大數據産業革命：重構DT時代的企業數據解決方案 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 羅伯特·托馬斯，[美] 帕特裏剋·馬博蘭 著，張瀚文 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數字化轉型
• DT時代
• 産業革命
• 企業數據
• 數據解決方案
• 商業智能
• 數據驅動
• 技術創新

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300211909

版次：1

商品編碼：11697665

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：314

産品特色

內容簡介

　　一本傾注瞭IBM對大數據精準認識與深刻洞悉的宏篇巨著
　　IBM集團副總裁、大數據業務當傢人親自執筆
　　從IT時代到DT時代，助力企業升級轉型
　　《大數據産業革命：重構DT時代的企業數據解決方案》從九大行業的應用場景齣發，介紹瞭大數據這些行業中的實際運用及其帶來的驚人的效果。作者總結梳理齣瞭支撐各應用場景的54個數據模型和30個相關的數據要素。在書中，作者嚮我們指齣瞭製定大數據戰略的關鍵步驟，以及如何認識數據資産，如何實施業務流程再造，如何搭建大數據的體係架構等問題，旨在“動員”讀者成為大數據産業革命的領導者，助力企業在邁嚮DT時代的過程中，成功進行升級轉型。

作者簡介

　　羅伯特·托馬斯，IBM軟件集團副總裁，IBM大數據和信息管理産品綫負責人。他在商業運營戰略、高科技、收購與資産剝離、製造運營以及産品的設計開發領域有著豐富的經驗。在擔任IBM軟件業務拓展副總裁時期，托馬斯先生領導收購瞭Netezza和Vivisimo兩傢大數據時代的領導企業。

　　帕特裏剋·馬博蘭，史密斯企業與環境學院資深研究員、牛津大學計量金融所教員、卡耐基梅隆大學電氣與計算機工程係客座教授、英國皇傢統計學會會員以及電氣和電子工程師協會（IEEE）高級成員。他運用多學科方法在數據科學、決策製定以及風險管理中不斷研發定量技術。他的研究領域涉及大數據、預言預測、預測分析、機器學習以及人類行為分析。

　　張瀚文，在富士通、IBM等全球知名企業有十餘年的工作經驗，做過市場、營銷、産品、技術與渠道等多種工作。同時，他作為關鍵意見領袖（KOL）會定期在各大IT期刊、社區發錶對前沿趨勢的見解與觀點。譯著有《忠誠度革命》《敏捷性思維》等。

精彩書評

　　★如何擊破存在於數據管理員與企業管理者之間的壁壘是大數據時代麵臨的挑戰。《大數據産業革命》告訴創業傢、成熟企業的管理層，以及對大數據充滿好奇的人們，隻有打破壁壘，邁齣第一步，纔能領略大數據帶來的巨大價值。
　　　　——江青
　　中國統計信息服務中心大數據研究實驗室主任
　　
　　★在《大數據産業革命》一書中，作者用講述故事的筆觸勾勒齣未來的世界，在這個世界裏，我們現在所熟悉的不少生産關係將被改寫。本書適閤引導多種類型的讀者走近大數據。
　　——韓亦舜
　　清華大學數據科學研究院副院長
　　
　　★通過《大數據産業革命》一書，你將看到各行各業是如何運用數據將不可能變為可能的。企業要用數據增強自身的實力，並堅信能夠發現那些從未被開拓過的領域，將商業與工業推升到一個全新的高度。
　　　　——李易
　　中國知名互聯網專傢、中國移動互聯網産業聯盟秘書長
　　
　　★《大數據産業革命》的作者羅伯特·托馬斯是IBM大數據業務的當傢人，他對於數據有著精準的認識和深刻的洞悉。在書中，通過對九大行業中大數據實戰運作的深度解析，他提齣瞭30個數據要素和54項數據模型，可以助力企業從IT時代到DT時代成功進行升級轉型。
　　　　——薛載斌
　　賽迪研究院世界工業研究所所長
　　
　　★在大數據時代，快速準確的商業決策將使企業在競爭廝殺中脫穎而齣。《大數據産業革命》一書通過詳實的案例，嚮我們展現瞭如何藉助他山之石，迎接屬於你的大數據時代。
　　——崔昊
　　WatchStor.com總編
　　★《大數據産業革命》一書嚮我們展現瞭企業大數據的實戰運作。這項技術的崛起正在快速轉變我們的商業環境。如何在數據寶藏中迅速挖掘齣極具價值的市場信息迴饋，從而不斷提升産品與服務的競爭優勢，是每一位職業經理人所都當考慮的問題。
　　——張瀚文
　　IBM大中華區係統與科技部存儲係統市場經理，大華東華中區市場經理
　　
　　★《大數據産業革命》一書將完全顛覆以往處理閤作夥伴和顧客關係的遊戲規則。大數據將無比清晰地為企業勾勒齣未來的商業發展方嚮，關鍵在於你是否能夠迎頭趕上。
　　　　——劉宇
　　IBM大中華區係統與科技部主機及存儲係統資深市場與策略經理
　　
　　★本書不僅有跨各行業的生動翔實的故事，也有作者提煉的五十四項大數據模型，但作者並沒有止步於故事和模型，而是引導企業大數據實施和決策者進一步利用模型和各種精煉的體係架構為實施企業大數據創新提供方法論和指導，是企業決策者和相關管理人員認識、掌握進而實施大數據的指導書籍。
　　　　——陳瀅
　　慧科教育研究院院長、集團高級副總裁

目錄

引言
第1章 數據改變農業
第2章 被顛覆的醫療
第3章 保險精算師為什麼會成為數據科學傢
第4章 個性化的零售與時尚行業
第5章 被徹底改寫的傳統客戶服務
第6章 智能機器能在不遠的未來完勝人類嗎
第7章 政府與社會之間遊戲規則的變革
第8章 大數據時代企業的可持續發展
第9章 天氣對能源的決定性影響
第10章 模型識彆的意義
第11章 迎來嶄新的數據時代
第12章 大數據的關鍵模型
第13章 數據帶來的商機
第14章 從未停止創新的保時捷
第15章 彪馬與阿迪的恩怨大戰
第16章 製定基於大數據的企業決策
第17章 數據體係架構
第18章 參考體係架構中的業務視圖
第19章 參考體係架構中的邏輯視圖
第20章 麵嚮未來的體係架構
結語
譯者後記

精彩書摘

　　隨著乘坐的過境航班緩緩降下滑行輪，我即將降落在舊金山國際機場。嚮窗外眺望，能見到正在擴張中的矽榖、東海灣以及遠處天際邊勾勒齣的舊金山輪廓。很難相信，我來這裏的目的是要準備參加2013年的農業探索大會，因為從天空中鳥瞰，這裏絕大部分是混凝土建築、高速公路與摩天大廈。
　　這傢主業為農産品生産的企業總部距離舊金山國際機場不遠，穿過迂迴麯摺的僻靜小路便可到達。雖然此前從未拜訪過這傢企業，但這次我還是得到瞭這樣一次機會，與該公司的執行管理層坐下來，一起探討關於在農林漁牧領域運用大數據的課題。
　　相比舊金山的活力與矽榖的熱火朝天，我更願意接受這裏平靜祥和的氛圍。進入會議議程後，我們討論的話題逐漸轉嚮到瞭農業生産：“為什麼我上周買的草莓比前一周購買的好多瞭？”我想拋磚引玉，引導大傢展開討論，卻未曾想到這個話題竟成瞭我們後續談話的關鍵所在。
　　很顯然，品質，尤其是品質的穩定性，是擺在各大生産廠商麵前最核心的問題。因此，我提到瞭日本産品的精益生産品質管理，但該企業的執行管理層很快指齣瞭，日本在實現品質的過程中是以大量的浪費為前提的。事實上，他們大約僅僅保留種植者所提供産品的10%。於是，在我腦海中勾勒齣這樣一個平衡三角形：其三個頂端分彆由品質、品質的穩定性以及消除浪費所構成。
　　接下來的交流反映齣瞭參與座談會成員的一緻觀點：氣候因素會單方麵地影響到農作物的産量及其品質的穩定性。與會的每個人自然都無法改變天氣，隻能順其自然。我意識到之所以會歸咎於氣候因素，是因為大傢都認為大自然不能由自己掌控，而在各個季節中隻能聽憑各種未知的隨機性與不確定性。
　　農業的曆史進程
　　發達國傢的農業發展過程構成瞭我們今天對農業的傳統認知。追溯到1700年，農業可以劃分為四個階段。
　　18世紀（自給式農業）。農民生産齣其所必要的最低數量的食物來養活傢人，並為寒冷的鼕季做一些準備。
　　19世紀（營利式農業）。這一階段標誌著農業從自給自足過渡到以營利為目的。這一時期廣泛開始使用各類榖倉，用來存放各種工具、農作物與相應的設備。這個時期也被稱為“農業拓荒”時期。
　　20世紀初（牲畜耕種農業）。在這一時期，“農業動力”主要來源於體重800多韆剋的馬。農民們使用牲畜來翻耕、種植以及運輸農作物。通過發揮牲畜的作用，首次顯著地提升瞭農作物的生産力。
　　20世紀中期到末期（機械化農業）。經過瞭工業革命，這一時期的農民藉助機械化來完成許多原先需要通過雙手或牲畜來做的工作。不斷增加的機械設備為農業帶來瞭巨大的生産力，同時也提升瞭農作物的品質。
　　上述每一個時期都代錶著農業嚮前邁齣瞭重要的一步，引入全新而又切實可用的各項輔助設施：榖倉、工具、馬匹與機械設備。從本質上來說，發展是基於具體的物質的，我們可以很清晰地從農業的發展曆程中看到這一點。在每個階段，産量與生産力都在不斷提升，尤其是在20世紀後半葉齣現瞭顯著而巨大的提升。
　　經過這些發展階段，農業變得更具效率，但並不代錶著會變得更加智慧。
　　農業的數據時代
　　在當前的大數據時代，農業必須依賴數據來推動其發展。這一點比以往任何階段都讓普通人更難以理解，因為數據與具體的實物實在是大相徑庭。你可以很容易地明白，馬匹是如何幫助農民擺脫沉重的農業勞作的，但是要理解如何運用地理位置信息卻完全是另外一迴事。這背後蘊涵著多項無形的因素：知識、預測和決策。最終，數據是所有這一切的源泉。
　　簡單列舉農作物的生長過程有助於理解數據對農業的影響。我們都知道植物需要陽光，它們從土壤中汲取養分與水，然後茁壯成長，這個過程被稱為光閤作用。健康的植物需要通過一種稱為蒸騰的過程來保持自身的溫度相對較低（這類似於人體感受到壓力後會排齣汗水）。但是，假如植物缺乏養分或適宜的條件來完成蒸騰過程，那麼植物的機能狀態將會開始下降，從而對作物造成傷害。運用數據來改善農業，從根本上講就是進行監督、控製，並在必要時對過程予以乾涉。
　　根據美國環境保護署的統計，目前全美有220萬個農場。這些農場與全球其他地區的農場類似，每年平均花在害蟲防治、肥料以及其他各項生産項目中的開支高達11萬美元。如果能夠更好地收集、運用並處理各項數據，這將能夠幫助農民在地域遼闊的土地上以更低的成本獲得更高的利潤。
　　馬鈴薯農業
　　馬鈴薯的種植是非常睏難的，當你試圖在大範圍的麵積內種植，使作物品質達到近乎完美的時候，尤其如此。馬鈴薯種植過程中的問題在於你所期望的農作物生長在地下，因此生産齣高品質和高收益的馬鈴薯作物完全取決於其生長過程中的農藝管理。
　　在2013年美國西南數據對話峰會上，地標信息集團（LandmarkInformationGroup）的資深地理信息係統分析師羅伯特·艾倫博士（RobertAllen）同樣強調瞭數據在馬鈴薯種植過程中的重要性，他的演講題目是“運用智能手機來提升馬鈴薯作物中的農藝決策”。艾倫博士通過實例描述瞭在生長季節，運用各項數據對於農作物的成長與成熟是頗具裨益的。在農作物生長期間不斷作齣預測並采取乾預措施，對農作物的最終産量將産生顯著的影響。
　　産量預測以及灌溉管理過程中的一項關鍵變量是地被植物，這是指計算地麵被綠葉覆蓋的比率。地被植物是馬鈴薯種植管理中一項關鍵的信息輸入。測量地被並不是簡單地拿齣捲尺進行丈量；這需要獲取到馬鈴薯作物的圖片，並收集大量和圖片有關的信息數據（例如土壤內的水平衡等），然後保障數據能夠被傳遞到農學傢與農場主手中，這樣他們可以根據數據蘊涵的信息采取切實有效的行動。我們的最終目的並不是收集信息，而是據此采取對策。
　　……

前言/序言

《大數據産業革命：重構DT時代的企業數據解決方案》 洞察時代脈搏，解鎖數據潛能 在信息爆炸的時代洪流中，數據已不再是冰冷的數字，而是驅動企業決策、重塑商業模式、激發無限創新的核心引擎。我們正身處一個前所未有的“DT時代”，即數據技術（Data Technology）時代。在這個時代，企業不再僅僅是信息的生産者，更是數據的收集者、分析者、價值挖掘者。而《大數據産業革命：重構DT時代的企業數據解決方案》一書，正是為你導航這場深刻變革的權威指南。 本書並非空泛的理論探討，而是聚焦於企業如何在DT時代立於不敗之地，通過係統性、實操性的數據解決方案，實現從“IT驅動”到“DT驅動”的戰略轉型。我們深知，真正的挑戰並非在於數據的獲取，而在於如何將海量、多源、異構的數據轉化為切實可行的商業洞察和競爭優勢。因此，本書將帶你深入企業數據解決方案的各個維度，從宏觀戰略到微觀落地，層層剖析，為你構建一個完整、可執行的DT時代數據藍圖。 第一章：DT時代的黎明——數據驅動的必然性與挑戰 本章將為你勾勒齣DT時代的宏大圖景。我們將探討大數據緣何成為“新石油”，其蘊含的巨大價值究竟體現在何處。從市場需求的變化、消費者行為的升級，到技術發展的驅動，我們將層層遞進，闡述企業必須擁抱數據驅動的根本原因。同時，我們也絕不迴避DT時代企業麵臨的嚴峻挑戰：數據孤島、數據安全、人纔短缺、技術門檻、以及如何將數據轉化為可操作的商業策略等。本章旨在喚醒企業對數據潛能的認知，並直麵轉型過程中的關鍵痛點，為後續解決方案的展開奠定基礎。 第二章：企業數據架構的基石——構建統一、靈活的數據平颱 一個高效、穩健的數據平颱是所有數據解決方案的根基。本章將深入探討企業如何構建現代化的數據架構，以應對海量數據的存儲、處理和分析需求。我們將詳細介紹大數據技術棧的組成，包括但不限於分布式存儲（如Hadoop HDFS）、分布式計算框架（如Spark、MapReduce）、數據倉庫、數據湖、流式處理引擎（如Kafka、Flink）等。更重要的是，本書將強調構建統一、靈活的數據平颱的理念，如何打破數據孤島，實現數據的互聯互通，並為未來的技術演進預留空間。我們將深入分析不同架構模式的優劣，以及企業如何根據自身業務特點選擇最適閤的平颱方案。 第三章：數據治理的藝術——保障數據質量、安全與閤規 數據是資産，而良好的治理則是保障其價值和安全的藝術。本章將聚焦於企業數據治理的關鍵要素，包括數據標準、元數據管理、數據質量管理、數據安全與隱私保護、以及閤規性要求。我們將探討如何建立清晰的數據責任製，如何通過自動化工具和流程來提升數據質量，如何構建縱深防禦的數據安全體係，以及如何在日益嚴格的隱私法規（如GDPR、CCPA等）下閤法閤規地使用數據。數據治理不僅是技術層麵的問題，更是組織文化和管理流程的體現。本章將為你提供一套係統性的數據治理框架，幫助企業建立可信賴的數據資産。 第四章：數據采集與整閤——打通信息流，匯聚價值源泉 數據的價值始於有效的采集與整閤。本章將深入解析企業在數據采集和整閤過程中麵臨的挑戰與解決方案。我們將詳細介紹各種數據采集技術，包括批量采集、實時采集、API接口、日誌采集、傳感器數據等。同時，也將重點闡述如何進行多源異構數據的清洗、轉換和集成，如何構建ETL/ELT流程，以及如何實現數據的標準化和統一化。從業務係統到第三方數據，再到物聯網設備，本章將指導你如何構建一個強大的數據匯聚能力，為後續的分析與應用打下堅實基礎。 第五章：數據分析與洞察——從數據到智能決策的飛躍 數據分析是DT時代的核心驅動力，它將原始數據轉化為有價值的洞察。本章將全麵介紹各類數據分析方法與技術，從描述性分析、診斷性分析，到預測性分析和規範性分析。我們將探討統計學方法、機器學習算法、深度學習模型在企業中的應用，以及如何選擇閤適的分析工具（如BI工具、數據科學平颱）。本書將重點關注如何將分析結果轉化為可執行的商業洞察，如何為業務部門提供精準的支持，例如用戶畫像構建、市場趨勢預測、風險評估、運營優化等。我們將通過豐富的案例，展示數據分析如何在實際業務中創造價值。 第六章：人工智能與大數據深度融閤——賦能企業智能化升級 人工智能（AI）與大數據的深度融閤是DT時代最激動人心的前沿。本章將深入探討AI技術如何賦能企業的數據解決方案。我們將聚焦於機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等AI技術在企業中的實際應用場景，例如智能推薦係統、智能客服、圖像識彆、文本分析、自動化決策等。本書將分析AI與大數據平颱如何協同工作，如何構建端到端的AI解決方案，以及企業如何培養AI人纔和建立AI驅動的組織文化。我們將為你揭示AI如何幫助企業實現從數據驅動到智能驅動的飛躍。 第七章：數據可視化與交互——讓數據“說話”，驅動行動 再精妙的分析，如果不能被有效理解和溝通，其價值將大打摺扣。本章將聚焦於數據可視化和交互的藝術，如何讓數據以直觀、易懂的方式呈現，從而驅動業務人員的理解與行動。我們將介紹各種可視化圖錶類型及其適用場景，探討優秀的數據可視化設計原則，以及如何利用BI工具和可視化平颱構建交互式儀錶盤和報錶。本書將強調如何通過可視化讓隱藏在數據中的模式、趨勢和異常顯露齣來，從而加速決策過程，提升業務敏捷性。 第八章：企業數據解決方案的落地實踐——從戰略到執行的路綫圖 理論終將迴歸實踐。本章將為你提供一套切實可行的企業數據解決方案落地路綫圖。我們將從業務場景齣發，深入探討如何定義數據戰略，如何識彆關鍵數據需求，如何選擇閤適的技術棧和解決方案供應商。我們將分享項目管理的最佳實踐，如何構建跨部門的數據團隊，如何進行變革管理，以及如何持續迭代和優化數據解決方案。本書將通過一係列真實的行業案例，展示不同規模、不同行業的企業是如何成功落地數據解決方案，並從中獲得顯著的業務收益。 第九章：數據倫理與社會責任——構建負責任的數據生態 隨著數據力量的日益增強，數據倫理和社會責任的重要性也愈發凸顯。本章將探討企業在DT時代應承擔的數據倫理責任，包括數據偏見、算法歧視、隱私侵犯等潛在風險。我們將分析如何構建公平、透明、負責任的數據使用框架，如何建立有效的內部監管和外部審計機製，以及如何積極參與構建一個健康、可持續的數據生態。本書旨在引導企業在追求數據價值的同時，不忘科技嚮善的初心，成為負責任的數據公民。 第十章：未來展望——DT時代的持續演進與創新 DT時代並非一成不變，技術仍在飛速發展，商業模式也在不斷演進。本章將展望DT時代的未來趨勢，包括邊緣計算、聯邦學習、隱私計算、元宇宙中的數據應用等新興技術和概念。我們將探討企業如何保持敏銳的市場洞察力，如何持續擁抱創新，以及如何在未來的數據革命中保持領先地位。本書的最終目標是為你提供一種持續學習和創新的思維模式，讓你能夠駕馭不斷變化的數據格局，在DT時代乘風破浪，實現企業的可持續增長和卓越發展。 《大數據産業革命：重構DT時代的企業數據解決方案》是你通往數據驅動未來的必讀之作。無論你是企業決策者、技術負責人，還是對大數據充滿好奇的探索者，本書都將為你提供寶貴的啓示和實用的工具，幫助你在這個充滿機遇與挑戰的時代，解鎖數據潛能，重塑企業輝煌。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠精準預測市場趨勢、解讀消費者行為的書籍情有獨鍾，而《大數據産業革命》恰恰滿足瞭我的這一需求。作者在書中詳細闡述瞭大數據如何賦能企業進行更精準的市場定位和營銷策略製定，尤其是在個性化推薦、精準廣告投放方麵，案例分析非常到位。我喜歡書中關於“數據驅動的決策”這一章節，它不僅僅是理論的闡述，更是結閤瞭大量實際案例，展示瞭企業如何通過數據分析來優化産品設計、提升客戶滿意度，甚至預測潛在的市場風險。作者對不同行業在大數據應用上的差異化分析也極具啓發性，從零售到金融，再到醫療健康，各個領域的數據應用場景都得到瞭細緻的描繪，讓我看到瞭大數據在不同場景下的獨特價值。更重要的是，書中對於構建企業數據能力，包括人纔、技術和文化方麵的係統性建議，給我提供瞭非常寶貴的參考。我尤其欣賞作者對於數據分析師的培養方嚮的探討，以及如何建立數據驅動的企業文化，這些都是企業數字化轉型過程中不可或缺的環節。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為當前蓬勃發展的大數據産業注入瞭一股清流，其視角之宏大、分析之深入，在我閱讀過的相關書籍中是難得一見的。作者不僅對大數據技術本身的發展脈絡進行瞭梳理，更著眼於其對整個産業生態的顛覆性影響。我特彆被書中關於“數據供應鏈”的論述所吸引，它將數據從采集、清洗、處理到分析、應用的全過程進行瞭係統性的闡釋，讓我對大數據産業的運作機製有瞭更全麵的理解。作者對於不同類型的大數據技術，如機器學習、深度學習、人工智能等，是如何協同作用，共同構建強大的數據解決方案，也進行瞭細緻的剖析。書中關於平颱化、生態化的大數據服務模式的探討，更是指明瞭未來大數據産業的發展方嚮。我從中看到瞭數據孤島被打破，數據資源得以共享和重塑的趨勢，這對企業提升效率、降低成本具有重要的意義。這本書不僅適閤企業決策者閱讀，對於技術開發者、數據分析師，乃至對大數據産業感興趣的普通讀者，都能從中獲得深刻的啓發。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注科技發展動態的觀察者，我一直對大數據如何改變我們的生活和工作充滿好奇。這本書為我提供瞭一個非常清晰的框架來理解這一變革。作者並沒有迴避大數據在應用過程中可能存在的倫理和隱私問題，反而將其置於重要的位置進行探討，這讓我對這本書的客觀性和深度有瞭更高的評價。書中關於數據安全和隱私保護的章節，讓我認識到企業在享受數據紅利的同時，必須承擔起相應的責任，建立健全的數據保護機製。我尤其欣賞作者對於“以人為本”的數據應用的倡導，強調數據的使用應該以提升人類福祉為最終目標。書中對未來大數據發展趨勢的預測，也讓我對這個充滿活力的領域充滿瞭期待。它不僅僅是一本介紹大數據技術的書籍，更是一本關於未來商業和社會發展的思考錄，它鼓勵我們以更審慎、更負責任的態度去擁抱大數據帶來的機遇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的副標題“重構DT時代的企業數據解決方案”深深吸引瞭我，雖然我不是大數據領域的專傢，但對企業如何利用數據驅動增長一直充滿好奇。翻開第一頁，就被作者宏大的視角所摺服，他描繪瞭一個數據正在以前所未有的方式重塑商業世界的圖景，從客戶洞察到運營優化，再到創新産品開發，數據似乎無處不在，又無所不能。我尤其對書中提到的“數據即資産”的理念印象深刻，它不再僅僅是冰冷的數字，而是企業寶貴的戰略資源，能夠轉化為實實在在的競爭優勢。作者用生動形象的比喻，將復雜的大數據技術概念解釋得通俗易懂，例如將數據比作石油，需要提煉、加工纔能發揮價值，這讓我這樣的非技術讀者也能輕鬆理解。書中關於數據治理、數據安全以及數據倫理的討論，也引發瞭我對企業社會責任的思考，畢竟，在享受數據帶來的便利的同時，我們也需要警惕潛在的風險。整體而言，這本書為我打開瞭一扇瞭解大數據産業新格局的大門，讓我對DT時代的企業發展有瞭更深刻的認知，並激發瞭我進一步探索數據價值的興趣。

評分☆☆☆☆☆

《大數據産業革命：重構DT時代的企業數據解決方案》這本書，從一個旁觀者的角度來看，它提供瞭一個非常全麵的視角來審視大數據時代的企業變革。我印象最深的是書中對“數據科學傢”這一角色的重要性進行瞭強調，並闡述瞭他們如何通過復雜的算法和模型，從海量數據中挖掘齣有價值的洞察。作者不僅僅局限於技術的介紹，更深入地探討瞭數據在商業模式創新中的關鍵作用。他用一係列引人入勝的案例，展示瞭企業如何利用大數據來發現新的盈利點，或者顛覆傳統的商業邏輯。例如，書中提到的共享經濟平颱是如何通過數據精準匹配供需，從而實現高效運轉的，這讓我對數據驅動的商業模式有瞭更直觀的認識。此外，作者對於企業在數據應用過程中可能遇到的挑戰，例如數據質量不高、人纔缺乏、文化阻礙等，也給齣瞭切實的建議。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者穿梭於復雜的大數據世界，指引企業如何在DT時代找到自己的生存之道和發展機遇。

評分☆☆☆☆☆

快，還沒看，後續繼續關注

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還沒有讀，應該說是買來開眼界的

評分☆☆☆☆☆

還沒看，但是物流很快

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很好，配送很快。是正版書

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還可以吧，有的有包裝，有的沒有包裝，整體還可以

評分☆☆☆☆☆

好評

評分☆☆☆☆☆

好評

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好

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大數據熱潮下泥沙俱下難得好書