具体描述
对于很多企业而言，大数据的重要性不言而喻，但是如何构建、实施和应用大数据系统却是一个复杂工程。本书让读者认识到大数据不仅仅是数据、技术、架构、应用，更是结合了商业模式、战略定位、信息安全、单位协同、组织保障、实施选型的完整体系。
本书内容从大数据的规划定位、组织实施和价值提升三个维度展开，兼顾从整体性、全局性、安全性、价值性、技术性、体系性等方面的考虑。
第一部分：企业大数据战略规划
主要从宏观的角度介绍大数据的定位、组织保障、解决方案选择和自主实施思路，目的是从全局角度引导建立大数据工作的整体思维。
第二部分：企业大数据落地实施
主要从执行层面介绍了大数据落地相关的技术、架构、开发、大数据工作流、应用和价值评估，直接以落地视角解读大数据工作中每个环节涉及到的流程、知识和方法，这也是本书的核心章节。
第三部分：大数据价值、变革和挑战
主要涉及大数据的社会价值、当前问题和挑战以及大数据的未来趋势，这是对现有大数据工作的延展以及未来趋势的探索。
作者简介
吕兆星（EthanLv）
资深大数据技术专家，精通基于大数据的分布式数据挖掘、存储与计算技术，及其生态体系架构；精通垂直搜索技术、机器学习、文本情感倾向性挖掘、网络爬虫、全文索引体系架构。曾任软通动力集团大数据研究院总架构师、HiveCloud创始人，萝卜网CTO，国美在线大数据中心高级架构师等。
主导研发的大数据和文本挖掘平台包括：DMP、DSP、推荐系统、决策运营系统、iCreations系列产品、蜂棱系列产品、军犬舆情系列产品等。成功应用到能源、电力、电商、电信、金融、政府、食品、医疗保健等行业，超过500个政府和企业用户。《基于机器学习的数据挖掘模型》获得国家级技术创新基金，萝卜课堂特邀高级讲师。
郑传峰（PeterZheng）
大数据业务应用领域专家，主导大数据方向战略规划，包含数据产品、数据应用、数据价值变现等方向。曾任软通动力数据科技公司资深数据应用专家，HiveCloud首席战略官。
阶段性负责国美电器、国美在线、库巴网会员营销、网站运营和产品设计工作，在CRM系统、DMP数据平台、精准营销系统、广告精投、能源大数据拥有多年的操盘经验，包含大数据上层应用服务产品设计、咨询和实施。参与多个大型企业大数据战略规划和实施，行业覆盖零售、电商、电信、政府、交通、能源和电力等。
宋天龙（TonySong）
大数据领域的资深数据分析、挖掘和建模专家，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习，以及数据工程交付。曾任软通动力集团大数据研究院数据总监，Webtrekk（德国最大的网站数据分析服务提供商）中国区技术和咨询负责人，国美大数据中心经理。
拥有丰富的大数据项目工作经验，参与过集团和企业级大数据存储平台、大数据开发和集成平台、数据体系规划、大数据产品开发、网站流量系统建设、网站智能推荐、企业大数据智能等大型数据工作项目。参与实施客户案例包括Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国），Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网，国美在线、迪信通等。合作培训及沙龙单位包括人民大学、数盟、萝卜网、Netconcepts、触脉、中商联数据分析委等。萝卜课堂、天善学院特邀讲师，百度文库认证作家，36大数据、站长之家、互联网分析沙龙专栏作家。著有《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》一书。
杨晓鹏（KelvinYang）
大数据及BI技术领域资深架构师，精通传统数据模式及大数据分布模式的数据存储、计算与应用架构，以及大数据量的数据迁移、存储、索引、计算、分析与挖掘等相关环节的设计、实现与优化。曾任软通动力集团大数据研究院高级架构师，HiveCloud总架构师，主导大数据存储平台、计算平台和应用服务平台的设计与研发。曾任居然之家O2O大数据平台总负责人、中国银联大数据报文分析项目高级技术顾问、国美在线大数据中心高级技术工程师。
曾参与企业级项目包括大型电商网站的BI系统、数据仓库、大数据系统等设计和研发项目，金融银行类企业风险及异常交易分析项目。实施大中型企业数据项目包括居然之家、中国银联、华农保险、中国电信等超过50家客户案例。精通大数据Hadoop，Hive，HBase，Impala，Spark等组件架构与实施，精通数学模型，自主开发实现分治/覆盖的C4.5决策树、马尔科夫预测、KMeans、Apriori等模型算法程序，成功应用到电商、金融等行业。
目录信息
前言
第1章 企业大数据战略定位 1
1.1 宏观 1
1.2 微观 4
1.2.1 资源协同 5
1.2.2 战略定位 6
1.2.3 启动契机 7
1.2.4 大数据历程 9
1.3 本章小结 12
第2章 企业大数据职能规划 13
2.1 大数据组织架构体系 13
2.1.1 大数据部门在企业中的角色 13
2.1.2 常见的大数据职能及职责 17
2.2 大数据职位构建体系 24
2.2.1 基础平台类 24
2.2.2 数据管理类 26
2.2.3 技术研发类 27
2.2.4 产品设计类 30
2.2.5 数据挖掘类 32
2.2.6 数据分析类 33
2.3 大数据制度和流程规范 35
2.3.1 制度和流程规范意义 35
2.3.2 制度和流程规范内容 35
2.3.3 制度和流程规范模板 42
2.4 本章小结 44
第3章 企业大数据解决方案 45
3.1 企业大数据解决方案实现方式 45
3.1.1 独立研发 45
3.1.2 第三方解决方案 46
3.1.3 联合开发 57
3.2 如何选择解决方案 58
3.2.1 外部环境分析 58
3.2.2 内部环境分析 59
3.2.3 需求规划分析 62
3.2.4 解决方案特性分析 63
3.2.5 解决方案费用评估 67
3.3 本章小结 70
第4章 企业大数据自主实施思路 71
4.1 制定规划原则 71
4.1.1 价值性 71
4.1.2 实时性 72
4.1.3 高效性 72
4.1.4 安全性 72
4.1.5 延展性 73
4.1.6 全局性 74
4.2 制定目标蓝图 75
4.3 制定建设目标 76
4.4 明确组织规划 78
4.4.1 组织结构设计的作用 79
4.4.2 组织结构设立的导向 79
4.4.3 组织结构的最终设立 81
4.5 设计技术方案 85
4.5.1 大数据系统建设方案 85
4.5.2 大数据系统与传统BI的融合方案 91
4.6 制定人才规划 94
4.6.1 指导思想 94
4.6.2 规划原则 94
4.6.3 核心内容 95
4.7 投入产出评估 97
4.7.1 数据投入与产出的内涵 97
4.7.2 数据投入与产出的特征 98
4.7.3 数据投入与产出的管理 99
4.8 数据风险管理 105
4.8.1 数据风险管理的概念 105
4.8.2 数据风险管理的类型 106
4.8.3 数据风险管理的原则 109
4.8.4 数据风险管理与控制 110
4.9 本章小结 114
第5章 大数据技术介绍 115
5.1 核心技术 115
5.1.1 Hadoop生态 115
5.1.2 NoSQL 142
5.1.3 实时计算 150
5.1.4 全文检索 160
5.2 相关技术 204
5.2.1 数据可视化 204
5.2.2 数据缓存 220
5.2.3 中间件 227
5.2.4 关系型数据库 236
5.2.5 数据ETL 245
5.3 大数据算法库 250
5.4 本章小结 276
第6章 大数据架构设计 277
6.1 大数据架构设计原则 277
6.2 大数据核心架构要素 279
6.3 大数据架构设计模式 284
6.4 本章小结 289
第7章 大数据技术开发 290
7.1 数据采集 290
7.1.1 批量采集 291
7.1.2 增量采集 292
7.2 数据存储 293
7.2.1 HDFS文件存储引擎 294
7.2.2 Hive数据存储引擎 295
7.2.3 HBase列式存储引擎 295
7.2.4 MySQL关系型数据存储引擎 296
7.3 多维计算 296
7.4 功能服务 299
7.5 平台管理 301
7.5.1 监控管理 301
7.5.2 调度管理 302
7.5.3 权限管理 304
7.6 应用域 307
7.7 本章小结 308
第8章 大数据工作流 309
8.1 数据源 310
8.1.1 日志/文件 310
8.1.2 数据库 310
8.1.3 网络爬虫 311
8.1.4 第三方API/合作 311
8.2 数据处理 312
8.2.1 数据质量校验 312
8.2.2 清洗转换 316
8.2.3 质量提升 320
8.2.4 数据脱敏 321
8.2.5 集成整合 323
8.3 数据存储 324
8.3.1 关系型数据库 324
8.3.2 分布式文件系统 325
8.4 数据计算 325
8.4.1 三种数据计算时效性 325
8.4.2 结构化数据计算 327
8.4.3 半/非结构化数据计算 333
8.4.4 深度挖掘学习 360
8.5 数据应用 376
8.5.1 辅助决策 376
8.5.2 数据驱动 377
8.6 数据质量管理 379
8.6.1 数据质量建设的内涵 379
8.6.2 影响数据质量的常见因素 380
8.6.3 数据质量建设的框架 381
8.7 本章小结 392
第9章 企业大数据业务应用 393
9.1 大数据应用场景概述 393
9.1.1 场景商业目的分析 394
9.1.2 场景数据来源分析 394
9.1.3 场景数据难易分析 397
9.1.4 场景应用举例 397
9.2 用户画像 407
9.2.1 业务应用背景 407
9.2.2 主要实现过程 408
9.2.3 关键应用场景 414
9.2.4 应用价值提炼 415
9.2.5 场景总结回顾 417
9.3 个性化营销 419
9.3.1 业务应用背景 419
9.3.2 主要实现过程 421
9.3.3 关键应用场景 424
9.3.4 应用价值提炼 425
9.3.5 场景总结回顾 426
9.4 精准广告 427
9.4.1 业务应用背景 427
9.4.2 主要实现过程 429
9.4.3 关键应用场景 438
9.4.4 应用价值提炼 439
9.4.5 场景总结回顾 440
9.5 征信 441
9.5.1 应用场景背景 441
9.5.2 主要实现过程 442
9.5.3 主要应用场景 447
9.5.4 应用价值提炼 449
9.5.5 场景总结回顾 449
9.6 本章小结 450
第10章 企业大数据价值评估 451
10.1 资产价值 451
10.1.1 数据规模 451
10.1.2 数据价值度 452
10.1.3 数据鲜活性 454
10.1.4 数据关联维度 454
10.1.5 数据粒度 455
10.2 业务价值 455
10.2.1 用户体验提升 455
10.2.2 运营优化 457
10.2.3 销售贡献 460
10.2.4 供应链优化 461
10.3 本章小结 462
第11章 大数据的社会价值 463
11.1 民生价值 463
11.2 政务价值 465
11.3 产业价值 468
11.4 本章小结 470
第12章 大数据当前问题及挑战 471
12.1 数据挑战 471
12.2 安全挑战 472
12.3 价值挑战 474
12.4 认知挑战 475
12.5 技术挑战 478
12.6 人才挑战 480
12.7 本章小结 481
第13章 大数据未来趋势 482
13.1 价值资产化 482
13.2 产业生态化 487
13.3 主体社会化 490
13.4 应用智能化 491
13.5 本章小结 492
· · · · · · (收起)
读后感
如果你是学习软件开发的学生，如果你初入计算机行业，如果你是互联网大数据从业人员，你一定要看这一本书。作者以多年经验，作为一名资深专业人士，从企业管理者的角度，对行业内部进行总结，细节方面，不仅涉及具体技术，更从整体层面给你讲述架构。 文章涉及行业内具体事例，...
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用户评价
说实话，我抱着很高的期望买了这本书，因为我对企业级数据中台的概念很感兴趣，但市面上的资料往往观点互相矛盾，各有侧重。这本书的叙述风格非常严谨且客观，它没有盲目推崇某一种特定的技术或架构模式，而是基于多年的行业经验，分析了不同技术选型背后的逻辑和适用场景。我尤其欣赏它对“弹性伸缩”和“高可用性”等核心非功能性需求的深入剖析，这些往往是企业系统稳定运行的生命线。书中对数据治理和元数据管理的探讨也十分到位，很多组织在系统上线后才发现数据质量是最大的瓶颈，而这本书从一开始就强调了这些基础工作的必要性。这种前瞻性和深度，让这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一份企业级系统建设的“方法论纲要”。
评分作为一名项目经理，我最看重的是系统落地的可行性和商业价值的实现。市面上很多技术书籍往往过于偏重技术细节，而忽略了项目管理和业务价值的转化。这本书的高明之处就在于，它成功地架起了技术与业务之间的桥梁。书中关于“实施”和“应用”的部分，对我触动很大。它不仅仅讲解了技术框架如何搭建，更重要的是，它阐述了如何根据企业的具体业务流程、数据合规性要求以及不同阶段的成熟度，来制定合理的实施路线图。书中提到的风险评估和持续优化策略，都是项目成功的关键要素。这让我意识到，构建一个成功的大数据系统，技术只是基础，而如何将技术嵌入到企业的运营血液中，创造实实在在的商业价值，才是最终的衡量标准。这本书为我们提供了从战略到战术的完整思维框架。
评分这本书真是个宝藏，尤其对于我这种想深入了解大数据系统构建的IT老兵来说，它提供了一个非常扎实和全面的视角。我之前接触过一些零散的理论和工具，但一直缺乏一个系统性的框架来串联起来。这本书恰好填补了这个空白。它不仅仅是罗列技术栈，更重要的是深入剖析了在实际企业环境中，如何将这些技术有机地结合起来，形成一个稳定、高效的业务支撑系统。从数据采集、存储、处理到最终的应用展示，作者的讲解逻辑清晰，层层递进，让人能清晰地看到一个完整的大数据平台是如何从无到有构建起来的。特别欣赏它在架构设计层面的深入探讨，很多看似抽象的架构决策，在书中都能找到基于业务场景的实际考量和权衡，这对于我们在实际工作中做选型和规划时，提供了非常宝贵的参考。读完后，感觉自己对整个大数据领域的认知都被提升了一个档次，不再是零散的技术点堆砌，而是有了一张清晰的蓝图。
评分我是一个专注于数据仓库建设的资深工程师，日常工作围绕着ETL和数据建模。我本来以为这本书可能对我来说技术深度不够，但翻阅后发现我对它的评估太片面了。它将传统数仓的思维与现代实时流处理、湖仓一体架构进行了非常巧妙的融合和过渡。书中对数据湖和数据仓库在现代大数据架构中的角色定位，以及如何设计能够同时支持批处理和实时分析的统一数据层，提供了非常清晰的指导。特别是对于如何设计适应多源异构数据的高效模型，书中给出的案例具有极强的可操作性。它没有停留在理论层面，而是深入到了SQL优化、分布式计算资源调优等实战细节中，这对于我们这类需要精细化打磨系统的技术人员来说，提供了很多即学即用的宝贵经验。
评分我是一个刚毕业没多久的数据分析师，在工作中经常需要和大数据平台打交道，但总感觉自己停留在“使用”层面，对底层是如何搭建和维护的缺乏了解。这本书的出现，彻底改变了我的困境。它的语言风格非常平实，没有太多晦涩难懂的专业术语，即使是像我这样的新手，也能很快跟上节奏。书里对很多关键环节的实操步骤描述得非常细致，就像手把手带着你做项目一样。我尝试按照书中的思路去复现一些场景，发现它不仅是理论的讲解，更包含了大量的“避坑指南”，这些都是我在实际工作中踩过很多次坑才慢慢摸索出来的经验，能系统地学习到这些，对我来说价值巨大。它让我从一个“使用者”的角色，逐渐转变为一个能理解系统全貌的“参与者”，这极大地提升了我的工作效率和对业务的洞察力。
评分罗列齐全的工具书
评分内容丰富全面，既可以作为具体技术学习，也能用于工具查询。从架构、业务、技术等维度深入的介绍了大数据生态系统相关技术。本书唯一不足的地方是有个别组件介绍程度不够深入，当然，也不能要求那么完美。组件的具体应用还要根据实际业务场景来定。总之，是一本不错的大数据技术书籍。值得一看。
评分内容丰富全面，既可以作为具体技术学习，也能用于工具查询。从架构、业务、技术等维度深入的介绍了大数据生态系统相关技术。本书唯一不足的地方是有个别组件介绍程度不够深入，当然，也不能要求那么完美。组件的具体应用还要根据实际业务场景来定。总之，是一本不错的大数据技术书籍。值得一看。
评分13个章节，492页内容，一看作者们花了许多心血，值得一读0.0
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