数据中台是当下非常热门的话题，可以解决企业重复造轮子的问题。本书由国内知名的数据中台产品及解决方案服务商袋鼠云高级副总裁领衔撰写，基于十几个行业头部企业的数据中台项目落地经验提炼出数据中台建设五步法。 《数据中台架构：企业数据化*实践》对数据中台建设五步法做了详细介绍，完整地介绍了数据中台的建设过程。 读了本书后，你可以了解数据中台是什么、数据中台的价值是什么、数据中台如何帮助企业腾飞、企业具备数据中台的建设条件吗、应该如何建设数据中台、数据中台在哪些行业中有成功的应用、建设数据中台需要哪些软件支撑。
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内容简介
专家力荐
前言
1 信息认知和当前的信息化革命
1.1 信息工具的发展推动人类历史进步
1.2 信息工具的进步与历史发展
1.3 当前的信息化革命
2 企业数据化
2.1 企业数据化认知
2.2 企业数据化与企业信息化及企业的关系
2.3 企业数据化建设的内容
2.4 企业数据化的现状与问题
3 数据中台概述
3.1 数据中台是什么
3.2 数据中台的价值与建设的必要性
3.3 数据中台建设五步法
4 数据资源盘点与规划
4.1 数据资源盘点
4.2 数据资源规划
5 数据资产建设
5.1 数据资产建设概述
5.2 产品选型与技术方案设计
5.3 数据模型设计规范[1]
5.4 数据开发规范及数据开发
6 数据应用规划与建设
6.1 数据应用规划
6.2 数据应用建设
7 数据应用之最佳实践
7.1 房地产行业的数据应用方案
7.2 鞋服行业的数据应用方案
7.3 乳制品行业的数据应用方案
7.4 新零售营销的数据应用方案
7.5 人力资源领域的数据应用方案
8 数据化组织规划
8.1 数据化组织规划的必要性
8.2 数据化组织的定位与职责
8.3 数据化组织的工作内容与边界
8.4 数据化组织的岗位设置
8.5 数据化组织的人数配置、预算资金与考核建议
9 数据中台与数据质量
9.1 数据质量的常见问题
9.2 数据模型规范提升数据质量
9.3 数据管理提升数据质量
9.4 数据共享提升数据质量
9.5 清洗历史数据提升数据质量
9.6 主数据管理提升基础数据质量
10 数据中台建设
10.1 数据中台建设的特点
10.2 数据中台建设的策略选择
10.3 数据中台建设的整体流程
10.4 数据中台的建设风险及应对方法
11 数据中台的软件支撑
11.1 平台的整体架构
11.2 计算引擎
11.3 离线/流计算开发套件
11.4 实时计算开发套件
11.5 数据资产管理套件
11.6 数据质量管理套件
11.7 数据科学平台
11.8 分析引擎
11.9 数据API引擎
11.10 标签引擎
11.11 数据应用规划工具
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