随着数字化的浪潮席卷而来，无论是个人还是企业，相信都已经真切地感受到了数字化的威力，而如何在数字化浪潮中乘风破浪，成为新时代不少企业面临的紧迫问题。
本书分为14章，第1至4章从业务的角度阐述数据中台的建设，并用“七步成诗”让数据中台成为企业经营的“全面赋能官”。第5至12章从技术角度阐述数据中台的应用，分为数据架构、数据治理、数据采集、数据开发、算法模型、数据标签、数据安全和数据服务8个方面。在上述内容的基础上，第13章和第14章通过综合性案例介绍数据中台在企业经营管理中推理和实时决策的过程。
本书特别适合非IT背景的读者（企业管理层、业务人员等）阅读。书中将晦涩难懂的IT知识采用通俗易懂的语言进行讲解，如将生活场景的运作逻辑类比讲解数据中台的运作逻辑，使得读者更容易理解。

韩向东，北京元年科技股份有限公司总裁，元年研究院院长。
作为业内知名的企业管理专家，韩向东任职财政部管理会计咨询专家、中国会计学会信息化专业委员会副主任委员、上海国家会计学院智能财务研究院联席院长，并担任多所高校校外导师。20年来，韩向东主持和参与了多项部委专项课题：主持国务院国资委研究中心《大型国有企业全面预算管理模式创新与管理提升》、财政部《中国企业管理会计应用水平评价体系研究》、《国企央企电商化采购建设及应用调研》和《电商化采购主数据协同共享标准》等重大课题，参与财政部《关于全面推动我国管理会计体系建设的指导意见》的政策制定工作。
韩向东丰富的理论和实践经验能够帮助企业精准把握时代发展脉搏，其对数字化转型发展趋势的敏锐洞察深受学术界和企业界的强烈关注，为更多企业探究数字化转型本质，选择合适的实施路径提供针对性的咨询规划。

第1章 数据中台：是虚火还是趋势
1.1 数据中台是什么
1.2 为什么互联网巨头都在为数据中台背书
1.2.1 数字经济占经济的比重越来越大
1.2.2 数据中台助力互联网独角兽企业的发展
1.2.3 数据中台将支撑智能商业生态的数据应用
1.3 数字化转型中最亮的那颗星
1.3.1 数字化转型的成功实践
1.3.2 不是数据中台不行，是建设方法不对
1.3.3 数字化转型和数据中台建设面临的四大困局
1.4 建好数据中台的四个前提
1.4.1 具备业务、数据、技术相融合的新思维
1.4.2 找到高价值的业务场景
1.4.3 拥有高质量的数据
1.4.4 理解数据中台的能力
第2章 看透数据中台架构
2.1 数据采集类似于商品进货
2.1.1 数据按结构分类
2.1.2 数据按时效性分类
2.1.3 理解数据中台的运作过程
2.2 数据存储类似于门店后仓
2.2.1 数据类型
2.2.2 数据来源
2.3 数据开发类似于商品补货和生鲜加工
2.3.1 离线开发
2.3.2 实时开发
2.4 数据治理类似于商品陈列与标识
2.4.1 按数据治理范围分类
2.4.2 数据中台中各环节的治理工作
2.5 数据标签类似于卖场销售经验
2.5.1 基础标签
2.5.2 衍生标签
2.6 数据安全类似于超市安保
2.7 数据服务类似于超市服务
2.7.1 直连式服务
2.7.2 间接式服务
2.8 平台运维类似于超市运营管理
2.8.1 数据采集运维与数据储存运维
2.8.2 平台安全运维
第3章 数据中台建设：从方法论到实践
3.1 传统IT规划转变为数据应用规划
3.1.1 企业IT规划的三个阶段
3.1.2 信息化建设面临的问题
3.2 数据应用规划与传统IT规划的比较
3.2.1 流程建设方面
3.2.2 结构化数据方面
3.2.3 半结构化数据和非结构化数据方面
3.2.4 数据应用规划方面
3.2.5 经验决策方面
3.3 数据应用规划的六大要点
3.3.1 高价值业务场景
3.3.2 管理对象的数字孪生
3.3.3 沉淀管理与业务信息
3.3.4 承载企业大数据的技术架构
3.3.5 数据质量管理与数据安全管理
3.3.6 采用混合交付实现信息化向数字化转型
3.4 七步成诗：元年科技数据中台建设方法
第4章 数据中台：企业经营的全面“赋能官”
4.1 数字技术与管理需求
4.1.1 数据赋能一线人员
4.1.2 数据赋能经营管理
4.2 数据赋予业务经营超能力
4.2.1 经营方面
4.2.2 业务实施方面
4.3 数据赋能企业经营管理环节闭环
4.3.1 全面预算管理
4.3.2 成本管理
4.3.3 管理会计报告
4.4 数据赋能企业价值链
4.4.1 采购环节
4.4.2 生产环节
4.4.3 营销环节
4.5 数据赋能产业平台升级
4.5.1 工业互联网
4.5.2 农业
4.5.3 新零售
第5章 数据架构：统一才是大势所趋
5.1 VUCA时代的业务诉求与目标
5.1.1 时代变化节奏加快，企业的精准预测能力需提升
5.1.2 数据协同度不高，信息化建设需加强
5.1.3 积极进行企业的数字化转型
5.2 数据架构
5.2.1 什么是数据架构
5.2.2 数据架构在企业架构中的地位
5.2.3 数据架构的特点
5.3 数据架构是业务的黏合剂
5.3.1 数据架构是完成数字化转型的关键因素
5.3.2 数据架构对企业内部经营管理的重要作用
5.3.3 数据架构助力企业内、外部协同合作
5.4 数据架构落地的五个关键点
5.4.1 数据架构规划
5.4.2 数据架构设计
5.4.3 组织保障
5.4.4 制度流程制定
5.4.5 数据架构相关软件选择
第6章 数据治理是一座高质量的金矿
6.1 数据清洗后才能用
6.1.1 数据治理的发展
6.1.2 未清洗的数据可能存在的问题
6.1.3 企业进行数据治理的目标
6.2 数据治理都治什么
6.2.1 理解数据治理的相关概念
6.2.2 数据治理的概念
6.2.3 数据治理的详细分类
6.3 数据治理解放了谁的时间
6.3.1 高效展开跨部门协同作业
6.3.2 精准实施客户营销
6.3.3 提升数据加工效率
6.3.4 增强各级人员洞察业务的能力
6.3.5 增强多级穿透和业务追溯的信服力
6.4 数据治理和数据中台的关联
6.4.1 数据采集与数据架构
6.4.2 数据开发
6.4.3 确保数据被合法合规使用
6.5 一步到位的数据治理体系
6.5.1 数据治理体系咨询的总体方法
6.5.2 第一阶段工作：数据治理的现状评估
6.5.3 第二阶段工作：组织架构与制度流程的搭建，责任体系与数据质量、数据标准规划与设计
6.5.4 第三阶段工作：系统规划与推广
6.6 别做无用功
6.6.1 数据治理效果的评估模型、数据战略评估、数据治理评估
6.6.2 数据架构、数据应用、数据安全的评估