《大數據運營-服務型企業架構新思維》是2015年8月清華大學出版社出版的圖書，作者是李福東。
基本介紹
- 書名：大數據運營-服務型企業架構新思維
- 作者：李福東
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2015年8月
- 定價：59 元
- ISBN：9787302405375
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
猶如個人的修齊治平，企業大數據運營同樣需要經歷築巢、聯姻、孕育、分娩、培育、騰飛6個階段。築巢的目的是建立一個結構嚴謹的企業架構，為企業發展打下基礎。聯姻是將企業架構與大數據結合起來，從業務活動角度提出對大數據的需求，從大數據角度提出對業務活動的支撐方法與過程。孕育是以大數據戰略為驅動，構建大數據套用框架。分娩是將大數據從想像變為現實，形成可以運行的大數據服務。培育是根據新需求對大數據服務進行最佳化，更加有效地支撐企業業務活動。騰飛指的是大數據服務在行業中的套用，企業在大數據服務的輔助下走向成功和輝煌。
圖書目錄
第1章 築巢：來自建築行業的啟示 4
1.1 謀劃：像蓋房子一樣架構企業 5
以企業發展戰略為指導，結合業務架構與技術架構，按照系統的方法論，將企業架構繪製成一座10個維度的小房子。
1.2 過程：企業是業務活動的集合體 7
按照分層分類的方法，從戰略、建設、產品到運營的時間維和從市場需求到資源供給的空間維進行設計，業務過程框架表現為時空交叉的矩陣形式。
1.3 信息：企業業務活動的承載者 22
信息與業務過程是一體的、不可分割的，業務過程是動態的，信息是靜態的，兩者相互配合，組成了各種各樣的業務活動。
1.4 套用：業務與技術之橋 27
套用即能力，它填平了業務與技術之間的鴻溝，是業務與技術之橋，套用框架又稱為能力藍圖，體現了業務人員與技術人員的共同願景。
1.5 功能：特定任務的執行單元 31
功能以套用/能力需求為輸入，採用信息技術手段，將能力需求轉化為用戶可以使用的、具有特定規格要求的單元。
1.6 數據：信息社會的永恆記憶 33
“數據”是經過電子設備採集並存儲後的載體，從業務需求到技術實現，通過概念模型和邏輯模型來定義數據及其關係，通過物理模型來實現對數據的承載。
1.7 集成：價值網路時代的整合者 37
集成的目的就是將整體中的各個部分粘合起來, 藉助業務服務，可以實現對業務過程、信息、套用、數據、技術等元素的有效集成。
1.8 技術：改變世界的源動力 40
構建技術架構的目標是保障系統的可靠性、可用性、可伸縮性、高性能以及安全性，分層、組件化和開放是技術架構設計的主要方法。
1.9 部署：讓飛機平穩著陸 45
部署是設計方案和系統實現的落地，它將處於不同層級的“硬體”和“軟體”有機地結合起來，最終實現可供用戶使用的系統和服務。
1.10 安全：都是開放惹的禍 54
堅持開放就必然會帶來安全問題，可以沿著系統架構的“雲+管+端”思路來分析引起安全問題的根源並提供整體安全解決方案。
1.11 治理：沒有規矩不成方圓 56
治理是對業務、套用與技術的管理，通過組織、人員、流程來保障，由於操作型套用與分析型套用的特點不同，治理重點也不一樣。
1.12 本章主要內容回顧 58
第2章 聯姻：當企業架構愛上大數據 60
2.1 大數據與決策：選擇遠比努力更重要 61
分析後形成的決策決定了企業發展的方向與道路，影響深遠，正確的決策會讓企業靠近成功，而錯誤的決策必然會導致失敗。
2.2 張開想像的翅膀：大數據服務暢想 62
技術是手段，業務發展才是最終目標，企業首先需要從戰略、建設、產品、客戶、供應商、人才物等業務視角暢想可能需要的大數據服務。
2.3 對號入座：定位大數據發力點 81
立足於業務過程框架和業務過程塊，不僅能夠有利於快速發現新的大數據服務，又便於從業務角度來管理越來越多的大數據服務。
2.4 能力落地：大數據服務數據源及其關鍵實現活動 90
數據源是大數據服務的“根”，決定了大數據服務的能力，可以基於可能獲取到的數據源，初步確定實現大數據服務的關鍵活動。
2.5 主要內容回顧 108
第3章 孕育：凡事預則立，不預則廢 109
3.1 大數據服務戰略：大數據決定大未來 111
數據服務戰略既是企業面向外部市場競爭的需要，又是企業釋放自身能力的內在需求，是企業長遠發展的必然選擇。
3.2 大數據服務設計方法論：方法比努力更重要 122
首先分析大數據可能具備的能力，然後再分析問題域的特點，最後結合大數據能力與問題域特點，形成大數據服務需求。
3.3 大數據服務架構設計：在平衡中實現完美 129
大數據服務運營框架從業務角度出發，體現業務到數據的互動過程，大數據服務套用框架從能力角度出發，體現了大數據的管理過程。
3.4 大數據服務模型設計：默默無聞的賢內助 139
行成於思而毀於隨，面向操作的數據模型側重對“行”的支持，而面向分析的數據模型則側重對“思”的支持。
3.5 大數據服務容量設計：海納百川，有容乃大 156
與事務處理套用相比，大數據服務屬於分析處理套用，由於兩者的數據處理特點不同，因此容量估算方法也有一定的區別。
3.6 大數據服務過程設計：卓有成效的管理者 160
大數據服務過程包括服務管理、容量管理、可用性管理、連續性管理、服務等級管理、信息安全管理、供應商管理等。
3.7 大數據服務組織設計：分工不分家 164
按照專業化分工和關注點分離的原則，大數據服務業務分析師和大數據服務系統架構師是兩個非常重要的角色。
3.8 主要內容回顧 165
第4章 分娩：從幕後到台前的華麗轉身 168
4.1 大數據服務轉換原則 170
大數據服務轉換充滿了期待又存在著風險和挑戰，需要綜合權衡轉換成本與收益、轉換速度與風險。
4.2 大數據服務轉換過程 171
大數據服務轉換過程包括轉換計畫、變更管理、資產與配置管理、發布與部署管理、驗證與測試、評估以及知識管理。
4.3 大數據服務轉換組織設計 178
大數據服務轉換中涉及的角色主要包括資產管理員、配置管理員、配置分析師、部署管理員、測試管理員。他們默默無聞，卻擔負著將夢想變為現實的重任。
4.4 主要內容回顧 181
第5章 培育：調整、鞏固、充實、提高 182
5.1 大數據服務運營：多、快、好、省 183
大數據服務運營既包括事件管理、事故管理、請求實現、問題管理、訪問管理等過程，又包括服務台、技術管理、套用管理等職能。
5.2 大數據服務改進：自強不息止於至善 190
大數據服務不是一蹴而就的，是需要一個不斷改進完善的過程，發現問題和差距並持續改進是提升企業決策能力的唯一途徑。
5.3 主要內容回顧 192
第6章 騰飛：在實踐中檢驗真理 193
6.1 大數據在電信行業的套用 194
通信大數據既包含真實可靠的用戶屬性信息，又包括通話、上網等用戶實時行為信息，可以反映個體與群體的社交關係、需求偏好、行為特徵等。
6.2 大數據在金融行業的套用 203
金融的本質是信用，其作用是全社會資源配置，其管理的難點是風險，應當引全社會資源之水，灌溉資金供需之田，收穫效率提升與風險可控之果。
6.3 大數據在網際網路行業的套用 211
網際網路強調平等、協作、去中心化，通過搜尋、社交、購物等網際網路套用沉澱下來的海量數據，成為推動社會創新發展的催化劑。
6.4 大數據與隱私保護 214
信息共享和數據開放既是把雙刃劍，能否為造福人類關鍵要看我們的態度和行動，只有構建科學的組織、制度和流程，才能趨利避害，實現共贏。
6.5 大數據相關熱點話題 217
雲計算為大數據提供彈性的基礎設施，移動網際網路、物聯網、電子商務既是大數據的提供者，又是大數據服務的消費者。
6.6 主要內容回顧 224
第7章 框架體系：以不變應萬變 227
7.1 企業架構：戰略與運營之橋 229
從不同層次、不同視角刻畫企業，形成既能夠承接企業發展戰略，又能夠指導企業日常運營的企業架構框架。
7.2 Frameworx框架體系：電信行業的燈塔 232
業務過程框架、信息框架、套用框架、系統集成框架從四個不同視角定義業務、能力以及業務服務需求，為四位一體的框架體系架構。
7.3 ITIL/ITSM框架體系：IT行業的指南針 245
以服務方式管理IT，採用全生命周期的管理方式，分為服務戰略、服務設計、服務轉換、服務運營、服務持續最佳化5個階段。
7.4 主要內容回顧 258
第8章 大數據技術：他山之石，可以攻玉 261
8.1 開源框架Hadoop 263
是一個基於分散式檔案系統HDFS的框架體系，包括離線計算引擎MapReduce、實時計算引擎Storm、記憶體計算引擎Spark等。
8.2 大數據存儲技術 267
大數據藉助分散式資料庫存儲，通過軟體算法保證數據可靠性，分散式/列式資料庫需要與關係型數據結合起來使用。
8.3 大數據分析技術 272
大數據典型分析技術為離線計算技術MapReduce，它以大數據塊為操作單位，首先對數據進行微分Map，然後再對集合內數據進行聚類運算。
8.4 大數據展示技術 285
從多個維度、多個視角、全方位、直觀地發現大數據背後隱藏的規律，相當於大數據挖掘的“最後一公里”。
8.5 主要內容回顧 297
附錄A 重點概念及其定義 300
參考文獻 305
後記：願大數據運營成為一種思維方式 308
