書名：數聯網——大數據如何互聯
定價:129元
簡介
本書的編寫團隊寫作經驗豐富，有來自北京郵電大學的教授，中國移動、東方國信等公司從事大數據工作的從業者，本書探討了從大數據向數聯網演進的時代潮流所引發的各種變革和思考及數聯網的技術架構應該如何設計和實現，本書從內容編寫上深入淺出，技術結合豐富的場景故事，通俗易懂，概念新穎，思想創新。
版權
目錄
第1章概述 001
1.1互聯網之后是什么 002
1.1.1互聯網如何升級 002
1.1.2大數據面臨的挑戰 004
1.1.3封閉是“背道而馳” 007
1.1.4大數據的“智慧”如何聯網 010
1.2從大數據到數聯網 013
1.2.1歷史溯源 013
1.2.2萬數互聯 020
1.2.3如何讓應用豐富起來 022
1.2.4讓大數據流動起來，帶來效益 024
1.2.5共享經濟下的數據共享 025
1.3數聯網的關鍵內容 026
1.3.1數據如何互聯 026
1.3.2構建數聯網要解決的關鍵問題 030
1.3.3如何保護數據的隱私 033
1.3.4從“免費”到“盈利” 034
1.4數聯網的概念和架構 035
1.4.1數據的標準化 036
1.4.2數據訪問的標準化 037
1.4.3數據解釋的標準化 038
1.4.4數據質量的標準化 039
1.4.5數聯網的架構分享 040
1.4.6計算的標準化 043
1.5數聯網與互聯網的關系 044
1.5.1數聯網解決“數據+計算”的問題 044
1.5.2互聯網解決底層連接的問題 045
1.5.3數聯網解決數據互通的問題 045
1.5.4數聯網是互聯網的升華 045
1.5.5數聯網具有更大的市場價值 046
1.5.6是互聯網上的應用？還是另一種互聯網（互聯網2.0） 046
1.5.7數聯網與語義網的關系 047
1.6數聯網的意義 048
1.6.1數據的互聯，將開創新時代 048
1.6.2數聯網將為世界插上“智慧”的翅膀 049
1.6.3數聯網將帶動新的產業機遇 050
1.6.4開辟新的商業模式 054
1.6.5大數據的“倍增器” 055
1.6.6數聯網的產業機會 056
1.7數聯網在各個行業中的應用 060
1.7.1金融行業 060
1.7.2政府決策 061
1.7.3電信行業 063
1.7.4汽車行業 064
1.7.5工業4.0 066
1.7.6食品行業 066
1.7.7影視行業 068
1.7.8其他行業 069
第2章數聯網基礎 071
2.1定義及特點 072
2.1.1范圍 072
2.1.2定義 073
2.1.3與物聯網間的關系，從信息鏈接到數據鏈接及應用 076
2.2數聯網的標準化層次 077
2.2.1數聯網疊加在互聯網上 077
2.2.2如何從TCP/IP轉向數據的標準層級 078
2.2.3數聯網的標準化層次架構 079
2.2.4數聯網的RFID——設備數據探針/OS 080
2.3數據表示的標準化 082
2.3.1XML的探索 082
2.3.2CWM表述的元模型 083
2.3.3數據的標準模型 086
2.3.4簡單的標準表格 087
2.3.5還有哪些方法 087
2.4數據傳輸的標準化 088
2.4.1架在TCP/IP之上 088
2.4.2如何借鑒HTTP 089
2.4.3已有數據傳輸的標準 089
2.4.4降低傳輸要求，在應用層解讀數據 090
2.5數據交換的標準化 090
2.5.1緣起XML 090
2.5.2數據總線的新生 091
2.5.3數據交換的理解 092
2.5.4數據接口如何標準化 092
2.6數據應用的標準化開發接口 094
2.6.1SQL的啟示 094
2.6.2能否像堆積木一樣使用數據 094
2.6.3數據開發的語言會是什么樣子 095
2.6.4數據的傳輸、調用模式（同步、異步等） 099
2.7數聯網訪問終端的標準化 103
2.7.1從手機開始的數聯網終端 103
2.7.2遵循網絡協議，適合展現數據及分析 104
2.7.3適合可視化展現 104
2.7.4滿足交互需求 106
2.8如何打開數據庫 106
2.8.1為什么要打開數據庫 108
2.8.2ODBC/JDBC接口 109
2.8.3數據庫結構如何外露 110
2.8.4數據庫的應用如何外露 110
2.8.5如何解決語義層面的互通 111
2.9如何打開Hadoop等 112
2.9.1數據分析層的通信協議 113
2.9.2單系統的數據云化到數聯網中的云化 115
2.9.3不同生態中的數據流動 116
2.9.4Hadoop數據如何標準化、交換和開發 116
2.9.5數聯網如何流動Hadoop中的數據 117
2.9.6數據移動或計算移動 118
2.10哪些技術可以幫助我們 119
2.10.1如何借助現有技術進行組合 121
2.10.2如何將中間件技術應用到數聯網中 125
2.10.3大數據的操作系統 126
第3章數聯網的技術架構 127
3.1數聯網基礎元件 130
3.1.1從設備感知到數據感知 131
3.1.2數據互聯“嵌入”組件 135
3.1.3大數據OS 136
3.2數聯網的七層架構 140
3.2.1網絡的層次架構如何引申到數聯網 143
3.2.2數聯網的層級架構 144
3.2.3數聯網的互聯 146
3.2.4數聯網的TMF 146
3.2.5如何打破IOE的壟斷 151
3.3數據的標準表述——“世界語” 154
3.3.1從“一流的企業做標準”說起 154
3.3.2數據格式如何表達 154
3.3.3數據的內容如何表述 155
3.3.4數據單位的表述 157
3.3.5數據的標準表述方式 158
3.3.6數據的標準實現方式 159
3.4數據的尋址 161
3.4.1數據的地址 161
3.4.2數據如何尋址 164
3.4.3數據的云化尋址空間 166
3.5數據的交換 167
3.5.1商品交換才產生價值 167
3.5.2數據交換的標準 172
3.5.3數據交換的內容 172
3.5.4交換的接口如何標準化、統一化 174
3.5.5能否直接打開數據庫 175
3.6數聯網的“瀏覽器” 178
3.6.1互聯網的瀏覽器及原理 178
3.6.2“超文本”之后的“超數據” 179
3.6.3數聯網如何瀏覽數據 179
3.6.4數聯網的“網站” 180
3.7數據的應用 184
3.7.1API能否全球統一 184
3.7.2數據應用的模塊化表述 188
3.7.3數據的中間件 195
3.7.4數據的共享開發 200
3.7.5數據挖掘算法如何共享 206
3.8數據“云化”之后的管控 210
3.8.1與云計算的關系 210
3.8.2數據存放在哪里 211
3.8.3數據如何確保安全 212
3.8.4數據質量的管理方法 212
3.8.5數據運維的方法 213
3.9數據安全 214
3.9.1傳統網絡安全管控 214
3.9.2數據安全技術 215
3.9.3數據安全管理機制 219
3.10大數據操作系統——設備的嵌入式結構 220
3.10.1網絡標準之后的終端標準 221
3.10.2操作系統新生：從面向設備到面向數據 221
3.10.3解決設備層面的數據傳輸 221
3.10.4解決數據標準研究 222
3.10.5解決數據匯聚和分析問題 222
3.11計算能力的互聯 225
3.11.1數據互通之后，如何計算 225
3.11.2云計算的新演化 226
3.11.3數據倉庫的變革 227
3.11.4企事業IT的變革 227
第4章數聯網的管理架構 231
4.1數據管理范圍和內容 232
4.1.1數據標準管理 232
4.1.2數據質量管理 233
4.1.3元數據管理 233
4.1.4數據運維管理 234
4.1.5數據安全管理 235
4.1.6數據流量監控 236
4.1.7數據資產管理 236
4.2單點的數據管理架構 237
4.2.1從血緣影響圖開始 237
4.2.2數據處理的流程和管控點 238
4.2.3數據如何運維 239
4.3數聯網的管理 240
4.3.1域名的管理如何升級 240
4.3.2大數據的管理如何升級到數聯網管理 241
4.3.3開源環境如何管理 241
4.3.4需要維護的內容 242
4.3.5需要制定的標準 243
4.3.6從電信網絡管理中學到哪些內容 244
4.3.7入網檢測工作 245
4.3.8數聯網和電信網絡的關系 245
4.4人人參與數據管理 246
4.4.1自己對自己的數據更了解 246
4.4.2理清數據質量、數據權限 247
4.4.3建立促進人人參與的機制 247
4.4.4數據管理從單點到網絡 248
4.4.5更多的應用、更多的價值 248
4.5數據質量的評估標準 249
4.5.1從丟包開始的質量評估體系 249
4.5.2評估數據質量 250
4.6數聯網的生態圈 251
4.6.1網絡設備制造 252
4.6.2數據安全、數據治理 254
4.6.3數據收集企事業 255
4.6.4數據應用企事業 256
4.6.5數據管理企事業 257
4.6.6行業解決專家 258
第5章數聯網的業務應用 261
5.1應用驅動創新 262
5.1.1曾經的互聯網“泡沫”改變了我們的生活 262
5.1.2數聯網的典型應用場景 264
5.2數據交易市場 268
5.2.1數據交易的合法性 268
5.2.2數據交易的模式 269
5.2.3數據交易盤活數據資產 273
5.2.4數據交易的資本驅動 274
5.3新的盈利模式 275
5.3.1后向收費的場景 275
5.3.2后向收費的好處 275
5.3.3其他收費模式 276
5.4應用的內容形式 276
5.4.1數據的提取 276
5.4.2報告的形成 277
5.4.3專家診斷的提出 277
5.4.4行百里、半九十 278
5.4.5核心：結果驅動 278
5.4.6數據編輯 279
5.4.7在線數據服務 280
5.5應用的App化 281
5.5.1如何借鑒App 281
5.5.2如何超越App 282
5.5.3數聯網下的App 284
5.6如何嫁接別人的應用 285
5.6.1應用的共享 285
5.6.2數據的共享 286
5.6.3如何進行管理 286
5.7數聯網應用的互聯網思維 287
5.7.1用戶思維 288
5.7.2簡約思維 289
5.7.3極致思維 292
5.7.4平臺思維 293
5.7.5跨界思維 295
5.8數聯網的收費模式探索 297
5.8.1基于流量模式 298
5.8.2基于數據價值模式 298
5.8.3包月模式 298
5.8.4后向收費模式 299
5.8.5共同運營模式 299
5.8.6計費需要一個新的BOSS系統嗎 299
5.9數聯網的應用層次 299
5.9.1數聯網的網站是什么樣子 300
5.9.2單點應用 303
5.9.3互聯應用 305
5.9.4人工智能的新篇章 305
5.10數聯網與物聯網 307
5.10.1從廣度到深度的連接 307
5.10.2物聯網提供了物理連接，豐富了數據供給 308
5.10.3未來的大數據源泉 308
5.10.4數聯網讓物聯網插上“智能”的翅膀 308
5.10.5物聯網的數據亟待規范 308
5.10.6物聯網的商業模式得到擴展 309
5.10.7物聯網的隱私問題 310
5.10.8對生產流水線的監控分析 310
第6章數聯網的幾個問題 311
6.1數據的價值如何評估和交換 312
6.1.1計量單位 312
6.1.2評估標準 313
6.1.3價值表述方式 314
6.1.4數據交換的市場 316
6.2數據的隱私如何保護 317
6.2.1數據隱私是相對的 317
6.2.2數據的隱私敏感度 318
6.2.3如何保護數據隱私 319
6.3如何讓用戶主動分享自己的數據 319
6.3.1用戶收費模式激勵 319
6.3.2用戶數據的分類、分級 319
6.3.3與用戶共贏的商業模式 320
6.3.4從用戶的朋友圈分享到數據圈分享 320
6.3.5從那些實時刷朋友圈的用戶開始 321
6.3.6共享經濟激勵共享數據 322
6.4免費的互聯網經濟能否用于數聯網 323
6.4.1互聯網免費，數聯網呢 323
6.4.2免費的數據能帶來什么 323
6.4.3免費的對象是誰 324
6.4.4免費之后的用戶盈利模式 324
6.5數據的所有權問題 324
6.5.1數據的擁有者 324
6.5.2數據的存放者和處理者 325
6.5.3數據的使用權問題 325
6.5.4數據的權利分屬 325
6.6數聯網的發展問題 326
6.6.1業務驅動讓少部分人數據“先聯起來” 326
6.6.2業務驅動技術變革 326
6.6.3技術奠定業務發展基礎 326
6.6.4亟待商業模式的創新 327
6.7我們離數聯網遠嗎 328
6.7.1目前我們具備哪些發展數聯網的基礎 328
6.7.2數聯網的發展需要哪些創新 329
6.7.3資本市場如何介入 330
6.7.4如何進行應用創新和引導 330
第7章數聯網促進電信行業“涅槃” 331
7.1電信行業品嘗到信息互聯帶來的“甜頭” 332
7.1.1互聯網發展的巨大受益者 332
7.1.2又一次新的“甜頭” 334
7.2網絡運營經驗的移植 336
7.2.1電信網絡的運維經驗移植到數聯網 336
7.2.2數據管理經驗的移植 338
7.3數據價值的最大化 339
7.3.1基礎電信運營商服務每個環節 339
7.3.2參與數據的生產、流通和定價環節 340
7.4“管道”的升級 340
7.4.1如何避免管道化、低價值化 341
7.4.2從自來水公司到金融公司 342
7.5電信行業的歷史機遇 343
7.5.1從網絡運營到數據網絡運營——增值業務 343
7.5.2電信行業的華麗轉型 344
7.5.3獨一無二的網絡運維經驗 345
7.6電信運營商能夠極大促進數聯網的發展 348
7.6.1從企事業的數據到社會的數據 348
7.6.2社會角度的責任感 349
7.7邊緣計算與數聯網 350
7.7.1什么是邊緣計算 350
7.7.2人工智能時代的邊緣計算 351
7.7.3數聯網與邊緣計算的關系 352
7.7.4數聯網與邊緣計算進行結合的關鍵問題 352
第8章總結 355
8.1新世代、新機遇 356
8.1.1數聯網改變我們的思考方式 356
8.1.2為數據分析開辟新的模式——“更多數據勝過更好的算法” 356
8.1.3改變商業模式，實現數據的連接和需求的對接，按需定產 357
8.2資本下的新BAT 358
8.3前途光明、道路曲折 359
附錄D 通用映射程序原則 423
