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| 編輯推薦： |
1、赵刚博士在信息化领域耕耘10余年，对大数据的认识深刻且系统。
2、阐述的视角放在了大数据的技术应用上，对于想利用大数据的读者非常具有参考价值。
3、结合应用实践，详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略，大数据应用实践的流程和方法，并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。
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| 內容簡介： |
大数据是互联网、移动应用、社交网络和物联网等技术发展的必然趋势，大数据应用成为当前最为热门的信息技术应用领域。
本书由浅入深，首先概述性地分析了大数据的发展背景、基本概念，从业务的角度分析了大数据应用的主要业务价值和业务需求，在此基础上介绍大数据的技术架构和关键技术，结合应用实践，详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略，大数据应用实践的流程和方法，并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。最后，对大数据面临的挑战和未来的趋势进行了展望。第2版，对于这几年的发展做一个补充。
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| 關於作者： |
赵刚，博士。北京赛智时代信息技术咨询有限公司（CIOManage）创始人。历任国内著名信息化咨询公司赛迪顾问股份有限公司高级副总裁、首席信息化咨询顾问，国内计算机系统集成一级资质企业北京赛迪时代信息产业股份有限公司总经理、首席架构师，2012年获得中国电子信息产业发展研究院十大赛迪学者称号，兼任中国信息化推进联盟专家、中国电子学会高级会员。
近两年，主持和参与过的信息化咨询和集成项目有：国家新一代信息技术应用战略研究、亚太地区智慧城市指标体系研究、中国－欧盟信息社会研究、天津市智慧城市规划、国土资源部分布式国土资源信息共享服务平台、国家图书馆文津馆智能搜索集群平台、公安部虚拟化数据平台、中海油企业级数据中心和灾备中心规划、国药集团私有云计算平台规划、北京市物联网应用示范项目初步设计、鄂尔多斯市人口基础数据库建设等。
在信息化领域耕耘10余年，服务的政府、企业客户超过100家，发表文章若干篇，著有专著《IT管理体系－战略、管理和服务》，参与编写《智慧城市：规划、建设和评估》、《信息化基本知识》、《信息系统审计》等。
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| 目錄：
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第1章 大数据的概念和发展背景... 1
1.1 大数据的发展背景... 1
1.2 大数据的概念和特征... 4
1.2.1 大数据的概念... 4
1.2.2 大数据的特征... 4
1.3 大数据的产生... 5
1.3.1 数据产生由企业内部向企业外部扩展... 5
1.3.2 数据产生从Web 1.0向Web 2.0、从互联网向移动互联网扩展... 6
1.3.3 数据产生从计算机互联网（IT）向物联网（IOT）扩展... 7
1.4 数据的量级... 7
1.4.1 数据大小的量级... 7
1.4.2 大数据的量级... 8
1.5 大量不同的数据类型... 8
1.5.1 按照数据结构分类... 9
1.5.2 按照产生主体分类... 12
1.5.3 按照数据作用方式分类... 13
1.6 大数据的速度... 14
1.7 大数据的应用价值... 14
1.8 大数据的挑战... 15
1.8.1 业务视角不同带来的挑战... 15
1.8.2 技术架构不同带来的挑战... 15
1.8.3 管理策略不同带来的挑战... 16
第2章 大数据应用的业务需求... 17
2.1 大数据应用的业务流程... 17
2.1.1 产生数据... 18
2.1.2 聚集数据... 18
2.1.3 分析数据... 19
2.1.4 利用数据... 19
2.2 大数据应用的业务价值... 19
2.2.1 发现大数据的潜在价值... 20
2.2.2 发现动态行为数据的价值... 20
2.2.3 实现大数据整合创新的价值... 20
2.3 各行业大数据应用的个性需求... 21
2.3.1 互联网与电子商务行业... 21
2.3.2 零售业... 26
2.3.3 金融业... 28
2.3.4 政府... 31
2.3.5 医疗业... 34
2.3.6 能源业... 35
2.3.7 制造业... 37
2.3.8 电信运营业... 38
2.3.9 交通业... 40
2.4 企业级大数据应用的共性需求... 42
2.4.1 客户分析... 42
2.4.2 绩效分析... 46
2.4.3 欺诈和风险评估... 47
2.5 以银行客户分析为例，分析一个大数据的应用场景... 48
第3章 大数据应用的总体架构和关键技术... 51
3.1 总体架构... 51
3.1.1 业务目标... 51
3.1.2 架构设计原则... 52
3.1.3 总体架构参考模型... 55
3.1.4 总体架构的特点... 58
3.2 大数据存储和处理技术... 59
3.2.1 Hadoop：分布式存储和计算平台... 59
3.2.2 HDFS：分布式文件系统... 65
3.2.3 MapReduce：分布式计算框架... 72
3.2.4 NoSQL：分布式数据库... 98
3.2.5 MPP：大规模并行处理系统... 113
3.2.6 Spark：轻量级的分布式内存计算系统... 117
3.2.7 S4和Storm：流计算框架... 126
3.2.8 大数据存储和处理技术的比较分析... 132
3.3 大数据查询和分析技术... 133
3.3.1 Hive：基本的Hadoop查询和分析... 134
3.3.2 Hive 2.0：Hive的优化和升级... 144
3.3.3 实时互动的SQL：Impala和drill 147
3.3.4 基于PostgreSQL的SQL on Hadoop. 153
3.4 大数据高级分析和可视化技术... 154
3.4.1 传统数据仓库与联机分析处理技术... 154
3.4.2 大数据对传统分析的挑战... 157
3.4.3 大数据挖掘与高级分析... 157
3.4.4 大数据挖掘与高级分析库... 162
3.4.5 非结构化复杂数据分析... 163
3.4.6 实时预测分析... 170
3.4.7 开源可视化工具：R语言... 177
3.4.8 可视化技术... 185
3.5 以银行客户分析为例的大数据应用体系架构... 194
第4章 大数据与企业级应用的整合策略... 196
4.1 大数据传输、接入、整合和流程管理平台... 197
4.1.1 数据传输... 197
4.1.2 数据接入... 203
4.1.3 数据整合... 207
4.1.4 流程管理... 208
4.2 大数据与存储架构的整合... 212
4.2.1 传统存储架构比较... 212
4.2.2 大数据平台的存储架构的选择... 214
4.2.3 集群存储的发展... 214
4.2.4 基于HDFS的集群存储... 216
4.2.5 固态硬盘（SSD）对内存计算的支持... 218
4.2.6 软件定义存储（SDS）... 218
4.2.7 超融合架构（HCI）... 220
4.3 大数据与网络架构的发展... 220
4.3.1 统一的以太网结构... 222
4.3.2 软件定义网络（SDN）... 223
4.3.3 网络功能虚拟化（NFV）... 226
4.4 大数据与虚拟化技术的整合... 228
4.5 大数据与Docker技术... 230
4.5.1 Docker概述... 230
4.5.2 Docker原理与总体架构... 231
4.5.3 Docker与应用程序开发与管理... 237
4.6 大数据与云计算... 240
4.7 大数据安全... 242
4.8 以银行客户分析为例，分析一个大数据的平台整合... 244
第5章 大数据应用的实践方法与案例... 246
5.1 实践方法论... 246
5.1.1 业务需求定义... 247
5.1.2 数据应用现状分析与标杆比较... 248
5.1.3 大数据应用架构规划和设计... 249
5.1.4 大数据技术切入与实施... 250
5.1.5 大数据试用和评估... 251
5.1.6 大数据应用推广... 252
5.2 技术应用案例... 252
5.2.1 Amazon和Google. 252
5.2.2 Yahoo. 255
5.2.3 Amazon. 257
5.2.4 Facebook. 259
5.2.5 Twitter 263
5.2.6 淘宝网... 264
5.3 以银行客户分析为例的实施案例分析... 266
5.3.1 银行基于大数据的客户分析的业务需求... 266
5.3.2 银行基于大数据的客户分析的现状与标杆比较... 267
5.3.3 银行基于大数据的客户分析的应用架构规划与设计... 269
5.3.4 银行基于大数据的数据分析的实施、试点和推广... 269
第6章 大数据应用的主流解决方案... 270
6.1 产业链... 270
6.1.1 国际大数据产业生态... 270
6.1.2 国内大数据产业生态... 273
6.2 主流厂商解决方案... 274
6.2.1 Cloundera. 275
6.2.2 Hortonworks. 276
6.2.3 MapR.. 277
6.2.4 IBM... 278
6.2.5 Oracle. 280
6.2.6 EMC.. 281
6.2.7 Intel 282
6.2.8 SAP. 283
6.2.9 Teradata. 285
第7章 大数据应用的未来挑战和趋势... 286
7.1 隐私保护... 286
7.1.1 法律保护... 287
7.1.2 技术保护... 289
7.1.3 理念革新... 290
7.2 技术标准... 291
7.2.1 ISO大数据标准化进展... 291
7.2.2 大数据基准和基准测试... 293
7.2.3 大数据处理分析标准套件... 296
7.3 大数据治理... 296
7.3.1 数据治理框架... 297
7.3.2 数据质量管理... 298
7.3.3 大数据的组织、角色和责任... 299
7.4 适应商业社会的未来趋势... 300
7.4.1 从产品推销向数据营销的转变... 300
7.4.2 从流程驱动到分析驱动的转变... 300
7.4.3 从私有资源到公共服务的转变... 301
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| 內容試閱：
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2.5 以银行客户分析为例，分析一个大数据的应用场景
本书将以某银行基于大数据的客户分析为例，阐述大数据技术如何在这个组织内应用和实施。
我们权且把这家银行称为A银行，它是一家股份制商业银行，在全国各地设有分支机构，业务覆盖了存、贷和各类中间业务，客户包括个人客户和企业客户。
A银行的信息化水平很高，已经在企业内部建立了新一代电子银行核心业务系统、网上银行、信用卡系统、电话银行、移动银行、中间业务系统、管理信息化系统和资产负债管理系统等，形成了较为完善的银行企业信息化架构，如图2?22所示。
图2?22 某商业银行信息化架构
A银行的数据量很大，每天产生的银行业务交易数据存储在Oracle数据库中，管理信息化系统的数据也存储在各自独立的数据库中，数据库品牌主要是Oracle和SQL Server。2012年，A银行开展了主数据管理、数据仓库和商业智能的建设工作，形成了企业级的数据模型、数据仓库和分析架构，如图2?23所示。
图2?23 某银行商业智能系统功能架构
当前，A银行启动了商业银行客户分析大数据平台项目，主要业务需求如下。
收集电话银行、网络银行、手机银行、信用卡、贷记卡、企业微博、企业公众号等服务渠道的非结构化数据，并基于客户分析模型，进行装载、存储和分析计算。
整合数据仓库和商业智能中客户分析系统，利用商业智能和大数据分析工具实现分析的可视化，形成报表和分析报告。
客户分析的维度主要包括客户基础资料分析、客户行为分析。客户分析的模型包括满意度模型、客户贡献度模型、客户分类模型（VIP客户、普通客户、潜在客户、流失客户等）、客户信用评估等，支持客户特色服务推荐、客户流失预测等。
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