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Java电子书：云原生数据中台：架构 方法论与实践 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
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1 ~. e- }: {1 i; H( I& c4 C/ Y0 y1 u4 h% Q$ S
编号：mudaima-P0287【Java吧 java8.com】2 r+ S5 l- a2 i4 T. j# o" X
6 N: Q; d" ?, K/ p8 L# ^7 a
3 [7 ~. O6 _7 s5 U* W) C
6 s6 w; U0 F. C& R+ P8 S/ FJava电子书目录：部分 数据中台与硅谷大数据平台
4 O* P+ R6 Y2 i" t L4 q* d第1章 全面了解数据中台! D' r0 H5 ]& G' f% ^" n
1.1 数据中台概念的起源 3) D- J! l e) H5 L3 T/ I
1.1.1 艺电的“数据中台”改造 4; D9 d& F( `' {4 [ }1 l
1.1.2 Twitter的数据驱动 6
! M9 t: u2 F# z* J- I! P$ e* P$ e1.2 什么是数据中台 8
# o' o* v6 ]) U; t6 P1 G- w8 z# M1.2.1 数据中台建设的目标 8
! Q1 R1 h- V2 H6 o* u1.2.2 如何实现数据中台建设的目标 11
$ P: s# u7 s- a* U1.2.3 数据中台的定义和4个特点 13( F9 m- e! y; u5 S8 L; R
1.3 大数据平台与数据中台 164 |7 e' w/ S, r2 ]1 E3 Z) a
1.3.1 为什么要建设数据中台 16) d e. z1 Z$ X
1.3.2 数据中台与传统大数据平台的区别 20
& p, T, g/ m7 [9 R/ d1.3.3 数据中台的评判标准 24- W* A3 F( S' n/ i+ D6 q
1.4 数据中台建设方法论总纲 240 Z0 }; }. v8 `& G5 Z
1.5 本章小结 27+ r7 ?' n7 S2 [7 S m
第2章 数据中台能力和应用场景5 g' v* Z, { X3 B
2.1 数据中台不是“银弹” 289 {% v; f8 e- G, Y
2.2 数据中台的核心能力 312 P) s$ u% c. ]. l0 E$ Y c" `
2.2.1 全局商业洞见 31
1 h+ B# L0 x% _2.2.2 个性化服务 34( ]+ l C( X8 l. j) B- |! c, b0 n
2.2.3 实时数据报表 38' X& S$ T" \/ }8 H$ W
2.2.4 共享能力开发新业务 39" D! ~6 j7 ~: q. w: c7 m5 r( }3 m
2.3 数据中台的行业应用场景 41
: k; \# C- `8 _. _2.3.1 互联网行业 41
% C0 Y* Z; h2 A# s" A2.3.2 连锁零售业 42( k0 L0 P7 ^6 N2 S7 \
2.3.3 金融业 437 t" U8 x7 F0 V& L! i" o% r% S
2.3.4 物联网 44
/ D# P7 u# Z1 t9 Q2.4 数据中台如何为企业赋能 45
' P; z2 D4 g1 E3 U/ ?) G4 [8 G( }2.4.1 组织架构 46
# N' V% ^* Y0 i! T) M B2.4.2 决策部门 484 I& O5 ~2 o5 {# v) q9 j
2.4.3 业务部门 51
& D( ~% F" s) R: \- v& e4 `2.4.4 研发部门 539 Q# x" Y/ ^! Y8 Q
2.4.5 大数据部门 55* B. ~/ y) ^' z) q( B+ _9 m
2.5 本章小结 56 a! z, V' _5 }$ \
第3章 数据中台与数字化转型
/ b6 e N* L; _4 e; F8 [: x4 Y3.1 数字化转型的4个阶段 585 b/ [# U; a4 | H9 s
3.1.1 信息化 58
6 E+ j, k2 e; X5 m) b8 @5 x6 q9 ]3.1.2 数据仓库（数据平台1.0） 597 {7 B# w4 E" ^6 o+ |
3.1.3 大数据平台（数据平台2.0） 61
; v& d5 ?/ @; _" |9 s4 z3.1.4 数据中台（数据平台3.0） 63! ]0 j' a0 `1 v* g# s0 b
3.2 数据驱动 64
/ {1 W" E% j7 \) K# B$ U3.2.1 面向用户的数据驱动产品及服务 66
7 q4 X1 z5 u7 w- X2 X9 W3.2.2 面向内部业务部门的数据驱动服务 68
1 Z/ v, w; i) `; R" [3.2.3 数据驱动的系统管理 715 f H; J" s2 M1 O
3.3 数据中台如何支持数字化转型 72
0 e6 D5 ?& x" b4 q% z7 z2 S0 r( X6 v3.3.1 从技术层面支持数字化转型 73
! \) W( c7 Z' {8 R' F3.3.2 从组织架构层面支持数字化转型 74
, f8 E3 b- C3 C* |5 |2 a; w3.4 本章小结 75
0 j( J H4 M' c5 K; P, F第4章 从大数据平台到数据中台
7 v3 A" y! y4 v4.1 大数据平台建设阶段 76' j) o1 |% [7 ~3 Q" m9 Y
4.1.1 大数据平台起步 77
' l# |0 ]! A- K8 U9 p5 D d: m4.1.2 系统自动化 77 v/ E- S" c* L5 \5 a5 E
4.1.3 大数据平台的生产化 78
1 e. r2 m0 D$ b# `- z5 x+ {( L4.2 数据管理及应用阶段 80
: V' L0 L( o1 T, X% F* _0 Y' x4.2.1 数据湖/数据仓库建设 806 e. m' L ~9 E5 e' Y" ]' }
4.2.2 数据管理 81
% e* u, g1 a/ m. E4.2.3 数据安全 82
. s1 ]; d/ i# j. L; I4.3 数据能力中台化阶段 84
5 \( v. t: P( }, @7 L' a4.3.1 全局的数据治理 85
: U# \5 c" q! t k9 [# g$ P7 B0 }4.3.2 数据能力的复用和共享 85
- N6 p4 {, h. |# c4 u! K3 R4 N" h4.3.3 云原生架构的支撑 85$ o0 {/ V7 L A% g
4.4 DataOps 871 k. V0 }9 ?9 t
4.4.1 什么是DataOps 875 ~3 Q0 C1 |) `6 v. o& O
4.4.2 DataOps解决的问题 88
& \8 o b5 Z- J+ T5 H4.4.3 DataOps的目标功能 90
- C l% ]0 }! E) J4.4.4 DataOps的主要技术 91
' p$ n2 ^ T$ a4.4.5 DataOps与数据中台 92
; W( m' d. Y. R$ x4.5 本章小结 930 q P) ~3 T; u& Q$ H0 X
第二部分 数据中台架构与方法论
- u Y3 ^: ^9 s. b0 p' \第5章 数据中台建设须知+ M" M( {. G) p7 P
5.1 数据中台建设需要一套方法论 96
3 W# g S( ?4 | P5.2 从失败的大数据项目中吸取教训 98
+ R [- d$ m1 i3 ?" _# M1 z" i5.3 数据中台建设中的常见问题 995 P5 ~+ Z/ o4 d! {5 l. j
5.4 评判数据中台建设效果 101
, `7 G3 E) `6 r! r/ F ~5.5 数据中台建设的人员规划 103
, {- k8 Z% Z U5.6 数据中台的技术选型要求 106! R! ^: `0 P9 z# L1 L6 S
5.7 本章小结 107
( W4 [! A+ c0 m第6章 数据中台建设方法论' @1 N6 q' O o) s+ S$ R& {
6.1 基础架构 1093 q) i3 ~2 W- _, D+ B9 }) W) z' D
6.2 数据工具 114
0 c2 M1 ?- J8 E4 P* ?8 a0 A6.3 顶层架构设计 115
4 d) ~2 D3 s. w6 T" K; r" P5 T6.4 数据规范 116+ n$ b b( ^8 a0 o
6.5 业务驱动 118
( q" T {' p9 H; x I* S2 Y6.6 关键指标 120. \' p3 e8 i; g+ V1 B3 f
6.7 明确责权利 125
* `( S7 b. p+ r a+ @0 w, `6.8 管理迭代 127
: r u7 O- \/ {( B( k6.9 数据中台建设流程 128
! r- Y0 G( ?" n& C$ n5 A+ F6.10 本章小结 130' h! [* U0 _ o0 x/ {
第7章 数据中台的架构
0 y5 p0 e) v4 P; u3 y7.1 数据中台的功能定位 1323 G' b6 d# L+ }6 E3 w8 e' S/ I7 d
7.2 数据中台架构设计的9大原则 135$ ^/ M* K; N ^1 X) J. a7 x2 d& F
7.3 典型的硅谷大数据平台架构 137! h& f/ l* g* g1 f
7.3.1 Twitter的大数据平台架构 1378 S8 R9 L: t; a1 @4 C/ T$ ~0 ?
7.3.2 Airbnb的大数据平台架构 140
5 p5 s' F$ h V9 Z! S, L% C6 t" l6 w7.3.3 Uber的大数据平台架构 141
6 E5 ~0 v8 w0 L S7.3.4 云平台作为大数据平台的通用底座 143" A: v4 r% i& j' X9 l4 h3 N
7.3.5 硅谷大数据平台架构的共性和建设思路 1455 G1 Z8 ~/ R+ X8 ]6 T
7.4 数据中台架构 147
3 t, Y. e3 W2 g$ v4 B) w: u7.5 数据中台子系统 150, [3 g6 v$ b7 k; o( X5 i
7.5.1 应用基础能力平台 151
7 a) D! C- y2 ?( D8 m7.5.2 数据基础能力平台 152, M* u5 d! o4 g
7.5.3 数据集成开发平台 154: S/ M# d4 F* `% k3 |) E
7.5.4 数据资产运营平台 156
3 I* W. f2 ?. n0 P7.5.5 数据业务能力层 1588 ^7 W- f. Z0 B& Z. w# |. N
7.5.6 数据中台重点建设内容 159' _( z0 O; L& X- q) h) u
7.6 本章小结 160
% [( r7 e N% s! M! s6 a第8章 数据中台与云原生架构+ N' t- d8 G" x# O% q: d$ D
8.1 云原生架构及云平台 1611 A+ R2 S( p& S/ b
8.2 PaaS平台的主要功能 165/ ]8 @( K# ^( p
8.2.1 资源管理 167
; f' w, P8 A) a+ ~# L8.2.2 应用全生命周期管理 169
8 s) ^9 ~1 X/ z8 q3 Q1 u/ k* c8.2.3 高可用和容错 170
! ]# C* k' q% J0 P2 E' @3 L" ]+ G8.2.4 运维平台 172! M/ o' ?; h! f- ?% e
8.3 传统方式下搭建数据中台的难点 173
5 |3 ~: s& \! i: H8 a5 \% O8.4 云原生架构对于数据中台建设的5大意义 1759 ~; e% A! [0 i9 ~
8.5 数据中台的IaaS层选择 178
+ e6 t1 x4 ]: b. a9 d8.6 本章小结 180/ e% q9 _6 Y! s
第三部分 数据中台技术选型与核心内容7 S5 N" w7 H2 P2 S/ G9 L* n
第9章 数据中台建设与开源软件; h2 [% S, O6 v9 r p/ \" z
9.1 开源软件的起源和建设过程 185
: q8 U4 p* x2 r3 a0 s: {2 M7 r8 x9.2 开源软件的合理使用 189/ T, @ U4 @9 n, Y
9.3 集成开源软件的5个注意事项 192
, M7 v/ U7 t7 g. k$ V0 V9.4 应用基础能力平台的开源选择 193, E. ? F# F2 V' O" g4 f6 [
9.5 数据基础能力平台的开源选择 196 L/ Y* B+ K2 a( ]" c
9.6 数据集成开发平台的开源选择 2033 V# M- Y5 a8 e. |
9.7 本章小结 205
: M" b6 d2 u2 k, W第10章 数据湖与数据仓库. k9 g x& W! o
10.1 数据湖 207
0 ?$ }. x/ a, f) g" P/ E10.1.1 数据湖的起源与作用 2087 `2 a9 z/ G: ~/ ^% i! u0 T
10.1.2 数据湖建设的4个目标 211; g6 H' k+ [# {; z, E! H) W' }
10.1.3 数据湖数据的采集和存储 212
/ {9 s) V3 ` S o$ r10.1.4 数据湖中的数据治理 216
: \ z5 F8 g- e' I10.2 数据仓库 218
* D4 @" C$ u! Y o( d0 g: E10.2.1 数据建模方式 219
% z0 w; z! F$ v( z* i' y E10.2.2 数据仓库建设的层次 2212 I$ L* q: Q5 B0 o
10.2.3 数据仓库中的数据治理 2250 F. d R/ D. d' e4 w0 [
10.2.4 数据清洗 229
' x- w/ q3 S. E2 Z! s10.3 数据中台中的数据仓库和数据湖建设 231
, C8 I4 m- B( i6 q2 B; L9 v10.4 本章小结 233- {' |! u2 e5 @( a5 L, A
第11章 数据资产管理
; t, R. w" Y; z/ v' P/ d+ k/ R11.1 数据资产管理的难题 235! q2 @$ A" [5 S' D
11.2 数据资产管理定义 2385 z, Y" s5 `" F, `( B/ d
11.3 主数据管理 239! c. s( ?- I: i
11.4 元数据管理 242
7 Z Z6 s' S4 r: r# a3 c11.4.1 元数据的分类 243
; P5 y1 t. ?, H4 m9 b, t11.4.2 元数据管理系统的功能 245
) f; i9 |7 R m1 y" m$ U! ^$ O11.5 开源的元数据管理系统 247* i) d( [; y& m9 Z$ v* _& y
11.6 数据资产的ROI 249
+ x( I. a3 i" R) N11.7 本章小结 250
( \+ m# I: s3 K; t4 E- E第12章 数据流水线管理9 H& X1 T2 f! Y, v& ]& S T1 d
12.1 数据流水线的定义与模型 251, }* V: O5 F; T; P+ C3 U
12.2 数据流水线中的应用类别 254
. _ F9 n: f# l' h! d: h12.3 数据流水线的运行方式 256' \# r* Q# ]8 t2 z' P6 n
12.4 数据流水线示例 257
" L) _+ L7 R: Z12.5 数据流水线管理系统面临的挑战 2599 y* r( t: p# f3 B
12.6 数据流水线管理系统的功能需求 262
) K/ k% m& a& k5 K+ f! m12.6.1 自动化流水线 262* v$ y% _; V3 m4 N
12.6.2 数据管理 263
" q: I, V6 E9 {4 {' V" t12.6.3 性能要求 2648 X& D) e& t- b/ J* U, E% F1 ]
12.7 数据流水线管理系统的组件 265
0 m! s, X. ]& g' ?" x* P12.8 批流合一的数据流水线 2667 i3 z3 @4 a& ^6 i6 _$ ^$ e- I
12.9 本章小结 269, W" k3 f5 c3 C5 I# ]) X6 s# o
第13章 数据中台应用开发
1 M+ Z. g- h" O# G" x13.1 数据应用的形态 270
+ x) e C9 w8 ~; V" I8 l1 y# W- T13.2 应用开发工具 277' |# S. S* j- `0 W
13.3 3种典型的数据中台应用 279. I2 Y4 C! p1 N' P/ |0 g6 [9 I4 Q
13.3.1 数据即服务 279
; {, j' d4 B' P/ j13.3.2 模型即服务 2816 y; Z, E p- t: O! F/ Q+ Y/ [$ \
13.3.3 用户标签系统 282
7 B! @4 y5 L2 ^: p1 N& R" G) {4 n4 }+ k13.4 数据中台应用的开发和管理 283( M( I( R, |- _/ F2 G
13.4.1 应用调度系统 284
: F) N* g' ]- |! A( S13.4.2 多租户管理 285
) ?, L/ x8 p/ r) {13.4.3 持续集成和发布 286
+ Z! K, F& e7 {- h) b. w. d13.5 本章小结 2874 h6 u% B! K' Z; u
第14章 数据门户9 R0 T$ b7 T( l o' u ]1 f4 b- J
14.1 数据门户出现的背景 288$ @3 f/ i$ B! i$ w& V
14.2 硅谷的数据门户建设 289
* q9 b; M0 ^$ ] b) w; X: h14.2.1 Twitter的DAL和EagleEye 290
# z& Z# U" c, U. ]' D# e6 s5 R14.2.2 LinkedIn的Data Hub 292+ b" @" y# ^( {' I, R. [
14.2.3 Airbnb的Data Portal 2930 r8 _. t# R4 B# c9 ]1 p
14.2.4 Lyft的Amundsen 294
2 T8 i" }" P" j" _3 p14.2.5 Netflix的Metacat 296
/ e! g0 A( t7 b6 i14.2.6 Intuit的SuperGlue 297
. K$ f' Z& v' R9 Q! V14.2.7 硅谷数据门户总结 2983 e/ p# }6 D! Q$ g
14.3 数据门户的定位及功能 2994 Z9 F6 G9 c, o
14.4 数据门户的实现原理 301
, d; ]3 N+ y# L+ b14.5 数据门户的社交属性 3036 H! H" N/ \+ b$ e
14.6 数据应用的自助及协同工作 304
- c7 Q) N* E' Q+ p; @9 c5 l1 g* W$ ?14.7 数据智能运维 306% J+ N2 R! }' [! V0 j$ h# B0 D
14.8 本章小结 308
0 @& @+ X1 J i4 @7 w第15章 管理数据中台的演进
$ E9 U8 J/ z! r; G X15.1 不断演进的数据中台 310
2 g0 L# y3 q7 }7 D: ~7 [15.2 人员变动下的数据管理 310
$ P6 [9 ~: b) h15.2.1 数据安全 311
7 D; @0 Z6 b H/ E( g15.2.2 数据能力的传递 312* J: d) N, M( {
15.3 数据和应用的演进 314
$ N) A8 x+ i- q1 b" J% D% V- e15.4 资源的演进 3165 U- S2 L2 N& \8 h
15.5 演进中的关键指标 318
8 {! s8 q0 V$ c0 C7 h15.6 本章小结 3216 v; t( f3 K7 ~& b4 R$ ~) _
第四部分 数据中台案例分析
: U$ N& u4 a ]) [7 \- d第16章 EA“数据中台”实践
) l) |: X4 f, l; h16.1 建设背景 324
( c$ i m6 ]. R9 r16.2 组织架构调整 327; f) Q) }2 J- ]& ~8 g, m1 s
16.3 建设过程 328
. d9 b2 {; r: R9 o, Z& x6 a16.4 体系架构 333$ {! x% \( L/ b8 ?) ~
16.5 数据治理 336$ n3 x* |: `+ y2 P e6 L6 o) q
16.5.1 数据标准和规范 336
' w1 @1 y ]. o' Y& \) y16.5.2 元数据管理 338
& J5 L. ]* G/ f, ~1 ^16.5.3 数据质量管理 339) ?) R+ i) @. ?5 f8 y9 N
16.6 数据应用产品 340$ K' A7 ~& d3 s8 g( B: F" U
16.6.1 推荐系统 3408 C5 [* Q, M" ], D! r
16.6.2 打造动态游戏体验 341
2 i6 _$ D! v& ], Y7 F6 N: E. m8 |+ i16.6.3 标签系统及游戏运营 343
! c5 f4 q Y% {7 O. Z16.7 EA“数据中台”功能总结 344
% f0 b, O# M3 f* P16.8 本章小结 345java8.com6 {/ g% ?8 B- s9 I0 H3 l3 C9 j. P
第17章 零售行业的数据中台3 v( E4 V- I& I0 f0 t& c
17.1 零售行业的数字化转型 346
; ^$ |* q2 `/ D$ D8 x% X17.2 零售行业数据中台解决方案 347
- ?5 l( g1 Q! }% z# N; d) y17.3 零售行业数据中台的建设 349
% j4 U' n2 ~5 @" P3 T/ J. Z& |17.3.1 数据汇聚 3504 x! w: X& j+ \/ w: r$ d
17.3.2 业务调研 352
# [; u& O5 I2 R" R9 }' b17.3.3 数据仓库建设及数据分析 354
$ y! }* b* Y# J4 M7 _. p. _7 W! W17.3.4 业务系统的能力反馈 3564 {6 g+ X. l9 v+ u4 l
17.4 零售行业数据中台的应用场景 357
1 Z5 u' O4 T) }7 x17.4.1 用户标签体系 357
9 D3 C' y g% ~& R4 z- s4 C: t17.4.2 精准市场营销 359
. V/ ~& d" ? z17.5 本章小结 3619 h |5 j0 T* _; G" _0 Z
第18章 物联网领域数据中台建设! \+ e( w: [' [$ N
18.1 现代物联网的产业链 3628 j, Q/ Z Q6 V# b2 }/ R
18.2 物联网与ABC 3657 a1 o+ u1 c2 O: r2 u
18.3 物联网数据中台架构 366# ?; x: u+ b0 w0 c: g- Y7 p
18.4 智慧建筑物联网数据中台应用 3716 \$ {% R8 d/ z
18.5 本章小结 374
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2023-09-01
