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目 錄 CONTENTS

第1章 再出發(fā)：數(shù)據(jù)中臺(tái)的萌芽與蛻變 001
1.1 理念起源：中臺(tái)思維的初步形成 002
1.2　標(biāo)準(zhǔn)確立：OneData體系的升級(jí) 004
1.3　平臺(tái)構(gòu)建：OneData與數(shù)據(jù)中臺(tái)的融合 006
1.4　轉(zhuǎn)型深化：數(shù)據(jù)中臺(tái)的新變革 011
1.5　持續(xù)進(jìn)化：數(shù)據(jù)中臺(tái)的未來(lái)發(fā)展 012

第2章 多視角：從千行百業(yè)中的問(wèn)題出發(fā) 013
2.1　CXO視角：數(shù)據(jù)中臺(tái)的戰(zhàn)略考量 014
2.1.1　數(shù)據(jù)中臺(tái)的實(shí)質(zhì)分析 014
2.1.2　數(shù)據(jù)中臺(tái)的目標(biāo)與價(jià)值體現(xiàn) 014
2.1.3　組織與人才在數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)中的作用 017
2.2　數(shù)據(jù)管理者視角：數(shù)據(jù)中臺(tái)的運(yùn)維與治理 019
2.2.1　數(shù)據(jù)中臺(tái)業(yè)務(wù)價(jià)值評(píng)估與團(tuán)隊(duì)認(rèn)同 020
2.2.2　數(shù)據(jù)資源的高效利用與成本控制 021
2.2.3　數(shù)據(jù)治理實(shí)踐與數(shù)據(jù)質(zhì)量提升 023
2.3　數(shù)據(jù)消費(fèi)者視角：數(shù)據(jù)中臺(tái)的使用體驗(yàn) 025
2.3.1　優(yōu)化數(shù)據(jù)搜索效率與用戶體驗(yàn) 025
2.3.2　提高數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)可信度 026

第3章 繪藍(lán)圖：數(shù)據(jù)中臺(tái)的思維與框架 027
3.1　跨越十年：數(shù)據(jù)中臺(tái)的演進(jìn)與本質(zhì)思考 027
3.1.1　應(yīng)變之道：面對(duì)變革的策略選擇 027
3.1.2　雙軌并進(jìn)：數(shù)據(jù)構(gòu)建與應(yīng)用的協(xié)同演進(jìn) 029
3.2　數(shù)據(jù)中臺(tái)思維：戰(zhàn)略·價(jià)值·運(yùn)營(yíng) 032
3.2.1　戰(zhàn)略為先：頂層設(shè)計(jì)與漸進(jìn)迭代 032
3.2.2　價(jià)值導(dǎo)向：業(yè)務(wù)共振與價(jià)值生成 034
3.2.3　運(yùn)營(yíng)為核：數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)策略 037
3.3　數(shù)據(jù)中臺(tái)框架：從頂層設(shè)計(jì)到價(jià)值實(shí)現(xiàn) 038
3.3.1　頂層設(shè)計(jì)：塑造戰(zhàn)略導(dǎo)向，組織敏捷與文化創(chuàng)新 039
3.3.2　資源化：構(gòu)建穩(wěn)健數(shù)據(jù)架構(gòu)與高效建設(shè)機(jī)制 041
3.3.3　資產(chǎn)化：深化數(shù)據(jù)管理與治理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值 043
3.3.4　要素化：促進(jìn)數(shù)據(jù)交易與流通，激活數(shù)據(jù)市場(chǎng)活力 044
3.3.5　價(jià)值化：智能決策賦能，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新與增長(zhǎng) 046

第4章 資源化：數(shù)據(jù)架構(gòu)與建設(shè) 049
4.1　數(shù)據(jù)架構(gòu)的時(shí)光機(jī)：阿里巴巴視角下的演變 049
4.1.1　開(kāi)啟旅程：孵化期的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)啟蒙 050
4.1.2　蓄勢(shì)待發(fā)：萌芽期的獨(dú)立引擎與離線倉(cāng)庫(kù) 050
4.1.3　邁向未來(lái)：迭代期的實(shí)時(shí)計(jì)算革命 052
4.1.4　筑夢(mèng)成真：成熟期的OneData與數(shù)據(jù)中臺(tái) 054
4.1.5　引領(lǐng)變革：變革期的湖倉(cāng)一體架構(gòu) 055
4.1.6　迎接挑戰(zhàn)：大模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)進(jìn)化 057
4.2　數(shù)據(jù)架構(gòu)模式的前沿探索 057
4.2.1　分布式之美：Data Mesh的領(lǐng)域驅(qū)動(dòng) 057
4.2.2　織就數(shù)據(jù)網(wǎng)：Data Fabric的統(tǒng)一數(shù)據(jù)體驗(yàn) 058
4.2.3　敏捷運(yùn)維之道：DataOps的持續(xù)改進(jìn) 059
4.2.4　數(shù)據(jù)中臺(tái)：企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理的典范 060
4.3　數(shù)據(jù)架構(gòu)的理論基石與設(shè)計(jì)原則 061
4.3.1　數(shù)據(jù)架構(gòu)的本質(zhì)與價(jià)值 061
4.3.2　數(shù)據(jù)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)的原則與方法 063
4.3.3　解析數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵要素與實(shí)踐 068
4.4　案例：達(dá)米公司的數(shù)據(jù)架構(gòu)建設(shè)實(shí)踐 071
4.4.1　業(yè)務(wù)布局與數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求 072
4.4.2　如何規(guī)劃企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 073
4.4.3　如何克服數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成 082
4.4.4　如何構(gòu)建和管理多模態(tài)數(shù)據(jù)資產(chǎn) 089
4.5　行業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)推薦與案例分析 131
4.5.1　金融行業(yè)：數(shù)據(jù)治理與合規(guī)挑戰(zhàn) 131
4.5.2　汽車行業(yè)：大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與分析 136
4.5.3　服飾行業(yè)：個(gè)性化數(shù)據(jù)服務(wù)與營(yíng)銷 140

第5章 資產(chǎn)化：數(shù)據(jù)治理與管理 145
5.1 數(shù)據(jù)治理概述 145
5.1.1 區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)管理 145
5.1.2　解析數(shù)據(jù)治理的核心問(wèn)題 146
5.1.3　制定數(shù)據(jù)治理的目標(biāo) 150
5.1.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)治理的框架 150
5.2　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理 152
5.2.1　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的核心問(wèn)題 153
5.2.2　三流合一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)解決方案 154
5.2.3　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的治理工具與平臺(tái) 161
5.3　數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 169
5.3.1　數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的核心挑戰(zhàn) 169
5.3.2　三流合一的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模式 176
5.3.3　數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)與優(yōu)化機(jī)制 184
5.4　數(shù)據(jù)安全與流通管理 188
5.4.1　數(shù)據(jù)安全合規(guī)面臨的核心挑戰(zhàn) 189
5.4.2　數(shù)據(jù)安全治理的方法和框架 192
5.4.3　數(shù)據(jù)安全實(shí)踐 202
5.5　數(shù)據(jù)成本管理 203
5.5.1　數(shù)據(jù)資源利用的核心挑戰(zhàn) 203
5.5.2　資源治理閉環(huán)體系的構(gòu)建 204
5.5.3　數(shù)據(jù)成本計(jì)量與模型設(shè)計(jì) 207
5.6　數(shù)據(jù)治理運(yùn)營(yíng)體系建設(shè) 210
5.6.1　阿里巴巴數(shù)據(jù)治理模式：0-1-N模式 210
5.6.2　數(shù)據(jù)治理的人才體系及培訓(xùn)機(jī)制 211
5.6.3　數(shù)據(jù)治理的管理機(jī)制優(yōu)化 213
5.6.4　數(shù)據(jù)治理的文化建設(shè)與宣導(dǎo) 216

第6章 要素化：數(shù)據(jù)的交易與流通 219
6.1　構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)消費(fèi)生態(tài)體系 220
6.1.1　數(shù)據(jù)資源化：激活數(shù)據(jù)價(jià)值的引擎 220
6.1.2　場(chǎng)景價(jià)值導(dǎo)向：驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)消費(fèi)的深化與拓展 222
6.1.3　數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石與引擎 228
6.1.4　阿里巴巴大促：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)實(shí)踐 237
6.2　布局企業(yè)外部數(shù)據(jù)流通生態(tài)體系 239
6.2.1　如何高效整合外部數(shù)據(jù)資源 239
6.2.2　數(shù)據(jù)資產(chǎn)商業(yè)化的策略與挑戰(zhàn) 241
6.2.3　瓴羊港：企業(yè)數(shù)據(jù)流通的服務(wù)樞紐 243
6.3　數(shù)據(jù)流通的深化合規(guī)與技術(shù)融合 253
6.3.1　多維合規(guī)視角下的數(shù)據(jù)流通治理 253
6.3.2　合規(guī)與技術(shù)驅(qū)動(dòng)的協(xié)同機(jī)制 258
6.4　數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表 266
6.4.1　數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的定義與會(huì)計(jì)處理依據(jù) 267
6.4.2　數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的重要性 267
6.4.3　數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的條件 269
6.4.4　數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的步驟 270
6.4.5　數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的準(zhǔn)備工作 274

第7章 大模型：數(shù)據(jù)與智能算法 277
7.1 從符號(hào)到大模型的AI躍遷 277
7.2　深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 279
7.2.1　深度學(xué)習(xí)模型的迭代與創(chuàng)新 279
7.2.2 數(shù)據(jù)到模型全流程優(yōu)化路徑 284
7.3 智能引擎在推薦系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)與搜索引擎中的應(yīng)用 292
7.3.1 推薦系統(tǒng)的架構(gòu)、鏈路與算法 292
7.3.2 計(jì)算廣告體系的架構(gòu)、鏈路與算法 298
7.3.3 搜索系統(tǒng)的架構(gòu)、鏈路與算法 301
7.4 大模型時(shí)代的革新與發(fā)展 305
7.4.1 語(yǔ)言模型：從Word2Vec到通義千問(wèn) 306
7.4.2 多模態(tài)大模型：從學(xué)習(xí)到生成模型 312
7.4.3 AI Agent：革新、架構(gòu)與行業(yè)應(yīng)用探索 322
7.5 大數(shù)據(jù)賦能大模型創(chuàng)新與突破 326
7.5.1 數(shù)據(jù)規(guī)模，大模型演化的關(guān)鍵 327
7.5.2 檢索增強(qiáng)，大模型可信化的基石 328
7.5.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)，大模型效能的催化劑 330
7.6 大模型賦能Quick BI 332
7.6.1 Quick BI，數(shù)據(jù)洞察的智慧平臺(tái) 332
7.6.2 Quick BI與智能小Q 333
7.6.3 Quick BI的底層核心能力 336

第8章 價(jià)值化：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能決策 339
8.1 1NN決策體系框架：構(gòu)建企業(yè)數(shù)智管理內(nèi)核 339
8.1.1 一套數(shù)據(jù)語(yǔ)言體系：打造企業(yè)內(nèi)部的神經(jīng)中樞（1） 340
8.1.2 N層決策分析核心架構(gòu)：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的準(zhǔn)確映射（N） 342
8.1.3 N個(gè)決策分析關(guān)鍵要素：確保數(shù)據(jù)語(yǔ)言準(zhǔn)確高效（N） 343
8.2 1NN決策體系建設(shè)思路：推動(dòng)數(shù)智管理的設(shè)計(jì)與實(shí)施 344
8.2.1 1NN決策體系建設(shè)的三大關(guān)鍵支柱 344
8.2.2 1NN決策體系建設(shè)的實(shí)施路徑及步驟 346
8.3 數(shù)智管理案例：1NN決策體系在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用 348
8.3.1 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)及核心需求分析 348
8.3.2 1NN決策體系解決方案：定制化應(yīng)對(duì)策略 349
8.4 業(yè)財(cái)一體化案例：1NN決策體系數(shù)智化重塑業(yè)財(cái)融合 352
8.4.1 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)及核心需求 352
8.4.2 1NN決策體系的業(yè)財(cái)解決方案 354
8.4.3 案例總結(jié)：業(yè)財(cái)融合的成功實(shí)踐 357
8.5 人力資源數(shù)智化案例：1NN決策體系重塑人力資源管理體系 358
8.5.1 背景與需求 359
8.5.2 關(guān)鍵要素分析 359
8.5.3 人力資源管理的轉(zhuǎn)型 360
8.5.4 人效金字塔方法論 361

第9章 價(jià)值化：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)銷協(xié)同 365
9.1 數(shù)智產(chǎn)銷的發(fā)展進(jìn)階 366
9.1.1 初始期：業(yè)務(wù)流程驅(qū)動(dòng)管理 367
9.1.2 發(fā)展期：決策分析驅(qū)動(dòng)管理 369
9.1.3 變革期：數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)管理 370
9.2 數(shù)智產(chǎn)銷協(xié)同化 372
9.2.1 產(chǎn)銷的1NN決策體系設(shè)計(jì) 372
9.2.2 產(chǎn)銷的PLM智能決策設(shè)計(jì) 376
9.3 數(shù)智化產(chǎn)銷決策實(shí)戰(zhàn)案例 379
9.3.1 新品企劃：寵物用品從洞察到爆品的實(shí)戰(zhàn)路徑 379
9.3.2 商品鋪貨：九陽(yáng)小家電的精細(xì)化管理實(shí)踐 384
9.3.3 需求預(yù)測(cè)：供應(yīng)鏈優(yōu)化的實(shí)戰(zhàn)案例 386
9.3.4 精準(zhǔn)補(bǔ)調(diào)：瓴羊賦能快消品供應(yīng)鏈優(yōu)化 388

第10章 價(jià)值化：多源數(shù)據(jù)融合的智能營(yíng)銷探索 391
10.1 多源數(shù)據(jù)融合的價(jià)值場(chǎng)景案例 392
10.1.1 營(yíng)銷服務(wù)的痛點(diǎn)透視與核心需求解析 393
10.1.2 RTA構(gòu)建高效廣告投放優(yōu)化實(shí)戰(zhàn) 394
10.1.3 LBS數(shù)據(jù)賦能品牌跨渠道協(xié)同效應(yīng) 396
10.2 多源數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵技術(shù) 400
10.2.1 通過(guò)OneID建立標(biāo)簽畫像 400
10.2.2 Embedding的兩種形式 407
10.2.3 隱私計(jì)算與聯(lián)邦學(xué)習(xí) 409
10.2.4 DataTrust：如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn) 410

第11章 先行者：數(shù)據(jù)文化與組織建設(shè) 415
11.1 不同企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略下的組織設(shè)計(jì) 416
11.1.1 以數(shù)據(jù)能力建設(shè)為導(dǎo)向的組織設(shè)計(jì) 417
11.1.2 以成為客戶運(yùn)營(yíng)商為戰(zhàn)略的組織設(shè)計(jì) 420
11.1.3 面向數(shù)據(jù)商業(yè)的組織設(shè)計(jì) 423
11.2 阿里巴巴的數(shù)據(jù)組織與文化運(yùn)營(yíng) 428
11.2.1 阿里巴巴數(shù)據(jù)組織的發(fā)展歷程 428
11.2.2 數(shù)據(jù)崗位的設(shè)定與標(biāo)準(zhǔn) 430
11.2.3 數(shù)據(jù)文化的醞釀與繁榮 433
11.3 數(shù)據(jù)組織與文化保障企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略落地 435
11.3.1 數(shù)據(jù)組織及文化建設(shè)的關(guān)鍵點(diǎn) 435
11.3.2 企業(yè)數(shù)據(jù)組織建設(shè)與數(shù)據(jù)文化運(yùn)營(yíng)的建議 437