数据应用工程：方法论与实践

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前言

第一部分 行业分析

第1章 数字化时代的变革与挑战

1.1 数字经济与生产变革

1.2 数字化时代的变革动能

1.3 数字化变革中的不确定性与挑战

1.4 本章小结

第二部分 理论方法

第2章 技术变革与组织应用技术的规律

2.1 组织面对技术变革的三大挑战

2.2 事物发展的“第一性原理”

2.3 技术创新规律与成熟度评估

2.4 组织技术应用的发展规律与成熟度评估

2.5 组织技术应用的能力建设规律与成熟度评估

2.6 本章小结

第3章 数据应用成熟度模型

3.1 模型开发背景

3.2 数据应用成熟度模型框架

3.3 数据应用成熟度模型评估

3.4 数据应用成熟度模型的运用

3.5 数据工程过程

3.6 数据治理过程

3.7 本章小结

第三部分 知识体系

第4章 数据治理与管理

4.1 元数据管理

4.2 数据质量管理

4.3 数据安全管理

4.4 本章小结

第5章 大数据技术详解

5.1 大数据技术的方法和流行开源组件

5.2 大数据系统架构

5.3 大数据存储技术

5.4 大数据计算技术

5.5 大数据分析技术

5.6 数据科学技术

5.7 本章小结

第四部分 实践案例

第6章 数据工程与治理案例——移动大数据的数据处理实践

6.1 统一的大数据工程与治理架构

6.2 数据仓库设计

6.3 大数据日志收集技术

6.4 数据处理设计

6.5 数据科学建模

6.6 数据治理

6.7 本章小结

第7章 数据工程过程案例——企业CDP建设中的数据工程实践

7.1 CDP平台的数据源梳理

7.2 CDP平台的标签体系及其口径梳理

7.3 CDP平台的数据同步接口定义

7.4 CDP平台的数据模型设计

7.5 CDP平台的ETL设计

7.6 CDP平台的ETL开发

7.7 CDP平台的数据运维

7.8 本章小结

第8章 数据应用案例——大数据统计分析与个性化营销

8.1 统计级大数据应用——移动应用统计分析系统

8.2 个体级大数据应用——营销数据管理平台

8.3 本章小结

第9章 数据应用案例——基于空间大数据的土地资源数字化精准监管

9.1 案例背景

9.2 数据处理过程

9.3 数字化的土地执法监管应用

9.4 本章小结

附录

附录A 成熟度模型的构建方法

附录B 数据应用成熟度模型设计说明