大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书（2017-2018年）：大数据优秀产品案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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国家工业信息安全发展研究中心 编

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• 大数据
• 数据分析
• 案例研究
• 应用解决方案
• 产品
• 技术
• 行业应用
• 2017-2018
• 数字化转型
• 商业智能

出版社： 人民出版社

ISBN：9787010193175

版次：1

商品编码：12362797

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

内容简介

为贯彻国家大数据战略，落实《国务院关于印发存进大数据发展行动纲要的通知》和《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，工业和信息化部办公厅于2017年10月向地方工业和信息化主管部门及央企集团下发了《工业和信息化部办公厅关于组织开展2017大数据优秀产品和应用解决方案征集活动的通知》（工信厅信软函〔2017〕568号），在2016年案例征集工作基础上继续在全国开展大数据优秀产品和应用解决方案的征集活动。经过四十余位业内专家三轮严格评审，从31个省、自治区、直辖市申报的1055个有效案例中遴选出了100个优秀案例。

本套系书籍是上述100个优秀案例的汇编，共分为大数据优秀产品案例和大数据优秀应用解决方案案例两大类共三本。本书为大数据产品入围的优秀案例汇编，较为全面的展示了国内大数据企业在产品方面的技术突破、产品架构和推广成效。编者希望通过这种展示方式，为相关地区、行业、企业发展和应用大数据提供有益的借鉴和思考，切实推动大数据与实体经济深度融合，促进“政、产、学、研、用”深度合作。

本书可为政府部门、行业企业、科研机构及从事大数据政策制定。

《大数据精英：2019年度杰出案例解析与前沿趋势展望》 引言 步入2019年，大数据技术的浪潮以前所未有的深度和广度席卷全球，它不再是遥不可及的前沿理论，而是切实驱动各行各业变革、优化决策、创造价值的核心引擎。从智慧城市的脉搏跳动，到精准医疗的突破进展，再到金融风控的智能化升级，大数据的力量在2019年得到了淋漓尽致的展现。本书《大数据精英：2019年度杰出案例解析与前沿趋势展望》，正是对这一年度大数据领域卓越成就的一次全面梳理与深度剖析。我们聚焦于那些最具代表性、最富创新性、最具市场影响力的大数据产品和应用解决方案，深入挖掘它们成功的底层逻辑、技术实现、商业价值以及对未来发展趋势的引领作用。本书力求为广大从业者、研究者、决策者以及对大数据充满好奇心的读者，提供一份兼具学术深度与实践指导的宝贵参考。 核心内容概览 本书分为三个主要部分： 第一部分：2019年度杰出大数据产品深度剖析 本部分精选了2019年度在市场上备受瞩目、技术上取得重大突破、用户体验上表现突出的各类大数据产品。我们不仅仅是简单地罗列产品名称，而是深入到产品的核心技术、架构设计、功能亮点、性能优势以及实际应用场景中。 数据采集与清洗工具： 针对日益增长的数据源多样性和数据质量挑战，我们将详细介绍那些在实时采集、异构数据整合、自动化清洗与转换方面表现卓越的工具。例如，对于流式数据的低延迟采集技术，对于非结构化数据的高效解析方法，以及在自动化数据质量评估与修复方面的创新实践。我们将解析这些工具如何帮助企业构建可靠的数据基础，为后续分析奠定坚实根基。 数据存储与管理平台： 在海量数据的时代，高效、弹性、安全的存储与管理是关键。本部分将聚焦于新一代数据仓库、数据湖、湖仓一体以及分布式数据库等核心技术。我们将分析不同存储方案在数据一致性、可扩展性、成本效益以及访问性能上的权衡，并探讨其在支持实时分析、批处理、机器学习等多种工作负载方面的能力。特别关注那些在云原生环境下提供极致弹性和成本优化的解决方案。 数据处理与分析引擎： 无论是批处理还是实时计算，强大的处理与分析引擎是释放数据价值的利器。我们将深入分析Apache Spark、Flink等主流大数据处理框架的最新进展，探讨它们在性能优化、容错能力、API易用性以及支持的算法库方面的改进。同时，也会关注那些针对特定场景（如图计算、时序数据分析）而优化的专业引擎，解析它们如何加速数据洞察的产生。 机器学习与人工智能平台： 2019年是AI加速落地的一年。本部分将聚焦那些集成了数据预处理、特征工程、模型训练、部署与监控等全生命周期管理能力的机器学习平台。我们将深入解析这些平台在支持深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）、自动化机器学习（AutoML）、模型解释性（XAI）以及边缘AI部署等方面的创新。重点关注它们如何降低AI应用门槛，赋能更多企业实现智能化转型。 数据可视化与商业智能（BI）工具： 将复杂的数据转化为直观易懂的洞察，是实现数据驱动决策的关键。本部分将展示那些在用户交互设计、图表丰富度、实时仪表盘构建、自助式分析以及AI驱动的洞察生成方面表现突出的BI工具。我们将探讨它们如何支持从个人用户到企业决策者的不同需求，以及在数据故事讲述（Data Storytelling）方面的创新。 数据安全与隐私保护技术： 随着数据量的激增和合规要求的提高，数据安全与隐私保护日益受到重视。本部分将介绍那些在数据加密、访问控制、数据脱敏、差分隐私以及合规审计等方面提供领先解决方案的产品。我们将分析它们如何帮助企业在充分利用数据的同时，有效规避潜在的法律风险和安全威胁。 第二部分：2019年度大数据应用解决方案杰出案例解析 理论联系实际，本书将精选来自不同行业、不同领域的杰出大数据应用解决方案案例。我们不只是描述应用的结果，更重要的是深入挖掘每个案例背后的“痛点”如何被大数据技术“解决”，以及解决方案的“实施过程”、“关键技术选型”、“挑战与克服”以及最终实现的“商业价值”与“社会效益”。 智慧城市与公共服务： 案例将涵盖城市交通优化、公共安全监控、环境监测与治理、智慧医疗资源调度等领域。例如，如何利用城市运行大数据构建城市“数字孪生”，实现对城市运行状态的实时感知与智能调控；如何通过大数据分析预测犯罪高发区域，提升警务效率；如何整合医疗数据，实现疫情早期预警与精准防控。 金融科技与风险管理： 聚焦于大数据在智能风控、反欺诈、精准营销、量化交易、客户画像构建等方面的应用。例如，银行如何利用海量交易数据和社交媒体信息，构建实时欺诈检测模型，降低损失；保险公司如何通过用户行为数据和第三方信息，实现更精准的风险定价和个性化产品推荐。 零售与电子商务： 案例将展示大数据如何驱动消费者洞察、个性化推荐、供应链优化、库存管理、营销策略制定等。例如，电商平台如何利用用户浏览、购买、评价等行为数据，构建精准推荐引擎，提升用户转化率和粘性；零售商如何通过分析门店销售数据和客流信息，优化商品陈列和促销活动，提升坪效。 工业制造与智能生产： 探讨大数据在设备预测性维护、生产流程优化、质量控制、能源管理、供应链协同等方面的应用。例如，制造业企业如何通过对设备运行数据的实时监测和分析，预测潜在故障，实现预防性维护，减少停机时间；如何利用大数据优化生产排程，提高生产效率和资源利用率。 媒体、娱乐与内容产业： 案例将聚焦于用户内容偏好分析、个性化内容推荐、广告精准投放、舆情监测、内容创作辅助等。例如，流媒体平台如何根据用户观看历史和兴趣标签，进行精准的影视剧推荐，提升用户满意度和观看时长；新闻媒体如何利用大数据分析读者阅读习惯，优化内容生产和分发策略。 医疗健康与生命科学： 关注大数据在疾病诊断辅助、药物研发、基因测序分析、健康管理、公共卫生监测等领域的应用。例如，医疗机构如何利用电子病历数据和影像数据，构建辅助诊断系统，提高诊断准确率；制药公司如何利用海量科研数据和临床试验数据，加速新药研发进程。 第三部分：2019年度大数据前沿趋势展望与未来洞察 在对现有产品和应用进行深度解析的基础上，本书将放眼未来，对2019年大数据领域涌现出的前沿趋势进行总结和展望，并预测未来几年的发展方向。 AI与大数据的深度融合： 展望AI模型训练对数据质量、数据规模、计算能力提出的更高要求，以及AI技术如何进一步赋能大数据平台的自动化、智能化。 数据治理与合规性的重要性凸显： 探讨GDPR、CCPA等法规对全球数据处理带来的深刻影响，以及企业如何构建完善的数据治理体系，实现数据生命周期的合规管理。 边缘计算与大数据协同： 分析边缘计算在加速数据处理、降低网络延迟、保护隐私方面的优势，以及其与中心化大数据平台的协同工作模式。 可解释AI（XAI）的崛起： 随着AI应用深入到关键决策领域，对模型透明度和可解释性的需求日益增长，探讨XAI技术的发展与应用前景。 联邦学习与隐私计算： 面对数据孤岛和隐私保护的挑战，联邦学习等无需直接共享原始数据的分布式机器学习技术将成为重要发展方向。 数据即服务（DaaS）模式的演进： 探讨数据资产化、数据市场化以及DaaS模式如何重塑企业的数据获取和利用方式。 可持续发展与大数据： 展望大数据技术在应对气候变化、资源管理、社会公平等全球性可持续发展挑战中的潜在作用。 本书的独特价值 《大数据精英：2019年度杰出案例解析与前沿趋势展望》之所以能够脱颖而出，在于其独到的价值主张： 1. 聚焦“精英”视角： 本书不追求数量上的堆砌，而是力求精选最能代表2019年度大数据领域技术突破和商业创新的“精英”产品与案例。 2. 深度解析，而非浅尝辄止： 我们深入到技术实现的细节，剖析商业模式的演进，挖掘数据应用的底层逻辑，力求为读者提供全方位、深层次的理解。 3. 实践导向，学以致用： 大量鲜活的案例研究，让读者能够清晰地看到大数据技术如何在实际业务场景中创造价值，为自身业务的创新与优化提供借鉴。 4. 前瞻性洞察，把握未来： 通过对前沿趋势的分析，本书帮助读者预见大数据技术的未来走向，为战略规划和技术选型提供前瞻性指导。 5. 跨界融合，视野开阔： 案例涵盖多个行业，力求打破行业壁垒，展现大数据技术的普适性和颠覆性力量，启发读者跨界思考。 目标读者 本书的目标读者包括但不限于： 大数据产品开发者与技术专家： 了解最新技术动态，学习优秀产品设计理念。 企业IT架构师与数据科学家： 获取技术选型与解决方案设计的灵感，提升专业能力。 企业管理者与决策者： 理解大数据如何驱动业务增长与战略转型，把握数字化时代的机遇。 行业分析师与研究人员： 获得深入的市场洞察与前沿趋势分析。 对大数据技术充满兴趣的学生与从业者： 构建扎实的大数据知识体系，了解行业发展现状与未来。 结语 2019年，大数据领域以其蓬勃的生机和强大的驱动力，深刻地重塑着我们的世界。本书《大数据精英：2019年度杰出案例解析与前沿趋势展望》希望成为您探索大数据奥秘、把握时代脉搏、驱动业务创新的忠实伴侣。我们相信，通过对这些优秀产品和应用解决方案的深入学习与理解，您将能够更好地驾驭数据这艘巨轮，驶向更加广阔的蓝海。

评分☆☆☆☆☆

这本书的年代感，在阅读过程中也时不时地跳出来提醒你它的出版时间。毕竟，2017到2018年，对于大数据和人工智能领域来说，已经是好几年前的事情了。很多当时被誉为“前沿”的技术栈和解决方案，现在可能已经被更高效、更经济的新工具所取代。例如，我注意到其中好几个案例还在大力推崇某种特定的开源组件版本，而现在那个版本可能已经进入维护模式，社区的活跃度大幅下降。这让我产生了一种“拿着旧地图找新路”的错觉。虽然历史案例的学习价值不容否定，但如果一本书无法提供足够的前瞻性或者至少明确指出这些方案在当前环境下的局限性，那么它的时效性就会大打折扣。我希望作者在回顾这些案例时，能增加一个“后续发展与反思”的环节，简要说明这些方案在后续的迭代中是如何演进的，或者哪些设计决策在今天看来是需要修正的。否则，一个对新兴技术敏感的读者，读完后可能会觉得浪费时间去研究那些可能已经被淘汰的“最佳实践”。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的文字组织和逻辑推进，简直像在走迷宫。它似乎很不情愿把知识点串联起来，更像是把不同公司的宣传稿件，按照年份随便堆砌在一起。很多章节之间的跳跃性非常大，前一秒还在谈论某个电商平台的推荐系统优化，后一秒就突然转向了某个政府部门的数据治理项目，两者之间的技术衔接点模糊不清。我试图去寻找一种内在的主线，比如按照技术栈的复杂度排序，或者按照行业应用领域的集中度来组织，但似乎并没有找到清晰的脉络。这导致我需要不断地在不同案例之间来回切换我的思维模式，从关注实时性到关注准确性，再到关注合规性，这种频繁的上下文切换，极大地消耗了我的阅读精力。如果作者能够构建一个统一的框架，哪怕只是在每部分开头做一个简短的总结，说明这个案例的核心创新点和它所属的大数据技术领域，可能都会让阅读过程顺畅许多。目前的状态，更像是翻阅一本厚厚的、没有索引的会议论文集，信息量是有的，但获取有效信息的过程过于费力，让人不禁怀疑，这些案例的选择是不是更侧重于“能找到资料就放进来”，而非“真正具有代表性和指导意义”。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度的角度来衡量，这本书给我的感觉是“广而不深”。它似乎是想囊括所有热门的大数据应用领域，从物联网数据采集到企业级的数据湖构建，无所不包。然而，在每一个具体的案例剖析中，对于核心技术的细节描述往往浅尝辄止。比如，当提到采用了某种先进的图数据库技术来解决社交网络分析问题时，它只是简单带过“使用图数据库提升了查询效率”，但对于图数据库的具体建模方式、索引策略，以及相比传统关系型数据库的具体性能提升曲线，却避而不谈。这种处理方式，对于那些已经对基础技术有一定了解的读者来说，无疑是令人沮丧的。我们需要的不是那种面向初学者的科普介绍，而是那种能让资深工程师读完后能产生“原来还可以这么做”的顿悟瞬间。如果它能选择性地深入挖掘三到五个具有代表性的案例，把那些复杂的技术难点、踩过的“坑”以及最终的优化技巧，用图表、代码片段或者详细的流程图来展示，那这本书的价值将会提升好几个量级。现在这个版本，更像是行业报告的摘要合集，缺乏深入技术内核的勇气和笔力。

评分☆☆☆☆☆

最后，从图书的装帧和排版来看，这本书的编辑质量确实拖了后腿。纸张的质量一般，油墨的清晰度也算不上上乘，长时间阅读后眼睛很容易感到疲劳。更关键的是，图表的质量实在不敢恭维。许多用来解释复杂架构的流程图，线条模糊不清，标注的小字密密麻麻，根本无法在不借助放大镜的情况下看清全貌。在讲解技术方案时，图表往往是帮助理解的关键辅助工具，如果连这些基础的视觉呈现都做不好，那么读者对内容本身的专业度也会产生怀疑。我记得有一个关于数据管道建设的示意图，涉及到十几个微服务模块的交互，结果在打印出来后，几个关键的箭头和数据流方向几乎混成了一团，完全看不出逻辑关系。这不仅没有帮助理解，反而增加了额外的理解难度。一本专注于“优秀产品和应用”的专业书籍，应该在细节上体现出对读者的尊重，而这本书在印刷和排版上的粗糙处理，给我的整体阅读感受打了很低的分。

评分☆☆☆☆☆

这本书，老实说，我拿到手的时候，心情是挺复杂的。封面设计得中规中矩，感觉就是那种典型的技术丛书的风格，没有太多花哨的东西，直接点明了主题——“大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书（2017-2018年）”。我当时最大的期待，是希望它能像一本武林秘籍一样，把那些听起来高深莫测的大数据技术，用最接地气的方式展现出来。毕竟，光是看那些架构图和算法名称就能让人头大，我更需要的是“怎么用”和“用在哪里出效果”的实战经验。所以，我翻开目录的第一页，就开始留意那些具体的案例名称，看它们是不是涵盖了我目前工作中遇到的痛点，比如实时数据流的处理、海量用户行为的挖掘，或者复杂的跨部门数据整合。如果这些案例只是停留在概念层面，光说“我们使用了Spark和Hadoop”，那就太敷衍了。我更期待看到的是，在某个特定行业背景下，某个具体的产品是如何克服技术瓶颈，最终实现了业务指标的飞跃。比如，那个金融风控的案例，他们具体调整了哪些参数，模型准确率提升了多少个百分点，这种量化的、有血有肉的细节，才是真正有价值的干货，能让我回去后马上就能在自己的项目里找到灵感和借鉴的思路，而不是一堆空洞的理论陈述。