数据中台：让数据用起来
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作者简介
前言
第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
第2章 什么是数据中台20
查看完整
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第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
第2章 什么是数据中台20
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数澜科技
数澜科技成立于 2016 年 6 月，秉持“让企业的数据用起来”的使命，致力于成为客户信赖的数据应用基础设施供应商。2019 年初，跻身“杭州准独角兽企业”榜。
自成立之日起，数澜团队即坚持以“数据中台”作为核心战略构建和培养团队，建成以数据科学家、数据产品专家、数据咨询专家及数据可视化专家为核心的数据科技研发团队，核心成员来自阿里、华为等企业，拥有大数据业务和技术多年实战经验，是国内早一批大数据服务创新实践者。
目前，数澜已为万科、方太、兴业银行、百果园、中信云网、时尚集团、温州检察院、喜茶、视源股份等多家行业头部企业和政府客户，提供了数据中台建设和数据资产开发服务，并基于数栖帮助企业持续挖掘数据资产，赋能业务创新。
数澜官网：www.dtwave.com
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数澜科技成立于 2016 年 6 月，秉持“让企业的数据用起来”的使命，致力于成为客户信赖的数据应用基础设施供应商。2019 年初，跻身“杭州准独角兽企业”榜。
自成立之日起，数澜团队即坚持以“数据中台”作为核心战略构建和培养团队，建成以数据科学家、数据产品专家、数据咨询专家及数据可视化专家为核心的数据科技研发团队，核心成员来自阿里、华为等企业，拥有大数据业务和技术多年实战经验，是国内早一批大数据服务创新实践者。
目前，数澜已为万科、方太、兴业银行、百果园、中信云网、时尚集团、温州检察院、喜茶、视源股份等多家行业头部企业和政府客户，提供了数据中台建设和数据资产开发服务，并基于数栖帮助企业持续挖掘数据资产，赋能业务创新。
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这是一部系统讲解数据中台建设、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领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。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，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。
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。
第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；
第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中…
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本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。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，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。
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。
第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；
第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中…
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前言
第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
第2章 什么是数据中台20
2.1 解码数据中台22
2.2 数据中台必备的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
第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 数据中台建设方法论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
第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
第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
第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
第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（四）：即将开启的数据淘金之旅183
第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
第9章 数据服务体系建设245
9.1 补全数据应用的最后“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“数据应用最后一公里”问题280
第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
第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
^ 收 起
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前言
第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
第2章 什么是数据中台20
2.1 解码数据中台22
2.2 数据中台必备的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
第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 数据中台建设方法论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
第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
第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
第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
第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（四）：即将开启的数据淘金之旅183
第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
第9章 数据服务体系建设245
9.1 补全数据应用的最后“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“数据应用最后一公里”问题280
第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
第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
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数澜科技
数澜科技成立于 2016 年 6 月，秉持“让企业的数据用起来”的使命，致力于成为客户信赖的数据应用基础设施供应商。2019 年初，跻身“杭州准独角兽企业”榜。
自成立之日起，数澜团队即坚持以“数据中台”作为核心战略构建和培养团队，建成以数据科学家、数据产品专家、数据咨询专家及数据可视化专家为核心的数据科技研发团队，核心成员来自阿里、华为等企业，拥有大数据业务和技术多年实战经验，是国内早一批大数据服务创新实践者。
目前，数澜已为万科、方太、兴业银行、百果园、中信云网、时尚集团、温州检察院、喜茶、视源股份等多家行业头部企业和政府客户，提供了数据中台建设和数据资产开发服务，并基于数栖帮助企业持续挖掘数据资产，赋能业务创新。
数澜官网：www.dtwave.com
微信公众号：dtwave0620
付登坡（花名：天湛）
资深大数据专家，数澜科技联合创始人&地产事业部总经理
有10余年⼤数据领域从业经验，擅长数据建模、海量数据产品架构设计与实现。原阿⾥巴巴集团⼤数据专家，曾在阿里集团负责消费者数据标签体系、DMP平台等大数据项⽬设计与实施。2015年以创始人身份组建阿⾥巴巴集团的“11维数据创新工作室”，探索数据创新与数据商业化。
2016年6⽉离职，联合创办数澜科技，在数澜科技先后负责技术部、咨询服务部、地产事业部。
江敏（花名：江敏）
资深大数据专家，数澜科技联合创始人&CTO
有10年大数据平台规划、数据安全交换使用、数据应用场景建设方面的实践经验。曾任职于阿里数据平台事业部、阿里云数据事业部，负责阿里数据能力及平台的行业客户赋能，ID-Mapping体系能力构建及服务化的核心参与者，并打造行业的数据共享交换，数据交易模式早期探索者。
数澜科技联合创始人，负责管理公司产品技术团队，为客户输出构建和经营数据中台的能力，基于数据中台建设的实践经验，带领团队打造一站式数据应用基础设施-数栖，并完成实施多家行业龙头客户基于数栖的数据中台建设。
任寅姿（花名：影姿）
资深数据产品专家，数澜科技创新事业部总经理
曾任阿里巴巴数据产品专家、数据创新梧桐工作室负责人等。对大数据资产设计、资产服务、资产应用在实践的基础上形成了一套完整的数据标签类目体系方法论；擅长对各种复杂业务场景进行需求拆解、数据抽象和数据应用建模，关注于采用大数据方法切实解决场景痛点提升业务效率。
孙少忆（花名：守正）
资深数字化转型咨询专家，数澜科技战略副总裁
20年企业信息化工作经验,积累信息化内部运营、解决方案销售及交付等领域实践经验。拥有MBCI、CISSP-ISSMP、CGEIT、COBIT5、ITILExpert、P3O等国际专业资质证书。曾任职华为ICT规划咨询部，面向企业、政府提供“以数据为核心，聚焦业务场景和价值”的流程信息化与数字化转型规划和落地咨询业务。
武凯（花名：行竹）
资深数据产品专家，数澜科技COO
有10余年数据产品经验，曾任阿里巴巴集团数据平台产品与运营部负责人，是营销、零售和医疗健康等领域数据应用的探索实践者，专注于企业大数据资产化及应用增值。
沈金（花名：铁平）
资深数据业务架构专家，数澜科技解决方案总监
10余年数据行业经验，擅长业务架构、数据架构、技术架构的规划和落地实施。曾在阿?巴巴担任DBA，后参与阿里数据中台建设，拥有用户识别、标签设计、动态数据组织多个发明专利。
2017年加入数澜科技，负责解决方案团队，推动数据中台在零售、地产、金融、集团等客户案例落地。
蔣珍波（花名：乐天）
大数据咨询专家，数澜科技高级咨询专家
15年信息化和大数据行业从业经验，具备广阔的知识面，丰富的咨询经验，擅长创造性地为客户提供解决方案，尤其擅长数据治理方面的咨询规划和产品设计，服务过数十家政府和大中型企业客户。
^ 收 起
数澜科技成立于 2016 年 6 月，秉持“让企业的数据用起来”的使命，致力于成为客户信赖的数据应用基础设施供应商。2019 年初，跻身“杭州准独角兽企业”榜。
自成立之日起，数澜团队即坚持以“数据中台”作为核心战略构建和培养团队，建成以数据科学家、数据产品专家、数据咨询专家及数据可视化专家为核心的数据科技研发团队，核心成员来自阿里、华为等企业，拥有大数据业务和技术多年实战经验，是国内早一批大数据服务创新实践者。
目前，数澜已为万科、方太、兴业银行、百果园、中信云网、时尚集团、温州检察院、喜茶、视源股份等多家行业头部企业和政府客户，提供了数据中台建设和数据资产开发服务，并基于数栖帮助企业持续挖掘数据资产，赋能业务创新。
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付登坡（花名：天湛）
资深大数据专家，数澜科技联合创始人&地产事业部总经理
有10余年⼤数据领域从业经验，擅长数据建模、海量数据产品架构设计与实现。原阿⾥巴巴集团⼤数据专家，曾在阿里集团负责消费者数据标签体系、DMP平台等大数据项⽬设计与实施。2015年以创始人身份组建阿⾥巴巴集团的“11维数据创新工作室”，探索数据创新与数据商业化。
2016年6⽉离职，联合创办数澜科技，在数澜科技先后负责技术部、咨询服务部、地产事业部。
江敏（花名：江敏）
资深大数据专家，数澜科技联合创始人&CTO
有10年大数据平台规划、数据安全交换使用、数据应用场景建设方面的实践经验。曾任职于阿里数据平台事业部、阿里云数据事业部，负责阿里数据能力及平台的行业客户赋能，ID-Mapping体系能力构建及服务化的核心参与者，并打造行业的数据共享交换，数据交易模式早期探索者。
数澜科技联合创始人，负责管理公司产品技术团队，为客户输出构建和经营数据中台的能力，基于数据中台建设的实践经验，带领团队打造一站式数据应用基础设施-数栖，并完成实施多家行业龙头客户基于数栖的数据中台建设。
任寅姿（花名：影姿）
资深数据产品专家，数澜科技创新事业部总经理
曾任阿里巴巴数据产品专家、数据创新梧桐工作室负责人等。对大数据资产设计、资产服务、资产应用在实践的基础上形成了一套完整的数据标签类目体系方法论；擅长对各种复杂业务场景进行需求拆解、数据抽象和数据应用建模，关注于采用大数据方法切实解决场景痛点提升业务效率。
孙少忆（花名：守正）
资深数字化转型咨询专家，数澜科技战略副总裁
20年企业信息化工作经验,积累信息化内部运营、解决方案销售及交付等领域实践经验。拥有MBCI、CISSP-ISSMP、CGEIT、COBIT5、ITILExpert、P3O等国际专业资质证书。曾任职华为ICT规划咨询部，面向企业、政府提供“以数据为核心，聚焦业务场景和价值”的流程信息化与数字化转型规划和落地咨询业务。
武凯（花名：行竹）
资深数据产品专家，数澜科技COO
有10余年数据产品经验，曾任阿里巴巴集团数据平台产品与运营部负责人，是营销、零售和医疗健康等领域数据应用的探索实践者，专注于企业大数据资产化及应用增值。
沈金（花名：铁平）
资深数据业务架构专家，数澜科技解决方案总监
10余年数据行业经验，擅长业务架构、数据架构、技术架构的规划和落地实施。曾在阿?巴巴担任DBA，后参与阿里数据中台建设，拥有用户识别、标签设计、动态数据组织多个发明专利。
2017年加入数澜科技，负责解决方案团队，推动数据中台在零售、地产、金融、集团等客户案例落地。
蔣珍波（花名：乐天）
大数据咨询专家，数澜科技高级咨询专家
15年信息化和大数据行业从业经验，具备广阔的知识面，丰富的咨询经验，擅长创造性地为客户提供解决方案，尤其擅长数据治理方面的咨询规划和产品设计，服务过数十家政府和大中型企业客户。
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这是一部系统讲解数据中台建设、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领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。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，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。
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。
第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；
第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析；
第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；
第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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本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。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，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。
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。
第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；
第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析；
第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；
第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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