数据中台：赋能企业实时经营与商业创新
作者: 韩向东33.70万字48人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (301章)
倒序
正文
001 数据中台：是虚火还是趋势(1)002 数据中台：是虚火还是趋势(2)003 数据中台：是虚火还是趋势(3)004 数据中台：是虚火还是趋势(4)005 .1 数据中台是什么006 .2.1 数字经济占经济的比重越来越大007 .2.2 数据中台助力互联网独角兽企业的发展008 .2.3 数据中台将支撑智能商业生态的数据应用009 .3.1 数字化转型的成功实践010 .3.2 不是数据中台不行，是建设方法不对011 .3.3 数字化转型和数据中台建设面临的四大困局012 .4 建好数据中台的四个前提013 .4.1 具备业务、数据、技术相融合的新思维014 .4.2 找到高价值的业务场景015 .4.3 拥有高质量的数据016 .4.4 理解数据中台的能力017 看透数据中台架构(1)018 看透数据中台架构(2)019 看透数据中台架构(3)020 看透数据中台架构(4)021 .1 数据采集类似于商品进货022 .1.1 数据按结构分类023 .1.2 数据按时效性分类024 .1.3 理解数据中台的运作过程025 .2 数据存储类似于门店后仓026 .2.1 数据类型027 .2.2 数据来源028 .3 数据开发类似于商品补货和生鲜加工029 .3.1 离线开发030 .3.2 实时开发031 .4 数据治理类似于商品陈列与标识032 .4.1 按数据治理范围分类033 .4.2 数据中台中各环节的治理工作034 .5 数据标签类似于卖场销售经验035 .5.1 基础标签036 .5.2 衍生标签037 .6 数据安全类似于超市安保038 .7 数据服务类似于超市服务039 .7.1 直连式服务040 .7.2 间接式服务041 .8 平台运维类似于超市运营管理042 .8.1 数据采集运维与数据储存运维043 .8.2 平台安全运维044 .9 这5类企业需要建设数据中台045 数据中台建设：从方法论到实践(1)046 数据中台建设：从方法论到实践(2)047 数据中台建设：从方法论到实践(3)048 数据中台建设：从方法论到实践(4)049 .1 传统IT规划转变为数据应用规划050 .1.1 企业IT规划的三个阶段051 .1.2 信息化建设面临的问题052 .2 数据应用规划与传统IT规划的比较053 .2.1 流程建设方面054 .2.2 结构化数据方面055 .2.3 半结构化数据和非结构化数据方面056 .2.4 数据应用规划方面057 .2.5 经验决策方面058 .3.1 高价值业务场景059 .3.2 管理对象的数字孪生060 .3.3 沉淀管理与业务信息061 .3.4 承载企业大数据的技术架构062 .3.5 数据质量管理与数据安全管理063 .3.6 采用混合交付实现信息化向数字化转型064 .4 七步成诗：元年科技数据中台建设方法065 数据中台：企业经营的全面“赋能官”(1)066 数据中台：企业经营的全面“赋能官”(2)067 数据中台：企业经营的全面“赋能官”(3)068 数据中台：企业经营的全面“赋能官”(4)069 数据中台：企业经营的全面“赋能官”(5)070 数据中台：企业经营的全面“赋能官”(6)071 数据中台：企业经营的全面“赋能官”(7)072 .1.1 数据赋能一线人员073 .1.2 数据赋能经营管理074 .2 数据赋予业务经营超能力075 .2.1 经营方面076 .2.2 业务实施方面077 .3 数据赋能企业经营管理环节闭环078 .3.1 全面预算管理079 .3.2 成本管理080 .3.3 管理会计报告081 .4 数据赋能企业价值链082 .4.1 采购环节083 .4.2 生产环节084 .4.3 营销环节085 .5 数据赋能产业平台升级086 .5.1 工业互联网087 .5.2 农业088 .5.3 新零售089 数据架构：统一才是大势所趋(1)090 数据架构：统一才是大势所趋(2)091 数据架构：统一才是大势所趋(3)092 数据架构：统一才是大势所趋(4)093 .1 VUCA时代的业务诉求与目标094 .1.1 时代变化节奏加快，企业的精准预测能力需提升095 .1.2 数据协同度不高，信息化建设需加强096 .1.3 积极进行企业的数字化转型097 .2.1 什么是数据架构098 .2.2 数据架构在企业架构中的地位099 .2.3 数据架构的特点100 .3.1 数据架构是完成数字化转型的关键因素101 .3.2 数据架构对企业内部经营管理的重要作用102 .3.3 数据架构助力企业内、外部协同合作103 .4 数据架构落地的五个关键点104 .4.1 数据架构规划105 .4.2 数据架构设计106 .4.3 组织保障107 .4.4 制度流程制定108 .4.5 数据架构相关软件选择109 数据治理是一座高质量的金矿(1)110 数据治理是一座高质量的金矿(2)111 数据治理是一座高质量的金矿(3)112 数据治理是一座高质量的金矿(4)113 数据治理是一座高质量的金矿(5)114 数据治理是一座高质量的金矿(6)115 数据治理是一座高质量的金矿(7)116 .1 数据清洗后才能用117 .1.1 数据治理的发展118 .1.2 未清洗的数据可能存在的问题119 .1.3 企业进行数据治理的目标120 .2.1 理解数据治理的相关概念121 .2.2 数据治理的概念122 .2.3 数据治理的详细分类123 .3.1 高效展开跨部门协同作业124 .3.2 精准实施客户营销125 .3.3 提升数据加工效率126 .3.4 增强各级人员洞察业务的能力127 .3.5 增强多级穿透和业务追溯的信服力128 .4 数据治理和数据中台的关联129 .4.1 数据采集与数据架构130 .4.2 数据开发131 .4.3 确保数据被合法合规使用132 .5.1 数据治理体系咨询的总体方法133 .5.2 第一阶段工作：数据治理的现状评估134 .5.3 第二阶段工作：组织架构与制度流程的搭建，责任体系与数据质量、数据标准规划与设计135 .5.4 第三阶段工作：系统规划与推广136 .6.1 数据治理效果的评估模型、数据战略评估、数据治理评估137 .6.2 数据架构、数据应用、数据安全的评估138 .6.3 数据质量、数据标准、数据生命周期的评估139 源源不断的数据之泉(1)140 源源不断的数据之泉(2)141 源源不断的数据之泉(3)142 源源不断的数据之泉(4)143 .1 无死角的数据采集144 .1.1 数据采集的高质量要求145 .1.2 量化决策能力的提升146 .2 数据采集：数字时代的掘金者147 .2.1 数据的分类148 .2.2 数据库分类149 .3 企业价值链中的数据采集150 .3.1 内部价值链151 .3.2 外部价值链152 .4 数据采集是数据中台的运输队153 .5 数据采集的具体方法154 .5.1 数据源链接的建立与埋点设计155 .5.2 数据采集同步156 .5.3 数据采集同步策略157 .5.4 运营与监测158 .6 评价所采集数据的质量159 从0到1的数据开发(1)160 从0到1的数据开发(2)161 从0到1的数据开发(3)162 从0到1的数据开发(4)163 从0到1的数据开发(5)164 .1.1 数据开发的现状与瓶颈165 .1.2 数据开发的目标166 .2.1 数仓分层167 .2.2 事实、维度、模型168 .2.3 数据开发类型169 .3.1 优化业务流程、权责界面和管控点170 .3.2 整合和加工各类数据171 .3.3 提升企业各方面的能力172 .3.4 实时经营管控技术173 .4.1 生产有价值的数据174 .4.2 数据价值的体现175 .5 遵循数据架构规范的数据开发176 .5.1 规划与设计177 .5.2 开发与实施178 .5.3 运营与运维179 .6 数据开发成果的评价指标180 .6.1 业务类指标181 .6.2 数据类指标182 .6.3 平台类指标183 让算法模型做经营决策的智慧大脑(1)184 让算法模型做经营决策的智慧大脑(2)185 让算法模型做经营决策的智慧大脑(3)186 让算法模型做经营决策的智慧大脑(4)187 .1.1 算法模型为何好188 .1.2 将数据价值逐步沉淀到数据平台189 .2 算法模型是客观世界的数学抽象190 .3 算法模型打造敏捷的决策支持体系191 .3.1 企业战略与决策192 .3.2 企业经营的各环节193 .3.3 全面优化企业的各项流程194 .4 算法模型是数据中台的首席服务官195 .4.1 不同业务场景下的服务能力196 .4.2 各模块调用算法模型层配合作业197 .5 构建算法模型的八个步骤198 .6 算法模型成果评价的五个维度199 为数据打个标签(1)200 为数据打个标签(2)201 为数据打个标签(3)202 .1.1 面向业务主题分析的数据应用已经不能满足数字经济时代的数据应用需求203 .1.2 外部环境快速变化提高了对业务动态监控的要求204 .1.3 数字经济时代要求挖掘非结构化数据的价值205 .1.4 数字经济的发展要求新的数据汇总、展现方式206 .1.5 数字技术的发展要求新的数据加工与整合方式207 .2 摆脱数据负累的包袱208 .2.1 标签的分类209 .2.2 制定标签的标准210 .3 数据标签是数据中台的得力助手211 .3.1 生成精准化标签的依据212 .3.2 决定标签质量的因素213 .4 数据标签是业务分析与优化的有力抓手214 .4.1 数据标签在精准营销中的应用215 .4.2 数据标签在生产管理中的应用216 .4.3 数据标签在采购优化中的作用217 .4.4 数据标签在舆情监控中的作用218 .4.5 数据标签在资产管理中的作用219 .4.6 数据标签在审计中的应用220 在安全的数据世界里徜徉(1)221 在安全的数据世界里徜徉(2)222 在安全的数据世界里徜徉(3)223 在安全的数据世界里徜徉(4)224 .1.1 对国家层面的影响225 .1.2 对社会层面的影响226 .1.3 对个人层面影响227 .1.4 对企业层面的影响228 .2.1 数据安全的定义与目标229 .2.2 数据安全的相关概念230 .2.3 数据安全的类型231 .2.4 数据安全能力成熟度模型232 .3 数据安全是数据中台的数据安保官233 .3.1 利用数据安全技术可以监管数据采集过程是否合规234 .3.2 数据安全是数据存储、数据传输的必备能力235 .3.3 数据安全是数据处理、数据销毁过程要考虑的基础要素236 .4 数据安全是企业业务增长的砝码237 .4.1 从企业风险的角度来看238 .4.2 从保障业务增长来看239 .5.1 数据安全实现的能力要求240 .5.2 数据安全管理的实现过程241 .5.3 数据安全实现度量指标242 别让迟滞的数据服务蒙住了眼(1)243 别让迟滞的数据服务蒙住了眼(2)244 别让迟滞的数据服务蒙住了眼(3)245 .1 把数据变成一种服务能力246 .1.1 需要避免共享数据不一致的问题247 .1.2 快速响应能力需要加强248 .1.3 数据安全防护能力需要提升249 .1.4 数据服务能力助力全链条发挥价值250 .2 可视化、零代码的全周期数据服务251 .2.1 数据服务分类252 .2.2 数据服务的管理方式分类253 .3.1 数据的可视化配置254 .3.2 数据的实施推送255 .3.3 统一的数据服务窗口256 .3.4 安全与审计机制257 .4.1 数据服务模块的桥梁作用258 .4.2 各个模块如何为外交官助力259 .5 数据服务模块的建设之道260 .5.1 开发与实施261 .5.2 运营与运维262 .6 数据服务成果评价的三大指标263 .6.1 响应时间264 .6.2 安全性265 .6.3 便利性266 数据智能技术让数据“能推理、会决策”(1)267 数据智能技术让数据“能推理、会决策”(2)268 数据智能技术让数据“能推理、会决策”(3)269 数据智能技术让数据“能推理、会决策”(4)270 数据智能技术让数据“能推理、会决策”(5)271 数据智能技术让数据“能推理、会决策”(6)272 .1 数据智能技术已进入高光时刻273 .1.1 让数据智能化的技术274 .1.2 数据智能的历史回眸275 .1.3 数据智能什么时候取代人类276 .2.1 数据智能技术体系发展的现状277 .2.2 AI在产业结构上的划分与应用278 .2.3 AI+BI：一种高效的数据智能模式279 .3.1 数据时代带来的挑战和机遇：焦虑和红利280 .3.2 数据价值率不高，亟待深度开发AI+BI281 .3.3 人工智能技术如何帮助企业提炼数据价值282 .4.1 数据智能技术面临的难题283 .4.2 畅想数据智能的发展应用284 .4.3 技术在迭代，企业怎样才能不被落下285 智慧经营打破理想与现实之间的壁垒(1)286 智慧经营打破理想与现实之间的壁垒(2)287 智慧经营打破理想与现实之间的壁垒(3)288 智慧经营打破理想与现实之间的壁垒(4)289 智慧经营打破理想与现实之间的壁垒(5)290 .1.1 企业经营管理的技术现状291 .1.2 智慧经营中存在的问题292 .2.1 什么才算是智慧经营293 .2.2 数智运营中心支撑企业智慧经营294 .2.3 智慧经营的应用场景295 .3 没有数据中台，智慧经营无异于纸上谈兵296 .3.1 数据是智慧经营的基本生产要素297 .3.2 算法模型是智慧经营的核心生产力298 .3.3 智能应用是实现智慧经营的主要工具299 .3.4 人才是智慧经营的重要保障300 .4.1 智慧经营之路案例：T公司的放手一搏301 .4.2 智慧经营之路案例：数据智能经营分析助手
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