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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 NoSQL142

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ETL245

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