數據中臺實戰：手把手教你搭建數據中臺

二零二零年讀完的第四十一本，整體感覺很一般很數據中臺相關的東西也就是前面幾章，整體概念就是一箇中臺分爲業務中臺跟數據中臺，業務中臺爲數據中臺提供數據支撐，數據中臺爲業務中臺提供分析建議。然後後半部分基本都是跟電商相關的東西，跟數據中臺的落地實戰相關性不是很大，如果是意圖讀到更多關於數據中臺的東西建議還是換一本，或者只讀前面幾章就可以了。

華仔書沒有公衆號寫的好... 書名也有點名不符實，不該叫數據中臺實戰，可以改叫：電商精益數據分析、自動化營銷數據分析實戰... 5678章關於用戶、商品、流量、交易四個分析視角得內容寫的是真棒！

本書不是方法論和思想的介紹，描述非常詳細，更像是一本PRD，對於不知道做什麼功能或者怎麼做的人來說很有意義

第五章開始就感覺不是在講數據中臺了，比較偏向基於數據中臺的上層應用，屬於運營範疇了，不過還是感謝本書前面4章關於數據中臺的介紹。

真的推薦這本書，詳實，且結合非常實際業務應用，不是純粹只講數據中臺搭建，。

斷斷續續看完這本書，差點想棄書。 說一下個人感受，這本書只適合小白看，甚至是產品小白看。但如果已經有2年或以上的產品經驗，這本書過於淺顯。 數據中臺的概念只見到描述基本搭建邏輯，全篇幅用電商場景作爲舉例論證，參考場景薄弱。 而時下的大平臺，微信生態，支付寶生態，抖音生態等隻字未提及，依然在傳統app生態上說故事，渠道單一，數據應用場景除了短信系統通知app內消息觸發簡直乏味可陳。 跟不上真正數據中臺的多場景應用。 唯一的亮點是最後推薦系統的算法規則介紹，如果是小公司確實會忽略多數據多用戶緯度的推薦做法，畢竟不是每個產品經理都進個大廠搞推薦系統。 終結來說還是不推薦花這個時間去讀這本書。

書名是數據中臺，但內容是數據分析相關。從此維度看覺得是差評。但從內容看，全部都是數據分析日常的科普。說實話，這是我看了那麼多數據分析書中最接地氣和務實都，裏面的95%也都是我的工作日常。其能做到擯棄那些大衆化的數據分析書，大多是技術也不懂，業務也不懂就在哪瞎扯和玩弄概念的作者，本書的務實程度絕對值得推薦。 下面摘錄一些可分析的片段。 1. 數據中臺的工作主要是圍繞對數據的 採集，存儲，打通，使用。 2. 數據分層: ODS-DWD-DWS-ADS 3. 數據庫用來存業務數據，數倉用來存匯總後的報表數據。 4. 數據開發包括指標計算（ODS-ADS）和配置調度任務（調度腳本，時間，任務依賴，日誌）。 5. 用戶畫像分爲個人和羣體。個人畫像幫助客服，運營，銷售人員決策；羣體畫像幫助高層分析羣體，市場，用戶。 6. 分析主體主要包括: 用戶畫像，用戶分析AARRR，商品分析（售前售中售後），流量分析（網頁，路徑，坑位），交易分析（領導層，運營層） 7. 最後是俺對各平臺的理解: 數據中臺是後臺（數倉）； 自助分析是報表（BI）； 推薦平臺是AI（建模和算法）； 自動營銷是運營 （策劃，圈人，活動，效果，推薦）。

這本書我從頭到尾認認真真讀了3次，深受啓發！後面公司搭建數據中臺過程中遇到問題我又專門去特定章節繼續研讀，華仔寫得真的很不錯！贊！

本書的前半部分對想了解數據中臺的人來說可以作爲一個入門級的瞭解，但後半分基本講的就是數據分析的內容了，整體看下來就是淺顯易懂，乾貨不多

從宏觀中臺架構師的層面介紹了數據中臺的業務開展流程，需要的工程師類別，數據處理和清算流程。非常不錯的一本書，沒有多年的管理經驗是寫不出來的。