数据中台建设从方法论到落地实战--聚文网

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编辑推荐

"数据中台能帮助企业充分实现数据价值，且实现数据服务的复用，既可以有效地支持企业业务发展，又能提高企业的效能，降低企业重复建设的概率，但是很多企业仍对数据中台存在误解，不知道如何建设数据中台。 1.本书厘清对数据中台的认知。 2.系统化地介绍了数据中台建设的方法论。该方法论包含企业自上而下制定的数据战略、匹配的组织架构，以及实现数据高复用性、高可用性和高价值的一系列方法（覆盖业务设计、模型设计、数据工具开发、平台建设、数据服务和数据智能等核心模块）。该方法论强调数据服务和数据智能，通过数据中台的建设实现数据可用、易用、好用、可追溯、可复用和可管理。 3.以营销中台和风险管理中台为实战案例，手把手教会你如何建设数据中台，如何使用数据中台。"

内容简介

数字化体系正在各个行业落地生根。本书首先介绍了工业、智慧农业、智慧服务业、智慧城市的数字化建设现状和发展趋势，让读者初步了解数字化发展。数据中台是企业数字化建设的基础。本书重点介绍了数据中台的定义、整体框架和建设的方法论。该方法论主要涉及企业数字化发展战略、组织架构变革、数据的存储和建模、数据平台的建设、数据服务框架、数据产品化和数据智能化建设等多个方面的内容。本书通过企业中两个热门场景的应用详细介绍了数据中台的落地实战。第一个是营销场景。企业通过营销中台的建设，构建了智能化营销体系，有效地提升了数据驱动营销的效能。第二个是风险管理场景。企业通过风险管理中台的建设，支持“事前-事中-事后”的智能风险管理，大幅提升了风险管理的效率和能力。本书适合科技企业和互联网企业的创始人、中高层管理人员、数据战略负责人、首席数据官、信息系统负责人，以及正处于转型中的传统企业管理者和政府相关部门的工作人员阅读。

作者简介

彭勇，国家公派留法计算机博士，中关村管委会技术专家，中国保险学会特聘保险科技专家。彭勇从事大数据研究和应用相关工作约16年，负责大数据创新项目超过100个，在数据仓库建设、数据中台建设、保险产品定制和创新、精算定价、精准营销、产品推荐、风险管理、智能理赔、人工智能、数字化转型等方面经验丰富。彭勇现就职于全球知名保险定制平台——保准牛，担任首席科学家。

1数字化转型是大势所趋
1.1科技加速理论
1.2多个行业积极拥抱数字化变革
1.3DT时代已来
1.4数据中台呼之欲出
2认知数据中台
2.1什么是数据中台
2.2建设数据中台的价值
2.3数据中台的建设目标
2.4数据中台与上下游平台的关系
2.5数据中台建设的9大误区
2.6行业对数据中台的4个认知阶段
2.7数据中台服务化发展阶段
3数据中台建设方法论
3.1数字化战略
3.2数据中台的整体框架
3.3数据中台的8大设计准则
3.4数据中台行动攻略
3.5数据中台技术选型
3.6总结
4统一数据模型：让数据资产化
4.1数据标准化体系的价值
4.2数据资产管理体系介绍
4.3高效数据建模，让数据好用起来
4.3.1统一数据模型的意义
4.4对维度建模进一步探索
4.5统一建模的注意事项
4.6总结
5数据计算平台：让数据“飞”起来
5.1计算平台的应用场景
5.2应用场景一：批处理
5.3应用场景二：实时计算
5.4应用场景三：实时查询
5.5应用场景四：海量日志和信息检索
5.6应用场景五：多维分析
5.7应用场景六：图计算
5.8应用场景七：人工智能计算
6算法即服务：优选化实现数据价值
6.1算法的价值
6.2建模标准化流程
6.3算法即服务应用实践
6.4算法即服务须遵循的原则
7数据产品：让数据应用更便捷
7.1自助取数和自助分析
7.2数据爬虫
7.3客户画像
7.4标签圈选
7.5客户分群
7.6数据可视化工具
7.7规则引擎
8营销中台：让营销更精准、更及时
8.1数字化营销是大势所趋
8.2营销体系升级
8.3营销中台建设
8.4营销中台应用案例
9风险管理中台：360°的风险管家
9.1风险管理中台
9.2风险管理中台的应用案例

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