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雲原生數據中台(架構方法論與實踐)(精)

  • 作者：彭鋒//宋文欣//孫浩峰|責編:楊?國//羅詞亮
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111678465
  • 出版日期：2021/04/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：374
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一部從雲原生角度講解數據中台的業務價值、產品形態、架構設計、技術選型、落地方法論、實施路徑和行業案例的著作，得到了國內外企業界和學術界的技術專家一致好評。
    本書的作者曾在矽谷的Twitter等企業從事大數據平台的建設工作多年，隨後又成功創辦了國內領先的以雲原生數據中台為核心技術和產品的企業。他們將在矽谷的大數據平台建設經驗與在國內的數據中台建設經驗進行深度融合，並系統闡述了雲原生架構對數據中台的必要性及其相關實踐，對國內企業的中台建設和運營具有很高的參考價值。
    全書共18章，分為四個部分：
    第1部分（第1?4章）數據中台與矽谷大數據平台
    首先，從起源、定義、能力、應用場景、建設目標、建設方法論總綱等角度對數據中台做了全面的介紹；其次，講解了數據中台如何驅動數字化轉型；Z后，通過對矽谷的Twitter等獨角獸企業的數據平台和國內的數據中台進行對比，給出了這兩種架構之間的異同點。核心內容是讓讀者透徹理解數據中台對於業務的價值。
    第二部分（第5?8章）數據中台架構與方法論
    結合矽谷的數據平台的架構方法，講解了數據中台的架構方法和9大原則、數據中台建設的全套準備工作和系統方法論，以及雲原生架構與數據中台的融合。
    第三部分（第9?15章）數據中台技術選型與核心內容
    首先，全方位地介紹了建設數據中台時如何進行技術選型，然後重點講解了數據湖、數據倉庫、數據資產管理、數據流水線管理、數據中台應用開發、數據門戶等數據中台建設的核心內容。
    第四部分（第16?18章）數據中台案例分析
    通過遊戲、零售、物聯網3個領域的案例講解了數據中台的搭建、實現與運營。
作者介紹
彭鋒//宋文欣//孫浩峰|責編:楊?國//羅詞亮
目錄
前言
第一部分  數據中台與矽谷大數據平台
  第1章  全面了解數據中台
    1.1  數據中台概念的起源
    1.1.1  藝電的「數據中台」改造
    1.1.2  Twitter的數據驅動
    1.2  什麼是數據中台
    1.2.1  數據中台建設的目標
    1.2.2  如何實現數據中台建設的目標
    1.2.3  數據中台的定義和4個特點
    1.3  大數據平台與數據中台
    1.3.1  為什麼要建設數據中台
    1.3.2  數據中台與傳統大數據平台的區別
    1.3.3  數據中台的評判標準
    1.4  數據中台建設方法論總綱
    1.5  本章小結
  第2章  數據中台能力和應用場景
    2.1  數據中台不是「銀彈」
    2.2  數據中台的核心能力
    2.2.1  全局商業洞見
    2.2.2  個性化服務
    2.2.3  實時數據報表
    2.2.4  共享能力開發新業務
    2.3  數據中台的行業應用場景
    2.3.1  互聯網行業
    2.3.2  連鎖零售業
    2.3.3  金融業
    2.3.4  物聯網
    2.4  數據中台如何為企業賦能
    2.4.1  組織架構
    2.4.2  決策部門
    2.4.3  業務部門
    2.4.4  研發部門
    2.4.5  大數據部門
    2.5  本章小結
  第3章  數據中台與數字化轉型
    3.1  數字化轉型的4個階段
    3.1.1  信息化
    3.1.2數據倉庫（數據平台1.0）
    3.1.3大數據平台（數據平台2.0）
    3.1.4數據中台（數據平台3.0）
    3.2  數據驅動
    3.2.1  面向用戶的數據驅動產品及服務
    3.2.2  面向內部業務部門的數據驅動服務
    3.2.3  數據驅動的系統管理
    3.3  數據中台如何支持數字化轉型
    3.3.1  從技術層面支持數字化轉型
    3.3.2  從組織架構層面支持數字化轉型
    3.4  本章小結
  第4章  從大數據平台到數據中台

    4.1  大數據平台建設階段
    4.1.1  大數據平台起步
    4.1.2  系統自動化
    4.1.3  大數據平台的生產化
    4.2  數據管理及應用階段
    4.2.1  數據湖/數據倉庫建設
    4.2.2  數據管理
    4.2.3  數據安全
    4.3  數據能力中台化階段
    4.3.1  全局的數據治理
    4.3.2  數據能力的復用和共享
    4.3.3  雲原生架構的支撐
    4.4  DataOps
    4.4.1  什麼是DataOps
    4.4.2  DataOps解決的問題
    4.4.3  DataOps的目標功能
    4.4.4  DataOps的主要技術
    4.4.5  DataOps與數據中台
    4.5  本章小結
第二部分  數據中台架構與方法論
  第5章  數據中台建設須知
    5.1  數據中台建設需要一套方法論
    5.2  從失敗的大數據項目中吸取教訓
    5.3  數據中台建設中的常見問題
    5.4  評判數據中台建設效果
    5.5  數據中台建設的人員規劃
    5.6  數據中台的技術選型要求
    5.7  本章小結
  第6章  數據中台建設方法論
    6.1  基礎架構
    6.2  數據工具
    6.3  頂層架構設計
    6.4  數據規範
    6.5  業務驅動
    6.6  關鍵指標
    6.7  明確責權利
    6.8  管理迭代
    6.9  數據中台建設流程
    6.10  本章小結
  第7章  數據中台的架構
    7.1  數據中台的功能定位
    7.2  數據中台架構設計的9大原則
    7.3  典型的矽谷大數據平台架構
    7.3.1  Twitter的大數據平台架構
    7.3.2  Airbnb的大數據平台架構
    7.3.3  Uber的大數據平台架構
    7.3.4  雲平台作為大數據平台的通用底座
    7.3.5  矽谷大數據平台架構的共性和建設思路
    7.4  數據中台架構
    7.5  數據中檯子系統

    7.5.1  應用基礎能力平台
    7.5.2  數據基礎能力平台
    7.5.3  數據集成開發平台
    7.5.4  數據資產運營平台
    7.5.5  數據業務能力層
    7.5.6  數據中台重點建設內容
    7.6  本章小結
  第8章  數據中台與雲原生架構
    8.1  雲原生架構及雲平台
    8.2  PaaS平台的主要功能
    8.2.1  資源管理
    8.2.2  應用全生命周期管理
    8.2.3  高可用和容錯
    8.2.4  運維平台
    8.3  傳統方式下搭建數據中台的難點
    8.4  雲原生架構對於數據中台建設的5大意義
    8.5  數據中台的IaaS層選擇
    8.6  本章小結
第三部分  數據中台技術選型與核心內容
  第9章  數據中台建設與開源軟體
    9.1  開源軟體的起源和建設過程
    9.2  開源軟體的合理使用
    9.3  集成開源軟體的5個注意事項
    9.4  應用基礎能力平台的開源選擇
    9.5  數據基礎能力平台的開源選擇
    9.6  數據集成開發平台的開源選擇
    9.7  本章小結
  第10章  數據湖與數據倉庫
    10.1  數據湖
    10.1.1  數據湖的起源與作用
    10.1.2  數據湖建設的4個目標
    10.1.3  數據湖數據的採集和存儲
    10.1.4  數據湖中的數據治理
    10.2  數據倉庫
    10.2.1  數據建模方式
    10.2.2  數據倉庫建設的層次
    10.2.3  數據倉庫中的數據治理
    10.2.4  數據清洗
    10.3  數據中台中的數據倉庫和數據湖建設
    10.4  本章小結
  第11章  數據資產管理
    11.1  數據資產管理的難題
    11.2  數據資產管理定義
    11.3  主數據管理
    11.4  元數據管理
    11.4.1  元數據的分類
    11.4.2  元數據管理系統的功能
    11.5  開源的元數據管理系統
    11.6  數據資產的ROI
    11.7  本章小結

  第12章  數據流水線管理
    12.1  數據流水線的定義與模型
    12.2  數據流水線中的應用類別
    12.3  數據流水線的運行方式
    12.4  數據流水線示例
    12.5  數據流水線管理系統面臨的挑戰
    12.6  數據流水線管理系統的功能需求
    12.6.1  自動化流水線
    12.6.2  數據管理
    12.6.3  性能要求
    12.7  數據流水線管理系統的組件
    12.8  批流合一的數據流水線
    12.9  本章小結
  第13章  數據中台應用開發
    13.1  數據應用的形態
    13.2  應用開發工具
    13.33  種典型的數據中台應用
    13.3.1  數據即服務
    13.3.2  模型即服務
    13.3.3  用戶標籤系統
    13.4  數據中台應用的開發和管理
    13.4.1  應用調度系統
    13.4.2  多租戶管理
    13.4.3  持續集成和發布
    13.5  本章小結
  第14章  數據門戶
    14.1  數據門戶出現的背景
    14.2  矽谷的數據門戶建設
    14.2.1  Twitter的DAL和EagleEye
    14.2.2  LinkedIn的Data Hub
    14.2.3  Airbnb的Data Portal
    14.2.4  Lyft的Amundsen
    14.2.5  Netflix的Metacat
    14.2.6  Intuit的SuperGlue
    14.2.7  矽谷數據門戶總結
    14.3  數據門戶的定位及功能
    14.4  數據門戶的實現原理
    14.5  數據門戶的社交屬性
    14.6  數據應用的自助及協同工作
    14.7  數據智能運維
    14.8  本章小結
  第15章  管理數據中台的演進
    15.1  不斷演進的數據中台
    15.2  人員變動下的數據管理
    15.2.1  數據安全
    15.2.2  數據能力的傳遞
    15.3  數據和應用的演進
    15.4  資源的演進
    15.5  演進中的關鍵指標
    15.6  本章小結

第四部分  數據中台案例分析
  第16章  EA「數據中台」實踐
    16.1  建設背景
    16.2  組織架構調整
    16.3  建設過程
    16.4  體系架構
    16.5  數據治理
    16.5.1  數據標準和規範
    16.5.2  元數據管理
    16.5.3  數據質量管理
    16.6  數據應用產品
    16.6.1  推薦系統
    16.6.2  打造動態遊戲體驗
    16.6.3  標籤系統及遊戲運營
    16.7  EA「數據中台」功能總結
    16.8  本章小結
  第17章  零售行業的數據中台
    17.1  零售行業的數字化轉型
    17.2  零售行業數據中台解決方案
    17.3  零售行業數據中台的建設
    17.3.1  數據匯聚
    17.3.2  業務調研
    17.3.3  數據倉庫建設及數據分析
    17.3.4  業務系統的能力反饋
    17.4  零售行業數據中台的應用場景
    17.4.1  用戶標籤體系
    17.4.2  精準市場營銷
    17.5  本章小結
  第18章  物聯網領域數據中台建設
    18.1  現代物聯網的產業鏈
    18.2  物聯網與ABC
    18.3  物聯網數據中台架構
    18.4  智慧建築物聯網數據中台應用
    18.5  本章小結

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