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企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用

编程开发 吕兆星/郑传峰/宋天龙/杨晓鹏 0篇读书笔记
企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用
  • 书名:企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用
  • 作者:吕兆星/郑传峰/宋天龙/杨晓鹏
  • 格式:PDF扫描版
  • 评分:6.8
  • 出版社:机械工业出版社
  • 出版年:2017-5-26
  • ISBN: 9787111568766

内容简介

对于很多企业而言,大数据的重要性不言而喻,但是如何构建、实施和应用大数据系统却是一个复杂工程。本书让读者认识到大数据不仅仅是数据、技术、架构、应用,更是结合了商业模式、战略定位、信息安全、单位协同、组织保障、实施选型的完整体系。
本书内容从大数据的规划定位、组织实施和价值提升三个维度展开,兼顾从整体性、全局性、安全性、价值性、技术性、体系性等方面的考虑。
第一部分:企业大数据战略规划
主要从宏观的角度介绍大数据的定位、组织保障、解决方案选择和自主实施思路,目的是从全局角度引导建立大数据工作的整体思维。
第二部分:企业大数据落地实施
主要从执行层面介绍了大数据落地相关的技术、架构、开发、大数据工作流、应用和价值评估,直接以落地视角解读大数据工作中每个环节涉及到的流程、知识和方法,这也是本书的核心章节。
第三部分:大数据价值、变革和挑战
主要涉及大数据的社会价值、当前问题和挑战以及大数据的未来趋势,这是对现有大数据工作的延展以及未来趋势的探索。

作者简介

吕兆星(EthanLv)
资深大数据技术专家,精通基于大数据的分布式数据挖掘、存储与计算技术,及其生态体系架构;精通垂直搜索技术、机器学习、文本情感倾向性挖掘、网络爬虫、全文索引体系架构。曾任软通动力集团大数据研究院总架构师、HiveCloud创始人,萝卜网CTO,国美在线大数据中心高级架构师等。
主导研发的大数据和文本挖掘平台包括:DMP、DSP、推荐系统、决策运营系统、iCreations系列产品、蜂棱系列产品、军犬舆情系列产品等。成功应用到能源、电力、电商、电信、金融、政府、食品、医疗保健等行业,超过500个政府和企业用户。《基于机器学习的数据挖掘模型》获得国家级技术创新基金,萝卜课堂特邀高级讲师。
郑传峰(PeterZheng)
大数据业务应用领域专家,主导大数据方向战略规划,包含数据产品、数据应用、数据价值变现等方向。曾任软通动力数据科技公司资深数据应用专家,HiveCloud首席战略官。
阶段性负责国美电器、国美在线、库巴网会员营销、网站运营和产品设计工作,在CRM系统、DMP数据平台、精准营销系统、广告精投、能源大数据拥有多年的操盘经验,包含大数据上层应用服务产品设计、咨询和实施。参与多个大型企业大数据战略规划和实施,行业覆盖零售、电商、电信、政府、交通、能源和电力等。
宋天龙(TonySong)
大数据领域的资深数据分析、挖掘和建模专家,精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习,以及数据工程交付。曾任软通动力集团大数据研究院数据总监,Webtrekk(德国最大的网站数据分析服务提供商)中国区技术和咨询负责人,国美大数据中心经理。
拥有丰富的大数据项目工作经验,参与过集团和企业级大数据存储平台、大数据开发和集成平台、数据体系规划、大数据产品开发、网站流量系统建设、网站智能推荐、企业大数据智能等大型数据工作项目。参与实施客户案例包括Webpower、德国OTTO集团电子商务(中国),Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网,国美在线、迪信通等。合作培训及沙龙单位包括人民大学、数盟、萝卜网、Netconcepts、触脉、中商联数据分析委等。萝卜课堂、天善学院特邀讲师,百度文库认证作家,36大数据、站长之家、互联网分析沙龙专栏作家。著有《网站数据挖掘与分析:系统方法与商业实践》一书。
杨晓鹏(KelvinYang)
大数据及BI技术领域资深架构师,精通传统数据模式及大数据分布模式的数据存储、计算与应用架构,以及大数据量的数据迁移、存储、索引、计算、分析与挖掘等相关环节的设计、实现与优化。曾任软通动力集团大数据研究院高级架构师,HiveCloud总架构师,主导大数据存储平台、计算平台和应用服务平台的设计与研发。曾任居然之家O2O大数据平台总负责人、中国银联大数据报文分析项目高级技术顾问、国美在线大数据中心高级技术工程师。
曾参与企业级项目包括大型电商网站的BI系统、数据仓库、大数据系统等设计和研发项目,金融银行类企业风险及异常交易分析项目。实施大中型企业数据项目包括居然之家、中国银联、华农保险、中国电信等超过50家客户案例。精通大数据Hadoop,Hive,HBase,Impala,Spark等组件架构与实施,精通数学模型,自主开发实现分治/覆盖的C4.5决策树、马尔科夫预测、KMeans、Apriori等模型算法程序,成功应用到电商、金融等行业。

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