大數據産業革命：重構DT時代的企業數據解決方案 epub pdf mobi txt 電子書下載 2024

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[美] 羅伯特·托馬斯，[美] 帕特裏剋·馬博蘭著，張瀚文譯

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發表於2024-11-23

商品介绍

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

大數據産業革命：重構DT時代的企業數據解決方案 epub pdf mobi txt 電子書下載 2024

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書籍描述

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

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。
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