基本信息
- 作者： 彭锋 宋文欣 孙浩峰
- 出版社：机械工业出版社
- ISBN：9787111678465
- 上架时间：2021-4-15
- 出版日期：2021 年4月
- 开本：32开
- 页码：390
- 版次：1-1
- 所属分类：计算机 > 电子商务与计算机文化 > 综合
【插图】
编辑推荐
国内云原生数据中台领域的领先企业智领云科技官方出品
基于硅谷和国内实践经验，全面讲解云原生数据中台的架构、技术选型、
落地方法论、实施路径和行业案例
内容简介
书籍
计算机书籍
内容介绍
这是一部从云原生角度讲解数据中台的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作，得到了国内外企业界和学术界的技术专家一致好评。
本书的作者在曾硅谷的Twitter等企业从事大数据平台的建设工作多年，随后又成功创办了国内领先的以云原生数据中台为核心技术和产品的企业。他们将在硅谷的大数据平台建设经验与在国内的数据中台建设经验进行深度融合，并系统阐述了云原生架构对数据中台的必要性及其相关实践，对国内企业的中台建设和运营具有很高的参考价值。
全书共18章，分为四个部分：
第1部分（第1~4章） 数据中台与硅谷大数据平台
首先，从起源、定义、能力、应用场景、建设目标、建设方法论总纲等角度对数据中台做了全面的介绍；其次，讲解了数据中台如何驱动数字化转型；Z后，通过对硅谷的Twitter等独角兽企业的数据平台和国内的数据中台进行对比，给出了这两种架构之间的异同点。核心内容是让读者透彻理解数据中台对于业务的价值。
第二部分（第5~8章） 数据中台架构与方法论
结合硅谷的数据平台的架构方法，讲解了数据中台的架构方法和9大原则、数据中台建设的全套准备工作和系统方法论，以及云原生架构与数据中台的融合。
第三部分（第9~15章）数据中台技术选型与核心内容
首先，全方位地介绍了建设数据中台时如何进行技术选型，然后重点讲解了数据湖、数据仓库、数据资产管理、数据流水线管理、数据中台应用开发、数据门户等数据中台建设的核心内容。
第四部分（第16~18章）数据中台案例分析
通过游戏、零售、物联网3个领域的案例讲解了数据中台的搭建、实现与运营。
计算机书籍
内容介绍
这是一部从云原生角度讲解数据中台的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作，得到了国内外企业界和学术界的技术专家一致好评。
本书的作者在曾硅谷的Twitter等企业从事大数据平台的建设工作多年，随后又成功创办了国内领先的以云原生数据中台为核心技术和产品的企业。他们将在硅谷的大数据平台建设经验与在国内的数据中台建设经验进行深度融合，并系统阐述了云原生架构对数据中台的必要性及其相关实践，对国内企业的中台建设和运营具有很高的参考价值。
全书共18章，分为四个部分：
第1部分（第1~4章） 数据中台与硅谷大数据平台
首先，从起源、定义、能力、应用场景、建设目标、建设方法论总纲等角度对数据中台做了全面的介绍；其次，讲解了数据中台如何驱动数字化转型；Z后，通过对硅谷的Twitter等独角兽企业的数据平台和国内的数据中台进行对比，给出了这两种架构之间的异同点。核心内容是让读者透彻理解数据中台对于业务的价值。
第二部分（第5~8章） 数据中台架构与方法论
结合硅谷的数据平台的架构方法，讲解了数据中台的架构方法和9大原则、数据中台建设的全套准备工作和系统方法论，以及云原生架构与数据中台的融合。
第三部分（第9~15章）数据中台技术选型与核心内容
首先，全方位地介绍了建设数据中台时如何进行技术选型，然后重点讲解了数据湖、数据仓库、数据资产管理、数据流水线管理、数据中台应用开发、数据门户等数据中台建设的核心内容。
第四部分（第16~18章）数据中台案例分析
通过游戏、零售、物联网3个领域的案例讲解了数据中台的搭建、实现与运营。
作译者
彭锋 宋文欣 孙浩峰 著：作者介绍
彭锋
智领云科技联合创始人兼CEO
武汉大学计算机系本科及硕士，美国马里兰大学计算机专业博士，主要研究方向是流式半结构化数据的高性能查询引擎，在数据库顶级会议和期刊SIGMOD、ICDE、TODS上发表多篇开创性论文。
2005年加入世界五百强企业IAC Ask.com，任分布式系统及大数据工程总监，负责研发分布式操作系统及中间件，以及集团大数据平台的建设。2011年加入Twitter，任大数据平台主任工程师、公司架构师委员会大数据负责人，负责公司大数据平台及流水线的建设和管理。作为硅谷天使投资人，曾投资硅谷多家大数据相关初创企业，并担任技术指导和行业顾问。2016年回国联合创立智领云科技有限公司。
宋文欣
智领云科技联合创始人兼CTO
武汉大学计算机系本科及硕士，美国纽约州立大学石溪分校计算机专业博士。曾先后就职于Ask.com和EA（电子艺界）。在Ask.com期间，担任大数据部门技术负责人及工程经理，使用Hadoop集群处理实时搜索数据，形成全球第1大Search Ads Arbitrage用户；在EA期间，担任数字平台部门高级研发经理，从无到有组建EA数据平台团队，建设公司大数据平台，为EA全球工作室提供数据能力支持。
2016年回国联合创立智领云科技有限公司，组建智领云技术团队，开发了BDOS大数据平台操作系统。
孙浩峰
智领云科技市场总监
前CSDN内容运营副总编，负责网站内容和商务合作、新媒体方面事宜，关注云计算、大数据、人工智能、区块链等技术领域，对云计算、网络技术、网络存储有深刻认识。拥有丰富的媒体从业经验和专业的网络安全技术功底，具有超过15年的企业级IT市场传播、推广、宣传和写作经验，撰写过多篇在业界具有一定影响力的文章。
彭锋
智领云科技联合创始人兼CEO
武汉大学计算机系本科及硕士，美国马里兰大学计算机专业博士，主要研究方向是流式半结构化数据的高性能查询引擎，在数据库顶级会议和期刊SIGMOD、ICDE、TODS上发表多篇开创性论文。
2005年加入世界五百强企业IAC Ask.com，任分布式系统及大数据工程总监，负责研发分布式操作系统及中间件，以及集团大数据平台的建设。2011年加入Twitter，任大数据平台主任工程师、公司架构师委员会大数据负责人，负责公司大数据平台及流水线的建设和管理。作为硅谷天使投资人，曾投资硅谷多家大数据相关初创企业，并担任技术指导和行业顾问。2016年回国联合创立智领云科技有限公司。
宋文欣
智领云科技联合创始人兼CTO
武汉大学计算机系本科及硕士，美国纽约州立大学石溪分校计算机专业博士。曾先后就职于Ask.com和EA（电子艺界）。在Ask.com期间，担任大数据部门技术负责人及工程经理，使用Hadoop集群处理实时搜索数据，形成全球第1大Search Ads Arbitrage用户；在EA期间，担任数字平台部门高级研发经理，从无到有组建EA数据平台团队，建设公司大数据平台，为EA全球工作室提供数据能力支持。
2016年回国联合创立智领云科技有限公司，组建智领云技术团队，开发了BDOS大数据平台操作系统。
孙浩峰
智领云科技市场总监
前CSDN内容运营副总编，负责网站内容和商务合作、新媒体方面事宜，关注云计算、大数据、人工智能、区块链等技术领域，对云计算、网络技术、网络存储有深刻认识。拥有丰富的媒体从业经验和专业的网络安全技术功底，具有超过15年的企业级IT市场传播、推广、宣传和写作经验，撰写过多篇在业界具有一定影响力的文章。
目录
前言
第一部分 数据中台与硅谷大数据平台
第1章 全面了解数据中台
1.1 数据中台概念的起源 3
1.1.1 艺电的“数据中台”改造 4
1.1.2 Twitter的数据驱动 6
1.2 什么是数据中台 8
1.2.1 数据中台建设的目标 8
1.2.2 如何实现数据中台建设的目标 11
1.2.3 数据中台的定义和4个特点 13
1.3 大数据平台与数据中台 16
1.3.1 为什么要建设数据中台 16
1.3.2 数据中台与传统大数据平台的区别 20
1.3.3 数据中台的评判标准 24
1.4 数据中台建设方法论总纲 24
1.5 本章小结 27
第2章 数据中台能力和应用场景
2.1 数据中台不是“银弹” 28
2.2 数据中台的核心能力 31
2.2.1 全局商业洞见 31
第一部分 数据中台与硅谷大数据平台
第1章 全面了解数据中台
1.1 数据中台概念的起源 3
1.1.1 艺电的“数据中台”改造 4
1.1.2 Twitter的数据驱动 6
1.2 什么是数据中台 8
1.2.1 数据中台建设的目标 8
1.2.2 如何实现数据中台建设的目标 11
1.2.3 数据中台的定义和4个特点 13
1.3 大数据平台与数据中台 16
1.3.1 为什么要建设数据中台 16
1.3.2 数据中台与传统大数据平台的区别 20
1.3.3 数据中台的评判标准 24
1.4 数据中台建设方法论总纲 24
1.5 本章小结 27
第2章 数据中台能力和应用场景
2.1 数据中台不是“银弹” 28
2.2 数据中台的核心能力 31
2.2.1 全局商业洞见 31
前言
数据中台的概念从刚刚提出时的火热到最近的降温，似乎已经加速走过了Gartner技术成熟度曲线的一半周期：从出现，到受吹捧，到遭质疑，再到进入低谷。数据中台将逐渐消失，还是在成熟后成为像数据仓库一样的数据基础架构？最终的答案当然要由市场给出，但我们想在本书中基于我们的经验与思考，介绍数据中台出现的根本原因、它在实现数据价值中的关键作用以及它的建设方式。
对于数据的价值，在大数据概念普及多年后的今天，大家应该是普遍认可的。我一直都在从事与数据相关的工作和研究，1996年在武汉大学跟随何炎祥老师做分布式数据挖掘方面的研究，2000年在美国马里兰大学做流式数据引擎相关的探索，2005年加入Ask.com做分布式操作系统的数据存储工作。2008年大数据概念出现，我在Ask.com做了一个非常明智的决定—使用开源的Hadoop（而不是我们内部的分布式操作系统）替代日益昂贵、不堪重负的Oracle数据仓库，虽然我们的内部系统比Hadoop快一个数量级。替换了Oracle之后，我们还基于Hadoop平台开发了一系列数据驱动的产品，满足了不断增长的数据产品需求。2011年，我加入Twitter并负责大数据流水线的建设，我在实践中看到公司如何从数据中获取价值，实现整个企业的数据驱动。与此同时，我也与硅谷其他公司同行进行了广泛的探讨，这些使我坚定了自己的认识：未来的企业一定是数据驱动的企业，未来的大数据一定会和Word、Excel、数据库一样，成为企业运营人员的必备技能。
虽然数据的价值得到普遍认可，企业数字化转型的必要性也是大部分CEO的共识，但业界对一个关键问题的看法还远没有达成一致：数据中台是不是支撑企业数字化转型的最合理的数据基础架构？在我们与国内企业交流的时候，很多企业的CEO、CIO仍对数据中台到底应该是什么形态有不少疑问。与之不同的是，硅谷的大多数知名独角兽公司有与数据中台架构相似的数据基础架构，即数据平台（Data Platform），并以此作为企业数字化运营的基础。这些数据平台虽然没有被称为中台，但却包含了我们通常认为中台需要承载的任务：打通企业各个部门之间的数据，形成统一的数据开发和使用规范，在企业各个部门之间实现数据能力的抽象、共享和复用。因此，本书试图找到这些数据平台的架构与国内普遍认可的数据中台架构之间的通用理念，并从对业务的实际需求层面探讨这些架构设计理念的合理性和必要性。
与传统技术中间件不一样，数据中台虽然也是承接底层数据和上层业务的中间层，但它的价值更多体现在与业务结合的能力矩阵，而不是简单的数据标准化和报表工具上。各个业务部门可以使用不同的技术中间件，这样虽然效率可能低一些，但是同样可以满足业务的要求。然而，分割的数据层无法对核心业务流程进行全局还原和支持，无法实现数据驱动的全局决策和产品研发。与传统的数据仓库受事前建模的限制不一样，数据中台一般使用数据湖来存储可以反映全局业务情况的原始数据，能够对核心业务流程进行更全面、更深入的分析，并在此基础上加快对市场的认识和反应，降低产品研发和试错的成本，缩短时间。因此，定义好业务能力矩阵，让业务部门看到数据中台实现从0到1的关键数据能力，将大数据平台从成本中心变成利润中心，应该是每个企业建设数据中台的目标。
除了确定对于业务的价值之外，建设数据中台的一个根本问题是技术架构的选择及设计。我在Twitter架构师委员会担任负责大数据平台的架构师期间，每个星期都会参加由CTO组织的产品架构评审和讨论会。这些会议给我留下最深印象的不是对各种前沿技术的讨论，也不是架构设计中的技术难点攻关，而是技术架构对业务的重大影响。很多时候，我们看到一个快速发展的业务因为早期架构设计的问题而难以迭代，或者企业的发展受限于IT部门的效率。而一个高效的架构能够解放业务部门的生产力，真正赋能业务人员去完成以前想都不敢想的任务。其实数据中台这个概念会在国内出现，很大程度上也是因为架构的问题。试想一下，如果我们在设计大数据平台的时候就已经考虑到了消除数据孤岛、应用孤岛，统一数据规范，那么还需要单独建设一个数据中台吗？
因此，我们在本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
当然，选择一个合适的技术架构只是数据中台建设的开始，明确了最终目标也不能保证实施一定会成功，我们还需要清晰的实施路径和可落实的方法论。例如：建设数据中台是否需要改变组织架构？如何进行顶层设计以及管理实施迭代？我们认为，虽然数据中台是一个复杂的项目，但是其建设流程是非常明确和可控制的。与业务中台建设一般需要与业务组织架构对齐不同，数据中台建设很少要求对现有业务流程进行大的改动，它的目的是深刻理解当前的业务流程，提出优化建议并提供能力支持。因此，数据中台落地应该采取业务驱动、快速落地、小步快跑的方式，而不是一开始就做一把大而全的“万能钥匙”。在这个过程中，使用合适的指标体系衡量数据中台的投入产出比，以及提供合适的工具赋能业务部门，有助于数据中台得到业务部门的支持和认可，顺利完成中台的实施。在本书中，我们根据自己的经验和业界的一些成功实践对数据中台建设方法论进行了深入的探讨，希望能对读者有所帮助。
1995年，我作为一名程序员参与了中国农业银行武汉分行办公自动化系统的建设，此后25年，我有幸在国内和美国硅谷见证了IT技术为企业带来的运营效率的巨大提升。虽然一直在一线，参与了很多有挑战的技术工作，但是让我收获最大的还是作为企业技术管理者和数据负责人，与CEO、CMO、CIO一起探讨如何用数据为企业产生价值，以及作为架构师来推动OA、数据仓库、ERP、CRM、大数据、人工智能在企业的各种复杂场景中的落地。对这两个方面进行交叉审视，可以发现技术架构和业
务能力间的独特连接：二者看似没有必然的因果关系，但在深层次上业务能力永远是技术架构的推动力、决策者和买单方。从这个角度来讲，数据库的出现解决了交易的问题，数据仓库的出现解决了关系型数据高维度的深度分析问题，大数据的出现解决了海量异构数据的存储和分析问题，而数据中台的出现是为了解决业务打通和提供全局数据能力的问题。数据库、数据仓库、大数据已经成为企业IT架构不可或缺的部分，我们认为，无论数据中台这个名称是否会继续存在，它所涉及的问题都是企业的数据基础架构必须解决的。因此，本书重点讨论了对于业务需求和架构设计而言数据中台这个概念出现的必然性，也深入介绍了架构选择与业务需求之间的联系，试图为正在解决这些问题的企业和机构提供一些架构设计和落地方案上的参考。
本书是智领云团队协作的结晶，除了署名的三位作者之外，产品经理王龙飞、王纯、黄艳以及设计师龚清、市场部刘丹等也在本书的内容组织、图片设计方面做了大量工作。此外，非常感谢机械工业出版社华章公司的编辑杨福川和罗词亮，他们在本书的写作过程中提供了大量的帮助和反馈，让我们得以顺利完成本书的写作。
希望本书能在应对数字化转型挑战方面为读者提供一些思路和参考，感谢大家的支持。
彭锋
2021年4月
对于数据的价值，在大数据概念普及多年后的今天，大家应该是普遍认可的。我一直都在从事与数据相关的工作和研究，1996年在武汉大学跟随何炎祥老师做分布式数据挖掘方面的研究，2000年在美国马里兰大学做流式数据引擎相关的探索，2005年加入Ask.com做分布式操作系统的数据存储工作。2008年大数据概念出现，我在Ask.com做了一个非常明智的决定—使用开源的Hadoop（而不是我们内部的分布式操作系统）替代日益昂贵、不堪重负的Oracle数据仓库，虽然我们的内部系统比Hadoop快一个数量级。替换了Oracle之后，我们还基于Hadoop平台开发了一系列数据驱动的产品，满足了不断增长的数据产品需求。2011年，我加入Twitter并负责大数据流水线的建设，我在实践中看到公司如何从数据中获取价值，实现整个企业的数据驱动。与此同时，我也与硅谷其他公司同行进行了广泛的探讨，这些使我坚定了自己的认识：未来的企业一定是数据驱动的企业，未来的大数据一定会和Word、Excel、数据库一样，成为企业运营人员的必备技能。
虽然数据的价值得到普遍认可，企业数字化转型的必要性也是大部分CEO的共识，但业界对一个关键问题的看法还远没有达成一致：数据中台是不是支撑企业数字化转型的最合理的数据基础架构？在我们与国内企业交流的时候，很多企业的CEO、CIO仍对数据中台到底应该是什么形态有不少疑问。与之不同的是，硅谷的大多数知名独角兽公司有与数据中台架构相似的数据基础架构，即数据平台（Data Platform），并以此作为企业数字化运营的基础。这些数据平台虽然没有被称为中台，但却包含了我们通常认为中台需要承载的任务：打通企业各个部门之间的数据，形成统一的数据开发和使用规范，在企业各个部门之间实现数据能力的抽象、共享和复用。因此，本书试图找到这些数据平台的架构与国内普遍认可的数据中台架构之间的通用理念，并从对业务的实际需求层面探讨这些架构设计理念的合理性和必要性。
与传统技术中间件不一样，数据中台虽然也是承接底层数据和上层业务的中间层，但它的价值更多体现在与业务结合的能力矩阵，而不是简单的数据标准化和报表工具上。各个业务部门可以使用不同的技术中间件，这样虽然效率可能低一些，但是同样可以满足业务的要求。然而，分割的数据层无法对核心业务流程进行全局还原和支持，无法实现数据驱动的全局决策和产品研发。与传统的数据仓库受事前建模的限制不一样，数据中台一般使用数据湖来存储可以反映全局业务情况的原始数据，能够对核心业务流程进行更全面、更深入的分析，并在此基础上加快对市场的认识和反应，降低产品研发和试错的成本，缩短时间。因此，定义好业务能力矩阵，让业务部门看到数据中台实现从0到1的关键数据能力，将大数据平台从成本中心变成利润中心，应该是每个企业建设数据中台的目标。
除了确定对于业务的价值之外，建设数据中台的一个根本问题是技术架构的选择及设计。我在Twitter架构师委员会担任负责大数据平台的架构师期间，每个星期都会参加由CTO组织的产品架构评审和讨论会。这些会议给我留下最深印象的不是对各种前沿技术的讨论，也不是架构设计中的技术难点攻关，而是技术架构对业务的重大影响。很多时候，我们看到一个快速发展的业务因为早期架构设计的问题而难以迭代，或者企业的发展受限于IT部门的效率。而一个高效的架构能够解放业务部门的生产力，真正赋能业务人员去完成以前想都不敢想的任务。其实数据中台这个概念会在国内出现，很大程度上也是因为架构的问题。试想一下，如果我们在设计大数据平台的时候就已经考虑到了消除数据孤岛、应用孤岛，统一数据规范，那么还需要单独建设一个数据中台吗？
因此，我们在本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
当然，选择一个合适的技术架构只是数据中台建设的开始，明确了最终目标也不能保证实施一定会成功，我们还需要清晰的实施路径和可落实的方法论。例如：建设数据中台是否需要改变组织架构？如何进行顶层设计以及管理实施迭代？我们认为，虽然数据中台是一个复杂的项目，但是其建设流程是非常明确和可控制的。与业务中台建设一般需要与业务组织架构对齐不同，数据中台建设很少要求对现有业务流程进行大的改动，它的目的是深刻理解当前的业务流程，提出优化建议并提供能力支持。因此，数据中台落地应该采取业务驱动、快速落地、小步快跑的方式，而不是一开始就做一把大而全的“万能钥匙”。在这个过程中，使用合适的指标体系衡量数据中台的投入产出比，以及提供合适的工具赋能业务部门，有助于数据中台得到业务部门的支持和认可，顺利完成中台的实施。在本书中，我们根据自己的经验和业界的一些成功实践对数据中台建设方法论进行了深入的探讨，希望能对读者有所帮助。
1995年，我作为一名程序员参与了中国农业银行武汉分行办公自动化系统的建设，此后25年，我有幸在国内和美国硅谷见证了IT技术为企业带来的运营效率的巨大提升。虽然一直在一线，参与了很多有挑战的技术工作，但是让我收获最大的还是作为企业技术管理者和数据负责人，与CEO、CMO、CIO一起探讨如何用数据为企业产生价值，以及作为架构师来推动OA、数据仓库、ERP、CRM、大数据、人工智能在企业的各种复杂场景中的落地。对这两个方面进行交叉审视，可以发现技术架构和业
务能力间的独特连接：二者看似没有必然的因果关系，但在深层次上业务能力永远是技术架构的推动力、决策者和买单方。从这个角度来讲，数据库的出现解决了交易的问题，数据仓库的出现解决了关系型数据高维度的深度分析问题，大数据的出现解决了海量异构数据的存储和分析问题，而数据中台的出现是为了解决业务打通和提供全局数据能力的问题。数据库、数据仓库、大数据已经成为企业IT架构不可或缺的部分，我们认为，无论数据中台这个名称是否会继续存在，它所涉及的问题都是企业的数据基础架构必须解决的。因此，本书重点讨论了对于业务需求和架构设计而言数据中台这个概念出现的必然性，也深入介绍了架构选择与业务需求之间的联系，试图为正在解决这些问题的企业和机构提供一些架构设计和落地方案上的参考。
本书是智领云团队协作的结晶，除了署名的三位作者之外，产品经理王龙飞、王纯、黄艳以及设计师龚清、市场部刘丹等也在本书的内容组织、图片设计方面做了大量工作。此外，非常感谢机械工业出版社华章公司的编辑杨福川和罗词亮，他们在本书的写作过程中提供了大量的帮助和反馈，让我们得以顺利完成本书的写作。
希望本书能在应对数字化转型挑战方面为读者提供一些思路和参考，感谢大家的支持。
彭锋
2021年4月
媒体评论
数字化转型是很多企业面临的挑战，但是很多企业家根本没有意识到，除了管理上的变革，正确选择体系架构和底层技术也是决定成败的关键因素。本书重点讨论了分布式计算、大数据等技术，以及架构选择与业务需求之间的关系，同时从管理和技术的角度解读了数据中台，试图为正在建设数据中台的企业提供架构设计和方案落地等方面的参考。
——何炎祥 武汉大计算机学院原院长/教授
作为Facebook和Twitter的早期员工，我第一时间感受了这两家公司的开源文化对于全世界技术发展的影响。虽然Twitter内部没有数据中台这个名词，但我们充分体会到了云平台及大数据平台给企业生产力带来的巨大提升。希望这本书能够帮助大家更深入地了解云原生数据平台，充分发挥数据的威力。
——Roger Chen 投资人/前Facebook、Twitter工程总监
我与彭锋、宋文欣在Ask和EA都曾一起负责过大数据平台从无到有的建设。他们在大数据平台建设、扩展和如何为业务赋能等关键问题上都有前瞻性的思考和成功实践。在他们的带领下，大数据平台成为公司更好地服务用户、更快地拓展市场的核心驱动力。
——Navid Aghdaie 前Ask.com VP of Analytics, Head of Data & AI, Electronic Arts
数据作为一种新的生产要素，不仅能够为企业赋能，而且可能成为资产，为企业创造直接价值，这不但是国家鼓励的战略方向，也是国际上区块链产业发展的重要趋势。本书以中台架构为立足点，实际上给出了一套创建数据资产的完整思路和技术架构，弥足珍贵。
——孟岩 Solv协议联合创始人/优证链通联合创始人/前CSDN副总裁
本书重视历史沿革，首先对信息化、数据仓库、大数据平台和数据中台等做了深入浅出的剖析；接着分析了数据中台与云原生之间的关系，使人有醍醐灌顶之感；最后讲解了数据中台的技术选型和建设方法，具有很强的指导性和实操性。
——卢亿雷 明略科技集团副总裁/中国计算机学会大数据常委和高性能委员
本书详细介绍了数据中台的建设方法论和架构方法、数据中台与数字化转型，以及国内与硅谷公司的数据中台实践案例等，既有理论高度，又有实践指导意义。
——黄哲铿 中通快递集团研发创新总监
——何炎祥 武汉大计算机学院原院长/教授
作为Facebook和Twitter的早期员工，我第一时间感受了这两家公司的开源文化对于全世界技术发展的影响。虽然Twitter内部没有数据中台这个名词，但我们充分体会到了云平台及大数据平台给企业生产力带来的巨大提升。希望这本书能够帮助大家更深入地了解云原生数据平台，充分发挥数据的威力。
——Roger Chen 投资人/前Facebook、Twitter工程总监
我与彭锋、宋文欣在Ask和EA都曾一起负责过大数据平台从无到有的建设。他们在大数据平台建设、扩展和如何为业务赋能等关键问题上都有前瞻性的思考和成功实践。在他们的带领下，大数据平台成为公司更好地服务用户、更快地拓展市场的核心驱动力。
——Navid Aghdaie 前Ask.com VP of Analytics, Head of Data & AI, Electronic Arts
数据作为一种新的生产要素，不仅能够为企业赋能，而且可能成为资产，为企业创造直接价值，这不但是国家鼓励的战略方向，也是国际上区块链产业发展的重要趋势。本书以中台架构为立足点，实际上给出了一套创建数据资产的完整思路和技术架构，弥足珍贵。
——孟岩 Solv协议联合创始人/优证链通联合创始人/前CSDN副总裁
本书重视历史沿革，首先对信息化、数据仓库、大数据平台和数据中台等做了深入浅出的剖析；接着分析了数据中台与云原生之间的关系，使人有醍醐灌顶之感；最后讲解了数据中台的技术选型和建设方法，具有很强的指导性和实操性。
——卢亿雷 明略科技集团副总裁/中国计算机学会大数据常委和高性能委员
本书详细介绍了数据中台的建设方法论和架构方法、数据中台与数字化转型，以及国内与硅谷公司的数据中台实践案例等，既有理论高度，又有实践指导意义。
——黄哲铿 中通快递集团研发创新总监
