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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" X0 x( ?) v* |( L
5 J2 W5 v% p b/ p* A
* J$ a! ^$ D5 `3 ^编号：mudaima-P0287【Java吧 java8.com】& e7 k0 m8 b0 ?8 M5 C* T* U, [
4 ]: b; Y# K2 ~" ]# y5 k5 [4 s* D E8 j7 ]7 |' ^
" |* m, N1 l p/ ?! ^# b% }Java电子书目录：部分 数据中台与硅谷大数据平台
8 G$ `! ^& e; o# S) A- _第1章 全面了解数据中台9 K2 a) B! V' ~6 D3 ~* |6 Z# i# u
1.1 数据中台概念的起源 3
n1 z5 M7 L5 K% ]$ T2 F9 @6 L9 j% f1.1.1 艺电的“数据中台”改造 4" P# E4 K M9 l$ w ~4 {1 V! _
1.1.2 Twitter的数据驱动 6
8 I" x8 _* h/ U1.2 什么是数据中台 8
; Z/ {1 @: L; @4 [7 \1.2.1 数据中台建设的目标 82 x) O0 R& O+ p8 ~
1.2.2 如何实现数据中台建设的目标 11. n5 l% _/ N" R* n. B
1.2.3 数据中台的定义和4个特点 13
6 i0 ?$ z$ R! i) r$ K) \8 e/ o1.3 大数据平台与数据中台 163 {3 G: o" b9 X
1.3.1 为什么要建设数据中台 16
6 l- f7 X6 A5 x$ q4 R! Z( t$ u* I1.3.2 数据中台与传统大数据平台的区别 20
9 l5 ?; q3 y6 R6 |# \: g1.3.3 数据中台的评判标准 24* C4 o0 H6 _* ]' L% z2 f8 l0 }
1.4 数据中台建设方法论总纲 24" H% G3 x0 m$ \! n# |0 j- n, q/ [5 c
1.5 本章小结 27& u9 `: v3 I+ q0 B3 }
第2章 数据中台能力和应用场景% s) `8 n, e* p1 K
2.1 数据中台不是“银弹” 28, V% M: a$ J) ~; L( F& ~8 F& j
2.2 数据中台的核心能力 31' z2 T$ J5 J" C5 S0 X, b" E
2.2.1 全局商业洞见 31
4 y% v o$ C/ \( R4 f4 Z1 r2.2.2 个性化服务 34% @. n. E% I7 E8 O7 O! I
2.2.3 实时数据报表 383 y6 o. @; V, u3 {: m
2.2.4 共享能力开发新业务 39
/ p: }+ Y1 A1 Q0 O& H/ x9 m6 H2.3 数据中台的行业应用场景 41+ U) p0 L( _2 u$ l* i& a& E" k
2.3.1 互联网行业 41" r! q; {1 h/ T: p3 C
2.3.2 连锁零售业 426 Z' @2 |; S7 I) E2 {
2.3.3 金融业 43) Z) R- @7 r/ ]/ u% {6 Q3 i k* z
2.3.4 物联网 449 G/ |3 y& X' a5 B
2.4 数据中台如何为企业赋能 45
. g/ q$ R) X2 Z, [2.4.1 组织架构 46; ^4 g$ O) S) j( p# Z. u& T
2.4.2 决策部门 48
3 n1 |$ c! y& ?" L; s$ S2.4.3 业务部门 517 B$ C5 a4 D+ K* k5 W& Q2 `* ~
2.4.4 研发部门 53
, u% @& b2 w# p7 `% y/ B7 P1 d2 t2.4.5 大数据部门 55
$ A3 R5 a+ _, F" a2.5 本章小结 56
4 j) z/ J) j: O; {2 O* m第3章 数据中台与数字化转型
" |3 M4 g- _' @: Z& y3.1 数字化转型的4个阶段 58# N9 ]( a( P1 G0 M2 L( n
3.1.1 信息化 58% ?% s" c4 Y5 a9 c
3.1.2 数据仓库（数据平台1.0） 59
5 d6 J( i; y n9 ~; K3.1.3 大数据平台（数据平台2.0） 61- ?3 K+ u) Y$ Y" ~* G
3.1.4 数据中台（数据平台3.0） 63
3 L; j8 a7 g. \+ y) T3.2 数据驱动 64
+ n K7 E6 X3 d6 W0 L/ C3.2.1 面向用户的数据驱动产品及服务 66) C6 a. e+ b7 O2 |$ e' R
3.2.2 面向内部业务部门的数据驱动服务 68' U# Q) z% f- K% w
3.2.3 数据驱动的系统管理 71
$ [4 h' F- @3 T. F+ E3.3 数据中台如何支持数字化转型 72
2 H' g0 @! w3 I( ]3.3.1 从技术层面支持数字化转型 73$ G, B# V; I. X* U6 S1 u ?
3.3.2 从组织架构层面支持数字化转型 74
8 a/ n! r4 [% [3.4 本章小结 75
2 u! k8 U0 N& q% b( T第4章 从大数据平台到数据中台/ p- w' ?: c8 n: F& U+ x2 f1 z
4.1 大数据平台建设阶段 76! C O6 t# }4 C0 \" g5 F o1 \
4.1.1 大数据平台起步 774 b6 l5 L7 p5 T+ ^- j
4.1.2 系统自动化 77
P8 s# ?% ]7 l! |' [4.1.3 大数据平台的生产化 78- O, w) w" l0 I( d: s
4.2 数据管理及应用阶段 80) D6 S" g+ E) V/ u( ~
4.2.1 数据湖/数据仓库建设 80( r3 z. U$ j0 J, A6 ~
4.2.2 数据管理 81( F5 d3 j+ O( U) z
4.2.3 数据安全 82
8 \$ x3 M& h; g5 o- T1 G( R! h4.3 数据能力中台化阶段 84) H1 J2 v6 k2 u* g: v: f. U8 M
4.3.1 全局的数据治理 85
: N6 D+ n/ J* K0 O5 s4.3.2 数据能力的复用和共享 853 U3 k7 O8 z) A& Z# `. n& Y$ ^) M+ V: n
4.3.3 云原生架构的支撑 854 {; `' ~8 L/ ], ^% ?
4.4 DataOps 874 M0 B( Z) N8 s" v) o7 b( b
4.4.1 什么是DataOps 87
# X1 L( @* }0 h4.4.2 DataOps解决的问题 88% d' u& H! i8 _
4.4.3 DataOps的目标功能 90' E) t M& r" t& Q* C" o; {
4.4.4 DataOps的主要技术 91
( @$ o0 j) s- {" v J/ \' m4.4.5 DataOps与数据中台 92
$ m7 x9 b4 i: N" X. K4 J8 U4.5 本章小结 93
& Q) @7 P+ y- L5 c3 v5 p第二部分 数据中台架构与方法论
6 ] b6 a7 ]5 N2 B2 h* r第5章 数据中台建设须知0 g" k: Q8 W! b% Z: o" k" q
5.1 数据中台建设需要一套方法论 96
6 X% h% G3 |( F4 Y3 C1 y* J5.2 从失败的大数据项目中吸取教训 98* g: C& P- M2 J- F8 i! [
5.3 数据中台建设中的常见问题 99
% S- y/ Y- u) A9 K) b6 s% |5.4 评判数据中台建设效果 101
* m8 a- q( I. l$ n1 e5.5 数据中台建设的人员规划 103, Y4 p& N; M. r
5.6 数据中台的技术选型要求 106 A' v6 L8 I- Y
5.7 本章小结 107
1 v) s1 C7 E, m+ e第6章 数据中台建设方法论
3 h( X/ @$ z. m) n x& M6 e6.1 基础架构 109
& S4 {# i# l* Y% |8 V5 g6.2 数据工具 114# {* t) a7 c3 ^
6.3 顶层架构设计 115
: d0 @5 P' D" G6.4 数据规范 116 _" V' _1 D: V
6.5 业务驱动 1187 v' ~- M1 o! B( E
6.6 关键指标 120: _5 |/ x/ V" z0 M3 T( Z
6.7 明确责权利 125
' v% m( r: {0 y+ U8 O- ^% B! @6.8 管理迭代 127
5 N; Q, c$ u* Q& y6.9 数据中台建设流程 1282 h# N% D4 N8 L/ U, B
6.10 本章小结 1301 @) k" z2 T( Y6 |1 O
第7章 数据中台的架构, r- Z3 R; e5 h0 \/ `- @
7.1 数据中台的功能定位 132
3 r6 e5 F* i t5 J$ d& K7.2 数据中台架构设计的9大原则 135* G: p5 h) i. A( T$ D) w6 ?
7.3 典型的硅谷大数据平台架构 137' e' R1 }8 a( ? U; k
7.3.1 Twitter的大数据平台架构 1379 V8 w5 W- K7 U4 S
7.3.2 Airbnb的大数据平台架构 140
) g8 [& |/ T1 V. m- f' b7.3.3 Uber的大数据平台架构 1410 C& O4 U$ f# J4 p
7.3.4 云平台作为大数据平台的通用底座 1430 l( l1 v, [2 W1 W
7.3.5 硅谷大数据平台架构的共性和建设思路 145
8 C( u, e( A( K! @9 U9 w7.4 数据中台架构 1477 [ e! h4 l* Z6 `
7.5 数据中台子系统 150
8 _# { Y* i* h3 n, J$ {$ ^9 B% u7.5.1 应用基础能力平台 151
6 `+ ^- u7 D( u7.5.2 数据基础能力平台 152
! C R+ Y: b; P7.5.3 数据集成开发平台 154
# T3 u8 q8 W( O. u4 w9 H7.5.4 数据资产运营平台 156
3 ^4 l. Q3 t$ r- _7.5.5 数据业务能力层 158
1 X" f6 w+ D' |# {7.5.6 数据中台重点建设内容 159' q2 P2 \( _) F4 H+ U
7.6 本章小结 160. t9 I: |+ Q: } d8 s6 J+ g3 Y( X
第8章 数据中台与云原生架构
@ g& M* p3 r1 V9 J; e2 b8.1 云原生架构及云平台 161
1 v1 a$ U$ {; f/ `) [$ }5 p8.2 PaaS平台的主要功能 165
) X2 Y+ [) \" N* Q; c; ?8.2.1 资源管理 167+ I! ]$ }+ O ~. |1 }) C3 u1 M
8.2.2 应用全生命周期管理 169
8 D4 t3 D+ ]) r) X# z8 T9 d8.2.3 高可用和容错 170; \1 W% a2 h, S
8.2.4 运维平台 172) P0 A0 y* H k# p
8.3 传统方式下搭建数据中台的难点 173+ w( `# L7 l, X j/ {
8.4 云原生架构对于数据中台建设的5大意义 1753 J; M* ~; R4 E7 z: t. h
8.5 数据中台的IaaS层选择 178
' W# ^" [; Y: R8.6 本章小结 180
$ I' j% V1 A% N$ @& u' O q6 q' @第三部分 数据中台技术选型与核心内容
f- u! I. u% M1 \0 _第9章 数据中台建设与开源软件' E3 H/ |/ d% D" }7 @
9.1 开源软件的起源和建设过程 1858 A& a; z7 m: u" x
9.2 开源软件的合理使用 189
4 [ }/ l% T6 r; c5 [9.3 集成开源软件的5个注意事项 1924 h6 w1 u- g& I v% Q
9.4 应用基础能力平台的开源选择 1937 Q2 J/ K% ~! s& _. d
9.5 数据基础能力平台的开源选择 196
; c8 Z, W4 k* g3 P3 B1 t' y, I9.6 数据集成开发平台的开源选择 203/ M' _- ?6 f' [9 j# c
9.7 本章小结 2052 v. ?' k" d, {( m% \
第10章 数据湖与数据仓库
6 ]9 }: m C G6 p, v- Y3 }1 L+ @10.1 数据湖 207' ? ]1 h+ u4 x! v
10.1.1 数据湖的起源与作用 208* A. T5 `. V+ f" A
10.1.2 数据湖建设的4个目标 211
. F2 Y- j; V4 ^& w10.1.3 数据湖数据的采集和存储 212+ G" y+ L, z5 v. w, ]- l
10.1.4 数据湖中的数据治理 216/ }0 M1 \! x* ?2 `. X, O" E
10.2 数据仓库 218
- P6 j3 w y9 k$ U' @# _* O+ n10.2.1 数据建模方式 219
( y7 x- o( q* t9 @ w) E; U10.2.2 数据仓库建设的层次 221
7 @: X) w" ^. I, v8 o10.2.3 数据仓库中的数据治理 225 L3 }2 D1 z2 F C
10.2.4 数据清洗 229
' ]& h: s( s+ y% J/ L: }10.3 数据中台中的数据仓库和数据湖建设 2316 w9 B% @) j6 D
10.4 本章小结 233
U3 u0 M( ]0 P, p第11章 数据资产管理6 R3 D# _6 X1 a2 r4 X0 D
11.1 数据资产管理的难题 235- T$ {8 ]# _# q- e! b d
11.2 数据资产管理定义 2389 d0 T* a' V& R
11.3 主数据管理 2393 N! _# X. B* d3 [4 o6 M- Q7 W
11.4 元数据管理 2422 m4 k$ e/ ~$ f
11.4.1 元数据的分类 243# `, ^- q4 s, D- Z
11.4.2 元数据管理系统的功能 245
' A4 ]2 m- y$ y3 Q, W/ C, R1 x11.5 开源的元数据管理系统 247, K: z8 K8 k9 ]7 G1 A" R+ U
11.6 数据资产的ROI 2498 c+ f0 J' J8 B8 z- S
11.7 本章小结 250
5 s+ t" F; m. |# R第12章 数据流水线管理
1 W- B) t: L6 K8 E2 h2 Y12.1 数据流水线的定义与模型 251" _% |( }. h' |' x
12.2 数据流水线中的应用类别 254% x! V# c/ L7 X) s2 L% v4 ?- r
12.3 数据流水线的运行方式 256
; h3 l) e s; `/ ?2 h1 W3 g7 w# V12.4 数据流水线示例 257" s* j( z6 Z7 e( W S& r; A% q
12.5 数据流水线管理系统面临的挑战 259
& W# B/ J4 X6 T" a+ W! i) ~12.6 数据流水线管理系统的功能需求 2627 R3 j0 B# O+ M1 h O4 c# ]+ r
12.6.1 自动化流水线 2625 T! k+ f5 h, I% p" ]
12.6.2 数据管理 263; d- h8 ?8 q: F7 b/ U& ?3 A
12.6.3 性能要求 264) e* n# q/ a, a" N- s
12.7 数据流水线管理系统的组件 2654 ?" |# ~& Y7 z D8 a: x. p9 s# {
12.8 批流合一的数据流水线 266
: R' F0 X, M! W12.9 本章小结 269
# G4 P u5 [" U2 w7 t) _第13章 数据中台应用开发) ]6 G- \0 d+ R: m3 D+ U5 e/ J) F
13.1 数据应用的形态 270% O* W- O' V% ? t0 T- y2 x ]
13.2 应用开发工具 277 K; V5 A5 v9 P
13.3 3种典型的数据中台应用 279$ u6 y( c$ X5 _1 U9 d( R9 @$ ?3 f
13.3.1 数据即服务 279% F( N+ U" |3 ?: W
13.3.2 模型即服务 281. F4 D3 E9 T" S2 a4 a
13.3.3 用户标签系统 282
Y; t, n8 p. n5 M13.4 数据中台应用的开发和管理 2833 v" G, h) k0 g$ Y' R, g
13.4.1 应用调度系统 284
$ T6 `& {( P3 n# N13.4.2 多租户管理 285
9 O0 C4 v! _3 R13.4.3 持续集成和发布 286
6 m6 } X' k$ }: O# |% a, d7 @- D; U' g13.5 本章小结 287
+ q0 z' y3 l% l% y6 [' U第14章 数据门户
) M( b$ k. i; O$ p; a2 k14.1 数据门户出现的背景 288- {2 v- k" {8 {9 R `: z
14.2 硅谷的数据门户建设 289' d; X# n8 j. t; s& u! J
14.2.1 Twitter的DAL和EagleEye 290( ?% J s2 }# _* s, T" [' _
14.2.2 LinkedIn的Data Hub 292# z8 a, `7 [0 }6 p/ i. W: T, ]
14.2.3 Airbnb的Data Portal 293
) a8 ~! n/ H" K' T14.2.4 Lyft的Amundsen 294
& J5 E' i& B2 o4 N- |4 I# E% Z14.2.5 Netflix的Metacat 2965 L; a) r1 G" H; E
14.2.6 Intuit的SuperGlue 297
* l$ h+ u( n+ V9 s4 ` a* i14.2.7 硅谷数据门户总结 298
# t, C6 g: g' f" G14.3 数据门户的定位及功能 299; a7 T' S+ w$ Z
14.4 数据门户的实现原理 301/ e& e7 `" I6 X
14.5 数据门户的社交属性 303
+ [% ]& ^5 y, q) {+ S! E1 P% l$ I( o14.6 数据应用的自助及协同工作 304; h, j+ L4 ]9 p
14.7 数据智能运维 306* H+ E, c2 R7 O# {' X
14.8 本章小结 308
# z6 ?! i. e1 Y# \! O+ Z5 y0 C第15章 管理数据中台的演进
3 R- {+ t* M$ l! T6 l15.1 不断演进的数据中台 310* T, C- y" k$ H) v8 M1 h0 F
15.2 人员变动下的数据管理 310+ m: k" ~& M' i- W; y
15.2.1 数据安全 3112 C1 U" S8 v! Q' i* R
15.2.2 数据能力的传递 312# b5 {# O& o! ?6 E
15.3 数据和应用的演进 314
/ I) V0 \8 A$ O) v* M7 ]15.4 资源的演进 316
/ V( h6 o0 \* r, U% C* B0 o8 f15.5 演进中的关键指标 318
6 ~& x& O5 N1 X# ?9 R15.6 本章小结 321
# u5 m" F: B# M/ p第四部分 数据中台案例分析: L* Q- Z! r0 U1 f' A/ e* q
第16章 EA“数据中台”实践4 o* B) d2 R# R! P
16.1 建设背景 324
$ A# ]8 s1 e5 D( [* `/ ~' }16.2 组织架构调整 327' }- L; U1 K/ m) R2 b2 g
16.3 建设过程 328 I% h6 o* j$ ^3 T7 Q3 H' ?
16.4 体系架构 333
) C' T( K' I: v4 K; E; E* u16.5 数据治理 336. H' e! p) O- j" H. v
16.5.1 数据标准和规范 336- X& v4 h* B( c( `' `
16.5.2 元数据管理 338, N, ~1 i4 j+ j8 G# i# }# f; }
16.5.3 数据质量管理 339
" z: k- j9 p1 M/ O; c16.6 数据应用产品 3400 w- y3 P" w* \5 r& G
16.6.1 推荐系统 3402 {! i1 D" }- l( {0 f: X3 Q+ e5 @
16.6.2 打造动态游戏体验 341/ r( m+ R; {9 \
16.6.3 标签系统及游戏运营 343
. {0 o7 h; ^2 f& d" G; x* j16.7 EA“数据中台”功能总结 344
, p4 |( L" ~4 m5 T2 v16.8 本章小结 345java8.com
^1 P% p" I/ `# Y$ h2 i第17章 零售行业的数据中台+ D7 Y5 Y+ g" E A- F/ \7 Q
17.1 零售行业的数字化转型 346
% |, L. V1 ?* j* p9 D C17.2 零售行业数据中台解决方案 347
K7 H3 V1 ~1 h) Q9 \1 u17.3 零售行业数据中台的建设 349" ]& }" a& u0 `" k' B" Y% Y; p
17.3.1 数据汇聚 350& h; y# h8 n4 s
17.3.2 业务调研 352) k7 h3 X0 Z4 Q8 t
17.3.3 数据仓库建设及数据分析 354' p( u8 F$ \7 Z, s+ k4 s* c
17.3.4 业务系统的能力反馈 356
: z4 |3 M$ t( h17.4 零售行业数据中台的应用场景 357+ @1 Q+ p: L. |/ c( R0 |- }
17.4.1 用户标签体系 357
2 m! }2 E8 C! l& |7 W; l17.4.2 精准市场营销 3590 q3 R/ ], J4 D4 g* @
17.5 本章小结 361: j, B. T+ u! U% \+ f' Z
第18章 物联网领域数据中台建设
: A4 w& q6 ~) }0 o9 Z18.1 现代物联网的产业链 362
, E# y* Z# Y* u) {# w18.2 物联网与ABC 365
/ |9 p; Q, K; ? E$ X9 O18.3 物联网数据中台架构 366" ]& p. n! ^# V* B Y D, P
18.4 智慧建筑物联网数据中台应用 371
' r3 O* s2 Y8 V18.5 本章小结 374
4 i* p4 Q* y# y- N百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：
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2023-09-01
