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本书是《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》的升级版，内容不再仅仅聚焦于阿里巴巴，而是延伸到对千行百业的实践与探索。本书从追溯数据中台的起源与发展脉络，到从多视角、绘蓝图、资源化和资产化等多方面设计满足业务需求的数据中台框架，再到全方位探讨数据的交易与流通、智能算法的应用，以及"1NN”决策分析框架的应用，汇聚了我们在大数据实践过程中的经验、教训和方法。本书理论与实践相结合，包含大量真实的案例，从金融服务的风险控制，到制造业的供应链优化，再到零售业的个性化营销，通过大量鲜活的实例为读者提供极具价值的参考与启示。不论是企业经营者、数据管理者，还是技术实践者、数据爱好者，都能从中受益。
目  录   CONTENTS

第1章  再出发：数据中台的萌芽与蜕变	001
1.1  理念起源：中台思维的初步形成	002
1.2　标准确立：OneData体系的升级	004
1.3　平台构建：OneData与数据中台的融合	006
1.4　转型深化：数据中台的新变革	011
1.5　持续进化：数据中台的未来发展	012

第2章  多视角：从千行百业中的问题出发	013
2.1　CXO视角：数据中台的战略考量	014
2.1.1　数据中台的实质分析	014
2.1.2　数据中台的目标与价值体现	014
2.1.3　组织与人才在数据中台建设中的作用	017
2.2　数据管理者视角：数据中台的运维与治理	019
2.2.1　数据中台业务价值评估与团队认同	020
2.2.2　数据资源的高效利用与成本控制	021
2.2.3　数据治理实践与数据质量提升	023
2.3　数据消费者视角：数据中台的使用体验	025
2.3.1　优化数据搜索效率与用户体验	025
2.3.2　提高数据质量与数据可信度	026

第3章  绘蓝图：数据中台的思维与框架	027
3.1　跨越十年：数据中台的演进与本质思考	027
3.1.1　应变之道：面对变革的策略选择	027
3.1.2　双轨并进：数据构建与应用的协同演进	029
3.2　数据中台思维：战略·价值·运营	032
3.2.1　战略为先：顶层设计与渐进迭代	032
3.2.2　价值导向：业务共振与价值生成	034
3.2.3　运营为核：数据中台的建设策略	037
3.3　数据中台框架：从顶层设计到价值实现	038
3.3.1　顶层设计：塑造战略导向，组织敏捷与文化创新	039
3.3.2　资源化：构建稳健数据架构与高效建设机制	041
3.3.3　资产化：深化数据管理与治理，实现数据资产增值	043
3.3.4　要素化：促进数据交易与流通，激活数据市场活力	044
3.3.5　价值化：智能决策赋能，驱动业务创新与增长	046

第4章  资源化：数据架构与建设	049
4.1　数据架构的时光机：阿里巴巴视角下的演变	049
4.1.1　开启旅程：孵化期的业务数据启蒙	050
4.1.2　蓄势待发：萌芽期的独立引擎与离线仓库	050
4.1.3　迈向未来：迭代期的实时计算革命	052
4.1.4　筑梦成真：成熟期的OneData与数据中台	054
4.1.5　引领变革：变革期的湖仓一体架构	055
4.1.6　迎接挑战：大模型驱动的数据进化	057
4.2　数据架构模式的前沿探索	057
4.2.1　分布式之美：Data Mesh的领域驱动	057
4.2.2　织就数据网：Data Fabric的统一数据体验	058
4.2.3　敏捷运维之道：DataOps的持续改进	059
4.2.4　数据中台：企业级数据治理的典范	060
4.3　数据架构的理论基石与设计原则	061
4.3.1　数据架构的本质与价值	061
4.3.2　数据模型架构设计的原则与方法	063
4.3.3　解析数据平台架构设计的关键要素与实践	068
4.4　案例：达米公司的数据架构建设实践	071
4.4.1　业务布局与数字化转型需求	072
4.4.2　如何规划企业级数据仓库	073
4.4.3　如何克服数据“孤岛”，实现数据集成	082
4.4.4　如何构建和管理多模态数据资产	089
4.5　行业数据架构推荐与案例分析	131
4.5.1　金融行业：数据治理与合规挑战	131
4.5.2　汽车行业：大规模数据处理与分析	136
4.5.3　服饰行业：个性化数据服务与营销	140

第5章  资产化：数据治理与管理	145
5.1  数据治理概述	145
5.1.1  区分数据治理与数据管理	145
5.1.2　解析数据治理的核心问题	146
5.1.3　制定数据治理的目标	150
5.1.4　构建数据治理的框架	150
5.2　数据标准管理	152
5.2.1　数据标准的核心问题	153
5.2.2　“三流合一”的数据标准解决方案	154
5.2.3　数据标准的治理工具与平台	161
5.3　数据质量管理	169
5.3.1　数据质量管理的核心挑战	169
5.3.2　“三流合一”的数据质量管理模式	176
5.3.3　数据质量评价与优化机制	184
5.4　数据安全与流通管理	188
5.4.1　数据安全合规面临的核心挑战	189
5.4.2　数据安全治理的方法和框架	192
5.4.3　数据安全实践	202
5.5　数据成本管理	203
5.5.1　数据资源利用的核心挑战	203
5.5.2　资源治理闭环体系的构建	204
5.5.3　数据成本计量与模型设计	207
5.6　数据治理运营体系建设	210
5.6.1　阿里巴巴数据治理模式：“0-1-N”模式	210
5.6.2　数据治理的人才体系及培训机制	211
5.6.3　数据治理的管理机制优化	213
5.6.4　数据治理的文化建设与宣导	216

第6章  要素化：数据的交易与流通	219
6.1　构建企业内部数据消费生态体系	220
6.1.1　数据资源化：激活数据价值的引擎	220
6.1.2　场景价值导向：驱动数据消费的深化与拓展	222
6.1.3　数据运营：企业数字化转型的基石与引擎	228
6.1.4　阿里巴巴大促：数据驱动下的精细化运营实践	237
6.2　布局企业外部数据流通生态体系	239
6.2.1　如何高效整合外部数据资源	239
6.2.2　数据资产商业化的策略与挑战	241
6.2.3　瓴羊港：企业数据流通的服务枢纽	243
6.3　数据流通的深化合规与技术融合	253
6.3.1　多维合规视角下的数据流通治理	253
6.3.2　合规与技术驱动的协同机制	258
6.4　数据资产入表	266
6.4.1　数据资产入表的定义与会计处理依据	267
6.4.2　数据资产入表的重要性	267
6.4.3　数据资产入表的条件	269
6.4.4　数据资产入表的步骤	270
6.4.5　数据资产入表的准备工作	274

第7章  大模型：数据与智能算法	277
7.1  从符号到大模型的AI跃迁	277
7.2　深度学习与数据驱动	279
7.2.1　深度学习模型的迭代与创新	279
7.2.2  数据到模型全流程优化路径	284
7.3  智能引擎在推荐系统、广告系统与搜索引擎中的应用	292
7.3.1  推荐系统的架构、链路与算法	292
7.3.2  计算广告体系的架构、链路与算法	298
7.3.3  搜索系统的架构、链路与算法	301
7.4  大模型时代的革新与发展	305
7.4.1  语言模型：从Word2Vec到通义千问	306
7.4.2  多模态大模型：从学习到生成模型	312
7.4.3  AI Agent：革新、架构与行业应用探索	322
7.5  大数据赋能大模型创新与突破	326
7.5.1  数据规模，大模型演化的关键	327
7.5.2  检索增强，大模型可信化的基石	328
7.5.3  数据资产，大模型效能的催化剂	330
7.6  大模型赋能Quick BI	332
7.6.1  Quick BI，数据洞察的智慧平台	332
7.6.2  Quick BI与智能小Q	333
7.6.3  Quick BI的底层核心能力	336

第8章  价值化：数据驱动下的智能决策	339
8.1  “1NN”决策体系框架：构建企业数智管理内核	339
8.1.1  一套数据语言体系：打造企业内部的“神经中枢”（“1”）	340
8.1.2  N层决策分析核心架构：从战略到执行的准确映射（“N”）	342
8.1.3  N个决策分析关键要素：确保数据语言准确高效（“N”）	343
8.2  “1NN”决策体系建设思路：推动数智管理的设计与实施	344
8.2.1  “1NN”决策体系建设的三大关键支柱	344
8.2.2  “1NN”决策体系建设的实施路径及步骤	346
8.3  数智管理案例：“1NN”决策体系在业务场景中的应用	348
8.3.1  业务痛点及核心需求分析	348
8.3.2  “1NN”决策体系解决方案：定制化应对策略	349
8.4  业财一体化案例：“1NN”决策体系数智化重塑业财融合	352
8.4.1  业务痛点及核心需求	352
8.4.2  “1NN”决策体系的业财解决方案	354
8.4.3  案例总结：业财融合的成功实践	357
8.5  人力资源数智化案例：“1NN”决策体系重塑人力资源管理体系	358
8.5.1  背景与需求	359
8.5.2  关键要素分析	359
8.5.3  人力资源管理的转型	360
8.5.4  人效金字塔方法论	361

第9章  价值化：数据驱动产销协同	365
9.1  数智产销的发展进阶	366
9.1.1  初始期：业务流程驱动管理	367
9.1.2  发展期：决策分析驱动管理	369
9.1.3  变革期：数据智能驱动管理	370
9.2  数智产销协同化	372
9.2.1  产销的“1NN”决策体系设计	372
9.2.2  产销的PLM智能决策设计	376
9.3  数智化产销决策实战案例	379
9.3.1  新品企划：宠物用品从洞察到爆品的实战路径	379
9.3.2  商品铺货：九阳小家电的精细化管理实践	384
9.3.3  需求预测：供应链优化的实战案例	386
9.3.4  精准补调：瓴羊赋能快消品供应链优化	388

第10章  价值化：多源数据融合的智能营销探索	391
10.1  多源数据融合的价值场景案例	392
10.1.1  营销服务的痛点透视与核心需求解析	393
10.1.2  RTA构建高效广告投放优化实战	394
10.1.3  LBS数据赋能品牌跨渠道协同效应	396
10.2  多源数据融合的关键技术	400
10.2.1  通过OneID建立标签画像	400
10.2.2  Embedding的两种形式	407
10.2.3  隐私计算与联邦学习	409
10.2.4  DataTrust：如何实现数据可用不可见	410

第11章  先行者：数据文化与组织建设	415
11.1  不同企业数据战略下的组织设计	416
11.1.1  以“数据能力建设”为导向的组织设计	417
11.1.2  以成为“客户运营商”为战略的组织设计	420
11.1.3  面向“数据商业”的组织设计	423
11.2  阿里巴巴的数据组织与文化运营	428
11.2.1  阿里巴巴数据组织的发展历程	428
11.2.2  数据岗位的设定与标准	430
11.2.3  数据文化的酝酿与繁荣	433
11.3  数据组织与文化保障企业数据战略落地	435
11.3.1  数据组织及文化建设的关键点	435
11.3.2  企业数据组织建设与数据文化运营的建议	437
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