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9787121390449
9787111642404 9787111634546


算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践

定价：89.00元

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121392887

版次：1

商品编码：12947564

品牌：博文视点

包装：平装

开本：16

出版时间：2020-08-01

用纸：胶版纸




内容简介2.jpg
本书作者依据在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美互联网公司的实际工作经历，对算法技术、数据技术，以及围绕它们进行的技术中台建设实践进行了全面的探讨，并在此基础上对信息流、计算广告及智能出行等核心互联网业务进行了案例剖析。本书具有广阔的技术视野，内容颇具深度，既适合互联网行业的技术从业者阅读，也适合计算机相关的高年级本科生、研究生阅读。通过阅读本书，读者能加深对机器学习、深度学习、大数据、分布式及技术中台等相关领域的认知与理解，并从中获得一定的启发和可借鉴的经验。


目录.jpg
1章 算法与数据中台概述 1
1.1 中台的背景和意义 1
1.2 算法与数据中台的功能价值 3
1.3 算法与数据中台的技术体系 4
1.4 算法与数据中台的实践场景 6
1.5 算法与数据中台的应用前景 7
1.6 本章总结 8
2章 中台技术之基础设施 10
2.1 研发效率 10
2.1.1 代码组织和构建 11
2.1.2 代码审查和任务管理 13
2.1.3 持续集成 15
2.1.4 通用压测平台 17
2.2 服务通信 19
2.2.1 跨进程通信框架 20
2.2.2 服务注册与发现 21
2.2.3 服务治理 24
2.3 监控报警 25
2.3.1 通用架构 25
2.3.2 指标计算模型 26
2.3.3 开源解决方案 27
2.4 链路跟踪 29
2.4.1 应用场景与设计目标 30
2.4.2架构 30
2.5 本章总结 32
3章 中台技术之在线算法 33
3.1 物料检索 34
3.1.1 倒排检索 35
3.1.2 倒排索引实例 37
3.1.3 相似检索 38
3.1.4 相似检索实例 40
3.1.5 模型粗排 40
3.2 模型预估服务 41
3.2.1 整体架构 42
3.2.2 多框架支持 43
3.2.3 模型上线 44
3.2.4 在线预估 45
3.2.5 异构设备 46
3.2.6 性能优化 47
3.2.7 效果监控 49
3.3 策略机制引擎 50
3.3.1 整体架构 50
3.3.2 计算流解释器 51
3.3.3 Lua 解释器 52
3.4 集管理平台 53
3.4.1 多租户架构 53
3.4.2 集动态管理 54
3.4.3 集性能监控 57
3.4.4 配置动态分发 59
3.5 效果评估 60
3.5.1 背景介绍 61
3.5.2 设计模式 61
3.5.3架构 62
3.5.4 指标计算 64
3.6 本章总结 65
4章 中台技术之机器学习平台 66
4.1 机器学习平台简介 66
4.1.1 机器学习的研发流程 67
4.1.2 机器学习的研发挑战 69
4.1.3 机器学习的研发技术 69
4.2 传统机器学习算法 73
4.2.1 线性算法 73
4.2.2 因子分解机算法 77
4.2.3 决策树算法 81
4.3 深度学习算法 84
4.3.1 发展简史 85
4.3.2 神经元模型 86
4.3.3 神经网络模型 87
4.3.4 神经网络的算法原理 88
4.4 模型框架基本原理 94
4.4.1 分布式计算架构 94
4.4.2 并行计算的同步机制 99
4.4.3 梯度更新算法 102
4.5 层结构的模型框架 108
4.5.1 Caffe 109
4.5.2 DistBelief 110
4.5.3 WBLEngine 112
4.5.4 小结 116
4.6 数据流结构的模型框架 116
4.6.1 TensorFlow 116
4.6.2 PyTorch 122
4.6.3 小结 126
4.7 复合结构的模型框架 126
4.7.1 场景特点 126
4.7.2 设计思路 127
4.7.3 架构与实现 128
4.7.4 性能优化 131
4.7.5 小结 132
4.8 机器学习平台简介 132
4.8.1 单业务线开发阶段 132
4.8.2 平台化建设阶段 133
4.8.3 业界产品 134
4.9 新浪微博 WBL 机器学习平台 135
4.9.1 用户作界面 136
4.9.2 管理中心 138
4.9.3 数据中心 140
4.9.4 调度中心 141
4.9.5 智能中心 144
4.9.6 模型中心 145
4.10 本章总结 147
5章 中台技术之分布式数据库 148
5.1 分布式数据库概述 148
5.1.1 SQL 数据库 148
5.1.2 SQL 数据库 149
5.1.3 NewSQL 数据库 150
5.2 分布式数据库技术 150
5.2.1 ACID 理论 151
5.2.2 CAP 理论 151
5.2.3 BASE 理论 153
5.2.4 数据分片策略 154
5.2.5 数据复制策略 157
5.2.6 Gossip 协议 158
5.2.7 分布式一致性协议 160
5.2.8 分布式事务协议 167
5.3 分布式数据库产品 170
5.3.1 Redis 170
5.3.2 Google BigTable 170
5.3.3 Google Spanner 173
5.4 LaserDB 分布式数据库 177
5.4.1架构 178
5.4.2 数据模型 179
5.4.3 分片策略 180
5.4.4 批量加载 181
5.4.5 同步机制 182
5.4.6 高可用架构 184
5.4.7 高性能方案 185
5.5 LaserDB 应用案例分析 188
5.5.1 数据缓存 188
5.5.2 特征服务 189
5.5.3 向量存储 190
5.5.4 样本拼接 190
5.6 本章总结 191
6章 中台技术之大数据平台 192
...............


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


内容简介.jpg

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，几位联合创始人亲自执笔，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。




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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


书 名: 中台战略：中台建设与数字商业

定价: 89元

作 者: 陈新宇 罗家鹰 邓通 江威

出 版 社: 机械工业出版社

出版日期: 2019-08-19

ISBN 号: 9787111634546

开   本: 32开

页   数: 362

版   次: 1-1


内容简介 山.png

内容介绍
中台究竟该如何架构与设计？
中台建设有没有普适的方？
现有应用如何才能顺利向中台迁移？
中台要成功必须具备哪些要素？
中台成熟度究竟如何评估？
中台如何全面为数字营销赋能？
中台如何在企业的数字化转型中发挥关键作用？
这些问题都能在本书中找到答案！
这是一本全面讲解企业如何建设各类中台，并利用中台以数字营销为突破口，终实现数字化转型和商业创新的著作。
云徙科技是国内双中台技术和数字商业云领域的服务提供商，在中台领域有雄厚的技术实力，也积累了丰富的行业经验，已经成功通过中台和数字商业云服务帮助良品铺子、珠江啤酒、富力地产、美的置业、长安福特、长安汽车等近40家国内外行业龙头企业实现了数字化转型。
全书一共12章，逻辑上分为三个部分：
一部分（1-2章） 从宏观上交代了所有企业都面临数字化转型的大时代背景，并指出中台是企业数字化转型的关键驱动力，数字营销是企业数字化转型的3个重点领域之一。
二部分（3-7章） 从成功要素、建设方、架构设计、成熟度模型4个维度详细讲解技术中台、业务中台、数据中台的建设思路和方法。
三部分（8-12章） 从数字化转型和商业创新的角度讲解了中台为数字化营销赋能的底层商业逻辑、技术架构和实施路径，用3个真实的综合案例展示了实践的完整过程。


目录 山.png

作者简介
前言
1章 企业数字化转型
1.1 企业数字化转型的4个驱动力 2
1.2 企业数字化转型的2条路径 10
1.3 企业数字化的3大本质 15
1.4 企业数字化的3个领域 19
1.5 中台驱动企业数字化转型 24
2章 云智慧时代的数字营销
2.1 数字营销的背景 26
2.2 数字营销的定义 28
2.3数字营销的3个重要趋势 29
2.4 中国数字营销的5个新特性 31
2.5 数字营销解决方案架构分析 35
2.6 面向营销的数字中台 39
3章 全面解读中台
3.1 什么是中台 45
3.2 中台及其展现形式 50
3.3 中台的作用 52
3.4 中台的发展与进化 65
4章 企业中台5大成功要素
4.1 中台文化：7个行为准则和行动纲领 80
4.2 组织架构：中台为组织架构赋能 94
4.3 人员能力要求：运营、业务、技术铁三角 99
4.4 业务执行：业务运营与敏捷开发 106
4.5 中台实施：1个经验和4个教训 118
5章 中台建设方
5.1 中台架构整体策略 125
5.2 业务顶层设计 127
5.3 业务中台设计方 129
5.4 数据中台设计方 148
5.5 应用向中台迁移的3种途径和方法 156
6章 中台的架构与设计
6.1 技术中台规划 159
6.2 业务中台的建设 160
6.3 数据中台的建设 175
7章 中台成熟度模型
7.1 成熟度评估模型 205
7.2 成熟度能力评估 213
8章 中台助力的数字营销
8.1 消费者全触点覆盖 217
8.2 全域消费者运营 219
8.3 全渠道交易 223
8.4 全链路服务 242
8.5 数据驱动的运营 254
8.6 营销的核心是运营用户数字资产 259
8.7 平台+运营，支撑企业营销变革 268
9章 数字营销的技术架构与路径
9.1 基于中台架构，构建立体数字营销云 273
9.2 数字营销云技术架构和设计理念 275
9.3 数字营销云的3种部署架构 283
9.4 实现数字营销云的关键技术特性 285
10章 A公司：快速响应数字营销的中台
10.1 案例背景 295
10.2 IT困境 296
10.3 确定中台方案 299
10.4 中台价值初现 304
10.5 未来规划 317
11章 B公司：中台为数字营销赋能
11.1 案例背景 320
11.2 B公司数字化营销的动机和背景 321
11.3 B公司数字化营销价值链落地实践 323
11.4 IT与业务部门通力合作，推进营销数字化规划落地 331
11.5 未来展望 333
12章 C公司：数字营销打造流量池运营体系
12.1 案例背景 336
12.2 实施过程 337
12.3 创新描述 345
12.4 市场应用及展望 346
12.5 价值评估 347

大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战

定价：108.00元

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121390449

包装：平装

开本：16开

出版时间：2020-07-01

用纸：胶版纸

字数：575


内容简介2.jpg

目前，在基于大数据技术的数据中台建设过程中，由于缺乏完备的架构参考和类似于“脚手架”的原型项目，很多IT团队会在工程技术层面上感到无从下手。开发人员迫切地需要设计良好的架构参考和简单易用的原型项目帮助他们快速启动自己的数据中台建设，本书就是为这一目标而写作的。

本书以大数据平台的架构设计为主题，围绕一个2万行源代码的原型项目讲解和演示如何在工程技术层面构建当下流行的数据中台。全书涵盖建设一个企业数据平台所需的各个重要环节，包括基础设施建设、数据采集、主数据管理、实时计算、批处理与数据仓库、数据存储及作业调度，每个环节独立成章，每一章介绍对应主题的架构方案和技术选型，然后结合原型项目讲解具体的实现细节。

如果你是一位架构师，本书可以帮助你提升对大数据平台的整体把控力；如果你是中开发人员，建议你选择自己感兴趣的章节深入学习原型项目的代码；如果你是企业的CIO或数据团队的负责人，本书的1、2、4章对于你定制企业数据中台战略、规划数据平台蓝图及组建数据团队都有重要的参考价值。






1章 企业与数据 1

1.1 数据的价值 3

1.2 企业的数据应用能力 6

1.3 企业的数据技术成熟度 12

1.4 数据团队建设 14

1.4.1 大数据人才类型 14

1.4.2 数据团队的组织与管理 20

1.5 建设数据文化 25



2章 聚焦中台 27

2.1 中台简介 27

2.2 企业信息现状 28

2.2.1 点对点式的集成 29

2.2.2 重复建设 30

2.2.3 阻碍业务沉淀与发展 31

2.3 烟囱架构案例：会员管理 31

2.4 曾经的“救赎”——SOA 38

2.5 中台详解 41

2.5.1 中台架构 42

2.5.2 中台的技术体系 46

2.5.3 中台的组织架构 48

2.5.4 中台不是“银弹” 51

2.6 数据中台 52

2.6.1 企业数据资产的现状 53

2.6.2 数据中台具备的能力 54

2.6.3 数据中台建设策略 56



3章 基础设施 60

3.1 集规划 61

3.1.1 集规模与节点配置 61

3.1.2 节点角色分配 63

3.2 创建实例与组网 65

3.2.1 登录云控制台 65

3.2.2 创建专有网络 67

3.2.3 创建安全组 67

3.2.4 创建实例 72

3.2.5 申请弹性公网IP地址 78

3.3 安装集 79

3.3.1 软件清单 79

3.3.2 环境预配置 80

3.3.3 安装Redis 86

3.3.4 安装Galera（MySQL集） 87

3.3.5 搭建本地CDH Repository 100

3.3.6 安装Cloudera Manager Server 103

3.3.7 安装CDH 110

3.3.8 高可用配置 114

3.3.9 安装Spark 2 117

3.3.10 启用Spark SQL 118

3.4 安装单节点集 121



4章 架构与原型 122

4.1 大数据平台架构设计 123

4.2 原型项目业务背景 127

4.3 原型项目架构方案 132

4.4 原型项目工程结构 139

4.5 部署原型项目 142

4.5.1 配置服务器 142

4.5.2 构建与部署 151

4.5.3 小化增量部署 165



5章 数据采集 167

5.1 技术堆栈与选型 168

5.2 需求与概要设计 171

5.3 原型项目设计 173

5.4 生成dummy数据 174

5.5 基于Sqoop的批量导入 177

5.5.1 项目原型 177

5.5.2 使用Sqoop 180

5.5.3 增量导入与全量导入 184

5.6 基于Camel的实时采集 185

5.6.1 项目原型 186

5.6.2 基本的数据采集 188

5.6.3 应对采集作业时 193

5.6.4 应对数据就绪 197
.............

书名：数据中台架构：企业数据化佳实践

定价：86.00元

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121386367

包装：平装

开本：16出

版时间：2020-05-01

用纸：胶版纸






本书对企业数据化建设的目标、内容及定位做了相对完整的论述，详细地阐述了数据中台的定义、内容及如何支撑企业数据化整体建设，同时也介绍了数据中台在企业中的落地步骤、丰富的数据应用场景与实际效果。本书是企业数据化建设的实用参考书。
本书的内容完全基于笔者团队的实践经验。笔者团队曾经帮助十几个行业头部企业的数据中台项目成功落地，这些项目验证了本书中阐述的方体系的可行性。希望本书能够对国内数据化工作者提供一定的帮助。




1 信息认知和当前的信息化
1.1 信息工具的发展推动人类历史进步
1.2 信息工具的进步与历史发展
1.3 当前的信息化
2 企业数据化
2.1 企业数据化认知
2.2 企业数据化与企业信息化及企业的关系
2.3 企业数据化建设的内容
2.4 企业数据化的现状与问题
3 数据中台概述
3.1 数据中台是什么
3.2 数据中台的价值与建设的必要性
3.3 数据中台建设五步法
3.3.1 数据中台建设五步法概述
3.3.2 一步：数据资源的盘点与规划
3.3.3 二步：数据应用规划与设计
3.3.4 三步：数据资产建设
3.3.5 步：数据应用的详细设计与实现
3.3.6 五步：数据化组织规划
4 数据资源盘点与规划
4.1 数据资源盘点
4.2 数据资源规划
5 数据资产建设
5.1 数据资产建设概述
5.2 产品选型与技术方案设计
5.3 数据模型设计规范
5.4 数据开发规范及数据开发
6 数据应用规划与建设
6.1 数据应用规划
6.2 数据应用建设
7 数据应用之佳实践
7.1 房地产行业的数据应用方案
7.2 鞋服行业的数据应用方案
7.3 乳制品行业的数据应用方案
7.4 新零售营销的数据应用方案
7.5 人力资源领域的数据应用方案
8 数据化组织规划
8.1 数据化组织规划的必要性
8.2 数据化组织的定位与职责
8.3 数据化组织的工作内容与边界
8.4 数据化组织的岗位设置
8.5 数据化组织的人数配置、预算资金与考核建议
9 数据中台与数据质量
9.1 数据质量的常见问题
9.2 数据模型规范提升数据质量
9.3 数据管理提升数据质量
9.4 数据共享提升数据质量
9.5 清洗历史数据提升数据质量
9.6 主数据管理提升基础数据质量
9.6.1 人员主数据管理
9.6.2 账户主数据管理
9.6.3 组织主数据管理
9.6.4 客商主数据管理
9.6.5 顾客主数据管理
9.6.6 产品主数据管理
9.6.7 项目主数据管理
9.6.8 资产主数据管理
9.6.9 物料主数据管理
.......

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