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中台落地手记——业务服务化与数据资产化电子书

本书属于《数字经济创新驱动与技术赋能丛书》,为企业数字化转型中的中台建设提供项目落地的实施指导,阐述了中台建设的流程与方法,倾心分享了作者多年中台建设的新的体会,是企业数字化转型以及企业信息管理人员的实用用书。

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作       者:张亮

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2021-06-25

字       数:9.0万

所属分类: 教育 > 大中专教材 > 成人/中高职教材

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当前,中台落地手记 业务服务化与数据资产化建设如火如荼,相关技术也在快速发展。本书试图帮助读者拨迷雾,旨在向读者提供一个“step by step”的中台建设实操指导。本书从中台的规划、设计、实现、运维等多个方面手,从组织架构、业务流程、技术选型角度,以一个典型的民航生产系统落地场景为例,对基于微服务的“业务中台”、基于大数据的“数据中台”以及基于企业战略的“组织中台”分别行了阐述。 中台落地手记 业务服务化与数据资产化分10章,内容主要涉及总体规划、业务服务化建设、微服务解决方案、收集各类数据、数据预处理、数据湖和数据仓库数据处理、数据计算发、深挖掘业务数据、安全措施和中台运营及周边。 中台落地手记 业务服务化与数据资产化的主要读者对象为企业信息化人员(包括管理人员及产品设计、发人员等)、数字化转型研究方向和专业的高校师生等。<br/>【推荐语】<br/>本书属于《数字经济创新驱动与技术赋能丛书》,为企业数字化转型中的中台建设提供项目落地的实施指导,阐述了中台建设的流程与方法,倾心分享了作者多年中台建设的新的体会,是企业数字化转型以及企业信息管理人员的实用用书。<br/>
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版权

前言

第1章 总体规划

1.1 统一内部认识

1.2 把握外部环境

1.3 中台具体建设思路

1.3.1 阿里巴巴中台建设思路拆解

1.3.2 企业组织变革

1.3.3 业务与数据逻辑架构设计

1.4 运营中台规划与设计

1.4.1 运营中台面临的几个典型痛点

1.4.2 行业规范与趋势

1.4.3 运营中台前期准备情况

第2章 业务服务化建设

2.1 多种方法梳理业务

2.2 领域驱动(DDD)业务建模

2.2.1 领域驱动建模介绍

2.2.2 业务架构设计

2.3 业务服务化带来的效益

2.4 服务提供者

2.5 服务消费者

2.6 服务管理者

2.7 运营中台业务服务化设计

2.7.1 梳理各业务线流程

2.7.2 定义业务领域

2.7.3 确定聚合与聚合根

2.7.4 确定限界上下文

第3章 微服务解决方案

3.1 RPC框架:Apache Dubbo

3.1.1 架构分层剖析

3.1.2 核心流程介绍

3.1.3 关键生态组件介绍

3.1.4 Dubbo使用举例

3.2 Spring框架:Spring Cloud

3.2.1 网关平台

3.2.2 服务注册与发现

3.2.3 配置管理

3.2.4 负载均衡

3.2.5 服务保护

3.2.6 链路追踪

3.2.7 安全控制

3.3 微服务难点剖析

3.3.1 网络延迟

3.3.2 分布式事务

3.3.3 分布式计算

3.4 服务网格Service Mesh

3.5 无服务架构Serviceless

3.6 运营中台基于微服务技术搭建业务中台

3.6.1 微服务划分

3.6.2 整体微服务架构

3.6.3 缓存方案

3.6.4 搜索方案

3.6.5 通信方案

3.6.6 SPI与插件化方案

第4章 收集各类数据

4.1 多渠道收集数据

4.2 多数据结构收集数据

4.3 收集工具介绍

4.3.1 Apache Flume

4.3.2 Apache Sqoop

4.3.3 Alibaba DataX

4.3.4 爬虫系统工具

4.3.5 Apache Kafka

4.3.6 Alibaba Canal

4.4 运营中台数据收集过程

第5章 数据预处理

5.1 数据标准建立

5.2 数据建模子系统

5.2.1 关系型数据建模

5.2.2 数据仓库建模

5.2.3 非关系型数据建模

5.2.4 通用建模步骤

5.3 元数据管理子系统

5.3.1 元数据的内涵

5.3.2 元数据管理的意义

5.3.3 元数据管理开源方案:Apache Atlas

5.4 数据质量控制子系统

5.4.1 数据质量维度度量

5.4.2 数据质量控制方案

5.4.3 数据质量管理开源方案:Apache Griffin

5.5 运营中台数据预处理

5.5.1 建立内部数据标准

5.5.2 与业务模型对应的数据模型子系统

5.5.3 自研元数据管理子系统

5.5.4 自研数据质量控制子系统

第6章 数据湖和数据仓库数据处理

6.1 数据仓库

6.1.1 数据仓库分层

6.1.2 数据仓库分类

6.2 数据湖与大数据

6.2.1 Lambda架构

6.2.2 Kappa架构

6.2.3 大数据平台

6.3 开源数据湖方案:Apache Hudi

6.3.1 Hudi存储

6.3.2 Hudi读取

6.4 运营中台数据仓库和数据湖的建设情况

6.4.1 基于Hive的离线数据仓库

6.4.2 基于Kylin的准实时数据仓库

6.4.3 基于Flink+TiDB的实时数据仓库

6.4.4 基于Hudi的数据湖建设

第7章 数据计算开发

7.1 离线计算

7.1.1 MapReduce经典计算引擎

7.1.2 Apache Spark内存计算引擎

7.2 在线计算

7.2.1 事务优先类引擎

7.2.2 非事务优先类引擎

7.2.3 预计算类引擎

7.3 流式计算

7.3.1 无状态计算引擎:Apache Storm

7.3.2 有状态计算引擎:Apache Flink

7.4 运营中台数据资产化过程

7.4.1 典型问题解决方案

7.4.2 性能调优

第8章 深入挖掘业务数据

8.1 利用机器学习进行数据挖掘

8.1.1 监督学习

8.1.2 非监督学习

8.1.3 强化学习

8.2 机器学习通用步骤

8.2.1 数据清洗处理

8.2.2 特征工程

8.2.3 对模型进行训练

8.2.4 评估模型的泛化程度

8.2.5 模型保存及导入

8.3 运营中台业务数据挖掘

8.3.1 客户数据挖掘:分类营销

8.3.2 安全数据挖掘:运行事件预测

第9章 安全措施

9.1 安全体系范畴

9.1.1 平台安全

9.1.2 数据安全

9.1.3 隐私安全

9.2 大数据平台安全开源方案:Apache Ranger

9.3 运营中台安全措施

9.3.1 运营中台安全告警系统

9.3.2 运营中台两地三中心数据容灾方案

第10章 中台运营及周边

10.1 运营中的运维:维护优势

10.2 运营中的营收:提升价值

10.3 各类中台形态

10.3.1 数据中台

10.3.2 业务中台

10.3.3 AI中台

10.4 运营中台的运营规划

后记

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