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210千字 字数
2021-04-01 发行日期
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主编推荐语

一部从云原生角度讲解数据中台的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作。

内容简介

本书的作者曾在硅谷的Twitter等企业从事大数据平台的建设工作多年，随后又成功创办了国内领先的以云原生数据中台为核心技术和产品的企业。他们将在硅谷的大数据平台建设经验与在国内的数据中台建设经验进行深度融合，并系统阐述了云原生架构对数据中台的必要性及其相关实践，对国内企业的中台建设和运营具有很高的参考价值。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第一部分 数据中台与硅谷大数据平台
  • 第1章 全面了解数据中台
  • 1.1 数据中台概念的起源
  • 1.2 什么是数据中台
  • 1.3 大数据平台与数据中台
  • 1.4 数据中台建设方法论总纲
  • 1.5 本章小结
  • 第2章 数据中台能力和应用场景
  • 2.1 数据中台不是“银弹”
  • 2.2 数据中台的核心能力
  • 2.3 数据中台的行业应用场景
  • 2.4 数据中台如何为企业赋能
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 数据中台与数字化转型
  • 3.1 数字化转型的4个阶段
  • 3.2 数据驱动
  • 3.3 数据中台如何支持数字化转型
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 从大数据平台到数据中台
  • 4.1 大数据平台建设阶段
  • 4.2 数据管理及应用阶段
  • 4.3 数据能力中台化阶段
  • 4.4 DataOps
  • 4.5 本章小结
  • 第二部分 数据中台架构与方法论
  • 第5章 数据中台建设须知
  • 5.1 数据中台建设需要一套方法论
  • 5.2 从失败的大数据项目中吸取教训
  • 5.3 数据中台建设中的常见问题
  • 5.4 评判数据中台建设效果
  • 5.5 数据中台建设的人员规划
  • 5.6 数据中台的技术选型要求
  • 5.7 本章小结
  • 第6章 数据中台建设方法论
  • 6.1 基础架构
  • 6.2 数据工具
  • 6.3 顶层架构设计
  • 6.4 数据规范
  • 6.5 业务驱动
  • 6.6 关键指标
  • 6.7 明确责权利
  • 6.8 管理迭代
  • 6.9 数据中台建设流程
  • 6.10 本章小结
  • 第7章 数据中台的架构
  • 7.1 数据中台的功能定位
  • 7.2 数据中台架构设计的9大原则
  • 7.3 典型的硅谷大数据平台架构
  • 7.4 数据中台架构
  • 7.5 数据中台子系统
  • 7.6 本章小结
  • 第8章 数据中台与云原生架构
  • 8.1 云原生架构及云平台
  • 8.2 PaaS平台的主要功能
  • 8.3 传统方式下搭建数据中台的难点
  • 8.4 云原生架构对于数据中台建设的5大意义
  • 8.5 数据中台的IaaS层选择
  • 8.6 本章小结
  • 第三部分 数据中台技术选型与核心内容
  • 第9章 数据中台建设与开源软件
  • 9.1 开源软件的起源和建设过程
  • 9.2 开源软件的合理使用
  • 9.3 集成开源软件的5个注意事项
  • 9.4 应用基础能力平台的开源选择
  • 9.5 数据基础能力平台的开源选择
  • 9.6 数据集成开发平台的开源选择
  • 9.7 本章小结
  • 第10章 数据湖与数据仓库
  • 10.1 数据湖
  • 10.2 数据仓库
  • 10.3 数据中台中的数据仓库和数据湖建设
  • 10.4 本章小结
  • 第11章 数据资产管理
  • 11.1 数据资产管理的难题
  • 11.2 数据资产管理定义
  • 11.3 主数据管理
  • 11.4 元数据管理
  • 11.5 开源的元数据管理系统
  • 11.6 数据资产的ROI
  • 11.7 本章小结
  • 第12章 数据流水线管理
  • 12.1 数据流水线的定义与模型
  • 12.2 数据流水线中的应用类别
  • 12.3 数据流水线的运行方式
  • 12.4 数据流水线示例
  • 12.5 数据流水线管理系统面临的挑战
  • 12.6 数据流水线管理系统的功能需求
  • 12.7 数据流水线管理系统的组件
  • 12.8 批流合一的数据流水线
  • 12.9 本章小结
  • 第13章 数据中台应用开发
  • 13.1 数据应用的形态
  • 13.2 应用开发工具
  • 13.3 3种典型的数据中台应用
  • 13.4 数据中台应用的开发和管理
  • 13.5 本章小结
  • 第14章 数据门户
  • 14.1 数据门户出现的背景
  • 14.2 硅谷的数据门户建设
  • 14.3 数据门户的定位及功能
  • 14.4 数据门户的实现原理
  • 14.5 数据门户的社交属性
  • 14.6 数据应用的自助及协同工作
  • 14.7 数据智能运维
  • 14.8 本章小结
  • 第15章 管理数据中台的演进
  • 15.1 不断演进的数据中台
  • 15.2 人员变动下的数据管理
  • 15.3 数据和应用的演进
  • 15.4 资源的演进
  • 15.5 演进中的关键指标
  • 15.6 本章小结
  • 第四部分 数据中台案例分析
  • 第16章 EA“数据中台”实践
  • 16.1 建设背景
  • 16.2 组织架构调整
  • 16.3 建设过程
  • 16.4 体系架构
  • 16.5 数据治理
  • 16.6 数据应用产品
  • 16.7 EA“数据中台”功能总结
  • 16.8 本章小结
  • 第17章 零售行业的数据中台
  • 17.1 零售行业的数字化转型
  • 17.2 零售行业数据中台解决方案
  • 17.3 零售行业数据中台的建设
  • 17.4 零售行业数据中台的应用场景
  • 17.5 本章小结
  • 第18章 物联网领域数据中台建设
  • 18.1 现代物联网的产业链
  • 18.2 物联网与ABC
  • 18.3 物联网数据中台架构
  • 18.4 智慧建筑物联网数据中台应用
  • 18.5 本章小结
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评分及书评

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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。