基本信息

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编辑推荐
来自全球20余家知名数据公司的31位数据专家分享了他们在数据化思维、数据治理、BI与数据可视化、数据分析与数据挖掘、大数据应用5大主题下的实践。
内容简介
计算机书籍
《数据实践之美:31位大数据专家的方法、技术与思想》是数据技术领域具有里程碑意义的代表性著作,由国内知名的数据技术社区天善智能领衔组织和策划,首次将来自百度、腾讯、IBM、埃森哲、Teradata、永洪科技、达观数据、神策数据、同程旅游等20余家国内外在数据和互联网领域的领头羊企业的31位数据专家(CEO、CTO、VP、技术总监、架构师、高级分析经理、咨询总监等)联合在一起,分享了他们在数据领域多年来积累下来的*感自豪的方法、技术与思想,同时对很多技术难题给出了经验性的解决方案,颇为珍贵!全书分为5大部分:Part1:数据化思维旨在帮助读者在企业的数据化运营和管理过程中建立和优化运用数据的思维,涵盖数据化运营、数据化营销、数据化管理、数据领导力等多个主题。Part2:数据治理这部分内容有针对性地从技术的角度讲解了数据治理的一些重要技术,包括数据库开发与设计、ETL数据处理、复杂数据处理3大主题。Part3:BI与数据可视化这部分主要从“术”的角度对BI与数据可视化进行了讲解,涵盖商务智能业务构建、数据体系构建、BI项目的实施与应用、大数据系统的架构与技术选型、数据可视化的技术与工作方法等10个主题,内容丰富。Part4:数据分析与数据挖掘数据分析与数据挖掘是大数据与人工智能时代*核心的技术之一,也是本书的重中之重,包含数据驱动的运营和管理、精细化分析、数据产品化、零售数据分析、电商数据分析、行业数据和个性化数据的挖掘关键技术和标准流程等12个十分精彩的主题。Part5:大数据化之路这部分内容主要讲解了如何真正将大数据技术、大数据方案和架构落实到具体的行业应用中,选取了教育、互联网金融、商业地理应用3个领域的3个案例,对整个的实施过程和涉及的关键技术和业务考量都做了详细阐述,希望能读者以 启发。
作译者
目录
前言
Part 1 数据化思维 1
NO.1 数据化运营的方法论体系 张子良 2
NO.2 数据化营销中的“一·二·三” 叶秋萍 9
NO.3 企业数据化管理之巅—同业对标 王卫东 21
NO.4 管理数据化:柳传志30年管理智慧如何为我所用 袁华杰 33
NO.5 数据领导力—指标体系规划与管理驾驶舱设计 刘凯 41
Part 2 数据治理 53
NO.6 数据库开发实施工艺提升的6种途径 杨宝军 54
NO.7 ETL串并发数据跑批处理的理论与运用实践 何启平 64
NO.8 如何高效地对复杂数据进行清洗与转换 谢佳标 74
Part 3 BI与数据可视化 91
NO.9 商务智能业务分析构建“5步曲” 吕敏杰 92
NO.10 构建数据体系的两个“5步曲” 王桐 109
NO.11 成功实施BI项目的4大要素 贾岩 119
NO.12 Kimball理论在BI项目中的应用 郭川 127
NO.13 BI数据可视化分析SaaS产品前瞻 吕品 145
NO.14 大数据工程的系统架构设计和技术选型 韩庆安 153
NO.15 数据可视化4步工作法 温融冰 164
前言
2016年3月5日,天善智能在北京举办“数据为王·互联网大数据沙龙”活动。在活动开始前的3月2日,我在家里收到了几本有关大数据相关的书籍,当时还没有弄清楚是怎么回事,后来打电话问梁勇(天善智能创始人之一)才知道这几本书是机械工业出版社华章分社的副总编杨福川寄过来的,代表华章支持我们的线下沙龙活动。
3月5日之后的某一天晚上,我约了杨总编出来以当面表示感谢。3月份的北京还比较冷,那两天风也比较大,我们俩约在朝阳门附近见面。见面一开口说话便发现都是湖北老乡,一个来自武汉,一个来自孝感,瞬间就感觉话题多了很多。
我们俩虽然都在北京,但是各自都有各自混吃的“地盘”,对于朝阳门附近到底哪些地方有什么好吃的一概不知。一路边走边聊,最后逛到地下一家小店。看看也到吃饭的点了,四周也没有什么合适的餐馆就只能这样将就着了。坐下之后,两人要了两份小笼包,一份粥和一份面,就坐在小饭桌上边吃边聊了。没有任何的刻意和客气,就像老朋友一样……
饭后聊了很多有关创业的话题,包括天善这个团队是如何结缘,如何辞职全职创业的。也聊到我们对大数据领域的一些认识和看法,圈内的故事,以及我们社区和社群的资源。
其间,聊到2015年我们在网上发布的19万字的商业智能BI年刊时,杨总编说:“你们社区在大数据和BI领域有不少专家资源,也积累了不少内容,为什么当时不考虑出书呢?”
“我们没有出版社的资源,也不知道出书的流程和方式”。
“需要的话,我们以后可以帮你”。
策划一本书的想法从那时就开始萌发了,就是在那个3月份略有点凉的夜晚,在朝阳门吃着小笼包结的缘。
关于本书
最初策划这本书的时候,我想过一个问题:究竟是系统性地深入讲解某个特定的与数据相关的主题(比如大数据、数据分析、商业智能等);还是去系统化,只讲解一些与数据实践相关的经验和技巧,每篇文章相对独立。
最后我们的选择是去系统化,每一篇都是一个独特的视角,即使是同一个视角,我们也希望不同的作者能够写出不同的观点,甚至冲突。因为我们觉得这本书承载的应该更多的是启发,而不是教化。
我们期望这本书是一本数据实践的Hacks集合,作者由来自互联网、传统行业、大数据公司等一线的数据工作者、科学家、技术VP、产品经理以及高级咨询顾问组成,如实地反映和总结他们在各自技术领域的真实工作经验和技巧。
2016年的4月份,我们在杨总编的帮助下,开始在天善智能社区和社群发起了写书的号召。
在写书号召发出的几天之内,我们就陆续接到来自大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能BI领域100多位专家的报名,当然我们也力邀了一些在数据领域比较知名的朋友们加入。随后经过几轮筛选和审阅,最终有33篇稿件符合要求。
这33篇文章,我们根据主题分为了5个部分:
Part 1数据化思维,专注思维
Part 2数据治理,专注技术
Part 3BI与数据可视化
Part 4数据分析与数据挖掘
媒体评论
BIG DATA给IT工程师们提供了新的职业发展机遇,也为各种IT技术提供了同台竞技的舞台,反过来因为这些人才和技术的大量涌入,“大数据文化”得以繁荣和发展!天善智能就是其中的积极贡献者。
Smartbi副总裁徐晶
本书不仅仅是一本案例集,还是几十位业界资深人士智慧的结晶。同一主题中从多个角度进行观点碰撞的编排方式,在市面上的数据类书籍中也是绝无仅有。向希望踏入数据领域的各位读者,强烈推荐本书。
阿里巴巴营销数据分析专家陈丹奕
回首自己10年数据从业之路,从菜鸟时期看《Building the Data Warehouse》思考星型模型和雪花型模型优劣势,到现在努力践行通过DT解决公司降本、增效、创收、风控等业务难题,期间不知道看了多少本数据相关的书(非要量化,一整书架)。但从来没看到过一本这么多作者各自发挥各自领域特长合力完成的经验合集。作者都是各自领域经验丰富的从业人员,将自己踩过的坑、趟过的雷分享出来,看完这本书会使人了解到:BI、大数据在不同领域、不同公司的理解、定位和应用都是不一样的,会让你开阔眼界、增长见识。不管是BI、大数据、人工智能/深度学习,都只是一种技术、一种生产力,目的都是为了解决问题创造价值,希望大家都能站在解决问题的角度看待这些技术。无招胜有招的高手都是阅历了百家之长!
京东集团大数据业务部架构师李爱华
数据分析师应该是一个博学家,他们要博采众家之长,通过模仿、借鉴并加以创新,最终形成自己的一套分析路径。本书正好满足这种需求,通过34篇文章,几十个案例让读者学到别人家的大数据,非常好!
数据化管理咨询顾问及培训师,《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》作者黄成明
未来,是一个数据服务的时代,未来的数据更多不是以单品的形态出现,而是融入企业和生活中的每一个环节;未来,数据将会作为一种重要的战略资产,渗透在每个行业领域。目前在数据领域,技术瓶颈、人才缺失等问题十分严重,本书在这几方面作了详尽的讲解和很多经典成功案例,值得一读。数据,正慢慢地引领着一个浪潮。
铂涛集团数据产品经理欧锦光
这是一本链接抽象数据与现实业务的书,书中介绍的来自不同领域众多精英们对数据分析实践的宝贵经验着实令人叫绝。翻开此书,就如站在前辈们用实践堆积而成的宝藏上,弯下腰随手拾起的就是名叫“真知”的无价之宝。
电子表格应用大会主席李奇
每一位作者都是数据行业的先行实践家,每一篇文章都是行业智慧与经验的浓缩,本书为我们带来一场使用数据技术升级各行各业的交流盛会。身处数据时代,无论是对技术、市场、产品、还是管理人员来说,都是必读的“他山之玉”。
山东财经大学数学与数量经济学院教师郭鹏程
本书系统地介绍了数据科学在工业界的实践,把数据化思维、数据治理、BI与数据挖掘等从多个视角进行了深刻剖析。作者均为工业界的一线管理者与工程师,有深厚的数据分析和构建数据平台的功底,读者可以从书中了解到数据科学实践的前沿方法与技巧。
微软资深数据平台工程师高彦杰
有一句话我们经常在说:If you can't measure it, you can't fix it. 用数据说话,倡导用数据思维意识来推动,用数据去洞悉事物的变化,形成数据文化。本书是几十位作者在各个行业、各个技术领域数据思维的经验总结,值得大家仔细阅读。
网站分析在中国创始人,WAW中国创始人宋星
误打误撞进入大数据投资领域3年多,经历了新奇兴奋到迷茫怯手。本书让我拨开繁杂的数据信息迷雾,从数据行业一线践行者的视角窥探行业的脉络和发展态势,更好的把握数据项目投资的精髓和逻辑。