《企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與套用》是2017年機械工業出版社出版的圖書，作者是呂兆星、鄭傳峰、宋天龍、楊曉鵬。
基本介紹
- 中文名：企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與套用
- 作者：呂兆星、鄭傳峰、宋天龍、楊曉鵬
- 出版社：機械工業出版社
- ISBN：9787111568766
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
對於很多企業而言，大數據的重要性不言而喻，但是如何構建、實施和套用大數據系統卻是一個複雜工程。本書讓讀者認識到大數據不僅僅是數據、技術、架構、套用，更是結合了商業模式、戰略定位、信息安全、單位協同、組織保障、實施選型的完整體系。
本書內容從大數據的規劃定位、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。
第一部分：企業大數據戰略規劃
主要從巨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。
第二部分：企業大數據落地實施
主要從執行層面介紹了大數據落地相關的技術、架構、開發、大數據工作流、套用和價值評估，直接以落地視角解讀大數據工作中每個環節涉及到的流程、知識和方法，這也是本書的核心章節。
第三部分：大數據價值、變革和挑戰
主要涉及大數據的社會價值、當前問題和挑戰以及大數據的未來趨勢，這是對現有大數據工作的延展以及未來趨勢的探索。
圖書目錄
前言
第1章 企業大數據戰略定位 1
1.1 巨觀 1
1.2 微觀 4
1.2.1 資源協同 5
1.2.2 戰略定位 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 企業大數據職能規劃 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 基礎平台類 24
2.2.2 數據管理類 26
2.2.3 技術研發類 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範 35
2.3.1 制度和流程規範意義 35
2.3.2 制度和流程規範內容 35
2.3.3 制度和流程規範模板 42
2.4 本章小結 44
第3章 企業大數據解決方案 45
3.1 企業大數據解決方案實現方式 45
3.1.1 獨立研發 45
3.1.2 第三方解決方案 46
3.1.3 聯合開發 57
3.2 如何選擇解決方案 58
3.2.1 外部環境分析 58
3.2.2 內部環境分析 59
3.2.3 需求規劃分析 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 企業大數據自主實施思路 71
4.1 制定規劃原則 71
4.2 制定目標藍圖 75
4.3 制定建設目標 76
4.4 明確組織規劃 78
4.5 設計技術方案 85
4.6 制定人才規劃 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 290
7.1 數據採集 290
7.2 數據存儲 293
7.3 多維計算 296
7.4 功能服務 299
7.5 平台管理 301
7.6 套用域 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 數據套用 376
8.6 數據質量管理 379
8.7 本章小結 392
第9章 企業大數據業務套用 393
9.1 大數據套用場景概述 393
9.2 用戶畫像 407
9.3 個性化行銷 419
9.4 精準廣告 427
9.5 徵信 441
9.6 本章小結 450
第10章 企業大數據價值評估 451
10.1 資產價值 451
10.2 業務價值 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 產業價值 468
11.4 本章小結 470
第12章 大數據當前問題及挑戰 471
12.1 數據挑戰 471
12.2 安全挑戰 472
12.3 價值挑戰 474
12.4 認知挑戰 475
12.5 技術挑戰 478
12.6 人才挑戰 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 產業生態化 487
13.3 主體社會化 490
13.4 套用智慧型化 491
13.5 本章小結 492
作者簡介
呂兆星（EthanLv），資深大數據技術專家，精通基於大數據的分散式數據挖掘、存儲與計算技術，及其生態體系架構；精通垂直搜尋技術、機器學習、文本情感傾向性挖掘、網路爬蟲、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創始人，蘿蔔網CTO，國美線上大數據中心高級架構師等。
主導研發的大數據和文本挖掘平台包括：DMP、DSP、推薦系統、決策運營系統、iCreations系列產品、蜂棱系列產品、軍犬輿情系列產品等。成功套用到能源、電力、電商、電信、金融、政府、食品、醫療保健等行業，超過500個政府和企業用戶。《基於機器學習的數據挖掘模型》獲得*家級技術創新基金，蘿蔔課堂特邀高級講師。
鄭傳峰（PeterZheng），大數據業務套用領域專家，主導大數據方向戰略規劃，包含數據產品、數據套用、數據價值變現等方向。曾任軟通動力數據科技公司資深數據套用專家，HiveCloud首席戰略官。
階段性負責國美電器、國美線上、庫巴網會員行銷、網站運營和產品設計工作，在CRM系統、DMP數據平台、精準行銷系統、廣告精投、能源大數據擁有多年的操盤經驗，包含大數據上層套用服務產品設計、諮詢和實施。參與多個大型企業大數據戰略規劃和實施，行業覆蓋零售、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，Webtrekk（德國*大的網站數據分析服務提供商）中國區技術和諮詢負責人，國美大數據中心經理。
擁有豐富的大數據項目工作經驗，參與過集團和企業級大數據存儲平台、大數據開發和集成平台、數據體系規劃、大數據產品開發、網站流量系統建設、網站智慧型推薦、企業大數據智慧型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、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網，國美線上、迪信通等。合作培訓及沙龍單位包括人民大學、數盟、蘿蔔網、Netconcepts、觸脈、中商聯數據分析委等。蘿蔔課堂、天善學院特邀講師，百度文庫認證作家，36大數據、站長之家、網際網路分析沙龍專欄作家。著有《網站數據挖掘與分析：系統方法與商業實踐》一書。
楊曉鵬（KelvinYang），大數據及BI技術領域資深架構師，精通傳統數據模式及大數據分布模式的數據存儲、計算與套用架構，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節的設計、實現與最佳化。曾任軟通動力集團大數據研究院高級架構師，HiveCloud總架構師，主導大數據存儲平台、計算平台和套用服務平台的設計與研發。曾任居然之家O2O大數據平台總負責人、中國銀聯大數據報文分析項目高級技術顧問、國美線上大數據中心高級技術工程師。
曾參與企業級項目包括大型電商網站的BI系統、數據倉庫、大數據系統等設計和研發項目，金融銀行類企業風險及異常交易分析項目。實施大中型企業數據項目包括居然之家、中國銀聯、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，自主開發實現分治/覆蓋的C4.5決策樹、馬爾科夫預測、KMeans、Apriori等模型算法程式，成功套用到電商、金融等行業。
