《大数据运营：服务型企业架构新思维》内容简介

犹如个人的修齐治平，企业大数据运营同样需要经历筑巢、联姻、孕育、分娩、培育、腾飞6个阶段。筑巢的目的是建立一个结构严谨的企业架构，为企业发展打下基础。联姻是将企业架构与大数据结合起来，从业务活动角度提出对大数据的需求，从大数据角度提出对业务活动的支撑方法与过程。孕育是以大数据战略为驱动，构建大数据应用框架。分娩是将大数据从想象变为现实，形成可以运行的大数据服务。
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，曾在国内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，在国内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。

作品目录

内容简介
致谢
专家推荐
序：全方位架构企业，赢在大数据运营
导读
引言
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
1.2.1、分层分级——最原始的方法论
1.2.2、CXO的那些事儿：企业发展战略
1.2.3、物质决定意识：基础设施生命周期管理
1.2.4、你我约定：产品生命周期管理
1.2.5、各就各位：运营支持与就绪过程
1.2.6、不仅是讨价还价：售前阶段的业务过程
1.2.7、零等待靠谱吗？售中阶段的业务过程
1.2.8、前后台的双簧：售后阶段的业务过程
1.2.9、无利不起早：企业计费收费过程
1.2.10、无声的发动机：企业内部管理业务过程
1.2.11、本节小结
1.3、信息：企业业务活动的承载者
1.3.1、概念模型
1.3.2、信息框架
1.4、应用：业务与技术之桥
1.4.1、应用框架/能力蓝图
1.4.2、应用框架与业务框架
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
1.6.1、数据定义及其价值
1.6.2、数据建模与存储
1.6.3、数据的分类
1.7、集成：价值网络时代的整合者
1.7.1、业务层面的集成
1.7.2、技术层面的集成
1.8、技术：改变世界的源动力
1.8.1、云技术架构模式
1.8.2、大数据技术架构模式
1.9、部署：让飞机平稳着陆
1.9.1、部署的不懈追求：5个不变
1.9.2、部署的好伙伴：配置管理
1.9.3、事务型应用系统部署架构
1.9.4、分析型应用系统部署架构
1.10、安全：都是开放惹的祸
1.10.1、开放的价值与代价
1.10.2、云管端模式下的安全管理
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
2.2.1、大数据与战略管理
2.2.2、大数据与建设管理
2.2.3、大数据与产品管理
2.2.4、大数据与客户关系管理
2.2.5、大数据与供应商/渠道商关系管理
2.2.6、大数据与计费收费管理
2.2.7、大数据与人力资源管理
2.2.8、大数据与财务管理
2.2.9、大数据与资产管理
2.2.10、本节内容小结
2.3、对号入座：定位大数据发力点
2.3.1、市场营销和提供管理
2.3.2、服务开发与管理
2.3.3、资源开发与管理
2.3.4、服务实施
2.3.5、客户关系管理
2.3.6、资源管理与运营
2.3.7、合作伙伴关系管理
2.3.8、计费与收入保障
2.3.9、企业战略规划
2.3.10、企业效率管理
2.3.11、财务和资产管理
2.3.12、本节内容小结
2.4、能力落地：大数据服务数据源及其关键实现活动
2.4.1、聚集大数据：发挥资源聚合效应
2.4.2、行业通用数据源及关键实现活动
2.4.3、电信行业数据源及关键实现活动
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
3.1.1、大数据服务战略新思维
3.1.2、大数据服务战略原则
3.1.3、大数据服务战略过程
3.1.4、大数据服务战略组织
3.2、大数据服务设计方法论：方法比努力更重要
3.2.1、大数据服务设计原则
3.2.2、大数据服务需求分析方法
3.2.3、大数据服务开发方法
3.3、大数据服务架构设计：在平衡中实现完美
3.3.1、大数据服务运营框架设计
3.3.2、大数据服务应用框架设计
3.3.3、大数据服务数据源
3.3.4、大数据服务数据采集
3.3.5、大数据服务存储库
3.3.6、大数据服务数据管理
3.3.7、大数据分析
3.3.8、大数据治理
3.3.9、大数据服务应用
3.4、大数据服务模型设计：默默无闻的贤内助
3.4.1、面向操作的数据模型设计
3.4.2、面向分析的数据模型设计
3.4.3、大数据服务元数据设计
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
3.6.1、大数据服务目录管理
3.6.2、大数据服务容量管理
3.6.3、大数据服务供应商管理
3.6.4、大数据服务安全管理
3.6.5、大数据服务等级管理
3.6.6、大数据服务可用性管理
3.6.7、大数据服务连续性管理
3.7、大数据服务组织设计：分工不分家
3.7.1、大数据服务业务分析师
3.7.2、大数据服务系统架构师
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
4.2.1、大数据服务转换计划
4.2.2、大数据服务变更管理
4.2.3、大数据服务资产与配置管理
4.2.4、大数据服务发布与部署管理
4.2.5、大数据服务验证与测试
4.2.6、大数据服务评估
4.2.7、大数据服务知识管理
4.3、大数据服务转换组织设计
4.3.1、大数据服务资产管理员
4.3.2、大数据服务配置管理员
4.3.3、大数据服务配置分析师
4.3.4、大数据服务部署管理员
4.3.5、大数据服务测试管理员
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
5.1.1、大数据服务运营原则
5.1.2、大数据服务运营过程
5.1.3、大数据服务运营职能
5.2、大数据服务改进：自强不息止于至善
5.2.1、大数据服务改进方法
5.2.2、大数据服务改进过程
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
6.1.1、应用场景1：移动用户上网记录查询
6.1.2、应用场景2：基于IP大数据设置内容交付网络节点
6.2、大数据在金融行业的应用
6.2.1、应用场景1：大中型企业信用评估新思路
6.2.2、应用场景2：小微企业信用评估新思路
6.2.3、应用场景3：个人信用评估新思路
6.3、大数据在互联网行业的应用
6.3.1、应用场景1：大数据在社交网络领域的应用
6.3.2、应用场景2：大数据在电子商务领域的应用
6.4、大数据与隐私保护
6.4.1、科技进步的代价
6.4.2、人们应该做些什么
6.4.3、寻求法律保护
6.5、大数据相关热点话题
6.5.1、概述
6.5.2、云计算
6.5.3、移动互联网
6.5.4、物联网
6.5.5、电子商务
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
7.2.1、Frameworx的发展历程
7.2.2、Frameworx框架体系大局观
7.2.3、业务过程框架介绍
7.2.4、信息框架介绍
7.2.5、应用框架介绍
7.2.6、集成框架介绍
7.3、ITIL/ITSM框架体系：IT行业的指南针
7.3.1、ITIL/ITSM框架体系发展历程
7.3.2、ITILv2框架体系介绍
7.3.3、ITILv3框架体系介绍
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
8.2.1、分布式集群存储技术
8.2.2、关系型数据库存储技术
8.3、大数据分析技术
8.3.1、大数据建模方法：机器特点与人类诉求
8.3.2、关系型数据库分析技术
8.3.3、大数据离线分析技术
8.3.4、大数据实时流式分析技术
8.3.5、数据统计分析技术
8.4、大数据展示技术
8.4.1、Web展示技术
8.4.2、GIS展示技术
8.4.3、移动客户端展示技术
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