大数据运营

《大数据运营：服务型企业架构新思维》由李福东编著。
犹如个人的修齐治平，企业大数据运营同样需要经历筑巢、联姻、孕育、分娩、培育、腾飞6个阶段。筑巢的目的是建立一个结构严谨的企业架构，为企业发展打下基础。联姻是将企业架构与大数据结合起来，从业务活动角度提出对大数据的需求，从大数据角度提出对业务活动的支撑方法与过程。孕育是以大数据战略为驱动，构建大数据应用框架。分娩是将大数据从想象变为现实，形成可以运行的大数据服务。培育是根据新需求对大数据服务进行优化，更加有效地支撑企业业务活动。腾飞指的是大数据服务在行业中的应用，企业在大数据服务的辅助下走向成功和辉煌。

李福东，清华大学学士，北京邮电大学硕士，16年电信、金融、交通、政府等行业信息化工作经验，曾在国内外知名企业担任软件工程师、系统架构师、售前咨询工程师、项目经理、技术总监等职，在国内核心期刊和学术会议上公开发表论文10余篇，目前研究方向为信息系统顶层设计、大数据、移动互联网和电子商务。

第1章  筑巢：来自建筑行业的启示
1.1  谋划：像盖房子一样架构企业
1.2  过程：企业是业务活动的集合体
1.3  信息：企业业务活动的承载者
1.4  应用：业务与技术之桥
1.5  功能：特定任务的执行单元
1.6  数据：信息社会的永恒记忆
1.7  集成：价值网络时代的整合者
1.8  技术：改变世界的源动力
1.9  部署：让飞机平稳着陆
1.10  安全：都是开放惹的祸
1.11  治理：没有规矩不成方圆
1.12  本章主要内容回顾
第2章  联姻：当企业架构爱上大数据
2.1  大数据与决策：选择远比努力更重要
2.2  张开想象的翅膀：大数据服务畅想
2.3  对号入座：定位大数据发力点
2.4  能力落地：大数据服务数据源及其关键实现活动
2.5  主要内容回顾
第3章  孕育：凡事预则立，不预则废
3.1  大数据服务战略：大数据决定大未来
3.2  大数据服务设计方法论：方法比努力更重要
3.3  大数据服务架构设计：在平衡中实现完美
3.4  大数据服务模型设计：默默无闻的贤内助
3.5  大数据服务容量设计：海纳百川，有容乃大
3.6  大数据服务过程设计：卓有成效的管理者
3.7  大数据服务组织设计：分工不分家
3.8  主要内容回顾
第4章  分娩：从幕后到台前的华丽转身
4.1  大数据服务转换原则
4.2  大数据服务转换过程
4.3  大数据服务转换组织设计
4.4  主要内容回顾
第5章  培育：调整、巩固、充实、提高
5.1  大数据服务运营：多、快、好、省
5.2  大数据服务改进：自强不息止于至善
5.3  主要内容回顾
第6章  腾飞：在实践中检验真理
6.1  大数据在电信行业的应用
6.2  大数据在金融行业的应用
6.3  大数据在互联网行业的应用
6.4  大数据与隐私保护
6.5  大数据相关热点话题
6.6  主要内容回顾
第7章  框架体系：以不变应万变
7.1  企业架构：战略与运营之桥
7.2  Frameworx框架体系：电信行业的灯塔
7.3  ITIL/ITSM框架体系：IT行业的指南针
7.4  主要内容回顾
第8章  大数据技术：他山之石，可以攻玉
8.1  开源框架Hadoop
8.2  大数据存储技术
8.3  大数据分析技术
8.4  大数据展示技术
8.5  主要内容回顾
附录A  重点概念及其定义
参考文献
后记：愿大数据运营成为一种思维方式