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編輯推薦

國內一本立足企業架構，係統解析大數據運營和實操的圖書。

運用全生命周期管理新思維，讓大數據運營在企業切實落地。

10位業內專傢聯名推薦。

本書三大特色：

1. 知識框架的係統性 本書知識框架參考瞭Frameworx、ITIL等成熟體係，從十個相互銜接的視角，係統地闡述瞭大數據對企業運營中各部分的推動作用。

2. 架構與運營銜接的緊密性 本書從企業戰略齣發，以架構設計為紐帶，將業務框架與大數據運營框架連為一體，使企業充分利用大數據資産提升銷售和管理能力。

3. 理論與實踐結閤的密切性 本書在剖析理論的同時，結閤服務型企業的案例進行解說，便於把麵嚮大數據的新型架構思維與企業運營結閤起來，具有更好的可操作性。

內容簡介

猶如個人的修齊治平，企業大數據運營同樣需要經曆築巢、聯姻、孕育、分娩、培育、騰飛6個階段。築巢的目的是建立一個結構嚴謹的企業架構，為企業發展打下基礎。聯姻是將企業架構與大數據結閤起來，從業務活動角度提齣對大數據的需求，從大數據角度提齣對業務活動的支撐方法與過程。孕育是以大數據戰略為驅動，構建大數據應用框架。分娩是將大數據從想象變為現實，形成可以運行的大數據服務。培育是根據新需求對大數據服務進行優化，更加有效地支撐企業業務活動。騰飛指的是大數據服務在行業中的應用，企業在大數據服務的輔助下走嚮成功和輝煌。

目錄

第1章 築巢：來自建築行業的啓示 4
1.1 謀劃：像蓋房子一樣架構企業 5
以企業發展戰略為指導，結閤業務架構與技術架構，按照係統的方法論，將企業架構繪製成一座10個維度的小房子。
1.2 過程：企業是業務活動的集閤體 7
按照分層分類的方法，從戰略、建設、産品到運營的時間維和從市場需求到資源供給的空間維進行設計，業務過程框架錶現為時空交叉的矩陣形式。
1.3 信息：企業業務活動的承載者 22
信息與業務過程是一體的、不可分割的，業務過程是動態的，信息是靜態的，兩者相互配閤，組成瞭各種各樣的業務活動。
1.4 應用：業務與技術之橋 27
應用即能力，它填平瞭業務與技術之間的鴻溝，是業務與技術之橋，應用框架又稱為能力藍圖，體現瞭業務人員與技術人員的共同願景。
1.5 功能：特定任務的執行單元 31
功能以應用/能力需求為輸入，采用信息技術手段，將能力需求轉化為用戶可以使用的、具有特定規格要求的單元。
1.6 數據：信息社會的永恒記憶 33
“數據”是經過電子設備采集並存儲後的載體，從業務需求到技術實現，通過概念模型、邏輯模型和物理模型來實現對數據的承載。
1.7 集成：價值網絡時代的整閤者 37
集成的目的就是將整體中的各個部分粘閤起來, 藉助業務服務，可以實現對業務過程、信息、應用、數據、技術等元素的有效集成。
1.8 技術：改變世界的源動力 40
構建技術架構的目標是保障係統的可靠性、可用性、可伸縮性、高性能以及安全性，分層、組件化和開放是技術架構設計的主要方法。
1.9 部署：讓飛機平穩著陸 45
部署是設計方案和係統實現的落地，它將處於不同層級的“硬件”和“軟件”有機地結閤起來，最終實現可供用戶使用的係統和服務。
1.10 安全：都是開放惹的禍 54
堅持開放就必然會帶來安全問題，可以沿著係統架構的“雲+管+端”思路來分析引起安全問題和提供整體安全解決方案。
1.11 治理：沒有規矩不成方圓 56
治理是對業務、應用與技術的管理，通過組織、人員、流程來保障，由於操作型應用與分析型應用的特點不同，治理重點也不一樣。
1.12 本章主要內容迴顧 58
第2章 聯姻：當企業架構愛上大數據 60
2.1 大數據與決策：選擇遠比努力更重要 61
分析後形成的決策決定瞭企業發展的方嚮與道路，影響深遠，正確的決策會讓企業靠近成功，而錯誤的決策必然會導緻失敗。
2.2 張開想象的翅膀：大數據服務暢想 62
技術是手段，業務發展纔是最終目標，企業首先需要從戰略、建設、産品、客戶、供應商、人纔物等業務視角暢想可能需要的大數據服務。
2.3 對號入座：定位大數據發力點 81
立足於業務過程框架和業務過程塊，不僅能夠有利於快速發現新的大數據服務，又便於從業務角度來管理越來越多的大數據服務。
2.4 能力落地：大數據服務數據源及其關鍵實現活動 90
數據源是大數據服務的“根”，決定瞭大數據服務的能力，可以基於可能獲取到的數據源，初步確定實現大數據服務的關鍵活動。
2.5 主要內容迴顧 108
第3章 孕育：凡事預則立，不預則廢 109
3.1 大數據服務戰略：大數據決定大未來 111
數據服務戰略既是企業麵嚮外部市場競爭的需要，又是企業釋放自身能力的內在需求，是企業長遠發展的必然選擇。
3.2 大數據服務設計方法論：方法比努力更重要 122
首先分析大數據可能具備的能力，然後再分析問題域的特點，最後結閤大數據能力與問題域特點，形成大數據服務需求。
3.3 大數據服務架構設計：在平衡中實現完美 129
大數據服務運營框架從業務角度齣發，體現業務到數據的互動過程，大數據服務應用框架從能力角度齣發，體現瞭大數據的管理過程。
3.4 大數據服務模型設計：默默無聞的賢內助 139
行成於思而毀於隨，麵嚮操作的數據模型側重對“行”的支持，而麵嚮分析的數據模型則側重對“思”的支持。
3.5 大數據服務容量設計：海納百川，有容乃大 156
與事務處理應用相比，大數據服務屬於分析處理應用，由於兩者的數據處理特點不同，因此容量估算方法也有一定的區彆。
3.6 大數據服務過程設計：卓有成效的管理者 160
大數據服務過程包括服務目錄管理、容量管理、可用性管理、連續性管理、服務等級管理、信息安全管理、供應商管理等。
3.7 大數據服務組織設計：分工不分傢 164
按照專業化分工和關注點分離的原則，大數據服務業務分析師和大數據服務係統架構師是兩個非常重要的角色。
3.8 主要內容迴顧 165
第4章 分娩：從幕後到颱前的華麗轉身 168
4.1 大數據服務轉換原則 170
大數據服務轉換充滿瞭期待又存在著風險和挑戰，需要綜閤權衡轉換成本與收益、轉換速度與風險。
4.2 大數據服務轉換過程 171
大數據服務轉換過程包括轉換計劃、變更管理、資産與配置管理、發布與部署管理、驗證與測試、評估以及知識管理。
4.3 大數據服務轉換組織設計 178
大數據服務轉換中涉及的角色主要包括資産管理員、配置管理員、配置分析師、部署管理員、測試管理員。
4.4 主要內容迴顧 181
第5章 培育：調整、鞏固、充實、提高 182
5.1 大數據服務運營：多、快、好、省 183
大數據服務運營既包括事件管理、事故管理、請求實現、問題管理、訪問管理等過程，又包括服務颱、技術管理、應用管理等職能。
5.2 大數據服務改進：自強不息止於至善 190
大數據服務不是一蹴而就的，是需要一個不斷改進完善的過程，發現問題和差距並持續改進是提升企業決策能力的唯一途徑。
5.3 主要內容迴顧 192
第6章 騰飛：在實踐中檢驗真理 193
6.1 大數據在電信行業的應用 194
通信大數據既包含真實可靠的用戶屬性信息，又包括通話、上網等用戶實時行為信息，可以反映個體與群體的社交關係、需求偏好、行為特徵等。
6.2 大數據在金融行業的應用 203
金融的本質是信用，管理的難點是風險，金融企業應當能夠駕馭大數據，提升運營效率並降低經營風險。
6.3 大數據在互聯網行業的應用 211
互聯網強調平等、協作、去中心化，通過搜索、社交、購物等互聯網應用沉澱下來的海量數據，成為推動社會創新發展的催化劑。
6.4 大數據與隱私保護 214
信息共享和數據開放既是把雙刃劍，能否為造福人類關鍵要看我們的態度和行動，隻有構建科學的組織、製度和流程，纔能趨利避害，實現共贏。
6.5 大數據相關熱點話題 217
雲計算為大數據提供彈性的基礎設施，移動互聯網、物聯網、電子商務既是大數據的提供者，又是大數據服務的消費者。
6.6 主要內容迴顧 224
第7章 框架體係：以不變應萬變 227
7.1 企業架構：戰略與運營之橋 229
從不同層次、不同視角刻畫企業，形成既能夠承接企業發展戰略，又能夠指導企業日常運營的企業架構框架。
7.2 Frameworx框架體係：電信行業的燈塔 232
業務過程框架、信息框架、應用框架、係統集成框架從四個不同視角定義業務、能力以及業務服務需求，為四位一體的框架體係架構。
7.3 ITIL/ITSM框架體係：IT行業的指南針 245
以服務方式管理IT，采用全生命周期的管理方式，分為服務戰略、服務設計、服務轉換、服務運營、服務持續優化5個階段。
7.4 主要內容迴顧 258
第8章 大數據技術：他山之石，可以攻玉 261
8.1 開源框架Hadoop 263
是一個基於分布式文件係統HDFS的框架體係，包括離綫計算引擎MapReduce、實時計算引擎Storm、內存計算引擎Spark等。
8.2 大數據存儲技術 267
大數據藉助分布式數據庫存儲，通過軟件算法保證數據可靠性，分布式/列式數據庫需要與關係型數據結閤起來使用。
8.3 大數據分析技術 272
大數據典型分析技術為離綫計算技術MapReduce，它以大數據塊為操作單位，首先對數據進行微分Map，然後再對集閤內數據進行聚類運算。
8.4 大數據展示技術 285
從多個維度、多個視角、全方位、直觀地發現大數據背後隱藏的規律，相當於大數據挖掘的“最後一公裏”。
8.5 主要內容迴顧 297
附錄A 重點概念及其定義 300
參考文獻 305
後記：願大數據運營成為一種思維方式 308

精彩書摘

　　1.大數據與供應商關係管理 　　供應商作為企業的輸入部分，對於企業對外提供産品和服務起著重要的作用，尤其是企業的采購範圍擴大到全球，加大瞭采購風險，供應商關係管理更加重要。 　　在大數據時代，企業應當實時地監控供應鏈運行情況並對可能存在的風險進行評估，迅速果斷地采取補救措施。企業還需要打破企業內部采購、運營、營銷等部門的竪井模式，實現內部信息共享。同樣，企業還應當實現與外部供應商的信息共享，讓供應商能夠獲知企業的市場情況，包括企業的客戶對哪些産品感興趣、對於産品的使用評價等，輔助供應商及時調整産品和服務的生産。 　　與客戶關係管理類似，作為企業“輸入”的供應商，同樣需要進行關係管理，原因如下：首先，供應商為企業供應的産品和服務對於企業形成産品非常重要，如果企業沒有好的供應品，那麼企業也難以為其客戶提供好的産品和服務，可見供應商提供的産品質量是非常重要的。其次，為瞭應對市場需要，企業需要供應商按照時間要求供應産品和服務，以便在市場競爭中爭得先機。對於企業來說，對供應商的要求主要包括速度、質量、價格三個方麵。速度決定瞭企業嚮客戶提供産品和服務的速度，而質量則決定瞭企業嚮客戶提供的産品和服務的質量。價格則決定瞭企業嚮客戶提供的産品和服務的價格高低。企業應當綜閤平衡産品獲取速度、質量以及價格。 　　從大數據對於供應商關係管理的支持角度看，企業需要藉助大數據全麵、準確地獲取所需供應品的價格、質量、供應商信譽等信息，尋找高性價比的供應品，為瞭保證企業在市場中的競爭力，需要與供應商建立戰略性夥伴關係，以保證供應品的穩定交付。不同渠道的供應商數據與供應商關係管理目標如圖2—2—11所示。 　　企業為瞭實現對供應商關係的有效管理，提升自身産品的市場競爭力，需要從盡可能多的渠道收集供應商相關數據，包括供應商的産品、價格、運營、財務、資質、信譽等數據，以便及時掌握各供應商的産品情況，降低生産經營風險。　　……

前言/序言

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