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企业大数据系统构建实战：技术、架构、实施与应用
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2022-01-24 20:08:31
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  • 第1章 企业大数据战略定位
    • 1.1 宏观
    • 1.2 微观
      • 1.2.1 资源协同
      • 1.2.2 战略定位
      • 1.2.3 启动契机
      • 1.2.4 大数据历程
    • 1.3 本章小结
  • 第2章 企业大数据职能规划
    • 2.1 大数据组织架构体系
      • 2.1.2 常见的大数据职能及职责
    • 2.2 大数据职位构建体系
      • 2.2.1 基础平台类
      • 2.2.2 数据管理类
      • 2.2.3 技术研发类
      • 2.2.4 产品设计类
      • 2.2.5 数据挖掘类
      • 2.2.6 数据分析类
    • 2.3 大数据制度和流程规范
      • 2.3.2 制度和流程规范内容
      • 2.3.3 制度和流程规范模板
    • 2.4 本章小结
  • 第3章 企业大数据解决方案
    • 3.1 企业大数据解决方案实现方式
      • 3.1.1 独立研发
      • 3.1.2 第三方解决方案
      • 3.1.3 联合开发
    • 3.2 如何选择解决方案
      • 3.2.2 内部环境分析
      • 3.2.3 需求规划分析
      • 3.2.4 解决方案特性分析
      • 3.2.5 解决方案费用评估
    • 3.3 本章小结
  • 第4章 企业大数据自主实施思路
    • 4.1 制定规划原则
      • 4.1.2 实时性
      • 4.1.3 高效性
      • 4.1.4 安全性
      • 4.1.5 延展性
      • 4.1.6 全局性
    • 4.2 制定目标蓝图
    • 4.3 制定建设目标
    • 4.4 明确组织规划
      • 4.4.1 组织结构设计的作用
      • 4.4.2 组织结构设立的导向
      • 4.4.3 组织结构的最终设立
    • 4.5 设计技术方案
      • 4.5.2 大数据系统与传统BI的融合方案
    • 4.6 制定人才规划
      • 4.6.2 规划原则
      • 4.6.3 核心内容
    • 4.7 投入产出评估
      • 4.7.1 数据投入与产出的内涵
      • 4.7.2 数据投入与产出的特征
      • 4.7.3 数据投入与产出的管理
    • 4.8 数据风险管理
      • 4.8.2 数据风险管理的类型
      • 4.8.3 数据风险管理的原则
      • 4.8.4 数据风险管理与控制
    • 4.9 本章小结
  • 第5章 大数据技术介绍
    • 5.1 核心技术
      • 5.1.2 NoSQL
      • 5.1.3 实时计算
      • 5.1.4 全文检索
    • 5.2 相关技术
      • 5.2.2 数据缓存
      • 5.2.3 中间件
      • 5.2.4 关系型数据库
      • 5.2.5 数据ETL
    • 5.3 大数据算法库
    • 5.4 本章小结
  • 第6章 大数据架构设计
    • 6.1 大数据架构设计原则
    • 6.2 大数据核心架构要素
    • 6.3 大数据架构设计模式
    • 6.4 本章小结
  • 第7章 大数据技术开发
    • 7.1 数据采集
      • 7.1.1 批量采集
      • 7.1.2 增量采集
    • 7.2 数据存储
      • 7.2.1 HDFS文件存储引擎
      • 7.2.2 Hive数据存储引擎
      • 7.2.3 HBase列式存储引擎
      • 7.2.4 MySQL关系型数据存储引擎
    • 7.3 多维计算
    • 7.4 功能服务
    • 7.5 平台管理
      • 7.5.2 调度管理
      • 7.5.3 权限管理
    • 7.6 应用域
    • 7.7 本章小结
  • 第8章 大数据工作流
    • 8.1 数据源
      • 8.1.1 日志/文件
      • 8.1.2 数据库
      • 8.1.3 网络爬虫
      • 8.1.4 第三方API/合作
    • 8.2 数据处理
      • 8.2.1 数据质量校验
      • 8.2.2 清洗转换
      • 8.2.3 质量提升
      • 8.2.4 数据脱敏
      • 8.2.5 集成整合
    • 8.3 数据存储
      • 8.3.2 分布式文件系统
    • 8.4 数据计算
      • 8.4.1 三种数据计算时效性
      • 8.4.2 结构化数据计算
      • 8.4.3 半/非结构化数据计算
      • 8.4.4 深度挖掘学习
    • 8.5 数据应用
      • 8.5.2 数据驱动
    • 8.6 数据质量管理
      • 8.6.1 数据质量建设的内涵
      • 8.6.2 影响数据质量的常见因素
      • 8.6.3 数据质量建设的框架
    • 8.7 本章小结
  • 第9章 企业大数据业务应用
    • 9.1 大数据应用场景概述
      • 9.1.1 场景商业目的分析
      • 9.1.2 场景数据来源分析
      • 9.1.3 场景数据难易分析
      • 9.1.4 场景应用举例
    • 9.2 用户画像
      • 9.2.1 业务应用背景
      • 9.2.2 主要实现过程
      • 9.2.3 关键应用场景
      • 9.2.4 应用价值提炼
      • 9.2.5 场景总结回顾
    • 9.3 个性化营销
      • 9.3.2 主要实现过程
      • 9.3.3 关键应用场景
      • 9.3.4 应用价值提炼
      • 9.3.5 场景总结回顾
    • 9.4 精准广告
      • 9.4.2 主要实现过程
      • 9.4.3 关键应用场景
      • 9.4.4 应用价值提炼
      • 9.4.5 场景总结回顾
    • 9.5 征信
      • 9.5.2 主要实现过程
      • 9.5.3 主要应用场景
      • 9.5.4 应用价值提炼
      • 9.5.5 场景总结回顾
    • 9.6 本章小结
  • 第10章 企业大数据价值评估
    • 10.1 资产价值
      • 10.1.1 数据规模
      • 10.1.2 数据价值度
      • 10.1.3 数据鲜活性
      • 10.1.4 数据关联维度
      • 10.1.5 数据粒度
    • 10.2 业务价值
      • 10.2.2 运营优化
      • 10.2.3 销售贡献
      • 10.2.4 供应链优化
    • 10.3 本章小结
  • 第11章 大数据的社会价值
    • 11.1 民生价值
    • 11.2 政务价值
    • 11.3 产业价值
    • 11.4 本章小结
  • 第12章 大数据当前问题及挑战
    • 12.1 数据挑战
    • 12.2 安全挑战
    • 12.3 价值挑战
    • 12.4 认知挑战
    • 12.5 技术挑战
    • 12.6 人才挑战
    • 12.7 本章小结
  • 第13章 大数据未来趋势
    • 13.1 价值资产化
    • 13.2 产业生态化
    • 13.3 主体社会化
    • 13.4 应用智能化
    • 13.5 本章小结
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