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数字化转型需要在领导力，架构，技术，运营，人才全面考虑转型的策略。 数据架构是核心，数据架构以业务架构为基础， 企业有什么样的业务就有对应的数据及结构。 业务架构范围是可以大 于IT架构范围的，可以 包含企业战略的非系统 化部分，是企业业务的 全景描述。 IT架构则是用于企业信 息化建设的，是企业战 略的系统实现部分。二 者之间的关系，用灵魂 与容器来形容也许更为 恰当。 业务架构是灵魂，IT架 构是容器，即灵魂的载 体，没有灵魂，只有容 器是没有生机的，所以， 技术人员需要关注业务 和业务架构。 业务架构：以实现企业战略为目标，构建企业整体业务能力规划并将其传导给技术实现端的 结构化企业能力分析方法。

 针对电力大数据收集和存储中数据量大、数据收集不精准的问题，提出了基于改进K-means算法的电力大数据系统的设计。对传统K-means算法进行分析，提出改进之后的K-means算法。根据改进后算法设计电力大数据系统，对系统的架构进行分析，包括数据存储、设备层、数据接入等模块。对设计的电力大数据系统进行实验，实验结果表明，文中设计的电力大数据系统能够满足实际需求，提高系统的存储和处理效率。

本书是《大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案》[1] 一书的续作，仍然沿用前作的故事背景和应用场景，不过读者对象变为资深的程序员、算法工程师、数据科学家和系统架构师。本作直接进入实战的主题，包括系统架构、算法设计，甚至是针对重要代码的讲解。从技术点而言，全书介绍了一些主流些技术在商业项目中的应用，包括：机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索

数据中台作为企业数字化转型的抓手。从企业架构出发，数据架构可作为数据中台建设的理论参考。从而深入理解数据中台与企业业务价值的关联。

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