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  • 正版新书]大数据运营:服务型企业架构新思维李福东978730240537
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    • 作者: 李福东著 | 李福东编 | 李福东译 | 李福东绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2015-08-01
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    • 作者: 李福东著| 李福东编| 李福东译| 李福东绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2015-08-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2015-08-01
    • 字数:518.00千字
    • 页数:310
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302405375
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: 李福东
  • 著: 李福东
  • 装帧: 暂无
  • 印次: 1
  • 定价: 59
  • ISBN: 9787302405375
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2015-08-01
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2015-08-01
  • 页数: 310
  • 外部编号: 五三B95611
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章 筑巢:来自建筑行业的启示
    1.1 谋划:像盖房子一样架构企业
    1.2 过程:企业是业务活动的集合体
    1.3 信息:企业业务活动的承载者
    1.4 应用:业务与技术之桥
    1.5 功能:特定任务的执行单元
    1.6 数据:信息社会的永恒记忆
    1.7 集成:价值网络时代的整合者
    1.8 技术:改变世界的源动力
    1.9 部署:让飞机平稳着陆
    1.10 安全:都是开放惹的祸
    1.11 治理:没有规矩不成方圆
    1.12 本章主要内容回顾
    第2章 联姻:当企业架构爱上大数据
    2.1 大数据与决策:选择远比努力更重要
    2.2 张开想象的翅膀:大数据服务畅想
    2.3 对号入座:定位大数据发力点
    2.4 能力落地:大数据服务数据源及其关键实现活动
    2.5 主要内容回顾
    第3章 孕育:凡事预则立,不预则废
    3.1 大数据服务战略:大数据决定大未来
    3.2 大数据服务设计方法论:方法比努力更重要
    3.3 大数据服务架构设计:在平衡中实现完美
    3.4 大数据服务模型设计:默默无闻的贤内助
    3.5 大数据服务容量设计:海纳百川,有容乃大
    3.6 大数据服务过程设计:卓有成效的管理者
    3.7 大数据服务组织设计:分工不分家
    3.8 主要内容回顾
    第4章 分娩:从幕后到台前的华丽转身
    4.1 大数据服务转换原则
    4.2 大数据服务转换过程
    4.3 大数据服务转换组织设计
    4.4 主要内容回顾
    第5章 培育:调整、巩固、充实、提高
    5.1 大数据服务运营:多、快、好、省
    5.2 大数据服务改进:自强不息止于至善
    5.3 主要内容回顾
    第6章 腾飞:在实践中检验真理
    6.1 大数据在电信行业的应用
    6.2 大数据在金融行业的应用
    6.3 大数据在互联网行业的应用
    6.4 大数据与隐私保护
    6.5 大数据相关热点话题
    6.6 主要内容回顾
    第7章 框架体系:以不变应万变
    7.1 企业架构:战略与运营之桥
    7.2 Frameworx框架体系:电信行业的灯塔
    7.3 ITIL/ITSM框架体系:IT行业的指南针
    7.4 主要内容回顾
    第8章 大数据技术:他山之石,可以攻玉
    8.1 开源框架Hadoop
    8.2 大数据存储技术
    8.3 大数据分析技术
    8.4 大数据展示技术
    8.5 主要内容回顾
    附录A 重点概念及其定义
    参考文献
    后记:愿大数据运营成为一种思维方式

    李福东,清华大学学士,北京邮电大学硕士,16年电信、金融、交通、政府等行业信息化工作经验,曾在靠前外知名企业担任软件工程师、系统架构师、售前咨询工程师、项目经理、技术总监等职,在靠前核心期刊和学术会议上公开发表论文10余篇,目前研究方向为信息系统顶层设计、大数据、移动互联网和电子商务。

    《大数据运营:服务型企业架构新思维》从电信行业出发,全面系统地阐述了作者李福东对企业架构、大数据运营的深入理解,既着眼于战略体系高度,又注重具体案例分析,是集作者多年规划、设计、管理经验的呕心沥血之作。 通过作者独具匠心的构思和设计,本书从企业架构和战略平滑地讨论到大数据运营,以及相关技术体系的建设和完善,既适用于企业管理人士,更适用于IT主管和IT设计及研发工程师,还可以帮助企业信息化部门的管理和技术人士更好地厘清业务与IT之间的关系,因为他们是大数据运营的主要承担者。

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