大數據優秀産品和應用解決方案案例係列叢書（2017-2018年）：大數據優秀産品案例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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國傢工業信息安全發展研究中心 編

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 案例研究
• 應用解決方案
• 産品
• 技術
• 行業應用
• 2017-2018
• 數字化轉型
• 商業智能

齣版社： 人民齣版社

ISBN：9787010193175

版次：1

商品編碼：12362797

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

內容簡介

為貫徹國傢大數據戰略，落實《國務院關於印發存進大數據發展行動綱要的通知》和《大數據産業發展規劃（2016-2020年）》，全麵掌握我國大數據産業發展和應用情況，工業和信息化部辦公廳於2017年10月嚮地方工業和信息化主管部門及央企集團下發瞭《工業和信息化部辦公廳關於組織開展2017大數據優秀産品和應用解決方案徵集活動的通知》（工信廳信軟函〔2017〕568號），在2016年案例徵集工作基礎上繼續在全國開展大數據優秀産品和應用解決方案的徵集活動。經過四十餘位業內專傢三輪嚴格評審，從31個省、自治區、直轄市申報的1055個有效案例中遴選齣瞭100個優秀案例。

本套係書籍是上述100個優秀案例的匯編，共分為大數據優秀産品案例和大數據優秀應用解決方案案例兩大類共三本。本書為大數據産品入圍的優秀案例匯編，較為全麵的展示瞭國內大數據企業在産品方麵的技術突破、産品架構和推廣成效。編者希望通過這種展示方式，為相關地區、行業、企業發展和應用大數據提供有益的藉鑒和思考，切實推動大數據與實體經濟深度融閤，促進“政、産、學、研、用”深度閤作。

本書可為政府部門、行業企業、科研機構及從事大數據政策製定。

《大數據精英：2019年度傑齣案例解析與前沿趨勢展望》 引言 步入2019年，大數據技術的浪潮以前所未有的深度和廣度席捲全球，它不再是遙不可及的前沿理論，而是切實驅動各行各業變革、優化決策、創造價值的核心引擎。從智慧城市的脈搏跳動，到精準醫療的突破進展，再到金融風控的智能化升級，大數據的力量在2019年得到瞭淋灕盡緻的展現。本書《大數據精英：2019年度傑齣案例解析與前沿趨勢展望》，正是對這一年度大數據領域卓越成就的一次全麵梳理與深度剖析。我們聚焦於那些最具代錶性、最富創新性、最具市場影響力的大數據産品和應用解決方案，深入挖掘它們成功的底層邏輯、技術實現、商業價值以及對未來發展趨勢的引領作用。本書力求為廣大從業者、研究者、決策者以及對大數據充滿好奇心的讀者，提供一份兼具學術深度與實踐指導的寶貴參考。 核心內容概覽 本書分為三個主要部分： 第一部分：2019年度傑齣大數據産品深度剖析 本部分精選瞭2019年度在市場上備受矚目、技術上取得重大突破、用戶體驗上錶現突齣的各類大數據産品。我們不僅僅是簡單地羅列産品名稱，而是深入到産品的核心技術、架構設計、功能亮點、性能優勢以及實際應用場景中。 數據采集與清洗工具： 針對日益增長的數據源多樣性和數據質量挑戰，我們將詳細介紹那些在實時采集、異構數據整閤、自動化清洗與轉換方麵錶現卓越的工具。例如，對於流式數據的低延遲采集技術，對於非結構化數據的高效解析方法，以及在自動化數據質量評估與修復方麵的創新實踐。我們將解析這些工具如何幫助企業構建可靠的數據基礎，為後續分析奠定堅實根基。 數據存儲與管理平颱： 在海量數據的時代，高效、彈性、安全的存儲與管理是關鍵。本部分將聚焦於新一代數據倉庫、數據湖、湖倉一體以及分布式數據庫等核心技術。我們將分析不同存儲方案在數據一緻性、可擴展性、成本效益以及訪問性能上的權衡，並探討其在支持實時分析、批處理、機器學習等多種工作負載方麵的能力。特彆關注那些在雲原生環境下提供極緻彈性和成本優化的解決方案。 數據處理與分析引擎： 無論是批處理還是實時計算，強大的處理與分析引擎是釋放數據價值的利器。我們將深入分析Apache Spark、Flink等主流大數據處理框架的最新進展，探討它們在性能優化、容錯能力、API易用性以及支持的算法庫方麵的改進。同時，也會關注那些針對特定場景（如圖計算、時序數據分析）而優化的專業引擎，解析它們如何加速數據洞察的産生。 機器學習與人工智能平颱： 2019年是AI加速落地的一年。本部分將聚焦那些集成瞭數據預處理、特徵工程、模型訓練、部署與監控等全生命周期管理能力的機器學習平颱。我們將深入解析這些平颱在支持深度學習框架（如TensorFlow, PyTorch）、自動化機器學習（AutoML）、模型解釋性（XAI）以及邊緣AI部署等方麵的創新。重點關注它們如何降低AI應用門檻，賦能更多企業實現智能化轉型。 數據可視化與商業智能（BI）工具： 將復雜的數據轉化為直觀易懂的洞察，是實現數據驅動決策的關鍵。本部分將展示那些在用戶交互設計、圖錶豐富度、實時儀錶盤構建、自助式分析以及AI驅動的洞察生成方麵錶現突齣的BI工具。我們將探討它們如何支持從個人用戶到企業決策者的不同需求，以及在數據故事講述（Data Storytelling）方麵的創新。 數據安全與隱私保護技術： 隨著數據量的激增和閤規要求的提高，數據安全與隱私保護日益受到重視。本部分將介紹那些在數據加密、訪問控製、數據脫敏、差分隱私以及閤規審計等方麵提供領先解決方案的産品。我們將分析它們如何幫助企業在充分利用數據的同時，有效規避潛在的法律風險和安全威脅。 第二部分：2019年度大數據應用解決方案傑齣案例解析 理論聯係實際，本書將精選來自不同行業、不同領域的傑齣大數據應用解決方案案例。我們不隻是描述應用的結果，更重要的是深入挖掘每個案例背後的“痛點”如何被大數據技術“解決”，以及解決方案的“實施過程”、“關鍵技術選型”、“挑戰與剋服”以及最終實現的“商業價值”與“社會效益”。 智慧城市與公共服務： 案例將涵蓋城市交通優化、公共安全監控、環境監測與治理、智慧醫療資源調度等領域。例如，如何利用城市運行大數據構建城市“數字孿生”，實現對城市運行狀態的實時感知與智能調控；如何通過大數據分析預測犯罪高發區域，提升警務效率；如何整閤醫療數據，實現疫情早期預警與精準防控。 金融科技與風險管理： 聚焦於大數據在智能風控、反欺詐、精準營銷、量化交易、客戶畫像構建等方麵的應用。例如，銀行如何利用海量交易數據和社交媒體信息，構建實時欺詐檢測模型，降低損失；保險公司如何通過用戶行為數據和第三方信息，實現更精準的風險定價和個性化産品推薦。 零售與電子商務： 案例將展示大數據如何驅動消費者洞察、個性化推薦、供應鏈優化、庫存管理、營銷策略製定等。例如，電商平颱如何利用用戶瀏覽、購買、評價等行為數據，構建精準推薦引擎，提升用戶轉化率和粘性；零售商如何通過分析門店銷售數據和客流信息，優化商品陳列和促銷活動，提升坪效。 工業製造與智能生産： 探討大數據在設備預測性維護、生産流程優化、質量控製、能源管理、供應鏈協同等方麵的應用。例如，製造業企業如何通過對設備運行數據的實時監測和分析，預測潛在故障，實現預防性維護，減少停機時間；如何利用大數據優化生産排程，提高生産效率和資源利用率。 媒體、娛樂與內容産業： 案例將聚焦於用戶內容偏好分析、個性化內容推薦、廣告精準投放、輿情監測、內容創作輔助等。例如，流媒體平颱如何根據用戶觀看曆史和興趣標簽，進行精準的影視劇推薦，提升用戶滿意度和觀看時長；新聞媒體如何利用大數據分析讀者閱讀習慣，優化內容生産和分發策略。 醫療健康與生命科學： 關注大數據在疾病診斷輔助、藥物研發、基因測序分析、健康管理、公共衛生監測等領域的應用。例如，醫療機構如何利用電子病曆數據和影像數據，構建輔助診斷係統，提高診斷準確率；製藥公司如何利用海量科研數據和臨床試驗數據，加速新藥研發進程。 第三部分：2019年度大數據前沿趨勢展望與未來洞察 在對現有産品和應用進行深度解析的基礎上，本書將放眼未來，對2019年大數據領域湧現齣的前沿趨勢進行總結和展望，並預測未來幾年的發展方嚮。 AI與大數據的深度融閤： 展望AI模型訓練對數據質量、數據規模、計算能力提齣的更高要求，以及AI技術如何進一步賦能大數據平颱的自動化、智能化。 數據治理與閤規性的重要性凸顯： 探討GDPR、CCPA等法規對全球數據處理帶來的深刻影響，以及企業如何構建完善的數據治理體係，實現數據生命周期的閤規管理。 邊緣計算與大數據協同： 分析邊緣計算在加速數據處理、降低網絡延遲、保護隱私方麵的優勢，以及其與中心化大數據平颱的協同工作模式。 可解釋AI（XAI）的崛起： 隨著AI應用深入到關鍵決策領域，對模型透明度和可解釋性的需求日益增長，探討XAI技術的發展與應用前景。 聯邦學習與隱私計算： 麵對數據孤島和隱私保護的挑戰，聯邦學習等無需直接共享原始數據的分布式機器學習技術將成為重要發展方嚮。 數據即服務（DaaS）模式的演進： 探討數據資産化、數據市場化以及DaaS模式如何重塑企業的數據獲取和利用方式。 可持續發展與大數據： 展望大數據技術在應對氣候變化、資源管理、社會公平等全球性可持續發展挑戰中的潛在作用。 本書的獨特價值 《大數據精英：2019年度傑齣案例解析與前沿趨勢展望》之所以能夠脫穎而齣，在於其獨到的價值主張： 1. 聚焦“精英”視角： 本書不追求數量上的堆砌，而是力求精選最能代錶2019年度大數據領域技術突破和商業創新的“精英”産品與案例。 2. 深度解析，而非淺嘗輒止： 我們深入到技術實現的細節，剖析商業模式的演進，挖掘數據應用的底層邏輯，力求為讀者提供全方位、深層次的理解。 3. 實踐導嚮，學以緻用： 大量鮮活的案例研究，讓讀者能夠清晰地看到大數據技術如何在實際業務場景中創造價值，為自身業務的創新與優化提供藉鑒。 4. 前瞻性洞察，把握未來： 通過對前沿趨勢的分析，本書幫助讀者預見大數據技術的未來走嚮，為戰略規劃和技術選型提供前瞻性指導。 5. 跨界融閤，視野開闊： 案例涵蓋多個行業，力求打破行業壁壘，展現大數據技術的普適性和顛覆性力量，啓發讀者跨界思考。 目標讀者 本書的目標讀者包括但不限於： 大數據産品開發者與技術專傢： 瞭解最新技術動態，學習優秀産品設計理念。 企業IT架構師與數據科學傢： 獲取技術選型與解決方案設計的靈感，提升專業能力。 企業管理者與決策者： 理解大數據如何驅動業務增長與戰略轉型，把握數字化時代的機遇。 行業分析師與研究人員： 獲得深入的市場洞察與前沿趨勢分析。 對大數據技術充滿興趣的學生與從業者： 構建紮實的大數據知識體係，瞭解行業發展現狀與未來。 結語 2019年，大數據領域以其蓬勃的生機和強大的驅動力，深刻地重塑著我們的世界。本書《大數據精英：2019年度傑齣案例解析與前沿趨勢展望》希望成為您探索大數據奧秘、把握時代脈搏、驅動業務創新的忠實伴侶。我們相信，通過對這些優秀産品和應用解決方案的深入學習與理解，您將能夠更好地駕馭數據這艘巨輪，駛嚮更加廣闊的藍海。

評分☆☆☆☆☆

從內容深度的角度來衡量，這本書給我的感覺是“廣而不深”。它似乎是想囊括所有熱門的大數據應用領域，從物聯網數據采集到企業級的數據湖構建，無所不包。然而，在每一個具體的案例剖析中，對於核心技術的細節描述往往淺嘗輒止。比如，當提到采用瞭某種先進的圖數據庫技術來解決社交網絡分析問題時，它隻是簡單帶過“使用圖數據庫提升瞭查詢效率”，但對於圖數據庫的具體建模方式、索引策略，以及相比傳統關係型數據庫的具體性能提升麯綫，卻避而不談。這種處理方式，對於那些已經對基礎技術有一定瞭解的讀者來說，無疑是令人沮喪的。我們需要的不是那種麵嚮初學者的科普介紹，而是那種能讓資深工程師讀完後能産生“原來還可以這麼做”的頓悟瞬間。如果它能選擇性地深入挖掘三到五個具有代錶性的案例，把那些復雜的技術難點、踩過的“坑”以及最終的優化技巧，用圖錶、代碼片段或者詳細的流程圖來展示，那這本書的價值將會提升好幾個量級。現在這個版本，更像是行業報告的摘要閤集，缺乏深入技術內核的勇氣和筆力。

評分☆☆☆☆☆

最後，從圖書的裝幀和排版來看，這本書的編輯質量確實拖瞭後腿。紙張的質量一般，油墨的清晰度也算不上上乘，長時間閱讀後眼睛很容易感到疲勞。更關鍵的是，圖錶的質量實在不敢恭維。許多用來解釋復雜架構的流程圖，綫條模糊不清，標注的小字密密麻麻，根本無法在不藉助放大鏡的情況下看清全貌。在講解技術方案時，圖錶往往是幫助理解的關鍵輔助工具，如果連這些基礎的視覺呈現都做不好，那麼讀者對內容本身的專業度也會産生懷疑。我記得有一個關於數據管道建設的示意圖，涉及到十幾個微服務模塊的交互，結果在打印齣來後，幾個關鍵的箭頭和數據流方嚮幾乎混成瞭一團，完全看不齣邏輯關係。這不僅沒有幫助理解，反而增加瞭額外的理解難度。一本專注於“優秀産品和應用”的專業書籍，應該在細節上體現齣對讀者的尊重，而這本書在印刷和排版上的粗糙處理，給我的整體閱讀感受打瞭很低的分。

評分☆☆☆☆☆

這本書的年代感，在閱讀過程中也時不時地跳齣來提醒你它的齣版時間。畢竟，2017到2018年，對於大數據和人工智能領域來說，已經是好幾年前的事情瞭。很多當時被譽為“前沿”的技術棧和解決方案，現在可能已經被更高效、更經濟的新工具所取代。例如，我注意到其中好幾個案例還在大力推崇某種特定的開源組件版本，而現在那個版本可能已經進入維護模式，社區的活躍度大幅下降。這讓我産生瞭一種“拿著舊地圖找新路”的錯覺。雖然曆史案例的學習價值不容否定，但如果一本書無法提供足夠的前瞻性或者至少明確指齣這些方案在當前環境下的局限性，那麼它的時效性就會大打摺扣。我希望作者在迴顧這些案例時，能增加一個“後續發展與反思”的環節，簡要說明這些方案在後續的迭代中是如何演進的，或者哪些設計決策在今天看來是需要修正的。否則，一個對新興技術敏感的讀者，讀完後可能會覺得浪費時間去研究那些可能已經被淘汰的“最佳實踐”。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的文字組織和邏輯推進，簡直像在走迷宮。它似乎很不情願把知識點串聯起來，更像是把不同公司的宣傳稿件，按照年份隨便堆砌在一起。很多章節之間的跳躍性非常大，前一秒還在談論某個電商平颱的推薦係統優化，後一秒就突然轉嚮瞭某個政府部門的數據治理項目，兩者之間的技術銜接點模糊不清。我試圖去尋找一種內在的主綫，比如按照技術棧的復雜度排序，或者按照行業應用領域的集中度來組織，但似乎並沒有找到清晰的脈絡。這導緻我需要不斷地在不同案例之間來迴切換我的思維模式，從關注實時性到關注準確性，再到關注閤規性，這種頻繁的上下文切換，極大地消耗瞭我的閱讀精力。如果作者能夠構建一個統一的框架，哪怕隻是在每部分開頭做一個簡短的總結，說明這個案例的核心創新點和它所屬的大數據技術領域，可能都會讓閱讀過程順暢許多。目前的狀態，更像是翻閱一本厚厚的、沒有索引的會議論文集，信息量是有的，但獲取有效信息的過程過於費力，讓人不禁懷疑，這些案例的選擇是不是更側重於“能找到資料就放進來”，而非“真正具有代錶性和指導意義”。

評分☆☆☆☆☆

這本書，老實說，我拿到手的時候，心情是挺復雜的。封麵設計得中規中矩，感覺就是那種典型的技術叢書的風格，沒有太多花哨的東西，直接點明瞭主題——“大數據優秀産品和應用解決方案案例係列叢書（2017-2018年）”。我當時最大的期待，是希望它能像一本武林秘籍一樣，把那些聽起來高深莫測的大數據技術，用最接地氣的方式展現齣來。畢竟，光是看那些架構圖和算法名稱就能讓人頭大，我更需要的是“怎麼用”和“用在哪裏齣效果”的實戰經驗。所以，我翻開目錄的第一頁，就開始留意那些具體的案例名稱，看它們是不是涵蓋瞭我目前工作中遇到的痛點，比如實時數據流的處理、海量用戶行為的挖掘，或者復雜的跨部門數據整閤。如果這些案例隻是停留在概念層麵，光說“我們使用瞭Spark和Hadoop”，那就太敷衍瞭。我更期待看到的是，在某個特定行業背景下，某個具體的産品是如何剋服技術瓶頸，最終實現瞭業務指標的飛躍。比如，那個金融風控的案例，他們具體調整瞭哪些參數，模型準確率提升瞭多少個百分點，這種量化的、有血有肉的細節，纔是真正有價值的乾貨，能讓我迴去後馬上就能在自己的項目裏找到靈感和藉鑒的思路，而不是一堆空洞的理論陳述。