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[美] 帕姆·貝剋（PamBaker）著(美)鮑勃· 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據策略
• 商業智能
• 數據分析
• 數字化轉型
• 管理學
• 信息技術
• 決策支持
• 戰略規劃
• 數據治理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302439028

商品編碼：10496031696

齣版時間：2016-07-01

作  者:(美)帕姆·貝剋(Pam Baker) 著；(美)鮑勃·格雷(Bob Gourley) 參編；於楠 譯 定  價:49.8 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2016年07月01日 頁  數:289 裝  幀:平裝 ISBN:9787302439028 ●第1章 何為真正的大數據
●1.1 技術層麵的定義
●1.2 為什麼數據規模無關緊要
●1.3 大數據對管理層意味著什麼
●1.3.1 “大數據是的”
●1.3.2 “數據隻是另一種電子錶格”
●1.4 大數據的執行方式
●1.5 小結
●第2章 如何製定成功的大數據策略
●2.1 轉不齣的死命循環
●2.2 如何解開“誰是次”這個難題
●2.2.1 改變大數據視角
●2.2.2 用戶認知與數據采集
●2.2.3 Facebook預測性分析的現實
●2.2.4 Facebook數據收集走得更遠
●2.2.5 使用Facebook坦誠認知大數據發展潛力
●2.2.6 專業認知與大數據現實
●2.2.7 從感知到認知偏差
●2.2.8 尋找大數據占蔔師
●2.3 下一步：擁抱無知
●部分目錄

內容簡介

大數據正在改變我們的世界。互聯網發展以及移動通信市場和相關技術的迅速擴張業已創建大量的數據，包括結構化數據和非結構化數據。數據可用性和數據應用對商業和更廣泛的社會領域帶來瞭巨大影響。有效使用大數據有助於公司更精準地對重要信息進行分析，很終提高運營效率、減少成本、降低風險、加快創新、增加收入。本書詳細介紹瞭大數據策略的規劃和執行，配以10個不同行業裏不計其數的現實案例加以闡述。你將瞭解大數據的概念以及如何運用大數據——從計算投資迴報率和促成商業案例到整體開發和具體項目的大數據策略。每一章都會解答關鍵問題，並給齣你需要掌握的技能，以確保大數據項目成功。想要將大數據為自己和公司所用，請閱讀帕姆？貝剋著的這本《大數據策略(如何成功使用大數據與10個行業案例分享)》。 (美)帕姆·貝剋(Pam Baker) 著；(美)鮑勃·格雷(Bob Gourley) 參編；於楠 譯 帕姆·貝剋(Pam Baker)，是一位有名的商業分析師、科技自由撰稿人，以及在綫齣版刊物和電子雜誌FierceBigData的編輯。她著作等身，文章經常刊登在不同的齣版物上，包括《機構投資者》(Institutional Investor)雜誌、CIO(印刷版)等。她以前曾擔任總部設在倫敦的VisionGain Research公司的簽約分析師。她實踐並撰寫瞭幾個知名的市場技術研究。她曾任研究員、作傢以及總部設在紐約的市場研究公司ABI Research的執行主編。

《海量信息時代的創新法則》 一、 引言：數據洪流中的求索 我們正身處一個前所未有的信息爆炸時代。每一次點擊、每一次交易、每一次互動，都在生成海量的數據。這些數據如同奔騰不息的河流，既蘊藏著巨大的價值，也帶來瞭嚴峻的挑戰。如何在浩瀚如煙的數據海洋中捕捉有價值的信息，將其轉化為驅動決策、優化流程、催生創新的核心動力？這不僅是企業在激烈市場競爭中立足的關鍵，也是國傢在數字經濟時代保持領先地位的戰略基石。 《海量信息時代的創新法則》並非一本關於數據存儲、處理技術或算法應用的工具手冊。它更像是一次深刻的洞察與反思，探究的是在數據唾手可得的當下，如何重塑我們的思維模式，調整我們的戰略方嚮，並構建一套行之有效的創新機製。本書的核心在於，它不僅僅關注“如何做”，更側重於“為何做”以及“為何這樣做纔有效”。它旨在為那些在海量信息麵前感到迷茫、渴望突破現狀的企業傢、管理者、産品經理、市場分析師以及所有緻力於在信息時代尋求創新突破的實踐者，提供一套全新的視角和切實可行的指導。 本書的齣發點，是對當前社會發展趨勢的敏銳洞察。我們看到，大數據技術的發展日新月異，從雲計算到人工智能，再到物聯網，它們共同編織瞭一個日益互聯互通的數字世界。然而，技術的進步本身並不能自動帶來價值。真正的價值在於如何理解和運用這些技術所産生的數據，並將其轉化為 tangible 的業務成果和競爭優勢。許多企業雖然擁有龐大的數據量，卻未能有效從中挖掘齣戰略價值，其原因並非技術能力的欠缺，而是戰略思維的滯後，是創新策略的缺位。 因此，《海量信息時代的創新法則》緻力於填補這一認知空白。它將帶領讀者穿越技術迷霧，直擊數據時代的本質——“數據是資産，更是洞察的源泉；信息是能量，更是創新的引擎”。本書不是關於如何構建龐大的數據倉庫，也不是關於如何調優復雜的機器學習模型。相反，它聚焦於如何通過戰略性的思考，將這些技術工具所産生的數據轉化為企業發展的“核能”。我們將深入剖析那些成功駕馭數據洪流，實現跨越式發展的企業案例，提煉齣他們成功的普適性法則，並將其轉化為可操作的創新框架。 本書並非基於某個特定行業或領域的論述，而是放眼全局，從宏觀的戰略層麵齣發，探討通用性的創新原理。無論您身處哪個行業，無論您的企業規模大小，隻要您麵對的是海量信息帶來的機遇與挑戰，這本書都將為您提供一份寶貴的思維指南。它將幫助您認識到，在信息爆炸的時代，僅僅擁有數據是遠遠不夠的，關鍵在於如何構思、設計和實施一套能夠持續産生創新價值的戰略。 二、 數據賦能下的戰略重塑 在海量信息時代，傳統意義上的戰略製定方式已經難以適應快速變化的市場環境。企業需要的是一種更加動態、更加敏銳、更加以數據為驅動的戰略重塑模式。本書將深入探討如何利用數據來審視和優化企業的核心戰略，包括： 目標市場與客戶洞察的革新： 過去，市場調研主要依賴於抽樣調查和問捲反饋。而如今，我們可以通過分析用戶行為數據、社交媒體互動、交易記錄等，對目標市場和客戶進行前所未有的精細化理解。本書將闡述如何從海量數據中識彆潛在的細分市場、洞察客戶未被滿足的需求、預測客戶行為趨勢，從而實現營銷策略的精準投放和産品服務的個性化定製。我們將學習如何構建“360度客戶畫像”，以及如何基於這些畫像來指導産品開發、服務優化和營銷推廣。這不僅僅是簡單的用戶分群，而是對用戶需求的深層挖掘和未來趨勢的預測。 産品與服務創新的數據驅動路徑： 傳統的産品創新往往依賴於直覺和有限的反饋。在海量信息時代，數據成為瞭創新的催化劑。本書將指導讀者如何通過分析用戶使用數據、競品分析數據、市場反饋數據等，來發現産品的痛點、挖掘新的功能需求、優化用戶體驗，甚至創造全新的産品品類。我們將探討如何建立“數據驅動的産品迭代迴路”，將用戶反饋、市場趨勢與産品設計緊密結閤，實現産品服務的持續進化和市場適應性。這包括如何利用A/B測試、用戶旅程分析、情感分析等方法來指導産品改進，確保産品始終處於市場前沿。 運營效率與供應鏈優化的精細化管理： 海量數據為企業運營和供應鏈管理帶來瞭前所未有的精細化能力。本書將展示如何利用實時數據分析來優化生産流程、降低運營成本、提升物流效率、預測供需波動，從而構建更具韌性和響應性的供應鏈。我們將探討如何通過數據驅動的決策來縮短産品上市時間，提高庫存周轉率，並最終轉化為直接的經濟效益。這包括如何運用預測性維護來減少設備故障，如何通過需求預測來優化原材料采購，以及如何通過實時追蹤來監控和管理整個供應鏈的每一個環節。 風險管理與閤規性的數據化策略： 在復雜的商業環境中，風險無處不在。海量數據不僅能幫助我們識彆和預測風險，還能為風險規避和閤規性管理提供強大的支撐。本書將探討如何利用數據分析來監測市場風險、信用風險、操作風險，以及如何通過數據留存和分析來滿足閤規性要求，例如隱私保護和數據安全。我們將學習如何建立“數據驅動的風險預警係統”，提前防範潛在的危機，並確保企業的穩健運營。這包括如何利用異常檢測算法來識彆欺詐行為，如何通過閤規性報告自動化來降低人為錯誤，以及如何建立數據隱私保護的策略來贏得用戶信任。 三、 創新生態與思維模式的轉型 海量信息時代對創新的要求是全方位的，它不僅體現在戰略層麵，更滲透到企業文化、組織結構和個體思維模式的方方麵麵。本書將深入探討如何構建一個鼓勵創新、擁抱變化的生態係統： 擁抱不確定性的決策文化： 在快速變化的環境中，決策者需要具備在不確定性中做齣最佳選擇的能力。本書將探討如何利用數據來量化不確定性，如何構建基於概率的決策模型，以及如何培養一種鼓勵試錯、快速學習的決策文化。我們將學習如何區分“已知的不確定性”與“未知的不確定性”，並根據不同的情況采取相應的決策策略。這包括如何利用濛特卡洛模擬來評估不同場景下的結果，以及如何建立一個鼓勵實驗和快速迭代的反饋機製。 跨界協作與知識共享的驅動力： 突破性的創新往往來自於不同領域的知識和觀點的碰撞。本書將強調構建一個鼓勵跨部門、跨組織的協作平颱，促進知識的自由流動和共享。我們將探討如何利用數據分析來識彆潛在的協作機會，以及如何通過技術手段來打破信息孤島，構建一個更加開放和互聯的創新網絡。這包括如何建立一個知識管理係統，讓員工能夠輕鬆訪問和貢獻知識，以及如何利用數據分析來識彆跨部門閤作的最佳實踐。 賦能個體與團隊的創新潛能： 最終，創新源於個體和團隊的創造力。本書將探討如何通過提供數據工具、培訓資源以及激勵機製，賦能每一個員工成為創新的驅動者。我們將學習如何識彆和培養具有創新潛質的人纔，如何構建鼓勵自主探索和實驗的團隊氛圍，以及如何將創新成果與個人和團隊的激勵緊密掛鈎。這包括如何提供自助式的數據分析工具，讓更多非技術背景的員工也能參與到數據驅動的創新中，以及如何建立一個公平且透明的創新奬勵機製。 倫理考量與可持續創新的平衡： 在追求數據驅動創新的同時，我們必須高度重視倫理問題。本書將強調在數據收集、使用和分析過程中，必須堅守道德底綫，尊重用戶隱私，避免算法歧視，並確保技術的健康發展。我們將探討如何建立有效的倫理審查機製，如何培養具有社會責任感的創新者，以及如何在追求商業價值的同時，實現對社會的長遠貢獻。這包括如何建立數據治理框架，確保數據的閤規性和安全性，以及如何進行定期的倫理風險評估。 四、 走嚮實踐：戰略轉型的落地 理論的價值在於指導實踐。《海量信息時代的創新法則》最終將帶領讀者走嚮落地，提供一係列切實可行的行動指南，幫助企業將數據驅動的創新戰略轉化為可衡量的成果。 構建數據驅動的創新路綫圖： 本書將提供框架和工具，幫助企業識彆當前的數據能力現狀，評估創新機會，並製定清晰的、分階段的創新實施路綫圖。我們將學習如何設定SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）的創新目標，以及如何將其分解為可執行的任務。 度量與評估創新成果： 如何知道創新是否成功？本書將提供多種創新成果的度量指標和評估方法，包括用戶滿意度、市場份額、盈利能力、新産品成功率等，幫助企業持續跟蹤和優化其創新績效。我們將探討如何建立一個全麵的創新績效管理體係，以確保創新投入能夠産生可觀的迴報。 擁抱持續學習與迭代： 海量信息時代的創新並非一蹴而就，而是一個持續學習和迭代的過程。本書將鼓勵企業建立“敏捷創新”的思維模式，不斷測試、學習、調整，並適應市場的變化。我們將學習如何利用數據來驅動持續改進，並最終構建一個自我優化的創新體係。 《海量信息時代的創新法則》是一份獻給所有渴望在信息洪流中捕捉機遇，在瞬息萬變的市場中實現持續增長的實踐者的指南。它將引領您走齣數據迷霧，發現創新真諦，並最終駕馭海量信息，成就未來的輝煌。這不僅僅是一本書，更是一場思維的革命，一次戰略的重塑，一次通往無限可能的旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本書我是在一次偶然的機會下發現的，當時正在尋找關於如何更好地理解和應用數據驅動決策的書籍，我的目光就被《大數據策略》這個書名吸引瞭。它的封麵設計簡潔大氣，散發著一種專業和深度的氣息，讓我對內容充滿瞭期待。拿到書後，我迫不及待地翻閱起來，書的紙質很好，印刷清晰，讀起來很舒服。我尤其喜歡書中章節的劃分方式，邏輯清晰，循序漸進，即使是對大數據領域不太瞭解的讀者，也能輕鬆跟上作者的思路。比如，書中對“數據戰略”的定義和構成要素的闡述，就非常係統化，不像有些書籍那樣零散地堆砌概念。作者在講解過程中，並沒有迴避復雜的技術細節，但同時又能用通俗易懂的語言進行解釋，並輔以大量生動的案例分析，這讓我受益匪淺。尤其印象深刻的是，書中關於如何構建數據團隊的章節，提供瞭非常具體和實操性的建議，包括不同角色的職責劃分、團隊協作模式等等，這些都是我在工作中可以立刻藉鑒的。總的來說，這本書給我留下瞭非常深刻的第一印象，它不僅僅是一本理論書籍，更是一本能夠指導實踐的操作手冊，讓我對接下來的閱讀充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

最近工作壓力很大，急需找到一些能讓我跳齣日常瑣碎，從更宏觀的角度思考問題的書籍。《大數據策略》這本書，正是在這個時候進入瞭我的視野。我當時是被書中關於“數據驅動的創新”這一章節所吸引。現在很多企業都強調創新，但如何真正利用大數據來驅動創新，卻是一個相當具有挑戰性的課題。作者在這部分內容中，深入剖析瞭大數據如何賦能産品研發、市場營銷、客戶服務等各個環節的創新。他列舉瞭許多非常成功的案例，比如通過分析用戶行為數據來優化産品功能，通過預測性分析來發現新的市場機會，以及通過個性化推薦來提升客戶體驗等等。這些案例生動形象，讓我深刻體會到瞭大數據在創造商業價值方麵的巨大潛力。更重要的是，作者在講解過程中，並沒有僅僅停留在“是什麼”層麵，而是深入探討瞭“怎麼做”，包括如何建立數據分析的文化，如何培養數據驅動的思維模式，以及如何將數據分析結果轉化為實際的行動等等。這本書的這種深度和廣度，讓我感到非常興奮，也讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待，希望能從中獲得更多啓發，為我目前的睏境帶來一些新的思路。

評分☆☆☆☆☆

我在學習過程中，一直對“如何衡量大數據項目的價值”這個問題感到睏惑。很多時候，我們投入瞭大量資源進行數據分析和應用，但卻很難量化其帶來的具體收益。偶然間，我翻閱瞭《大數據策略》，其中關於“大數據投資迴報分析”的章節，立刻吸引瞭我的注意。作者在這部分內容中，係統地闡述瞭評估大數據項目價值的多種方法和指標。他不僅討論瞭傳統的財務指標，比如ROI、NPV等，還深入探討瞭大數據特有的價值衡量方式，例如客戶生命周期價值（CLV）的提升、運營效率的改善、風險降低的效果等等。作者提齣的“價值地圖”的概念，讓我眼前一亮，它能夠幫助企業清晰地識彆數據戰略為不同業務部門帶來的價值，並進行量化。此外，書中還詳細介紹瞭如何建立一套持續的數據價值評估體係，確保企業能夠不斷優化其大數據投入，實現可持續的價值增長。這種關注實際落地和價值實現的視角，正是很多理論書籍所欠缺的。讀完這部分內容，我感到豁然開朗，對如何更好地嚮管理層匯報大數據項目的價值，以及如何更有針對性地設計和執行數據項目，都有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，要真正掌握一項技術或理論，不僅僅要瞭解其基礎知識，更要理解其在實踐中的應用和發展趨勢。《大數據策略》這本書，恰恰滿足瞭我這方麵的需求。我尤其欣賞書中關於“未來大數據發展趨勢”的展望。作者並沒有止步於對當前技術的介紹，而是大膽地預測瞭未來幾年大數據領域可能齣現的技術變革和社會影響。例如，他深入探討瞭人工智能與大數據的融閤，以及這將會如何催生齣更加智能化的應用場景。同時，書中也對數據倫理、數據隱私保護等社會議題進行瞭深刻的剖析，並提齣瞭相關的應對策略。這種前瞻性的視角，讓我看到瞭大數據領域更廣闊的可能性，也讓我意識到，作為一個從業者，需要不斷學習和適應新的技術和挑戰。這本書的價值不僅在於它提供瞭紮實的基礎知識，更在於它能夠幫助讀者建立長遠的戰略眼光，為未來的職業發展做好準備。讀完這本書，我感到受益匪淺，它不僅提升瞭我對大數據領域的理解，更激發瞭我對未來探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我是在參加一個行業研討會時，聽一位業內資深人士推薦瞭《大數據策略》，當時他著重強調瞭書中關於“數據治理”和“數據安全”部分的深刻見解。我對這兩個方麵一直比較關注，因為在實際工作中，如何保證數據的質量、閤規性和安全性，是企業麵臨的一大挑戰。所以，我特意去購買瞭這本書。拿到書後，我首先翻閱的就是這兩個部分。作者對數據治理的論述非常詳盡，從戰略層麵的數據治理框架，到具體的操作層麵，比如元數據管理、數據質量控製、數據生命周期管理等等，都做瞭非常深入的分析。他提齣瞭很多創新的方法論，並結閤瞭多個知名企業的實際案例，讓理論變得更加落地。關於數據安全，作者更是從技術、流程和人員等多個維度進行瞭闡述，特彆是對於如何在快速發展的大數據環境中，平衡數據利用和隱私保護，給齣瞭非常有價值的思考。這本書的優點在於，它沒有停留在概念層麵，而是深入探討瞭實現大數據戰略過程中可能遇到的各種挑戰，並提供瞭切實可行的解決方案。我讀完這兩個章節後，對如何建立一個安全、可靠、高效的數據體係有瞭更清晰的認識，也為我今後的工作指明瞭方嚮。