9787121393860 9787111642404


数据中台实战：手把手教你搭建数据中台
定价：69.00元
出版社： 电子工业出版社
ISBN：9787121393860
版次：1
包装：平装
开本：16
出版时间：2020-09-01
用纸：胶版纸

自从2015 年提出中台的概念后，数据中台的概念就火遍了整个互联网圈。数据中台是实现企业数据智能的重要手段，但是数据中台是什么、为什么要搭建数据中台、数据中台究竟应该怎么搭建，这些问题的答案却很少有人知道。

《数据中台实战：手把手教你搭建数据中台》从“数据采集”“数据存储”“数据打通”“数据应用”的角度，基于作者多年搭建数据中台的实战经验，毫无保留地为大家解析从0 到1 搭建数据中台的全过程。每个章节都有大量的实战案例，希望本书能够对国内数据化工作者提供一定的帮助。

本书的读者范围很广，无论你是想要进行数据化转型的公司高层、一线的产品经理、运营/设计/开发人员，还是对数据领域感兴趣的学生或从业人员，都可以从中学到想要的内容。


1章 数据中台入门攻略 1

1.1 什么是中台 1

1.1.1 业务中台与数据中台有什么关系 3

1.1.2 什么企业适合搭建中台 3

1.2 双中台实战案例 4

1.2.1 业务中台架构 5

1.2.2 数据中台架构 7

1.3 数据中台人员构成 8

1.4 数据中台开发流程 12

1.5 数据中台内外合作机制 15

1.5.1 数据中台如何与其他部门合作 15

1.5.2 数据中台内部项目管理流程 18

2章 数据采集 20

2.1 数据采集的分类 20

2.2 用户行为数据采集 21

2.2.1 与三方移动应用统计公司合作的数据采集方式 21

2.2.2 前后端埋点结合的数据采集方式 22

2.2.3 可视化埋点与后端埋点结合的数据采集方式 31

2.3 数据采集流程 33

2.4 数据埋点实战案例 34

3章 数据存储与计算 38

3.1 数据指标的定义 39

3.1.1 数据指标的重要性 39

3.1.2 如何定义数据指标 39

3.1.3 如何识别虚荣指标 42

3.2 数据模型设计 43

3.2.1 什么是数据库和数据仓库 43

3.2.2 数据仓库的分层建模体系 45

3.3 数据模型设计实战案例 48

3.3.1 ODS层模型设计 49

3.3.2 DWD层/DWS层模型设计 54

3.3.3 ADS层模型设计 63

3.4 数据计算实战案例 65

3.4.1 从ODS层到DWD层计算过程 65

3.4.2 从DWD层到DWS层计算过程 68

3.4.3 从DWS层到ADS层计算过程 70

4章 数据打通 72

4.1 标签平台设计思路 72

4.2 标签平台快速入门 75

4.2.1 标签平台主流程介绍 75

4.2.2 数据宽表 76

4.2.3 标签体系 77

4.2.4 标签工厂 81

4.2.5 人圈选 83

4.3 用户画像 87

4.3.1 个人用户画像 88

4.3.2 体用户画像 89

4.4 标签平台实战案例 91

5章 用户分析 95

5.1 用户分析的思路 95

5.2 用户拉新分析 96

5.2.1 用户拉新渠道注册码管理 96

5.2.2 用户拉新相关指标 98

5.2.3 用户拉新页面转化率 98

5.2.4 用户拉新ROI模型 100

5.3 用户活跃分析 101

5.4 用户留存分析 102

5.5 用户转化分析 103

5.6 用户裂变分析 105

5.7 用户生命周期分析 106

6章 商品分析 110

6.1 商品售前分析 111

6.1.1 供应商的选择 112

6.1.2 商品定位 113

6.1.3 商品数量规划 114

6.1.4 商品上架分析 115

6.2 商品售中分析 116

6.3 商品售后分析 121

7章 流量分析 123

7.1 网页分析 124

7.1.1 推广页 125

7.1.2 商品详情页 126

7.2 路径分析 127

7.3 坑位分析 130

8章 交易分析 134

8.1 针对公司领导层的交易分析设计 134

8.1.1 领导层移动端交易分析设计 136

8.1.2 自动化短信推送 137

8.1.3 数据大屏设计 139

8.2 针对产品/运营人员的交易分析设计 140

8.2.1 交易分析数据总览 141

8.2.2 渠道交易分析 141

8.2.3 交易来源分析 143

8.2.4 购物频次分析和购物间隔分析 145

9章 自助分析平台 148

9.1 自助分析平台产品方案 149

9.2 快速入门三种数据自助分析可视化产品 150

9.2.1 帆软自助看板模块介绍 151

9.2.2 达芬奇自助看板模块介绍 153

9.2.3 Superset自助看板模块介绍 155

9.3 自助分析平台技术选型 157

9.4 自助分析平台实战案例 157

9.4.1 数据中台集成达芬奇 157

9.4.2 自助分析平台实战案例 162

10章 自动化营销平台 167

10.1 自动化营销平台的设计思路 168

10.2 自动化营销平台介绍 169

10.2.1 常规营销活动的内容制作 170

10.2.2 营销活动人圈选 176

10.2.3 营销活动触达任务 176

10.2.4 活动效果分析 180

10.3 自动化营销平台实战案例 182

10.3.1 优惠券营销活动实战案例 182

10.3.2 周期性短信触达营销活动实战案例 184

11章 推荐平台 187

11.1 什么是推荐系统 187

11.2 推荐系统架构 189

11.2.1 推荐系统功能架构 189

11.2.2 推荐系统技术架构 191

11.3 推荐平台项目实施流程 192

11.4 两种经典的推荐算法 193

11.4.1 基于用户的协同过滤算法 194

11.4.2 基于物品的协同过滤算法 195

11.5 推荐系统的评测指标 196

11.6 推荐系统的冷启动 199

11.7 从0到1打造一个离线推荐系统 201

11.7.1 离线推荐系统设计思路 201

11.7.2 离线推荐系统算法选型 201

11.7.3 离线推荐系统开发过程 204

11.7.4 离线推荐系统测试 208

11.8 从0到1打造一个实时推荐系统 210






书名: 数据中台：让数据用起来

作者: 付登坡 江敏 任寅姿 孙少忆

定价: 89.00元

ISBN编号: 9787111642404

是否是套装: 否

出版社名称: 机械工业出版社




这是一部讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。本书由国内数据中台领域的企业数澜科技官方出品，几位联合创始人自执笔，7位作者都是的数据人，大部分作者来自原数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，总结了一套可落地的数据中台建设方。本书得到了包括集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和。全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析；5~9章深入地讲解了数据汇聚与联通、数据开发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。






赞誉

作者简介

前言

1章 数据中台：信息化的下一站1

1.1 数据中台产生的大背景2

1.2 数据中台的3个核心认知11

1.3 数据中台的3个发展阶段13

1.4 开启信息化的下一站16

2章 什么是数据中台20

2.1 解码数据中台22

2.2 数据中台的4个核心能力24

2.3 数据中台需要厘清的2个概念29

2.4 数据中台VS现有信息架构32

2.5 数据中台的业务价值与技术价值34

3章 数据中台建设与架构39

3.1 持续让数据用起来的价值框架40

3.2 数据中台建设方42

3.3 数据中台架构53

3.4 中台手记（一）：我说服老板立项了57

4章 数据中台建设的评估与选择62

4.1 企业数据应用的成熟度评估63

4.2 企业数据中台建设的应用场景75

4.3 中台手记（二）：打仗前手里得有一张“粮草”清单79

5章 数据汇聚联通：打破企业数据孤岛82

5.1 数据采集、汇聚的方法和工具83

5.2 数据交换产品90

5.3 数据存储的选择94

6章 数据开发：数据价值提炼工厂102

6.1 数据计算能力的4种类型104

6.2 离线开发110

6.3 实时开发117

6.4 算法开发120

6.5 中台手记（三）：选一个适合自己的技术平台真的很重要132

7章 数据体系建设136

7.1 数据体系规划137

7.2 贴源数据层建设——全域数据统一存储140

7.3 统一数仓层建设——标准化的数据底座144

7.4 标签数据层建设——数据价值魅力所在157

7.5 应用数据层建设——灵活支撑业务需求179

7.6 中台手记（）：即将开启的数据淘金之旅183

8章 数据资产管理189

8.1 数据资产的定义和3个特征190

8.2 数据资产管理现状和挑战191

8.3 数据资产管理的4个目标192

8.4 数据资产管理在数据中台架构中的位置193

8.5 数据治理194

8.6 数据资产管理与数据治理的关系201

8.7 数据资产管理职能202

8.8 数据资产管理效果评估234

8.9 数据资产管理的7个成功要素239

8.10 中台手记（五）：家里的这点家底可得管好了242

9章 数据服务体系建设245

9.1 补全数据应用的后“一公里”246

9.2 4种常见的数据服务249

9.3 3种常见的数据应用262

9.4 数据服务背后的产品技术274

9.5 中台手记（六）：解决“数据应用后一公里”问题280

10章 数据中台运营机制284

10.1 数据中台运营效果评估模型285

10.2 数据中台运营的4个价值切入点287

10.3 数据资产运营291

10.4 数据成本运营316

10.5 数据中台运营的实践经验325

10.6 数据中台运营的要素与口诀330

10.7 中台手记（七）：让数据用起来331

11章 数据安全管理335

11.1 数据安全面临的挑战336

11.2 贯穿数据全生命周期的数据安全管理体系344

11.3 大数据平台安全管理技术手段348

11.4 中台手记（八）：数据安全！数据安全！数据安全！357

附录 6大行业解决方案架构图359

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