贊譽(yù)
前言
第一部分　行業(yè)分析
第1章 數(shù)字化時代的變革與挑戰(zhàn) 2
1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與生產(chǎn)變革 2
1.1.1 從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)到數(shù)字經(jīng)濟(jì)，從土地到數(shù)據(jù) 3
1.1.2 從規(guī)�；�生產(chǎn)到個性化定制生產(chǎn)，從IT到DT 8
1.2 數(shù)字化時代的變革動能 10
1.2.1 技術(shù)發(fā)展創(chuàng)造變革 11
1.2.2 “新基建”提速變革 14
1.2.3 商業(yè)競爭驅(qū)動變革 16
1.2.4 社會治理需要變革 20
1.2.5 政府政策引導(dǎo)變革 22
1.3 數(shù)字化變革中的不確定性與挑戰(zhàn) 25
1.3.1 環(huán)境不確定性 25
1.3.2 數(shù)字化變革的挑戰(zhàn) 30
1.4 本章小結(jié) 37
第二部分　理論方法
第2章 技術(shù)變革與組織應(yīng)用技術(shù)的規(guī)律 40
2.1 組織面對技術(shù)變革的三大挑戰(zhàn) 40
2.1.1 新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，技術(shù)選擇的挑戰(zhàn) 41
2.1.2 創(chuàng)新風(fēng)險很高，技術(shù)應(yīng)用發(fā)展規(guī)劃的挑戰(zhàn) 45
2.1.3 發(fā)展常遇瓶頸，持續(xù)提升的挑戰(zhàn) 47
2.2 事物發(fā)展的“第一性原理” 48
2.2.1 成熟度 48
2.2.2 成熟度模型 49
2.2.3 成熟度模型分類 51
2.3 技術(shù)創(chuàng)新規(guī)律與成熟度評估 56
2.3.1 技術(shù)發(fā)展生命周期規(guī)律 56
2.3.2 基于就緒水平的技術(shù)研發(fā)成熟度評估 57
2.3.3 考慮宣傳期望的技術(shù)發(fā)展成熟度曲線 59
2.4 組織技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展規(guī)律與成熟度評估 61
2.4.1 指導(dǎo)早期信息化規(guī)劃的諾蘭成長階段模型 62
2.4.2 諾蘭模型在網(wǎng)絡(luò)時代與智能時代的擴(kuò)展 63
2.5 組織技術(shù)應(yīng)用的能力建設(shè)規(guī)律與成熟度評估 65
2.5.1 從質(zhì)量方法發(fā)展來的能力成熟度模型 65
2.5.2 能力成熟度模型的基礎(chǔ)原理 68
2.5.3 軟件領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的能力成熟度模型 73
2.5.4 數(shù)據(jù)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的能力成熟度模型 75
2.6 本章小結(jié) 81
第3章 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型 82
3.1 模型開發(fā)背景 82
3.2 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型框架 86
3.2.1 模型框架說明 86
3.2.2 模型階段與維度說明 87
3.3 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型評估 88
3.3.1 發(fā)展評估—數(shù)據(jù)應(yīng)用維度 88
3.3.2 能力評估—數(shù)據(jù)工程維度 92
3.3.3 能力評估—數(shù)據(jù)治理維度 94
3.3.4 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度綜合評估 96
3.4 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型的運(yùn)用 101
3.4.1 模型運(yùn)用流程 101
3.4.2 成熟度進(jìn)階建議和措施 102
3.5 數(shù)據(jù)工程過程 104
3.5.1 數(shù)據(jù)工程過程概述 105
3.5.2 數(shù)據(jù)理解過程 108
3.5.3 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)過程 111
3.5.4 數(shù)據(jù)處理過程—數(shù)據(jù)開發(fā) 114
3.5.5 數(shù)據(jù)處理過程—數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)建模 124
3.5.6 數(shù)據(jù)部署過程 129
3.5.7 數(shù)據(jù)運(yùn)營過程 131
3.5.8 數(shù)據(jù)工程支持過程 133
3.6 數(shù)據(jù)治理過程?? 134
3.6.1 數(shù)據(jù)治理維度概述 134
3.6.2 宏觀決策域 135
3.6.3 核心治理域—基本治理過程 137
3.6.4 核心治理域—綜合治理過程 141
3.7 本章小結(jié) 143
第三部分　知識體系
第4章 數(shù)據(jù)治理與管理 146
4.1 元數(shù)據(jù)管理 147
4.1.1 元數(shù)據(jù)概述 147
4.1.2 元數(shù)據(jù)定義 147
4.1.3 元數(shù)據(jù)分類 148
4.1.4 元數(shù)據(jù)管理詳解 152
4.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 154
4.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量概述 154
4.2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題 156
4.2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量測量與評價 159
4.2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的解決方法 170
4.2.5 如何做好數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 173
4.3 數(shù)據(jù)安全管理 175
4.3.1 數(shù)據(jù)安全的內(nèi)容與特點(diǎn) 175
4.3.2 數(shù)據(jù)安全管理流程 179
4.3.3 數(shù)據(jù)合規(guī)要求的法規(guī)體系 181
4.3.4 數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)合規(guī)要求 183
4.3.5 個人信息處理的專門合規(guī)要求 186
4.3.6 數(shù)據(jù)安全管理的技術(shù)和方法 196
4.4 本章小結(jié) 207
第5章 大數(shù)據(jù)技術(shù)詳解 208
5.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)的方法和流行開源組件 208
5.1.1 大數(shù)據(jù)的4V特性與技術(shù)挑戰(zhàn) 208
5.1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要方法 209
5.1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)的流行開源組件 211
5.2 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu) 212
5.2.1 MPP數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 212
5.2.2 Hadoop體系的架構(gòu) 215
5.2.3 兩種架構(gòu)的對比 218
5.2.4 存儲與計(jì)算分離及云化的未來架構(gòu) 220
5.3 大數(shù)據(jù)存儲技術(shù) 221
5.3.1 分布式文件存儲系統(tǒng) 222
5.3.2 分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 225
5.3.3 分布式消息傳遞系統(tǒng) 232
5.4 大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù) 234
5.4.1 離線批處理 234
5.4.2 實(shí)時流處理 236
5.5 大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 239
5.5.1 OLAP技術(shù)介紹 239
5.5.2 實(shí)時OLAP系統(tǒng)的兩種架構(gòu)模型 240
5.5.3 OLAP相關(guān)技術(shù)分類 241
5.5.4 OLAP技術(shù)典型流行產(chǎn)品示例 242
5.6 數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù) 244
5.6.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念 244
5.6.2 有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法 250
5.6.3 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法 260
5.7 本章小結(jié) 264
第四部分　實(shí)踐案例
第6章 數(shù)據(jù)工程與治理案例——移動大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理實(shí)踐 266
6.1 統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)工程與治理架構(gòu) 266
6.2 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì) 268
6.2.1 數(shù)據(jù)模型架構(gòu)設(shè)計(jì) 269
6.2.2 數(shù)據(jù)管理規(guī)范設(shè)計(jì) 270
6.2.3 數(shù)據(jù)規(guī)格設(shè)計(jì) 276
6.3 大數(shù)據(jù)日志收集技術(shù) 278
6.3.1 Web日志收集技術(shù) 278
6.3.2 移動端日志收集技術(shù) 280
6.3.3 埋點(diǎn)技術(shù)與埋點(diǎn)實(shí)現(xiàn) 283
6.4 數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì) 291
6.4.1 數(shù)據(jù)處理技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 291
6.4.2 數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計(jì) 293
6.5 數(shù)據(jù)科學(xué)建模 295
6.5.1 數(shù)據(jù)科學(xué)建模工程流程示例 295
6.5.2 面向數(shù)據(jù)安全的Embedding數(shù)據(jù)特征提取方法與應(yīng)用實(shí)例 300
6.5.3 基于移動設(shè)備行為數(shù)據(jù)的人口屬性性別標(biāo)簽預(yù)測模型迭代實(shí)例 304
6.6 數(shù)據(jù)治理 309
6.6.1 數(shù)據(jù)治理平臺的目標(biāo) 309
6.6.2 數(shù)據(jù)治理平臺的功能架構(gòu) 310
6.6.3 元數(shù)據(jù)管理 314
6.6.4 血緣查詢與告警 317
6.6.5 數(shù)據(jù)資產(chǎn)統(tǒng)計(jì) 318
6.6.6 其他功能模塊示例 322
6.7 本章小結(jié) 325
第7章 數(shù)據(jù)工程過程案例——企業(yè)CDP建設(shè)中的數(shù)據(jù)工程實(shí)踐 326
7.1 CDP平臺的數(shù)據(jù)源梳理 328
7.1.1 數(shù)據(jù)源梳理過程的輸入和輸出 329
7.1.2 了解客戶的業(yè)務(wù)及流程 330
7.1.3 了解客戶的系統(tǒng) 330
7.1.4 了解客戶的數(shù)據(jù) 331
7.2 CDP平臺的標(biāo)簽體系及其口徑梳理 333
7.2.1 標(biāo)簽體系及其口徑梳理過程的輸入和輸出 333
7.2.2 標(biāo)簽體系內(nèi)容說明 334
7.2.3 標(biāo)簽體系梳理 336
7.2.4 標(biāo)簽口徑梳理 339
7.3 CDP平臺的數(shù)據(jù)同步接口定義 341
7.3.1 數(shù)據(jù)同步接口定義過程的輸入和輸出 341
7.3.2 關(guān)于ETL和ELT 342
7.3.3 數(shù)據(jù)同步接口定義 342
7.4 CDP平臺的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì) 345
7.4.1 關(guān)于數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)過程的輸入與輸出 345
7.4.2 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì) 346
7.4.3 數(shù)據(jù)模型的應(yīng)用 351
7.5 CDP平臺的ETL設(shè)計(jì) 352
7.5.1 ETL設(shè)計(jì)過程的輸入和輸出 353
7.5.2 ETL設(shè)計(jì) 353
7.6 CDP平臺的ETL開發(fā) 357
7.6.1 ETL開發(fā)過程的輸入和輸出 357
7.6.2 ETL開發(fā)流程 358
7.7 CDP平臺的數(shù)據(jù)運(yùn)維 359
7.7.1 運(yùn)維過程的輸入與輸出 359
7.7.2 運(yùn)維工作內(nèi)容 360
7.8 本章小結(jié) 362
第8章 數(shù)據(jù)應(yīng)用案例——大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與個性化營銷 363
8.1 統(tǒng)計(jì)級大數(shù)據(jù)應(yīng)用——移動應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng) 363
8.1.1 業(yè)務(wù)背景 364
8.1.2 產(chǎn)品技術(shù)設(shè)計(jì) 367
8.1.3 具體實(shí)現(xiàn)示例與說明 379
8.2 個體級大數(shù)據(jù)應(yīng)用——營銷數(shù)據(jù)管理平臺 382
8.2.1 產(chǎn)品背景 382
8.2.2 產(chǎn)品設(shè)計(jì) 382
8.2.3 具體實(shí)現(xiàn)示例 391
8.3 本章小結(jié) 392
第9章 數(shù)據(jù)應(yīng)用案例——基于空間大數(shù)據(jù)的土地資源數(shù)字化精準(zhǔn)監(jiān)管 393
9.1 案例背景 393
9.2 數(shù)據(jù)處理過程 394
9.3 數(shù)字化的土地執(zhí)法監(jiān)管應(yīng)用 398
9.4 本章小結(jié) 401
附錄
附錄A 成熟度模型的構(gòu)建方法 404
附錄B 數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度模型設(shè)計(jì)說明 408
附錄C 數(shù)據(jù)合規(guī)要求的法規(guī)文件匯總 411