大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄申 著

图书标签:

• 大数据
• 架构
• 商业
• 技术方案
• 数据分析
• 数据工程
• 云计算
• 数字化转型
• 行业应用
• 实战指南

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111535287

版次：1

商品编码：11915193

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

　　作者荣获美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。大润发中国区董事长、飞牛网首席执行董事黄明端先生与eBay全球零售科学高级总监逄伟先生作序力荐！
　　将技术与商业需求相结合，深入剖析大数据商业应用中的困惑与难题，帮助读者更好地掌握技术支撑业务高速发展的方案！

内容简介

　　目前大数据技术已经日趋成熟，但是业界发现与大数据相关的产品设计和研发仍然非常困难，技术、产品和商业的结合度还远远不够。这主要是因为大数据涉及范围广、技术含量高、更新换代快，门槛也比其他大多数IT行业更高。人们要么使用昂贵的商业解决方案，要么花费巨大的精力摸索。本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事，来逐步展开介绍创业各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求，以及相对应的技术方案，甚至是实践解析；让读者身临其境，一起来探寻大数据的奥秘。书中会覆盖较广泛的技术点，并提供相应的背景知识介绍，对于想进一步深入研究细节的读者，也可轻松获得继续阅读的方向和指导性建议。

作者简介

　　黄申，博士，毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业，师从俞勇教授。微软学者，IBMExtremeBlue天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay中国、沃尔玛1号店和大润发飞牛网担任要职，带队完成了若干公司级的战略项目。同时著有20多篇国际论文和10多项国际专利，兼任《计算机工程》期刊特邀审稿专家。因其对业界的卓越贡献，2015年获得美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。

精彩书评

　　作者在1号店的三年（2012-2014年），正是1号店系统快速发展的三年，即从大型电商系统转向巨型电商系统的阶段。而作者在此期间的贡献，对1号店搜索系统的变革起到了关键的作用，他和他的团队也藉此获得了“总裁特别奖”。通读全书，我发现该书不仅是大数据技术的探讨，也是技术和业务结合的心路历程。对大数据感兴趣的同行，定能从中获得全新的认识。
　　——　韩军　原1号店CTO 现欧电云科技董事长

　　我和作者曾经一起负责过eBay全球的数据挖掘项目，他的商业敏感度和创新精神让我记忆犹新。不过没有想到，对于写书，他也是个好手。此书既讲述大数据的理论知识，也介绍实际经验，适合不同层次的读者，并能帮助他们解决商业应用中的困惑与难题。
　　—— Yongzheng Zhang　LinkedIn（领英） 商务分析经理

　　我曾经负责整个1号商城的运营，同作者有过不少项目上的对接。对于我们提出的运营相关问题，作者都能运用合适的技术方案，顺利地解决。当得知他要撰写一本与大数据技术相关的图书，我已经迫不及待地想一探究竟，感受业务和技术融合的神奇。希望广大读者在读完此书后也能收获颇丰。
　　—— 吴海泉　原1号店副总裁 现美的集团电商总经理

　　作为互联网企业，通常面临的难题是大数据相关的产品设计门槛较高，缺乏专业的人才。当作者向我介绍这本书的时候，我没有想到他竟能将种种复杂的技术问题，说得如此生动、易懂、易学。相信这样的书籍，对数据产品经理的培养、大数据技术的产品化都有不小的促进作用。
　　——　王欣磊　百度LBS新业务产品总监

　　作者对业务运营具有深刻理解，他加盟1号店的阶段，公司在搜索、数据处理技术方面的实力猛增，相关体验和口碑大幅提升。这次他将其宝贵的实战经验在此书中和大家分享，相信对于广大读者而言实在是非常棒的福利，不容错过。
　　——黄志雄
　　原1号店副总裁 现永辉集团电商总经理

　　我和作者有过不少项目合作，其敏锐的业务洞察力给我留下了深刻的印象。从他提供的书稿中，我确实体会到其深厚的专业功力和精心的全文构思。对于每位大数据产品经理而言，这样深入浅出的书籍必不可少。
　　——张旭强
　　原1号店产品负责人 现阿里巴巴高级产品专家

　　本书作者对大数据以及互联网技术有着自己独特的见解。相信本书会给大家带来更为完整和详细的技术剖析，帮助读者更好地理解技术如何支撑业务的高速发展。
　　——刘尚堃
　　京东商城 推荐搜索部总监

　　在与作者的探讨中，我深刻感受到了他在挖掘算法和大数据处理方面的专业素养。这本书秉承了他一贯严谨、务实的做事风格，将需求和技术紧密结合，仔细阅读一定会深受启发。
　　——诸超
　　唯品会 云计算高级总监

目录

推荐序一
推荐序二
前　　言
第1章　抉择 1
第2章　数据收集 4
2.1　互联网数据收集 4
2.1.1　网络爬虫 5
2.1.2　Apache Nutch简介 11
2.1.3　Heritrix简介 14
2.2　内部数据收集 15
2.2.1　Apache Flume简介 17
2.2.2　Facebook Scribe和Logstash 21
2.3　本章心得 21
2.4　参考资料 22
第3章　数据存储 23
3.1　持久化存储 23
3.1.1　Hadoop和HDFS 25
3.1.2　HBase简介 28
3.1.3　MongoDB 35
3.2　非持久化存储 37
3.2.1　缓存和散列 37
3.2.2　Memcached和Berkeley DB简介 41
3.2.3　Redis简介 41
3.3　本章心得 44
3.4　参考资料 44
第4章　数据处理 46
4.1　离线批量处理 46
4.1.1　Hadoop的MapReduce 47
4.1.2　Spark简介 52
4.1.3　Hive简介 53
4.1.4　Pig、Impala和Spark SQL 56
4.2　提升及时性：消息机制 58
4.2.1　ActiveMQ简介 60
4.2.2　Kafka简介 61
4.3　在线实时处理 63
4.3.1　Storm简介 63
4.3.2　Spark Streaming简介 66
4.4　本章心得 66
4.5　参考资料 67
第5章　信息检索 69
5.1　基本理念 70
5.2　相关性 70
5.2.1　布尔模型 70
5.2.2　基于排序的布尔模型 71
5.2.3　向量空间模型 74
5.2.4　语言模型 75
5.3　及时性 77
5.4　与数据库查询的对比 81
5.5　搜索引擎 82
5.5.1　Web搜索中的链接分析 83
5.5.2　电子商务中的商品排序 86
5.5.3　多因素和基于学习的排序 88
5.5.4　系统框架 89
5.5.5　Lucene简介 93
5.5.6　Solr简介 98
5.5.7　Elasticsearch简介 104
5.6　推荐系统 108
5.6.1　推荐的核心要素 109
5.6.2　推荐系统的分类 110
5.6.3　混合模型 115
5.6.4　系统架构 116
5.6.5　Mahout 116
5.7　在线广告 119
5.8　本章心得 127
5.9　参考资料 128
第6章　数据挖掘 130
6.1　基本理念 131
6.2　数据的表示和预处理 133
6.3　机器学习算法 136
6.4　挖掘工具 157
6.5　本章心得 165
6.6　参考资料 165
第7章　效能评估 167
7.1　效果评估 168
7.2　性能评估 190
7.3　本章心得 202
7.4　参考资料 202
第8章　大数据技术全景 204
第9章　商品太多啦！需要搜索引擎 207
9.1　业务需求 207
9.2　产品设计和技术选型 208
9.3　实现方案 211
第10章　能否更主动？还需要推荐引擎 223
10.1　业务需求 223
10.2　产品设计和技术选型 225
10.3　实现方案 230
第11章　这样做的效果如何 241
11.1　业务需求 241
11.2　产品设计和技术选型 242
11.3　实现方案 243
第12章　这个搜索有点逊 258
12.1　业务需求：还要搜得更多 258
12.2　“还要搜得更多”：产品设计和技术选型 259
12.3　“还要搜得更多”的方案实现 261
12.4　业务需求：还要搜得更准 265
12.5　“还要搜得更准”：产品设计和技术选型 266
12.6　“还要搜得更准”的方案实现 271
12.7　业务需求：还要更快 273
12.8　还要“变”得更快：产品设计和技术选型 274
12.9　还要“搜”得更快：产品设计和技术选型 275
12.10　业务需求：给点提示吧 280
12.11　给点提示吧：产品设计和技术选型 282
第13章　支持更高效的运营 287
13.1　业务需求：互联网时代的CRM 287
13.2　互联网时代的CRM：产品设计和技术选型 288
13.3　业务需求：抓住捣蛋鬼 291
13.4　抓住捣蛋鬼：产品设计和技术选型 292
13.5　业务需求：销售之战 295
13.6　销售之战：产品设计和技术选型 296
后记 299

前言/序言

　　为什么要写这本书
　　李克强总理提出“大众创业，万众创新”。在如此美好的大环境下，互联网创业如火如荼。各种模式的O2O，各种精彩的移动App，突然之间都冒了出来，正所谓“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”。而在其中，大数据因为蕴含着巨大的商业价值，成为这个时代的趋势之一。众人都希望利用好这个“魔棒”，为自己的事业开疆扩土。可是，就笔者在业界的经历来看，真正能挖掘大数据潜力的公司少之又少。笔者一直很好奇，中国的相关人才如此之多，商业市场又如此之大，何以至如此境地呢？为了找到答案，笔者阅读了不少观察性文章，也走访了一些业内的从业者，发现目前的一大窘境是：大数据技术、产品和商业的结合度还远远不够。导致这个现状的原因有很多，具体分析主要有以下几点：
　　涉及范围广：“大数据”本身是一个比较抽象的概念，任何关乎大规模数据的处理，都可以称为“大数据”。因此它既包括了很多已有的技术，如数据挖掘、机器学习、商业智能等，又包括了近几年诞生的新技术，如NoSQL相关的生态系统。而且，一个商业需求也可能会涉及多个相关技术。
　　技术含量高：数据挖掘和机器学习之类的算法和大规模数据处理的架构，相对于普通的应用开发而言，需要更多的理论知识和实践经验积累。而商业价值的挖掘程度却往往取决于使用的技术深度。越是钻研得深入，所产生的价值就会越大。
　　发展速度快：最近几年，算法方面有不少的创新，如深度学习（Deep Learning）；系统架构也在不断升级，如Hadoop的第二代框架Yarn、Storm、Spark等实时流式计算，技术的更新换代非常频繁。但是，商业的发展需要技术系统能够随时应变，快速响应，这与技术的飞速发展本身又存在冲突。
　　成熟方案少：大数据的技术多数是免费的，这对于盈利模式而言无疑是有利的，不过代价就是存在一定的稳定性和易用性问题。现在有一些大型的技术公司提供了更成熟的解决方案，但是价格不菲，对于经费并不宽裕的初创公司而言选择余地太少。
　　以上这些因素都会形成进入大数据领域的门槛，而高门槛势必会导致大数据在工业界应用的步伐放缓。为了解决这个问题，企业需要培养自己的复合型人才，要求业务人员懂技术、技术人员懂业务。只有如此才能让公司使用合适的工具、获得准确的数据、制定合理的方案。
　　然而，激烈的市场竞争，膨胀的用户需求，不会给创业公司太多的时间去挥霍。在黑夜之中不断摸索的人们，需要明灯指引前进的方向。虽然目前市面上已有一些相关图书做了不错的尝试，但是它们大多数偏向两个极端：一端是面向金融、经济、社会和管理类等非技术型读者，讲述概念、定义、背景和业界的成功案例等；另一端是面向程序员、算法工程师、架构师和数据科学家等纯技术型读者，讲述具体的技术框架、编程范例、系统调试等。能同时覆盖两者的图书可谓凤毛麟角。因此，笔者萌生了通过一本书来帮助企业快速地建立复合型团队，将合理的业务需求尽快转化为实际产品的想法。笔者在写作过程中，力求：
　　易读易懂。通过生动的案例和形象的比喻来解读难点，降低技术理解的门槛。这样就能够让偏向业务的人员更容易理解大数据背后的运作原理，促进他们和技术人员的沟通及协作。
　　可实践性强。通过分享需要大量实践才能积累的宝贵经验，最大程度地针对业务需求和技术方案之间的空白进行弥补。这将有利于技术人员针对不同的业务需求，规划更为合理的技术方案。
　　本书通过讲述一个虚拟的（如有雷同纯属巧合）互联网O2O创业故事，逐步展开介绍各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求，以及相对应的技术方案，甚至是实践解析。让读者身临其境，一起来探寻大数据的奥秘。对于想进一步深入研究技术实现细节的读者，也给出了继续阅读的方向和指导性建议。笔者衷心希望，无论是技术专家、产品经理，还是业务人员，只要阅读了本书便都能愉快地遨游在大数据的海洋中。
　　读者对象
　　根据本书撰写的起心动念，笔者觉得其内容适合如下读者：
　　中小互联网创业公司的CIO、CTO和技术骨干。他们可以获知常见的互联网公司从创业初期到中期这个阶段里，数据平台需要满足怎样的业务需求（当然，也包括业务方和产品经理所说的“XXOO”了），技术上通常会面临哪些挑战，以及如何解决。
　　中小互联网创业公司的产品经理和项目经理。个人认为，在不久的将来，最炙手可热的产品经理或项目经理一定是懂一些技术的。技术背景将帮助产品经理和项目经理更好地理解哪些是技术上可以实现的，如果可以实现又大致需要多少开发资源。此外，本书所提及的案例也许能提供一些产品设计上的灵感和启发。
　　中小互联网创业公司的CEO、合伙人。读懂这本书， CIO、CTO和产品VP的招募，不用靠第三方和人力资源，因为你可以自己来选。这绝对可以帮助公司少走弯路，加速发展。
　　刚刚起步的算法和架构工程师。很多刚刚毕业或工作没多久的朋友，学了一身本领，对新技术也很有热情，苦于没有太多实践的机会。书中的故事浓缩了不少业界实践的经验和心得，如能融会贯通对他们将很有裨益。同时，覆盖面较广的技术课题概述也为他们继续深入研究提供了方向和指导。
　　梦想家。最后的最后，本书也献给那些希望通过大数据技术进行互联网创业的人们。也许现在你既不是“CXO”（CEO、CIO、CTO、CPO、COO等的统称），也不是产品经理或项目经理，可是你有自己的创业梦想，那么这本书也献给你。
　　当然，由于侧重点不同，因此本书并不适合钻研技术细节的程序员和编程专家，不过仍然可以在书中找到重要的参考图书指导。同时，本书也不适合关注宏观行业发展的商务人士。
　　如何阅读本书
　　为了达到深入浅出、通俗易懂的效果，本书的第一大部分概述了大数据的主要技术，包括大数据的获取、存储、处理，还有架构设计的基本理念，以及常用的消息和缓存机制。这一部分你会发现关于Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的简介。对于数据处理的高级技术，本书着墨不少，但不乏对于信息检索和数据挖掘课题的探讨。例如站内搜索引擎、推荐系统、广告系统、聚类、分类和线性回归等。由于商业需求尤其看重实际产出，因此第一部分的最后还会分析常见的效果和性能评估。相信这部分对于构建读者的大数据知识体系会很有帮助。在每一章的最后，我们还会给出重要的参考图书，以便于读者继续深入学习。
　　第二大部分的每个章节都是从业务需求的描述入手，然后进行需求分析，根据需求的特点，对第一大部分所涉及的备选技术进行筛选，最后是技术方案和架构的确定。不同的商业需求可能会使用类似的技术点。但是具体使用方式不会雷同，根据不同的数据集合、不同的应用场景和不同的进阶难度，我们为读者提供了反复温习和加深印象的机会。
　　勘误和支持
　　正如前文所述，大数据发展得实在是太快了。可能就在你阅读这段文字的同时，又有一项新的技术诞生了，N项技术升级了，M项技术被淘汰了。再加之笔者的水平有限，编写的时间也较仓促，书中难免会出现一些不够准确或有遗漏的地方，不妥之处在所难免，恳请读者通过如下渠道积极建议和斧正，我们很期待能够听到你们的真挚反馈。
　　扫一扫就能联系作者：
　　致谢
　　首先要感谢上海交通大学尤其是俞勇教授，你们给予我不断学习的机会，带领我进入了大数据的世界。同时，感谢阿里云的高级总监薛贵荣，你的指导让我树立了良好的科研态度。
　　还要感谢微软亚洲研究院、eBay中国研发中心、沃尔玛1号店、大润发飞牛网和IBM中国研发中心，在这些公司十多年的实战经验让我收获颇丰，也为本书的铸就打下了坚实的基础。
　　感谢曾经的微软战友陈正、孙建涛、Ling Bao、曾华军、张本宇、沈抖、刘宁、严峻、曹云波、王琼华、康亚滨、胡健、季蕾等，eBay的战友逄伟、王强、王骁、沈丹、Yongzheng Zhang、Catherine Baudin、Alvaro Bolivar、Xiaodi Zhang、吴晓元、周洋、胡文彦、宋荣、刘文、Lily Yu等，沃尔玛1号店的战友韩军、王欣磊、胡茂华、付艳超、张旭强、黄哲铿、沙燕霖、郭占星、聂巍、邵汉成、张珺、胡毅、邱仔松、孙灵飞、凌昱、王善良、廖川、杨平、余迁、周航、吴敏、李峰等，大润发飞牛网的战友王俊杰、陈俞安、蔡伯璟、陈慧文、夏吉吉、文燕军、杨立生、张飞、代伟、陈静、赵瑜、李航等，IBM的战友李伟、谢欣、周健、马坚、刘钧、唐显莉等。要感谢的同仁太多，如有遗漏敬请谅解，很怀念和你们并肩作战的日子，你们让我学到了很多。
　　感谢机械工业出版社华章公司的编辑杨绣国（Lisa）老师，感谢你的魄力和远见，在最近的3个月中始终支持我的写作，你的鼓励和帮助引导我顺利地完成了全部书稿。也要感谢凌云为我引荐了如此优秀的出版社和编辑。
　　衷心感谢大润发、飞牛网董事长黄明端先生和eBay全球高级总监逄伟先生，在百忙之中为本书作序。也衷心感谢欧电云的董事长韩军先生、永辉集团电商总经理黄志雄先生、美的集团电商总经理吴海泉先生、百度LBS新业务产品总监王欣磊先生、阿里巴巴高级产品专家张旭强先生、LinkedIn（领英）的商务分析经理Yongzheng Zhang先生、京东商城推荐搜索部总监刘尚堃先生和唯品会云计算高级总监诸超先生为本书撰写推荐语。
　　还要感谢我的爸爸、妈妈、岳父、岳母，感谢你们对我写书的理解和支持。
　　最后我一定要谢谢我的太太Stephanie和宝贝儿子Polaris，为了此书我周末陪伴你们的时间更少了。你们不仅没有怨言，而且时时刻刻为我灌输着信心和力量，感谢你们！
　　谨以此书，献给我最亲爱的家人，以及众多热爱大数据的朋友。
　　黄　申
　　美国，硅谷
　　2016年3月

大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案 在这个数据爆炸的时代，企业如同置身于一座座金矿之中，然而，真正的宝藏并非数据本身，而是从中挖掘出具有商业价值的洞察。然而，要实现这一目标，绝非仅仅拥有海量数据便可高枕无忧。其背后，是一系列复杂且精密的工程：构建一套能够有效支撑业务发展的大数据架构。这本书，正是引领您踏上这条从混沌到清晰、从数据到价值的“大数据架构商业之路”的指南。 我们深知，许多企业在尝试拥抱大数据时，常常陷入迷茫。他们可能看到了竞争对手的成功，听说了各种先进的技术名词，却不知道如何将这些碎片化的信息整合起来，转化为切实的商业成果。最普遍的困境是：技术部门埋头开发，却无法满足业务部门的真实需求；业务部门提出各种“看起来很美”的想法，却苦于技术实现上的障碍。这种脱节，不仅导致资源浪费，更可能错失宝贵的发展机遇。 本书将打破技术与业务之间的壁垒，从一个全新的视角出发，为您构建一个清晰而实用的框架。我们不会简单地罗列各种大数据技术的优缺点，也不会停留在抽象的概念层面。相反，我们将以“商业需求”为核心驱动力，层层剥茧，将技术方案的选择与落地，与企业最根本的商业目标紧密联系起来。 第一部分：洞察商业本质，明确大数据价值 在技术之外，企业最需要的是对自身业务的深刻理解。在这一部分，我们将带领您深入探讨： 大数据究竟能为企业带来什么？ 我们将通过大量的真实案例，阐述大数据在提升客户体验、优化运营效率、驱动产品创新、风险管理、市场预测等多个维度的商业价值。您将了解到，大数据并非万能药，但如果应用得当，它能成为企业在激烈竞争中脱颖而出的“秘密武器”。 如何从纷繁的业务场景中提炼出真正的大数据需求？ 我们将教会您一套系统性的方法论，用于识别和定义那些最能驱动业务增长、解决业务痛点的关键数据需求。这包括如何与业务部门进行有效的沟通，如何理解他们的工作流程和挑战，以及如何将这些抽象的需求转化为清晰、可执行的技术目标。 区分“数据驱动”与“数据依赖”： 真正的“数据驱动”是让数据赋能决策，而“数据依赖”则可能导致僵化和失去灵活性。本书将帮助您理解如何建立一个灵活且智能的数据生态，避免陷入过度依赖数据的陷阱。 商业模式与大数据架构的匹配： 不同的商业模式对大数据架构有着截然不同的需求。例如，电商平台的实时推荐系统与金融机构的风险控制系统，在数据量、处理速度、安全性、实时性等方面都有着天壤之别。我们将分析不同商业模式下，大数据架构的核心考量因素。 第二部分：设计与规划，构建坚实的大数据架构基石 理解了商业需求，接下来的关键是如何将其转化为可落地的技术架构。这一部分将聚焦于架构的设计与规划，强调其灵活性、可扩展性与成本效益。 大数据架构的演进与成熟度模型： 从最初的简单数据仓库，到分布式存储、批处理、流处理，再到如今的云原生大数据平台，大数据架构经历了显著的演变。我们将回顾这些演进历程，并介绍如何评估您当前的数据架构成熟度，以及如何制定清晰的升级路线图。 核心技术选型的商业逻辑： 市场上充斥着各种大数据技术，如Hadoop生态（HDFS, MapReduce, Hive, Spark）、NoSQL数据库（HBase, Cassandra, MongoDB）、流处理平台（Kafka, Flink）、数据仓库（Snowflake, BigQuery, Redshift）、数据湖、数据湖仓一体等。本书将指导您如何依据具体的商业需求、团队技术栈、预算以及未来的扩展性，进行理性的技术选型，避免盲目追随潮流。我们将深入分析不同技术在数据采集、存储、处理、分析、可视化等环节的适用场景。 构建可扩展、高可用的数据存储方案： 数据存储是大数据架构的基石。我们将探讨如何根据数据的类型、访问频率、成本等因素，选择合适的存储技术，包括分布式文件系统、对象存储、数据湖、数据仓库，以及如何设计高效的数据分区、索引和压缩策略，以确保数据的高可用性与读写性能。 数据处理引擎的战略选择： 批处理、流处理、微批处理，不同的处理模式适用于不同的业务场景。我们将详细分析Spark、Flink、Hadoop MapReduce等主流处理引擎的特点，以及如何根据业务需求（如实时性要求、数据量、计算复杂度）选择最适合的引擎，并介绍如何优化处理作业以提升效率。 数据治理与数据安全： 随着数据量的增长，数据质量、元数据管理、数据血缘、数据安全与隐私保护变得至关重要。我们将探讨如何建立健全的数据治理体系，确保数据的准确性、一致性、可靠性，以及如何构建强大的数据安全防护体系，满足合规性要求。 第三部分：落地与实践，将技术方案转化为商业价值 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。这一部分将重点关注大数据架构的落地实施过程，以及如何持续优化以实现最大的商业回报。 敏捷开发与迭代式部署： 大数据架构并非一蹴而就，而是需要持续迭代和优化的过程。我们将介绍如何采用敏捷开发方法，将大数据项目分解为可管理的小模块，并快速迭代，及时验证技术方案的有效性，并根据反馈进行调整。 数据管道的构建与自动化： 从数据采集、清洗、转换到加载（ETL/ELT），构建稳定、高效的数据管道是大数据流程的关键。我们将深入讲解如何设计和构建健壮的数据管道，以及如何利用自动化工具，确保数据的及时、准确流动。 构建强大的数据分析与可视化能力： 技术方案的最终目的是为了产出有价值的洞察。我们将介绍如何结合BI工具（如Tableau, Power BI, Looker）、数据科学平台，以及图计算、机器学习等高级分析技术，构建强大的数据分析能力，并将分析结果以直观易懂的方式呈现给业务决策者。 云原生大数据平台：优势与挑战： 云计算为大数据架构带来了前所未有的灵活性和弹性。我们将深入探讨云原生大数据平台的优势，如弹性伸缩、按需付费、丰富的托管服务等，并分析在云端构建和管理大数据架构所面临的挑战，以及应对策略。 技术团队的构建与能力培养： 优秀的大数据架构离不开一支专业的技术团队。我们将探讨如何组建和培养一个高效的数据工程师、数据科学家、数据分析师团队，以及如何建立有效的协作机制。 成本控制与ROI（投资回报率）的衡量： 构建大数据架构并非易事，其成本也需要精打细算。我们将提供实用的成本控制策略，并指导您如何科学地衡量大数据项目的ROI，确保每一分投入都能转化为切实的商业价值。 本书的独特性与价值： 强调商业驱动： 贯穿全书的核心思想是，技术方案的每一个决策都应服务于商业目标。 提供实用的方法论： 我们不仅仅讲解“是什么”，更侧重于“怎么做”，提供可操作的工具和方法。 平衡理论与实践： 结合前沿技术理论与丰富的企业实践案例，让学习更具说服力。 覆盖全生命周期： 从最初的商业需求分析，到架构设计、技术选型、落地实施，再到持续优化，本书为您提供了一个全面的视角。 面向多类读者： 无论是希望构建大数据能力的企业决策者、产品经理，还是正在搭建大数据系统的技术工程师、架构师，都能从中获益。 embarking on the journey to build a robust and valuable big data architecture.

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我立刻被它“大数据架构商业之路”的书名所吸引，这正是我一直在寻找的答案。我是一名有着一定技术背景，但更关注实际业务落地和价值实现的产品经理。在工作中，我常常会遇到这样的挑战：如何将抽象的业务需求，转化为能够被技术团队理解并实现的具体方案？又如何在技术方案的实施过程中，始终紧扣业务目标，确保最终交付的成果能够真正解决业务痛点，创造商业价值？我希望这本书能够为我提供一套行之有效的方法论，让我能够更清晰地梳理业务需求，更准确地评估技术方案的可行性和成本，并能与技术团队进行更有效的沟通协作。我特别期待书中能够分享一些关于如何进行数据驱动的产品设计，如何利用大数据分析来优化用户体验，以及如何通过数据驱动的迭代来提升产品竞争力。如果书中还能包含一些关于数据产品经理的角色定位和能力要求，以及如何在大数据项目中扮演好桥梁角色的建议，那就更完美了。这本书对我来说，不仅仅是关于大数据技术，更是关于如何用大数据来赋能产品创新和业务增长的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就相当吸引人，一种沉稳又不失现代感的配色，配合“大数据架构商业之路”这样直击要点又带有一定探索意味的书名，立刻勾起了我的好奇心。拿到书后，我迫不及待地翻阅，期待着它能为我指明在大数据浪潮中，如何将技术落地，真正转化为商业价值的路径。我尤其关注的是书中是否能提供一些具体的案例分析，让我能清晰地看到从一个模糊的业务需求，如何一步步演变成一个可执行、可落地的技术方案。毕竟，再好的理论也需要实践的检验，而我所期待的，正是一种将理论与实践完美结合的指导。我希望这本书能像一位经验丰富的引路人，带领我穿越大数据架构的复杂迷宫，让我理解其中的关键节点，并能独立地思考和设计适合自己业务场景的解决方案。那些关于数据治理、数据安全、以及如何构建可扩展、高可用的大数据平台的讨论，也是我非常期待的内容。如果书中能包含一些关于不同技术选型优劣的对比分析，以及在不同行业背景下的实践经验，那就更好了。总而言之，我希望这本书能提供给我一套系统性的思维框架和实操指南，让我不再迷茫，而是能够充满信心地踏上大数据赋能商业的征程。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，更多是源于对“商业之路”这个副标题的强烈兴趣。我一直在思考，如何让大数据技术不再仅仅是IT部门的“技术堆砌”，而是真正成为驱动业务增长的“引擎”。这本书从业务需求出发，这正是我所需要的。很多技术书籍往往过于聚焦于技术细节，而忽略了技术背后的商业逻辑。我希望这本书能够填补这方面的空白，让我理解在大数据项目中，业务部门的痛点和诉求是如何被转化为技术需求，进而影响架构设计的。我非常期待书中能够详细阐述如何进行有效的需求分析，如何与业务方建立顺畅的沟通渠道，以及如何评估不同技术方案对业务目标的贡献度。此外，关于成本效益分析、ROI（投资回报率）的考量，也是我非常关注的部分。毕竟，在大数据项目的实施过程中，投入往往是巨大的，如何确保这些投入能够带来可观的回报，是每个决策者都必须面对的问题。如果书中能提供一些量化分析的工具或方法，那将是极大的帮助。我希望这本书能教会我如何用商业的语言去讲述大数据的故事，如何让技术变得“有温度”，能够真正解决实际的商业问题，而不是停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择这本书，是因为它提出的“商业之路”这个概念，让我看到了大数据技术更广阔的应用前景。我一直认为，技术本身只是手段，最终的目的还是为了服务于商业。因此，一本能够将大数据技术与商业战略紧密结合的书籍，对我来说具有极大的吸引力。我希望这本书能够帮助我理解，如何将大数据能力转化为企业的核心竞争力，如何通过数据驱动决策，从而提升企业的运营效率和盈利能力。书中关于如何构建可持续发展的大数据生态系统，以及如何培养数据驱动的组织文化的内容，也是我非常期待的。一个好的大数据架构，不仅仅是技术层面的实现，更需要组织层面的支持和文化的引导。我希望这本书能够提供一些关于这方面的思考和实践建议，让我能够更全面地理解大数据架构的内涵。我期待这本书能够让我跳出纯粹的技术视角，用更宏观、更战略的眼光来看待大数据，并将其真正融入到企业的商业发展之中，成为推动企业不断前行的强大动力。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，这本书最大的吸引力在于它所承诺的“从业务需求到技术方案”的完整链路。我是一名对大数据技术充满热情，但又希望能够将其与实际工作紧密结合的从业者。我们经常面临的一个困境是，即便掌握了先进的大数据技术，也常常不知道如何将其有效地应用到解决实际业务问题上。这本书似乎为我们提供了一座桥梁，连接了抽象的技术概念和具体的商业场景。我尤其希望书中能够提供一些不同行业、不同规模的企业在构建大数据架构时，所遇到的典型问题以及相应的解决方案。例如，在金融行业，如何保证数据的安全性和合规性？在零售行业，如何利用大数据进行用户画像和精准营销？在制造业，又该如何通过大数据优化生产流程？这些具体的案例和经验分享，对我来说将是无价之宝。我还希望书中能够对当下流行的大数据技术栈进行深入的剖析，并结合业务需求，给出合理的选型建议。例如，在数据采集、存储、处理、分析、可视化等各个环节，应该如何选择最适合的技术组合。这本书如果能做到这一点，那它就不仅仅是一本技术书籍，更是一份宝贵的实践指南。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的

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作者给出的技术方案有一些创新，也很实用，一看就知道是有实操经验的老手，推荐阅读

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了解一下还是可以的

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还没看，正准备充电加油。

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京东很好，速度也很快的，很不错

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互联网数据收集是其特色，对搜索的介绍也是独特之处。

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了解一下还是可以的

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10块一本，好便宜，一年一次

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比外面便宜打印效果好字迹清晰打印质量好