11.3 数据中台交付的可持续演进

11.2.4 工程化交付实施思路

11.2.3 标准化交付环节任务

11.2.2 聚焦三大交付内容

11.2.1 构建铁三角交付团队

11.2 数据中台工程化交付框架

11.1 数据中台交付体系概述

第11章 数据中台工程化交付体系

10.4 数据安全保护的技术趋势

10.3.8 数据安全的其他技术

10.3.7 数据的容灾备份

10.3.6 数据共享安全

10.3.5 数据脱敏

10.3.4 数据加密

10.3.3 多租户数据资源隔离

10.3.2 数据访问权限管理

10.3.1 统一安全认证

10.3 数据中台的安全管理技术手段

10.2.2 数据安全管理体系

10.2.1 数据生命周期

10.2 贯穿数据生命周期的数据安全管理体系

10.1.3 数据安全的三大技术挑战

10.1.2 法律与政策背景

10.1.1 数据安全问题带来的四大损害

10.1 数据安全面临的挑战

第10章 数据安全管理

9.6 数据中台运营的要素与口诀

9.5 数据中台运营的实践经验

9.4 数据成本运营

9.3.7 数据资产运营与数据资产管理的关系

9.3.6 数据资产运营报告

9.3.5 数据资产安全管理

9.3.4 数据资产质量评估

9.3.3 数据资产运营执行的5个动作

9.3.2 数据资产运营的完整链路

9.3.1 数据资产运营的4个目标

9.3 数据资产运营

9.2 数据中台运营的4个价值切入点

9.1 数据中台运营效果评估模型

第9章 数据中台运营机制

8.4 数据应用的发展趋势

8.3.4 持续运营优化

8.3.3 效果评估与改进

8.3.2 质量管理监控

8.3.1 管理体系建设

8.3 数据应用管理与运营

8.2.3 服务及产品建设

8.2.2 引擎选型

8.2.1 数据准备

8.2 数据应用体系建设流程

8.1.4 数据应用的价值

8.1.3 数据应用的特点

8.1.2 数据应用的架构

8.1.1 数据应用的定义

8.1 数据应用概述

第8章 数据应用体系建设

7.6.13 数据资产门户

7.6.12 标签管理

7.6.11 数据生命周期管理

7.6.10 数据资产运营

7.6.9 数据价值评估

7.6.8 数据资产流通

7.6.7 数据开发管理

7.6.6 数据安全管理

7.6.5 数据质量管理

7.6.4 主数据管理

7.6.3 元数据管理

7.6.2 数据模型管理

7.6.1 数据标准管理

7.6 数据资产管理职能

7.5 数据资产管理与数据治理的关系

7.4 数据资产管理在数据中台中的位置

7.3 数据资产管理的4个目标

7.2 数据资产管理现状和挑战

7.1 数据资产的定义和3个特征

第7章 数据资产管理

6.5.4 应用数据场景化支撑

6.5.3 应用数据表实现

6.5.2 应用数据表设计

6.5.1 相关概念

6.5 应用数据层建设——灵活支撑业务需求

6.4.7 标签融合表实现

6.4.6 标签融合表设计

6.4.5 标签设计

6.4.4 标签类目设计

6.4.3 对象ID打通

6.4.2 确定对象

6.4.1 相关概念

6.4 标签数据层建设——数据价值的魅力所在

6.3.6 模型落地实现

6.3.5 事实表设计

6.3.4 维度表设计

6.3.3 指标设计

6.3.2 数据域划分

6.3.1 相关概念

6.3 统一数仓层建设——标准化的数据底座

6.2.3 贴源数据表实现

6.2.2 贴源数据表设计

6.2.1 相关概念

6.2 贴源数据层建设——全域数据统一存储

6.1 数据体系规划

第6章 数据体系建设

5.4.6 与离线、实时开发的联合应用

5.4.5 多算法框架

5.4.4 核心算法组件

5.4.3 数据集管理

5.4.2 Notebook建模

5.4.1 可视化建模

5.4 算法开发

5.3 实时开发

5.2 离线开发

5.1.5 即席分析

5.1.4 在线查询

5.1.3 流批一体

5.1.2 流计算

5.1.1 批计算

5.1 数据计算能力的主要类型

第5章 数据开发：数据价值提炼工厂

4.3 数据存储系统的选择

4.2 数据汇聚产品

4.1.3 数据交换

4.1.2 数据汇聚

4.1.1 数据采集

4.1 数据采集、汇聚、交换的方法和工具

第4章 数据汇聚：打破企业数据孤岛

3.3 数据中台建设的7个成功要素

3.2.2 什么样的企业适合建设数据中台

3.2.1 不同行业的数据中台应用需求

3.2 企业数据中台建设的应用场景

3.1.4 第四阶段：运营优化阶段

3.1.3 第三阶段：数据驱动阶段

3.1.2 第二阶段：决策支撑阶段

3.1.1 第一阶段：统计分析阶段

3.1 企业数据应用的成熟度评估

第3章 数据应用成熟度评估与成功要素

2.3 数据中台架构

2.2.5 5个关键步骤

2.2.4 4套建设内容

2.2.3 4条目标准则

2.2.2 2个保障条件

2.2.1 1项战略行动

2.2 数据中台建设方法论

2.1 持续让数据用起来的价值框架

第2章 数据中台建设与架构

1.5 欢迎进入数据中台世界

1.4.6 数据中台与现有信息架构

1.4.5 数据中台与数据编织

1.4.4 数据中台与数据湖

1.4.3 数据中台与BI

1.4.2 数据中台与数据仓库

1.4.1 数据中台与业务中台

1.4 数据中台需要厘清的概念

1.3 对数据中台的认知

1.2 数据中台的定义

1.1 数据中台的产生与发展

第1章 解码数据中台

前言

序

内容简介

版权信息

封面

封面

版权信息

内容简介

序

前言

第1章 解码数据中台

1.1 数据中台的产生与发展

1.2 数据中台的定义

1.3 对数据中台的认知

1.4 数据中台需要厘清的概念

1.4.1 数据中台与业务中台

1.4.2 数据中台与数据仓库

1.4.3 数据中台与BI

1.4.4 数据中台与数据湖

1.4.5 数据中台与数据编织

1.4.6 数据中台与现有信息架构

1.5 欢迎进入数据中台世界

第2章 数据中台建设与架构

2.1 持续让数据用起来的价值框架

2.2 数据中台建设方法论

2.2.1 1项战略行动

2.2.2 2个保障条件

2.2.3 4条目标准则

2.2.4 4套建设内容

2.2.5 5个关键步骤

2.3 数据中台架构

第3章 数据应用成熟度评估与成功要素

3.1 企业数据应用的成熟度评估

3.1.1 第一阶段：统计分析阶段

3.1.2 第二阶段：决策支撑阶段

3.1.3 第三阶段：数据驱动阶段

3.1.4 第四阶段：运营优化阶段

3.2 企业数据中台建设的应用场景

3.2.1 不同行业的数据中台应用需求

3.2.2 什么样的企业适合建设数据中台

3.3 数据中台建设的7个成功要素

第4章 数据汇聚：打破企业数据孤岛

4.1 数据采集、汇聚、交换的方法和工具

4.1.1 数据采集

4.1.2 数据汇聚

4.1.3 数据交换

4.2 数据汇聚产品

4.3 数据存储系统的选择

第5章 数据开发：数据价值提炼工厂

5.1 数据计算能力的主要类型

5.1.1 批计算

5.1.2 流计算

5.1.3 流批一体

5.1.4 在线查询

5.1.5 即席分析

5.2 离线开发

5.3 实时开发

5.4 算法开发

5.4.1 可视化建模

5.4.2 Notebook建模

5.4.3 数据集管理

5.4.4 核心算法组件

5.4.5 多算法框架

5.4.6 与离线、实时开发的联合应用

第6章 数据体系建设

6.1 数据体系规划

6.2 贴源数据层建设——全域数据统一存储

6.2.1 相关概念

6.2.2 贴源数据表设计

6.2.3 贴源数据表实现

6.3 统一数仓层建设——标准化的数据底座

6.3.1 相关概念

6.3.2 数据域划分

6.3.3 指标设计

6.3.4 维度表设计

6.3.5 事实表设计

6.3.6 模型落地实现

6.4 标签数据层建设——数据价值的魅力所在

6.4.1 相关概念

6.4.2 确定对象

6.4.3 对象ID打通

6.4.4 标签类目设计

6.4.5 标签设计

6.4.6 标签融合表设计

6.4.7 标签融合表实现

6.5 应用数据层建设——灵活支撑业务需求

6.5.1 相关概念

6.5.2 应用数据表设计

6.5.3 应用数据表实现

6.5.4 应用数据场景化支撑

第7章 数据资产管理

7.1 数据资产的定义和3个特征

7.2 数据资产管理现状和挑战

7.3 数据资产管理的4个目标

7.4 数据资产管理在数据中台中的位置

7.5 数据资产管理与数据治理的关系

7.6 数据资产管理职能

7.6.1 数据标准管理

7.6.2 数据模型管理

7.6.3 元数据管理

7.6.4 主数据管理

7.6.5 数据质量管理

7.6.6 数据安全管理

7.6.7 数据开发管理

7.6.8 数据资产流通

7.6.9 数据价值评估

7.6.10 数据资产运营

7.6.11 数据生命周期管理

7.6.12 标签管理

7.6.13 数据资产门户

第8章 数据应用体系建设

8.1 数据应用概述

8.1.1 数据应用的定义

8.1.2 数据应用的架构

8.1.3 数据应用的特点

8.1.4 数据应用的价值

8.2 数据应用体系建设流程

8.2.1 数据准备

8.2.2 引擎选型

8.2.3 服务及产品建设

8.3 数据应用管理与运营

8.3.1 管理体系建设

8.3.2 质量管理监控

8.3.3 效果评估与改进

8.3.4 持续运营优化

8.4 数据应用的发展趋势

第9章 数据中台运营机制

9.1 数据中台运营效果评估模型

9.2 数据中台运营的4个价值切入点

9.3 数据资产运营

9.3.1 数据资产运营的4个目标

9.3.2 数据资产运营的完整链路

9.3.3 数据资产运营执行的5个动作

9.3.4 数据资产质量评估

9.3.5 数据资产安全管理

9.3.6 数据资产运营报告

9.3.7 数据资产运营与数据资产管理的关系

9.4 数据成本运营

9.5 数据中台运营的实践经验

9.6 数据中台运营的要素与口诀

第10章 数据安全管理

10.1 数据安全面临的挑战

10.1.1 数据安全问题带来的四大损害

10.1.2 法律与政策背景

10.1.3 数据安全的三大技术挑战

10.2 贯穿数据生命周期的数据安全管理体系

10.2.1 数据生命周期

10.2.2 数据安全管理体系

10.3 数据中台的安全管理技术手段

10.3.1 统一安全认证

10.3.2 数据访问权限管理

10.3.3 多租户数据资源隔离

10.3.4 数据加密

10.3.5 数据脱敏

10.3.6 数据共享安全

10.3.7 数据的容灾备份

10.3.8 数据安全的其他技术

10.4 数据安全保护的技术趋势

第11章 数据中台工程化交付体系

11.1 数据中台交付体系概述

11.2 数据中台工程化交付框架

11.2.1 构建铁三角交付团队

11.2.2 聚焦三大交付内容

11.2.3 标准化交付环节任务

11.2.4 工程化交付实施思路

11.3 数据中台交付的可持续演进

第12章 政务行业案例：浙江某区县公共数据平台项目

12.1 项目背景

12.2 项目需求

12.3 建设实施

12.3.1 需求调研

12.3.2 资源评估

12.3.3 项目规划设计

12.3.4 方案落地实施

12.4 项目价值

第13章 制造行业案例：S集团财务资金风险监控平台项目

13.1 项目背景

13.2 项目需求

13.2.1 业务痛点

13.2.2 项目建设目标

13.3 建设实施

13.3.1 需求调研

13.3.2 资源投入

13.3.3 项目规划设计

13.3.4 平台功能

13.3.5 方案落地实施

13.3.6 项目上线试运行

13.4 项目价值

第14章 汽车行业案例：W集团车联网大数据分析平台项目

14.1 项目背景

14.2 项目需求

14.3 建设实施

14.3.1 需求调研

14.3.2 项目规划设计

14.3.3 方案落地实施

14.4 项目价值

第15章 地产行业案例：Z集团客户数据中台从规划到落地

15.1 项目背景

15.2 项目需求

15.3 建设实施

15.3.1 需求调研

15.3.2 资源评估

15.3.3 项目规划设计

15.3.4 方案落地实施

15.3.5 项目上线试运行

15.4 项目价值

第16章 零售行业案例：B公司零售大数据平台项目

16.1 项目背景

16.2 项目需求

16.3 建设实施

16.3.1 需求调研

16.3.2 资源与风险评估

16.3.3 项目规划设计

16.3.4 方案落地实施

16.3.5 项目上线试运行

16.4 项目价值

第17章 医药行业案例：央国企S公司的数字化转型项目

17.1 央国企数字化转型的背景

17.2 医药行业数字化转型的背景

17.3 S公司的数字化转型思考

17.3.1 公司现状与问题洞察

17.3.2 数字化建设需求挖掘

17.3.3 数字化建设思路

17.4 S公司数字化建设范围

17.5 总体建设方案

17.5.1 数字化宣贯方案

17.5.2 数字化转型蓝图设计

17.5.3 以数据中台为核心的双中台建设

17.5.4 基于双中台的数字化场景建设

17.6 项目交付实施保障

17.6.1 项目建设特点

17.6.2 项目交付保障

17.6.3 项目过程回顾

17.7 项目价值

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