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文章目錄
- 一、數(shù)據(jù)時代的需求
- 二、數(shù)據(jù)治理與開發(fā)
- 三、案例分析
- 四、黃金機遇
- 《數(shù)據(jù)要素安全流通》
- 《Python數(shù)據(jù)挖掘:入門、進階與實用案例分析》
- 《數(shù)據(jù)保護:工作負載的可恢復(fù)性 》
- 《Data Mesh權(quán)威指南》
- 《分布式統(tǒng)一大數(shù)據(jù)虛擬文件系統(tǒng) Alluxio原理、技術(shù)與實踐》
- 《云原生數(shù)據(jù)中臺:架構(gòu)、方法論與實踐》
- 《騰訊大數(shù)據(jù)構(gòu)建之道》
- 《運維數(shù)據(jù)治理:構(gòu)筑智能運維的基石》
- 《智能數(shù)據(jù)分析:入門、實戰(zhàn)與平臺構(gòu)建》
- 《電商存儲系統(tǒng)實戰(zhàn):架構(gòu)設(shè)計與海量數(shù)據(jù)處理》
摘要:新華社北京10月26日電 《中國證券報》26日刊發(fā)文章《國家數(shù)據(jù)局揭牌 數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)進入加速發(fā)展期》。文章稱,10月25日,國家數(shù)據(jù)局正式揭牌。業(yè)內(nèi)人士認為,這標(biāo)志著我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新階段的開始,預(yù)計數(shù)據(jù)要素配套政策將加快出臺,數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)進入加速發(fā)展期。
國家數(shù)據(jù)局的主要職責(zé)是負責(zé)協(xié)調(diào)推進數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè),統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源整合共享和開發(fā)利用,統(tǒng)籌推進數(shù)字中國、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字社會規(guī)劃和建設(shè)等等,核心就是一個關(guān)鍵詞——數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)有多重要?它已經(jīng)成為和土地、勞動力、資本、技術(shù)一樣的生產(chǎn)要素之一??梢哉f,如今的世界,數(shù)據(jù)已經(jīng)無處不在,無時不在。到2022年底,我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達50.2萬億元,總量穩(wěn)居世界第二,占GDP比重提升至41.5%。(數(shù)據(jù)來源:央視新聞客戶端)
根據(jù)國家公務(wù)員局網(wǎng)站信息,國家數(shù)據(jù)局今年計劃在國考中招錄12人,要求基層最低工作年限為3年,專業(yè)涵蓋“電子科學(xué)與技術(shù)”“信息與通信工程”“計算機科學(xué)與技術(shù)”等。崗位工作內(nèi)容中的關(guān)鍵詞包括:“數(shù)據(jù)治理和發(fā)展”“數(shù)字經(jīng)濟國際合作”“數(shù)據(jù)資源管理和開發(fā)利用”“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”等。
隨著數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展,我們正迅速進入一個以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的時代。在這個數(shù)據(jù)無處不在、無時不在的時代,數(shù)據(jù)治理與開發(fā)已成為企業(yè)和組織取得成功的關(guān)鍵因素。本文將帶你揭秘數(shù)據(jù)領(lǐng)域的黃金機遇,以及數(shù)據(jù)治理與開發(fā)在新引擎中的重要地位。
一、數(shù)據(jù)時代的需求
在數(shù)字化世界里,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵資源。企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求呈爆炸式增長,主要包括以下幾個方面:
- 業(yè)務(wù)決策:企業(yè)需要實時、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來支持業(yè)務(wù)決策,以提升運營效率和盈利能力。
- 產(chǎn)品研發(fā):通過數(shù)據(jù)分析,企業(yè)可以更好地理解用戶需求,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計,提高市場競爭力。
- 市場營銷:數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶,制定有針對性的營銷策略。
- 風(fēng)險管理:數(shù)據(jù)有助于企業(yè)識別潛在風(fēng)險,制定有效的風(fēng)險管理措施。
同時,企業(yè)對數(shù)據(jù)人才的需求也在激增。具備數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理能力的專業(yè)人才將成為企業(yè)招聘的重點。
二、數(shù)據(jù)治理與開發(fā)
數(shù)據(jù)治理和開發(fā)是數(shù)據(jù)時代的兩大基石。它們之間相互關(guān)聯(lián),共同推動數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)。
- 數(shù)據(jù)治理:指對數(shù)據(jù)進行有效管理和控制的過程,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、安全性和有效利用。數(shù)據(jù)治理涵蓋數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理、分析和保護等環(huán)節(jié)。
- 數(shù)據(jù)開發(fā):指將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有實際應(yīng)用價值的信息和知識的過程。這包括數(shù)據(jù)的分析、挖掘、可視化等環(huán)節(jié)。
在實踐中,數(shù)據(jù)治理和開發(fā)是相輔相成的。通過有效的數(shù)據(jù)治理,企業(yè)可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性,為數(shù)據(jù)開發(fā)提供可靠的原材料。而通過數(shù)據(jù)開發(fā),企業(yè)可以進一步挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值,為業(yè)務(wù)決策、產(chǎn)品研發(fā)等提供有力支持。
三、案例分析
讓我們通過一個具體案例來了解數(shù)據(jù)治理與開發(fā)的實際應(yīng)用。某知名電商公司通過數(shù)據(jù)治理與開發(fā),成功提升了銷售額和客戶滿意度。
首先,該公司在數(shù)據(jù)治理方面采取了系列措施。他們建立了完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),明確了數(shù)據(jù)的收集、存儲和處理流程。同時,為了保障數(shù)據(jù)安全,公司實施了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限管理。這些舉措確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性,為后續(xù)的數(shù)據(jù)開發(fā)提供了有力保障。
接下來,在數(shù)據(jù)開發(fā)階段,該公司利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù),對海量用戶數(shù)據(jù)進行深入挖掘。他們發(fā)現(xiàn)了一些潛在的消費趨勢和用戶需求,進而優(yōu)化了產(chǎn)品推薦和營銷策略。通過這些努力,公司的銷售額得到了顯著提升。同時,通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù),公司管理層可以實時了解業(yè)務(wù)運行情況,以便做出更明智的決策。
這個案例充分展示了數(shù)據(jù)治理與開發(fā)在提升企業(yè)競爭力和盈利能力方面的重要作用。
四、黃金機遇
在政策支持、市場前景和職業(yè)發(fā)展等方面,數(shù)據(jù)時代都為數(shù)據(jù)治理與開發(fā)帶來了黃金機遇。
- 政策支持:各國政府高度重視數(shù)據(jù)治理與開發(fā),出臺了一系列政策予以支持。例如,中國政府提出了“數(shù)字中國”戰(zhàn)略,旨在推動數(shù)字化建設(shè)和數(shù)據(jù)治理與開發(fā)。這些政策為企業(yè)和組織提供了良好的發(fā)展環(huán)境。
- 市場前景:隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)發(fā)展的必然趨勢,數(shù)據(jù)治理與開發(fā)的市場需求持續(xù)增長。根據(jù)市場研究機構(gòu)預(yù)測,到2025年,全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將突破3000億美元。這一趨勢為數(shù)據(jù)治理與開發(fā)相關(guān)產(chǎn)業(yè)提供了巨大的商機。
- 職業(yè)發(fā)展:企業(yè)對數(shù)據(jù)人才的需求不斷增長,為個人職業(yè)發(fā)展提供了廣闊的空間。從數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師到數(shù)據(jù)科學(xué)家,各種與數(shù)據(jù)相關(guān)的職位將成為求職市場的熱門選擇。具備數(shù)據(jù)治理與開發(fā)能力的專業(yè)人才將擁有更多的職業(yè)發(fā)展機會和更高的薪資待遇。
在當(dāng)下及未來,數(shù)據(jù)的價值越來越高,業(yè)界很多專家甚至認為數(shù)據(jù)將成為第四產(chǎn)業(yè),是未來幾年甚至幾十年最重要的生產(chǎn)要素。我們有理由相信,今后數(shù)據(jù)人才需求一定會迎來爆發(fā)式增長,雙十一即將到來,推薦幾本數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)的好書,助你贏在起跑線上!
《數(shù)據(jù)要素安全流通》
https://item.jd.com/14169708.html
數(shù)據(jù)作為第五大生產(chǎn)要素,它的安全性不僅關(guān)乎國家安全、國民經(jīng)濟、社會穩(wěn)定,還跟企業(yè)的商業(yè)秘密、個人隱私、財產(chǎn)安全密切相關(guān)。數(shù)據(jù)安全不僅是技術(shù)問題,還涉及法律、政策、管理、人才、倫理等方面,要面對更多的新挑戰(zhàn),這就需要從業(yè)者在實踐中加深認識,加大研究創(chuàng)新力度。
《數(shù)據(jù)要素安全流通》作為各相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)人員的洞察與實踐總結(jié),可以幫助讀者獲得更多靈感與啟發(fā)。是一本從背景、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、政策等多個維度深度解讀如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素安全流通的專業(yè)指導(dǎo)書。
本書理論和實踐兼?zhèn)?。書中囊括了?shù)據(jù)可信確權(quán)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)安全保障三大領(lǐng)域技術(shù)方案,從核心產(chǎn)業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施、咨詢服務(wù)三個維度劃分數(shù)據(jù)要素安全流通的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈,深度解讀了國內(nèi)外重點政策、法規(guī),匯聚了通信、金融、政務(wù)、能源、工業(yè)等6大領(lǐng)域40余個特色解決方案及實踐案例。
《Python數(shù)據(jù)挖掘:入門、進階與實用案例分析》
https://item.jd.com/13814157.html
這是一本以項目實戰(zhàn)案例為驅(qū)動的數(shù)據(jù)挖掘著作,它能幫助完全沒有Python編程基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)的讀者快速掌握Python數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)、流程與方法。它以數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的知名賽事“泰迪杯”數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽和“泰迪杯”數(shù)據(jù)分析技能賽為依托,精選了11個經(jīng)典賽題,將Python編程知識、數(shù)據(jù)挖掘知識和行業(yè)知識三者融合,讓讀者在實踐中快速掌握電商、教育、交通、傳媒、電力、旅游、制造等7大行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘方法。通過學(xué)習(xí)本書,讀者可以理解數(shù)據(jù)挖掘的原理,迅速掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)操作,為后續(xù)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)的實踐及競賽打下良好的技術(shù)基礎(chǔ)。
《數(shù)據(jù)保護:工作負載的可恢復(fù)性 》
https://item.jd.com/13845442.html
在大數(shù)據(jù)時代,許多人都更加重視數(shù)據(jù)了,因為其中蘊含大量的知識與機會。數(shù)據(jù)需要有人來創(chuàng)建、分析、挖掘并運用,同時也需要有人來保護,因為數(shù)據(jù)丟失或遭到破壞會給組織與客戶帶來重大困擾。
數(shù)據(jù)保護工作相當(dāng)關(guān)鍵,但也令人生畏,因為數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)工作費心勞神,處在這個職位上的人或許不會成為明星員工,然而一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)事故,卻要承擔(dān)巨大的責(zé)任。本書的作者是一位從業(yè)近30年的專家,給大家指出了數(shù)據(jù)保護工作中的各種陷阱,并引領(lǐng)讀者做好備份與災(zāi)難恢復(fù)。
《Data Mesh權(quán)威指南》
https://item.jd.com/13745155.html
我們正處于數(shù)據(jù)時代的拐點,當(dāng)下的數(shù)據(jù)管理解決方案很難在應(yīng)對組織的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)源的激增等挑戰(zhàn)的同時,通過AI和分析從數(shù)據(jù)中獲取價值。本書從實踐出發(fā)介紹了Data Mesh,這是一種從現(xiàn)代分布式架構(gòu)中提取的去中心化的社會技術(shù)范式,提供了一種大規(guī)模獲取、共享、訪問和管理分析型數(shù)據(jù)的新方法。
本書將帶領(lǐng)數(shù)據(jù)領(lǐng)域從業(yè)者、架構(gòu)師、技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者和決策者,以大數(shù)據(jù)架構(gòu)為起點,逐步落地分布式和多維度的分析型數(shù)據(jù)管理方法。Data Mesh將數(shù)據(jù)視為產(chǎn)品,將領(lǐng)域視為首要關(guān)注點,應(yīng)用平臺思維創(chuàng)建自助數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,并引入數(shù)據(jù)治理的聯(lián)邦計算模型。
《分布式統(tǒng)一大數(shù)據(jù)虛擬文件系統(tǒng) Alluxio原理、技術(shù)與實踐》
https://item.jd.com/14117706.html
Alluxio是數(shù)據(jù)行業(yè)中非常重要的創(chuàng)新型開源軟件,對大數(shù)據(jù)和人工智能都有很強的推進作用。這本書是Alluxio多年實踐的階段性成果總結(jié),也是喜愛Alluxio的大數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè)人員的實用寶典,更是開源軟件和大數(shù)據(jù)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的一本重要的指導(dǎo)性書籍。
《云原生數(shù)據(jù)中臺:架構(gòu)、方法論與實踐》
https://item.jd.com/13204600.html
本書重視歷史沿革,首先對信息化、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)中臺等做了深入淺出的剖析;接著分析了數(shù)據(jù)中臺與云原生之間的關(guān)系,使人有醍醐灌頂之感;最后從數(shù)據(jù)中臺建設(shè)與開源軟件之間的關(guān)系切入,對應(yīng)用技術(shù)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和集成開發(fā)的開源技術(shù)選型進行逐一分析,具有很強的指導(dǎo)性和實操性。
《騰訊大數(shù)據(jù)構(gòu)建之道》
https://item.jd.com/13279639.html
騰訊作為一家以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的科技與文化公司,其互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)與億萬網(wǎng)民的日常生活息息相關(guān),從社交平臺出發(fā),已拓展至娛樂、金融、資訊、工具、流量平臺等多個業(yè)務(wù)板塊。騰訊數(shù)據(jù)人每天不得不面對海量的數(shù)據(jù)處理需求,例如用戶每天在微信朋友圈和QQ空間上傳的圖片超過10億張,騰訊視頻每天播放量超過20億次,除夕當(dāng)天紅包支付超過25億筆,每天移動支付超過5億筆,這些數(shù)據(jù)規(guī)模在國內(nèi)均居行業(yè)前列。伴隨著業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展,騰訊大數(shù)據(jù)平臺十年磨一劍,已經(jīng)初步搭建完成了數(shù)據(jù)采集、存儲、計算、應(yīng)用、運維、治理等一整套大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理平臺。本書正是在此背景下應(yīng)運而生的,首次對外詳細闡述了騰訊大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)架構(gòu),以及多年來平臺建設(shè)的思考與沉淀。
《運維數(shù)據(jù)治理:構(gòu)筑智能運維的基石》
https://item.jd.com/13215827.html
本書對運維數(shù)據(jù)治理的概念、知識體系和底層邏輯進行了深入剖析,構(gòu)建了面向運維數(shù)據(jù)特點的數(shù)據(jù)治理方法和框架。本書分為概念篇、方法篇、實施篇和案例篇,從指標(biāo)體系構(gòu)建、運維數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等角度,系統(tǒng)闡述了開展運維數(shù)據(jù)治理的方法,以及運維數(shù)據(jù)治理平臺應(yīng)具備的關(guān)鍵能力,并介紹了構(gòu)建運維數(shù)據(jù)平臺相關(guān)的采集、存儲、處理、計算、管理、服務(wù)、監(jiān)控、消費等各方面的技術(shù)實現(xiàn)手段和方法。本書適合政府和企業(yè)的信息化負責(zé)人、CIO、運維主管、軟件研發(fā)負責(zé)人等閱讀。
《智能數(shù)據(jù)分析:入門、實戰(zhàn)與平臺構(gòu)建》
https://item.jd.com/13353823.html
這是一本從實戰(zhàn)角度解讀如何進行智能數(shù)據(jù)分析及搭建智能數(shù)據(jù)分析平臺的工具書,目的是幫助讀者全面認識并在實際工作中靈活使用智能數(shù)據(jù)分析方法和工具,同時構(gòu)建可用的智能數(shù)據(jù)分析環(huán)境。
本書不僅包含關(guān)于智能數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識,還包含進行智能數(shù)據(jù)分析必備的方法、工具、案例,以及平臺的搭建方案。書中融入了作者多年的一線實踐經(jīng)驗,而且在體系化、可視化、易學(xué)性等方面下了很大功夫。
本書面向初級、中級數(shù)據(jù)分析人員及數(shù)據(jù)分析平臺產(chǎn)品經(jīng)理。為了幫助讀者理解,書中不僅采用通俗易懂的語言,而且提供了百余幅作者專門繪制的示意圖,更為難能可貴的是,書中包含了大量一線實踐案例
《電商存儲系統(tǒng)實戰(zhàn):架構(gòu)設(shè)計與海量數(shù)據(jù)處理》
https://item.jd.com/13571830.html
電商系統(tǒng)覆蓋面廣,在其他業(yè)務(wù)中遇到的技術(shù)問題,大多數(shù)在電商系統(tǒng)中也會遇到。本書以電商應(yīng)用場景為例,講解實戰(zhàn)過程中常會遇到的各種存儲問題。通過這樣的學(xué)習(xí)方式,用戶既可以快速地解決實際問題,還能提升技術(shù)能力。全書共18章,分為設(shè)計篇、高速增長篇、海量數(shù)據(jù)篇和技術(shù)展望四篇。
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