大数据咨询方法论白皮书
奇点云DataSimba大数据平台技术白皮书
二二. 核心心功能
2.1 数据集成
DataSimba采用用了了Datax技术进行行行对各类数据源的采集，Datax是阿里里里开源的一一款基于异构数 据源之间高高效的数据同步工工具。平台通过集成Datax技术，用用户可以通过可视化界面面快速的构建一一个 数据同步任务，并且还提供一一系列列的同步监控功能。支支持的数据源包括MySQL、Oracle、 SqlServer、PostgreSQL、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、 MaxCompute(ODPS)、DRDS等。除了了这些数据源外还提供了了插件方方式自自定义扩展一一些非非常用用数据 源进行行行采集。
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DataSimba大大数据总体架构图
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大大数据开发套件主要包含了了数据开发、数据运维、数据地图、数据质量量、数据服务、项目目管 理理等模块。大大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据算法等开发者的工工作流程有效的串串联起来， 并且提供了了可视化的方方式进行行行操作，大大大大的提升了了开发效率和降低了了开发⻔门槛。
中国数据中台行业白皮书
中国数据中台行业白皮书2021年艾瑞咨询摘要数据中台不是简单的一套软件系统或者标准化产品，更多的是一种强调资源整合、集中配置、能力沉淀、分步执行的运作机制，是一系列数据组件或模块的集合，为企业数据治理效率的提升、业务流程与组织架构的升级、运营与决策的精细化赋能。
2020年数据中台市场规模达到68.2亿元。
随着企业数字化转型驱动，市场需求将持续增加，数据中台行业增长势头明显，市场规模快速扩张，预计将在2023年达到183.2亿元。
当前数据中台行业集中度较低，公有云厂商、数字化解决方案提供商、数据与智能公司及垂直的独立中台开发商纷纷入局。
但随着数据中台的技术架构和方法论趋于完善，现阶段建设的难点更多聚焦在如何将成熟的技术方案与行业及企业的实际情况和特征结合，即企业更需要厂商切身的咨询规划服务，以发挥数据中台的效能。
数据中台应用的业务领域和场景众多，其中营销领域发展最早，目前应用也最广泛成熟；而在管理会计领域，由于数据价值高且对经营决策意义重大，数据中台深化管理运营的效用明显。
从行业来看，当前数据中台在金融和泛零售行业的应用和部署程度高，在政务、工业、医疗等行业仍有较大的发展空间。
数据中台发展的驱动因素政策推动企业信息化转型各行业陆续颁布核心政策，为信息化转型提供支持和引导顺应信息化时代发展，我国很早便部署了信息化发展规划，自起步以来，多呈现政策先行的节奏，为行业的转型提供了战略参考。
近年来，随着5G技术和标准的发展，我国加快、提前部署各类基础设施，本着适度超前的原则，为企业的转型、创新提供土壤。
简而言之，我国信息化建设紧密围绕着打造网络强国、建设数字中国、“互联网+”行动计划等国家战略，充分发挥信息化驱动引领作用，积极推进以物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代信息技术与行业深度融合。
各领域信息化建设紧紧围绕行业任务部署及关键战略统筹，以新技术、新模式为支撑，强调网络安全保障能力的同时，积极规划产业进程，稳步促进信息化转型。
数据价值管理技术白皮书
数据价值管理技术白皮书
背景
随着互联网和物联网的发展，大数据已成为企业中日益重要的
资产，但在大数据分析中，数据的价值被忽略或低估的情况很常见。
如何科学有效的管理数据价值成为一个亟待解决的问题。
数据价值管理的重要性
通过数据价值管理，企业可以将数据转化为实际盈利和业务价值，提高数据利用率和决策效率。
而忽视数据价值管理则会导致企
业在数据资产方面的投资白白浪费，缺少有效决策和战略。
数据价值管理技术
数据价值管理技术包括以下几个方面：
数据分类和管理
数据管理是数据价值管理的核心。
需要对数据进行分类和分组，明确数据的来源、格式、时效性、价值等属性，然后根据数据属性
对数据进行不同级别的管理和保护，确保数据可以在需要时被快速
查找和使用。
数据清洗和预处理
数据清洗和预处理是提高数据价值的关键步骤，它们可以帮助
数据更好地被定性和定量，从而减少数据偏差和误差，使数据更准
确和可靠。
数据挖掘和分析
数据挖掘和分析是数据价值实现的重要途径。
通过对数据进行
挖掘和分析，可以发现数据中的隐含规律和价值，进而制定有效的
业务策略和决策。
数据可视化
数据可视化是数据呈现的一种方式，可以将数据转化为可视化、易于理解的图形和图表，方便用户理解和使用数据。
合理使用数据
可视化可以提高用户对数据的理解和数据价值的实现。
结论
数据价值管理技术是企业管理数据资产和提高数据价值的必要
手段，合理使用数据价值管理技术可以帮助企业更好地进行数据管
理和决策，提高企业的竞争力和盈利能力。
IT售前--白皮书
IT售前咨询白皮书前言到现在为止，我一直在问自己，你够格吗？懵懂地闯入了售前咨询领域时，我几乎不明白售前是什么、应该做哪些工作，只记得最初的工作是从投标开始的。
记得自己第一次独立承接标书任务时，整整用了三天时间才理出了一个提纲，然后用了十天时间完成了方案的编写，很幸运的是公司中了那个标，从此就开始了自己的售前之路。
在浑浑噩噩的头几年，我的主要工作是针对公司现有的产品编写解决方案和演示PPT，以及进行项目投标活动（主要还是标书的编写和PPT的制作）。
在写方案的时候，针对客户关系管理、物流管理等系统，我比较注重理论体系的学习，并把相关的理论体系应用到方案中（说明理论的框架，并如明系统与理论的匹配度），这是我与公司之前的售前的最大区别——他们习惯直奔主题阐述系统有哪些功能。
这大概是我对售前工作理解的第一阶段吧。
今天回过头去看看那段过程，最大的欠缺有两方面：一是IT售前的方法论，不能从全局的观点去定义售前的工作，采用方法论去指导自己的工作过程；二是理论与实践的脱结，与客户接触较少，不清楚也不了解客户的实际问题，不能用理论框架去实际地解决客户的问题。
事实上，当时根本不明白这些，甚至颇有些自得地认为自己还挺不错的，当然有时心情也挺复杂的，毕竟售前咨询面临的领域太广了，明显觉得自己知识不够用。
2004年开始接触到了信息化规划，在不以为然其提交物的时候，也深深地被其方法论给震憾了。
此后，比较多地关注了信息化规划的路线图和方法框架，在售前咨询过程中会以一些信息化规划模版为参照物，进行方案的编写。
不可否认，起初生搬硬套的痕迹非常地明显，随着不断地学习和思考，慢慢地较深入地了解了信息化规划的容以及实施路线，同时也领悟到售前咨询方案的编写也可采用规划的方法进行，二者的区别在于前者是基于全局业务的，而后者是基于局部业务的。
采用信息化规划的方法论指导自己的售前工作，也算是对售前工作理解的第二阶段吧。
后来自己开始带团队，为了培训团队中的新人，我尽量把自己理解的售前咨询的方法论教给他们，这过程中也发现自己了解的容也不是非常地体系。
数据白皮书发布制度
数据白皮书发布制度数据白皮书发布制度是针对组织、机构在数据处理活动过程中，为应对数据安全威胁与监管合规要求，而建立的一套规范和指南。
该制度旨在促进数据资产的开发利用、价值实现与安全保护之间的平衡，并确保组织、机构在数据处理活动中能够履行合规义务。
在数据白皮书的发布过程中，需要明确以下几点：1. 发布的目的和背景：组织、机构需要明确数据白皮书发布的目的和背景，以便读者能够更好地理解白皮书的内容和意义。
2. 发布的内容：数据白皮书应包括组织、机构在数据处理活动中的战略规划、组织架构、流程规范、风险管理等方面的内容。
此外，还应对数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节进行详细阐述，并提供相应的解决方案和最佳实践。
3. 发布的范围和受众：组织、机构需要明确数据白皮书的发布范围和受众群体，以便更好地确定发布方式和渠道。
一般来说，数据白皮书适用于组织内部员工、合作伙伴及监管机构等。
4. 发布的时间和频率：组织、机构需要根据实际情况确定数据白皮书的发布时间和频率。
通常来说，数据白皮书应定期发布，以便及时更新数据处理活动的战略规划、组织架构、流程规范等方面的内容。
5. 发布的审批程序：为确保数据白皮书的质量和合规性，组织、机构需要建立相应的审批程序。
审批程序应包括撰写、审核、修改、定稿等环节，并需经过相关部门或专业人士的审核和批准。
6. 发布后的跟踪与评估：数据白皮书发布后，组织、机构需要对其实施情况进行跟踪和评估。
通过收集反馈意见和建议，及时发现和处理问题，不断完善和优化数据处理活动的过程和规范。
7. 宣传和培训：针对新发布的数据白皮书，组织、机构应进行适当的宣传和培训，以确保员工和合作伙伴能够充分了解和遵守其中的规定和要求。
可以通过内部通讯、培训课程、专题讲座等方式进行宣传和培训。
8. 定期更新和维护：数据处理活动是一个动态的过程，因此数据白皮书也需要定期进行更新和维护。
组织、机构应定期审查和修订数据白皮书，以反映数据处理活动的变化和更新。
华为智慧城市顶层规划咨询方法论白皮书v1.0
智慧城市顶层规划咨询方法论白皮书目 录五.结束语15一.智慧城市建设的时代背景1.智慧城市是现代城市发展的新模式2.智慧城市是政府数字化转型的必经之路3.智慧城市须要重构新五大基础设施和一大安全保障体系4.智慧城市发展依然面临诸多挑战，要有长期战略定力5.智慧城市顶层规划是解决智慧城市挑战的关键方法01010*******四.实践参考：华为智慧城市顶层规划咨询案例1.智慧城市顶层规划咨询开启数字深圳新时代2.大庆高新区以顶层规划咨询加速智慧城市建设升级3.全球智慧城市顶层规划咨询案例12121314三.华为智慧城市评估模型与评价体系1.SC-BCMM ：智慧城市业务能力成熟度模型2.CTIME ：智慧城市评价体系090911二.华为智慧城市顶层规划咨询方法详述1.三协同2.四步骤3.四架构4.四体系3.1 业务架构：“一条链”3.2 应用架构：“一张图”3.3 信息架构：“一张网”3.4 技术架构：“三方案”030304090405060703智慧城市顶层规划咨询方法论白皮书智慧城市顶层规划咨询方法论白皮书011、智慧城市是现代城市发展的新 模式城市是人类生活和社会发展最重要的承载体，其内涵随着时代发展、科技进步不断丰富和延伸，人们的生活方式也被源于信息技术的创新力量持续影响和改变。
特别是随着数字技术深度融入到政府管理、百姓民生、公共安全和产业发展等城市活动中，城市已逐步成为物理世界和数字世界融合的综合体，并被赋予了前所未有的内涵，即智慧城市。
智慧城市是现代城市发展的新模式，是指在城市规划、城市建设、城市治理与运营等领域中，充分利用物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术手段，对城市居民生活工作、企业经营发展、政府行政管理过程中的相关活动，进行智慧化的感知、分析与集成，从而为市民提供更美好的生活和工作服务、为企业创造更有利的商业发展环境、为政府赋能更高效的运营与管理机制。
3、智慧城市需要重构新五大基础 设施和一大安全保障体系城市发展的基础设施建设将从传统钢筋混凝土的物理世界转到各种ICT 新技术的数字世界，云、大数据、IoT 、视频、人工智能将成为智慧城市新五大基础设施。
白皮书种类
白皮书种类全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：白皮书是一种用来介绍或解释某种议题、问题、事实或政策的文件或报告。
在不同领域和行业，都有各种类型的白皮书存在，它们具有不同的特点和用途。
本文将介绍一些常见的白皮书种类，并对它们进行详细的解释和分析。
1. 政府白皮书政府白皮书是由政府或政府机构发布的一种官方文件，用来说明政府的政策、立场或决策。
政府白皮书通常包含政府对某个议题或政策的看法、理由、背景信息和对未来发展的展望。
政府白皮书的目的是向公众、媒体、利益相关者和其他政府部门提供透明和准确的信息，以便他们可以更好地了解政府的决策和行动。
2. 企业白皮书企业白皮书是由企业或商业机构发布的用来介绍公司产品、服务、技术、战略或行业趋势的文件。
企业白皮书通常包含公司的历史、愿景、使命、价值观、产品或服务特点、解决方案等内容。
企业白皮书的目的是向潜在客户、合作伙伴、投资者或其他利益相关者展示公司的实力和竞争优势，以求获得更多的商机和支持。
3. 技术白皮书技术白皮书是由科技公司、研究机构或专业团队发布的一种技术文档，用来介绍某种技术、产品、解决方案或标准。
技术白皮书通常包含技术原理、实施方法、应用场景、优势特点、案例分析等内容。
技术白皮书的目的是向技术专业人士、工程师、开发者、决策者或其他感兴趣的人群提供价值和指导，以促进技术的普及和应用。
4. 行业白皮书行业白皮书是由行业协会、专业机构或咨询公司发布的一种针对某个行业或领域的研究报告，用来介绍行业发展趋势、市场规模、竞争格局、政策法规等信息。
行业白皮书通常包含行业分析、市场数据、趋势预测、案例分享等内容。
行业白皮书的目的是向行业内从业者、投资者、政府部门或其他关注者提供行业的全貌和发展动态，以促进行业的健康发展和持续创新。
5. 研究白皮书研究白皮书是由学术机构、研究团队或学者发布的一种研究报告，用来介绍某个研究领域、问题、方法或成果。
研究白皮书通常包含研究背景、问题定义、方法论、数据分析、结论等内容。
《大数据标准化白皮书(2018版)》在京发布
作 组 正 式 成 立 ， 一ｒ作 组 组 长 由 中 Ｉ垂１ 科学 院 院士 、北 京理 工大学 副校 长 梅宏 担任 ２０１６年 ４月 ，全 国信息 安 令标 准 化技 术委 员会 （信 安委 ） 大 数 据 安 全 标 准 特 别 工 作 组 正 式 成 立 。 目前 ，全困信标 委 大数据 标准 工 作组 已发 布 ６项 家标 准 ，３项 国 家 标 准 正 在 报 批 阶 段 ，１５项 国 家 标 准 正 在 研 制 。 其 中 已 经 发 布 的 ６ 项 国标是 《信息技术 大数据 术语 》 （ＧＢ／Ｔ ３５２９５—２０１７）、 《 信 息 技 术 大 数 据 技 术 参考 模 型 》 （ＧＢ／Ｆ ３５５８９—２０１７）、 《多媒 体 数 据语 义 描述要求 》（ＧＢ／Ｔ ３４９５２—２０１７）、《信 息技术 数据溯 源模 描述 》 （ＧＢｆｌ、 ３４９４５—２０１７）、 《信 息 技 术 科 学 数 据引用 》（ＧＢ／Ｔ ３５２９４—２０１７）和 《数 据管理能力成熟度评估模型 》 （ＧＢ／ Ｔ ３６０７３—２０１８）。
一
《白皮 书 》建 议．我 旧的大 数 据 标准 化工作要 完 善大数据 际准 体 系建设 、加强 大数据 标准 的宜传 推 广 作 、加 强 大数据 重点标 准应 用 示 范 １：作 、加 强 大 数 据 标 准 化 在 数 据 治理 领域 的推进作 用 、加 快大 数
２８ 日用 电器 ／Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ａｐｐｌｉａｎｃｅｓ
标准 ·检 测认证 ／Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ｔｅｓｔｉｎｇ＆Ｃｅｒｔｉｆｉｃａｔ书 （２０１８版 ）》在 京发布
３川 ２９日 ， 南 中 国 电 子 技 术 标 准 化 研 究 院 、全 日 信 息 技 术 标 准 化 技 术委 员会 （全 国信 标委 ）大数据 标 准 Ｉ：作 组 主 办 的 “２０１８全 周 大 数 据标 准化 作会 议 暨全 同信 标委 大 数 据 标 准 Ｉ 作 组 第 五 次 全 会 ” 在 京
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大数据咨询的需求来源
Big Data Consultancy
02
数字化转型遇上了越来 越多的数据问题
采集到的数据
一半是空值？
有几亿行数据，
却不知道能用来干什么？
数字化转型过程中遇 到的问题
数据不通
数据不可用
黑箱决策
发票数据总和和销售数据总和
居然相差几千万？
线索到店转化率出乎意料的低，
但不知道原因是什么？
大数据咨询方法论白皮书
Big Data Consultancy White Book
Contents 目录
01 大数据咨询的时代背景 02 大数据咨询的需求来源 03 大数据咨询的方法论
大数据咨询的时代背景
Big Data Consultancy
01
数字化转型的本质是信 息技术驱动商业变革
智能经济 成为经济发展新引擎
算法
T 人才
数字化转型现状评估： SKOTT评估方法论
2.0 数字化转型者
3.0 数字化变革者
1.0
2.0
3.0
未进入企业核心战略，与核 数字优先战略，与企业核 数字战略引领企业核心业务
心战略脱节
心业务战略保持一致
战略
数字化转型投资增速；数 数字化项目所达到的降本增
字人才占比；流量、转化 效
等等
嵌入数字技术的产品与服务 的收入增速与占比；平台收 入增速等等
内部正式组织 生态伙伴 数据技术创新 数据委员会 运营数据专家
个性化推荐 智 能服务平台 语 音识别 计算视觉 智能算法平台
数据化运营 精准营销 金 融风控 精细 化财务 智慧 物流
数据大屏 数据报表
多维分析 即席查询
数据组织
总体架构
数据智能应用
360º数据管 家
数据上云
数据业务应用
数据资产化
数据可视化 与分析
如何让数据资产增值和变成业务价值？
如何建立企业内部数据生态？ 如何通过组织保障和数据生态让数据变成业务价值？
大数据咨询端到端帮助企 业解决数字化转型难题
数
字
化
转
需
型
求 端
需
求
和
问
题
品牌咨询 财务咨询
人才咨询 管理咨询
IT 咨询
大数据咨询
数字化转型战略咨询 需要具备端到端的解决能力
帮助企业成为面向未来的数据公司
赋能
能否用机器来处理？
千人干面
全面上云 70%以上的GMV由机器运营
从人指挥机器到机器指挥人
50%的服务器用于处理数据而不是处理业务
数据平台部成立
不去IOE会死
阿里云成立
PB
推荐算法对存储 和计算消耗最大 人群定向对存储和计算消耗最大
TB
BI对存储和计算消耗最大
2007
2009
2012
2015
2019
经营效率提升 经营预测
商业模式创新 数据创收
数据在线化
通
业务在线化
IT基础设施建设
数据中心化
（业务）高内聚，低耦合
数据资产化
标签化 价值化（ROI可见）
数据库（Da仓库（ DataWarehouse）
低并发、大批量
去IOE（Hadoop）
海量数据处理（PB级）
单条数据简单处理（增删改查）
面向分析（用于制作报表）
数据库阶段 数据记录业务
数据仓库阶段 数据支撑业务
数据平台阶段 数据提效业务
数据业务化
场景化使用数据 AI驱动业务自动化、无人化、智能化
云+数据仓库
视图声数据（EB级）
数据中台阶段 数据引领业务
大数据咨询覆盖范围
业务价值
数据驱动的商业设计 数据业务化效果 成本-收益分析
过去10年中，云计算、大数据和人工智能技术 的发展，不断颠覆既往的运营和商业模式，成
为市场的共识。
数据中台 成为数字化转型基础设施
随着越来越多的企业上云，借鉴阿里巴巴而来 的数据中台需求也日益增长，越来越多的企业
把数据中台作为数字化转型的基础设施。
数据问题 成为数字化转型关键问题
随着企业把越来越多的业务和流程搬上云，以 及使用了新的数字技术进行研发、生产、制造 和销售领域的革新，数据问题开始大量暴露出
技术架构
数据收集和存储 数据治理和管理 数据应用和分析
组织设计
提案和决策框架 工作职责 工作规范
大数据咨询项目实施路径
数据分析师
法工程师
跨界人才，如业务架构师
数据战略发展现状评估：
四阶段评估方法论
企业所处阶段
企业未来目标
1.0 数字化跟随者
2.0 数字化转型者
3.0 数字化变革者
OLTP（联机事务处理）为主
OLAP（联机分析 处理）为主
OLAP（联机分析处理）为主
通过系统对接OLAP和OLTP
用
记账需求
事后差距分析 追溯分析
HYDRO 数EL据EC合TR规IC性
业务在线化 业务中台化 企业云计算化
数据集中存储 大 规模计算能力 多场景计算能力
全域数据中心 数据价值 数据管理 数据地图
数据服务化 数据质量 计 量计费
全流程合规 全 产业链合规
数据分级 数据创新实验
1.0 数字化跟随者
S 战略 K KPI O 组织
算力
T 数据
商业设计
组织设计
技术驱动
场景落地
数字化转型战略咨询
数字化转型现状评估、诊断和对策 和数据相关的商业和组织设计策略
数据（中台）战略咨询 数据中台/平台建设 数据资产管理体系建设
业务调研 数据摸底
数 字 化 转能 型力 能端 力 建 设
大数据咨询的方法论
Big Data Consultancy
03
数据成熟度评估方法论： 360º数据管家
来。
数据指数级增长带来了 「数据富足」挑战
2015年之后，人类社会的数据 量每年增长40%-50%。
2015年一年产生的数据量，是人类 过去历史上产生的数据量的总和。
阿里巴巴如何跨越数据 指数级增长奇点
每天处理 数据量
连 接
如何连接买
家和卖家？
100 PB
看见
发生了什么？ 怎么发生的？
使用
为什么发生？ 未来将发生什么？
临时数字化转型项目组 金字塔型的刚性组织
由首席数字官领导的转型 团队，且直接汇报给集团 最高领导，扁平化趋势等
首席数字官进入集团董事会 ，所有核心业务数字化转型 等等
局部试点 示范数字化转型项目
创新技术在集团内部规模 化复制、推广
数字技术重塑新商业模式， 带来了新的营收、组织的改 变等等
掌握新数字技术的人才，如 跨学科复合型人才，如算
传统咨询公司缺乏数据 资产管理经验
如何面向未来建立合适的企业数据战略？
数据资产是企业的战略资产 数字化转型战略目前遇到的主要是数据问题
如何建设企业数据资产管理体系？
数据资产管理体系需要从零到壹的建设经验 需要有数据资产管理体系的实施能力
如何建立企业数据中台基础设施？
用什么技术来建设企业数据中台？ 用什么方式来建设企业数据中台？