一本書搞懂企業大數據應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

董超，盧桂林 編

圖書標籤:

• 大數據
• 企業應用
• 數據分析
• 商業智能
• 數據挖掘
• 數據治理
• 數據戰略
• 數字化轉型
• 案例分析
• 實戰指南

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122297266

版次：1

商品編碼：12164503

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：輕型紙

頁數：216

字數：264000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤於數據分析人員、企業管理人員、戰略決策人員以及技術供應商等閱讀參考。
1.本書內容豐富、文字精煉。
2.圖錶為主，文字為輔，一目瞭然。

內容簡介

《一本書搞懂企業大數據應用》一書主要包括企業大數據、醫療大數據、農業大數據、汽車行業大數據、工業大數據、服飾行業大數據、政策大數據、園區大數據、民非大數據、律師行業大數據、財稅大數據、跨境貿易大數據、知識産權大數據、人纔大數據、教育大數據、金融大數據的行業知識介紹和如何落地等內容。

作者簡介

董超，資*深係統架構師，中科院管理科學院學術委員會特約研究員，深圳市安德互聯數據服務有限公司總裁及創始人。畢業於北京大學計算機係，獲計算機軟件與理論理學碩士學位，在校期間獲美國大學生全球數學建模競賽(MCM/ICM)一等奬、博創杯全國大學生嵌入式大賽一等奬等。具有多年分布式計算平颱、搜索廣告、互聯網、大數據領域的研發及管理經驗，阿裏雲高級軟件開發工程師、核心分布式係統（飛天平颱）早期核心成員，微軟互聯網工程院資*深研發工程師、搜索廣告部門流計算平颱組創始成員。
盧桂林 上海大學運籌學與控製論博士，現任深圳市安德互聯數據服務有限公司副總裁，曾就職貴陽大數據交易所，擔任會員部總監，負責華南區企業和機構業務，曾就職上海鴻鵲科技，擔任數學建模負責人，負責數據算法及應用，曾在香港城市大學計算機係擔任研究助理，主攻概率統計及機器學習，曾在大學做過老師，亦在政府財務局就職，熟悉學校項目及政府關係，擅長大數據、數學建模、學校項目、政府政策解讀以及解決方案設計，負責數據的組織存儲、算法的建模實現以及數據的應用等。

目錄

第一章 企業大數據 1
信息技術與經濟社會的交匯融閤引發瞭數據迅猛增長，數據已成為國傢基礎性戰略資源。大數據正日益對全球生産、流通、分配、消費活動以及經濟運行機製、社會生活方式和國傢治理能力産生重要影響。
第一節 大數據的認識 2
一、大數據的概念 2
二、大數據的基本特徵 2
三、大數據的處理流程 4
四、大數據的價值體現 5
五、大數據的發展趨勢 6
六、大數據的隱私保護 8
第二節 企業大數據的認識 9
一、大數據對企業管理的影響 9
知識在綫 企業管理中利用大數據的注意事項 13
二、大數據對企業運行的作用 14
三、大數據對企業思維的改變 16
知識在綫 中小企業的“數據藉力”之道 19
四、大數據對企業運營的價值 20
第三節 企業大數據的運營 23
一、企業大數據的運營體係 23
二、企業大數據的運營模式 26
三、企業大數據的應用場景 32
四、企業大數據的實施關鍵 37
第二章 醫療大數據 43
隨著移動互聯網、大數據、雲計算等多領域技術與醫療領域跨界融閤，新興技術與新服務模式快速滲透到醫療各個環節，並讓人們的就醫方式齣現重大變化，也為中國醫療帶來瞭新的發展機遇。
第一節 醫療大數據的認識 44
一、醫療大數據的概念 44
二、醫療大數據的主要來源 44
三、醫療大數據的特性 45
四、醫療大數據的價值 46
五、醫療大數據的發展趨勢 46
知識在綫 移動醫療大數據，掘金在何方？ 47
第二節 醫療大數據的應用 49
一、大數據在醫療領域的應用過程 49
二、大數據在醫療領域的應用意義 49
三、大數據在醫療領域的應用現狀 50
四、大數據在醫療行業的應用領域 52
五、大數據在醫療行業的應用趨勢 54
第三節 醫療大數據的應用案例 56
案例一：“康諾雲”構建健康管理方案 56
案例二：百度用搜索數據，構建疾病預測模型 57
案例三：慈銘體檢利用健康體檢數據構建慢性病管理方案 57
第三章 農業大數據 59
隨著精準農業、智慧農業、物聯網和雲計算的快速發展要求，農業數據也呈現齣爆炸式的增加，數據從存儲到挖掘應用都麵臨巨大挑戰。物聯網在農業各領域的滲透已經成為農業信息技術發展的必然趨勢，也必將成為農業大數據最重要的數據源。
第一節 農業大數據的認識 60
一、農業大數據的概念 60
二、農業大數據的特徵 60
三、農業大數據的類型 61
四、農業大數據的價值 61
五、農業大數據的好處 62
六、農業大數據的發展模式 64
七、農業大數據的應用領域 65
第二節 農業大數據的創新應用 66
一、加速農作物育種 66
二、農業生産環境監測 67
三、精細化農業服務 67
四、農産品質量監測 68
五、農産品可追溯 68
六、調控農産品價格走勢 68
七、天氣變化預測 69
知識在綫 孟山都應用氣象大數據促進農業的發展 69
第三節 大數據與農業物聯網 70
一、農業物聯網的概念 70
二、農業物聯網的優勢 70
三、農業物聯網的應用 71
第四節 農業大數據的應用案例 72
案例一：廣東省徐聞縣國傢級農業科技示範園打造智能農田 72
案例二：“金福藝農”農場實現智能化管理 74
案例三：湘潭金都蔬菜園引進“91農産品溯源係統” 75
第四章 工業大數據 77
隨著新一代信息技術與製造業的深度融閤，工業企業的運營管理越來越依賴工業大數據。工業大數據的潛在價值也日益呈現。隨著越來越多的生産設備、零部件、産品以及人力和物力不斷加入工業互聯網，也緻使工業大數據呈現齣爆炸性增長的趨勢。
第一節 工業大數據的認識 78
一、工業大數據的概念 78
二、工業大數據的種類 78
三、工業大數據的特徵 79
四、工業大數據的用途 79
知識在綫 大數據工業化會帶來什麼 80
五、工業大數據管理係統的建設 81
六、工業大數據的發展態勢 82
知識在綫 中國將推動大數據和製造業相融閤 83
第二節 工業大數據的應用環節 84
一、研發設計環節的應用 84
二、供應鏈環節的應用 85
三、生産製造環節的應用 85
四、營銷環節的應用 86
五、産品服務環節的應用 87
第三節 大數據與工業4.0 87
一、工業4.0的概念 87
二、工業4.0的特點 87
三、大數據在工業4.0中的應用 88
第四節 工業大數據的應用案例 90
案例一：德國安貝格西門子實行全自動化生産 90
案例二：德國博世洪堡工廠給産品貼上智能標簽 90
案例三：華為助九江石化打造無綫智能工廠 91
第五章 零售大數據 95
對於實體零售而言，想要在移動互聯的全渠道時代繼續生存與發展，那麼就必須邁入大數據建設的行列，快速構建企業自己的大數據體係，真正把相關的消費行為數據管理起來、纍積起來，並進行業務應用。
第一節 零售大數據的認識 96
一、零售大數據的範疇 96
二、零售大數據的發展構想 96
三、零售大數據的分析價值 96
四、零售大數據的應用趨勢 98
第二節 大數據時代的精準營銷 99
一、精準營銷的概念 99
二、精準營銷的步驟 99
三、精準營銷的核心 100
四、精準營銷的體係 101
知識在綫 大數據如何幫助企業精準營銷 103
第三節 大數據催生新零售時代 104
一、新零售時代的興起 104
二、新零售時代的模式 105
三、新零售時代的標誌 105
知識在綫 新零售如何重構傳統零售業 106
第四節 零售大數據的應用案例 108
案例一：屈臣氏拿5.4億元投資大數據科技 108
案例二：沃爾瑪用大數據顛覆零售業 109
案例三：麥德龍應用RFID供應鏈管理加大競爭優勢 110
第六章 金融大數據 113
大數據是重塑金融競爭格局的一個重要支撐和抓手，對它的有效利用，將帶動整個行業的發展，給整個金融體係帶來創新動能。金融行業藉助於大數據，將會獲得更快的發展速度，更低的成本，更多的先發優勢。
第一節 金融大數據的認識 114
一、金融大數據的概念 114
二、金融大數據的模式 114
知識在綫 京東供應鏈金融的運營模式 115
三、大數據對金融業的影響 116
四、大數據在金融業的應用落地 117
第二節 大數據與銀行業 121
一、銀行業整閤外部數據源的途徑 121
二、大數據在銀行業的應用 122
三、大數據應用對銀行業的意義 125
第三節 大數據與保險業 126
一、大數據為保險業帶來的變革 126
二、大數據在保險業的應用 128
三、保險業應用大數據的注意事項 132
第四節 大數據與證券業 133
一、證券業應用大數據的必要性 133
二、大數據在證券業的應用 133
第五節 大數據與互聯網金融 136
一、大數據對互聯網金融的影響 136
二、互聯網金融大數據的應用 137
三、移動大數據的反欺詐應用場景 137
第六節 金融大數據的應用案例 139
案例一：中信銀行玩轉大數據，以客戶為“上帝” 139
案例二：IBM助力民生銀行應對金融業的大數據挑戰 140
案例三：大數據助力青島銀行提升運營能力 141
第七章 旅遊大數據 145
2014年，國傢旅遊局要求各地旅遊局以智慧旅遊為主題，引導智慧旅遊城市、景區等旅遊目的地建設，各地開始以信息化帶動旅遊業嚮現代服務業轉變。如今，大數據技術已經開始為各地旅遊發力，支撐旅遊智慧化。
第一節 旅遊大數據的認識 146
一、旅遊大數據的概念 146
二、旅遊大數據的收集分類 146
三、大數據對旅遊業的作用 147
四、大數據促進旅遊精細化運營 148
知識在綫 大數據背景下旅遊業如何實施精準營銷 149
第二節 大數據與智慧旅遊 150
一、智慧旅遊的興起 150
二、大數據對智慧旅遊的支撐 150
三、旅遊大數據在智慧旅遊中的應用 153
知識在綫 大數據讓旅遊更智慧 155
第三節 旅遊大數據的應用案例 157
案例一：高德地圖助古北水鎮打造智慧景區 157
案例二：峨眉山投入6000萬元建成智慧景區 158
案例三：螞蜂窩用大數據預測消費需求 159
第八章 物流大數據 161
麵對海量數據，物流企業在不斷增加大數據投入的同時，不該僅僅把大數據看作是一種數據挖掘、數據分析的信息技術，而應該把大數據看作是一項戰略資源，充分發揮大數據給物流企業帶來的發展優勢，在戰略規劃、商業模式和人力資本等方麵做齣全方位的部署。
第一節 物流大數據的認識 162
一、物流大流據的概念 162
二、物流大數據的分類 162
三、大數據貫穿物流企業的各個環節 163
四、大數據在物流企業中的具體應用 164
五、物流企業應用大數據的優勢 165
六、大數據技術對物流行業的影響 166
第二節 大物流與智慧物流 166
一、智慧物流的概念 166
二、智慧物流的特徵 167
三、智慧物流的實施關鍵 167
四、智慧物流的發展方嚮 167
知識在綫 人臉識彆技術增強物流互動體驗 169
第三節 物流大流據的應用案例 170
案例一：亞馬遜優質服務背後的大數據玄機 170
案例二：京東利用青龍係統構建智慧物流 172
案例三：智慧物流打造海爾集團核心競爭力 173
第九章 餐飲大數據 177
“大數據”作為時下非常時髦的詞匯，開始嚮各行業滲透輻射，顛覆著很多特彆是傳統行業的管理和運營思維。在這個大背景下，大數據也觸動著餐飲行業管理者的神經，攪動著餐飲行業管理者的思維。
第一節 餐飲大數據的認識 178
一、大數據對餐飲行業的作用 178
二、大數據對餐飲商傢的作用 179
三、大數據在餐飲行業的應用 180
第二節 大數據與餐飲營銷 182
一、餐飲業應用大數據營銷的意義 182
二、大數據助力餐飲企業展開精準營銷 183
三、大數據助力O2O餐飲平颱展開精準營銷 184
第三節 餐飲大數據的應用案例 186
案例一：科脈技術依靠大數據助力餐廳經營業態升級 186
案例二：“會員+大數據”成“一茶一坐”餐廳的黃金營銷搭檔 187
案例三：百度外賣藉助大數據提升配送準時率 189
附錄 191
附錄一：促進大數據發展行動綱要（節選） 192
附錄二：大數據産業發展規劃（2016～2020年） 204
參考文獻 216

前言/序言

“大數據”成為近幾年的熱詞。在互聯網時代，數據本身就是資産，而大數據則意味著這些資産正在變得龐大比，在現實生活中，善於運用大數據的企業已經從數據中獲得瞭豐厚的迴報。
2016年3月17日，中華人民共和國國民經濟和社會發展“十三五”規劃綱要發布。“十三五”規劃綱要中指齣：“實施國傢大數據戰略，把大數據作為基礎性戰略資源，全麵實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力産業轉型升級和社會治理創新。”
工信部解讀大數據産業發展“十三五”規劃，推動大數據産業持續健康發展，是黨中央、國務院作齣的重大戰略部署，是實施國傢大數據戰略、實現我國從數據大國嚮數據強國轉變的重要舉措。2017年1月17日，工業和信息化部正式印發瞭《大數據産業發展規劃（2016～2020年）》，全麵部署“十三五”時期大數據産業發展工作，加快建設數據強國，為實現製造強國和網絡強國提供強大的産業支撐。
目前，大數據已經滲透到瞭全世界市場中的各個領域，並逐漸成為重要的組成因素，對海量數據的運用將提升人們對市場以及未來走嚮的預知和把控。“讓數據産生價值”，隨著企業對大數據越來越重視，這個聲音也正在變成企業的口號。
大數據的戰略意義，一方麵在於掌握龐大的數據信息；另一方麵在於大數據與産業的結閤，對海量數據進行專業化處理，實現數據的“增值”和應用的“價值”。但是中國的企業在信息技術發展上尚處於新的起跑綫上，如何充分挖掘利用大數據資源，是企業當前麵臨的重大課題。
基於此，編者根據多年的經驗，通過淺顯易懂的方式編寫瞭《一本書搞懂企業大數據應用》一書，把高深莫測的企業大數據知識普及給讀者，供大傢參考，以便起到拋磚引玉的作用。
《一本書搞懂企業大數據應用》主要包括企業大數據、醫療大數據、農業大數據、汽車行業大數據、工業大數據、服飾行業大數據、政策大數據、園區大數據、民非大數據、律師行業大數據、財稅大數據、跨境貿易大數據、知識産權大數據、人纔大數據、教育大數據以及金融大數據的行業知識介紹和如何落地等內容。
《一本書搞懂企業大數據應用》由安德互聯數據服務有限公司總裁、資深架構師、大數據分析師董超以及安德互聯數據服務有限公司副總裁、資深數據分析師、前貴陽大數據交易所會員部總監盧桂林聯閤編寫，在編寫過程中，傅鼕曉、周翔、付東、趙春強、周鵬、駱相鬆、王浩鵬、硃祚繽、劉誠、羅星宇、史建湘、馬靜怡、葉堅鎮、許澤香、王彥井、楊啓江、程昭斌、楊妮、劉艷、蔣情焰、衛偉、李維正、李軍、李輝、張海雷、陳超、孫小平、匡仲瀟及馮永華參與瞭本書的編寫工作，阿裏巴巴高級技術專傢崔亮、小米科技廣告部資深研發工程師冀康、58趕集集團商業技術部高級技術經理鄧柱中參與瞭本書的審定工作，全書由鬍青善審核完成。在此，對他們一並錶示感謝！
本書中部分圖片與文字內容引自互聯網媒體，其中有些未能一一與原作者取得聯係，請您看到本書後及時與編者聯係。
由於編者水平有限，書中不足之處在所難免，希望廣大讀者批評指正。

編者

《企業大數據應用：戰略、實踐與洞察》 前言 在當今這個信息爆炸的時代，數據已不再是簡單的數字堆砌，而是驅動企業決策、優化運營、塑造競爭優勢的核心資産。企業麵臨著前所未有的海量數據，如何有效地捕捉、存儲、處理、分析並從中提煉齣有價值的洞察，成為所有規模企業亟待解決的關鍵問題。本書旨在為企業提供一個全麵而深入的視角，理解大數據在企業各個層麵的應用價值，並指導企業如何構建和實施有效的大數據戰略與實踐。我們不追求炫技式的技術堆疊，而是聚焦於如何將大數據轉化為實實在在的商業成果，幫助企業在激烈的市場競爭中脫穎而齣。 第一部分：大數據時代的戰略定位 第一章：理解大數據：概念、挑戰與機遇 何謂大數據？ “5V”模型（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）的深度解析，以及其在不同行業中的具體體現。 結構化、半結構化和非結構化數據的概念及區分。 批處理、流處理和交互式查詢的區彆與應用場景。 大數據帶來的挑戰 數據存儲與管理：海量數據的膨脹，傳統數據庫的局限性。 數據處理與分析：計算資源的瓶頸，實時性要求的提高。 數據安全與隱私：閤規性要求，數據泄露的風險。 人纔短缺：數據科學傢、數據工程師等專業人纔的稀缺。 文化變革：數據驅動決策的思維模式轉變。 大數據蘊藏的機遇 提升決策的精準度與前瞻性。 優化運營效率，降低成本。 創新産品與服務，開闢新的增長點。 深刻理解客戶需求，提升客戶體驗。 構建更強的風險管理能力。 第二章：企業大數據戰略的構建 明確戰略目標： 大數據應用應如何支撐企業的整體業務戰略？ 確定可衡量的關鍵績效指標（KPIs）。 案例分析：不同行業企業設定大數據戰略目標的差異。 數據資産盤點與規劃： 識彆企業內部與外部的關鍵數據源。 評估現有數據的質量、可用性和價值。 製定數據采集、整閤與共享的策略。 技術架構的選型原則： 雲原生大數據平颱、混閤雲方案，以及本地部署的考量。 數據湖（Data Lake）、數據倉庫（Data Warehouse）與數據中颱（Data Middle Platform）的比較與選擇。 關鍵技術棧的介紹：Hadoop生態、Spark、Kafka、NoSQL數據庫等。 組織與人纔保障： 建立專門的數據團隊（如數據科學團隊、數據工程團隊）。 跨部門協作機製的建立。 數據素養（Data Literacy）的培養。 第二部分：大數據在企業核心業務的應用實踐 第三章：客戶洞察與精準營銷 構建360度客戶畫像： 整閤多渠道客戶數據（CRM、社交媒體、交易記錄、網站行為等）。 客戶分群與細分技術的應用（RFM模型、聚類分析等）。 預測客戶流失、購買意願和生命周期價值。 個性化推薦與內容分發： 協同過濾、基於內容的推薦算法。 實時推薦引擎的構建與優化。 案例：電商、新聞、流媒體平颱的推薦係統。 優化營銷活動與ROI： 營銷活動的A/B測試與效果評估。 渠道歸因分析，識彆最有效的營銷觸點。 精準廣告投放與自動化營銷。 第四章：運營優化與效率提升 供應鏈與物流優化： 需求預測與庫存管理。 路徑優化與運輸效率提升。 實時監控與預警，應對突發狀況。 案例：製造業、零售業的供應鏈管理。 生産製造智能化： 設備狀態監測與預測性維護。 工藝參數優化，提升産品良率。 質量追溯與批次管理。 工業物聯網（IIoT）與大數據融閤。 風險管理與欺詐檢測： 金融行業的信用風險評估、反洗錢。 電商平颱的交易欺詐檢測。 保險行業的核保與理賠欺詐識彆。 異常檢測算法的應用。 第五章：産品創新與服務升級 市場趨勢分析與産品研發： 挖掘用戶反饋與社交媒體熱點。 競品分析與市場空白識彆。 利用大數據指導新産品設計與功能迭代。 個性化産品與服務定製： 根據用戶偏好提供定製化解決方案。 動態定價策略。 案例：金融服務、旅遊業、教育行業的定製化應用。 提升客戶服務體驗： 智能客服與聊天機器人。 通過分析服務交互數據，識彆服務痛點。 提供主動式客戶關懷。 第六章：企業內部管理與決策支持 財務分析與績效管理： 財務預測與預算管理。 成本效益分析與資源配置優化。 實時財務報錶與儀錶盤。 人力資源優化： 人纔招聘與評估。 員工績效分析與激勵機製設計。 員工流失預測。 戰略決策支持： 構建企業級數據儀錶盤，提供全局洞察。 模擬與預測不同戰略方案的潛在影響。 支持管理層做齣數據驅動的戰略決策。 第三部分：大數據實施的保障與未來展望 第七章：大數據技術棧的深入探討 數據采集與接入： ETL（Extract, Transform, Load）與ELT（Extract, Load, Transform）工具。 流式數據采集技術（Kafka, Flink）。 數據存儲與管理： 分布式文件係統（HDFS）。 NoSQL數據庫（HBase, MongoDB, Cassandra）。 數據倉庫與數據湖解決方案（Snowflake, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics）。 數據處理與分析引擎： Apache Spark：內存計算的優勢。 SQL on Hadoop（Hive, Impala）。 流處理框架（Spark Streaming, Flink）。 數據可視化與報錶工具： Tableau, Power BI, Qlik Sense。 自定義可視化方案。 第八章：數據治理、安全與閤規 數據治理框架： 數據質量管理：數據清洗、校驗、度量。 數據字典與元數據管理。 數據生命周期管理。 數據安全措施： 數據加密（傳輸加密、存儲加密）。 訪問控製與權限管理。 數據脫敏與匿名化。 法律法規遵從： GDPR、CCPA等國際數據隱私法規。 國內相關法律法規（如《網絡安全法》、《數據安全法》、《個人信息保護法》）的解讀與實踐。 構建閤規的數據處理流程。 第九章：構建企業大數據能力：從入門到精通 項目實施路綫圖： 從小處著手，快速迭代，逐步推廣。 優先解決業務痛點，展示大數據價值。 建立成功的試點項目。 數據驅動的文化建設： 高層領導的支持與倡導。 賦能員工，提高數據素養。 鼓勵實驗與創新，容忍適度失敗。 人纔培養與發展： 內部培訓與外部引進相結閤。 構建數據人纔發展通道。 與高校、研究機構閤作。 第十章：大數據應用的未來趨勢 人工智能與機器學習的深度融閤： 自動化機器學習（AutoML）。 深度學習在大數據分析中的應用。 邊緣計算與實時智能： 將數據處理能力推嚮數據源端。 數據編織（Data Fabric）與數據網格（Data Mesh）理念： 構建更靈活、去中心化的數據架構。 元宇宙與Web3.0時代的數據機遇。 可持續發展與社會責任。 結語 大數據不是終點，而是企業通往智能時代、實現可持續增長的必經之路。本書提供的並非一套固定的模闆，而是引導企業在理解大數據本質的基礎上，結閤自身特點，探索齣最適閤自身發展的大數據應用之路。我們相信，通過戰略性的規劃、務實的實踐和持續的學習，每一傢企業都能從海量數據中挖掘齣無限的潛能，在未來的競爭中占據有利地位。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我正準備在我們部門推行一些數據驅動的決策，所以非常期待這本書能給我一些實質性的幫助。書中確實提到瞭一些行業內的成功案例，比如某某電商公司如何通過用戶行為分析精準推送廣告，某某製造企業如何利用傳感器數據優化生産流程。這些案例在一定程度上展現瞭大數據應用的潛力，也為我們提供瞭一些思路。 但是，當我想進一步瞭解這些案例背後的具體技術實現時，書中的描述就顯得十分籠統瞭。比如，在提到“用戶行為分析”時，它隻是籠統地說“通過分析用戶點擊、瀏覽、購買等行為”，卻沒有具體說明用瞭什麼模型，用瞭什麼數據處理技術，或者如何將分析結果轉化為實際的營銷策略。同樣，在“優化生産流程”的部分，也隻是提到瞭“采集設備數據”，但沒有提及具體的數據采集方式、數據質量控製、以及如何將這些數據與生産流程中的各個環節進行有效聯動。對於我們這些需要落地執行的團隊來說，這樣的信息量是遠遠不夠的，更像是在聽一場“宏觀報告”，而不是得到一份“操作手冊”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體結構還是比較清晰的，從宏觀概念到具體應用，似乎都有所涉及。作者的齣發點是好的，希望能夠幫助更多人理解和應用大數據。書中也確實引用瞭一些行業內的熱門話題，比如人工智能、機器學習在企業中的應用。它提供瞭一些關於數據分析能夠帶來的效益的論述，例如提升決策效率、發掘新的商業機會等等。 然而，在深入到實際操作層麵時，這本書就顯得非常單薄瞭。比如，當提到“構建數據倉庫”時，書中隻是簡單地提瞭一句，但對於如何選擇數據倉庫架構（ Kimball、Inmon等），如何進行ETL（Extract, Transform, Load）設計，如何進行性能優化，以及如何選擇閤適的技術棧（如Teradata, Oracle, Greenplum, Snowflake等），都幾乎沒有提及。同樣，對於“數據挖掘”和“機器學習”的應用，它隻是停留在“可以通過這些技術來發現模式”的層麵，但並沒有深入介紹常用的算法（如迴歸、分類、聚類），也沒有講解如何進行特徵工程，如何評估模型效果，以及如何將模型部署到生産環境中。這種“隻談概念，不講方法”的寫作方式，對於真正希望學習和掌握大數據應用技能的讀者來說，是遠遠不夠的，甚至可以說是有些誤導的。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的標題確實夠唬人，讓人覺得讀完就能“搞懂”。它在一定程度上解釋瞭“為什麼”要用大數據，以及“大方嚮”是什麼。書裏的一些關於企業戰略層麵的思考，例如如何構建數據驅動的企業文化，如何理解數據資産的價值，以及大數據在不同行業的宏觀應用前景，這些內容還是有一定參考價值的。作者的文字風格也比較通俗易懂，讀起來不會感到晦澀難懂。 然而，這本書最大的短闆在於，它對“如何做”的闡述幾乎為零。作為一個讀者，我希望看到更具體的、可操作的指導。例如，對於“數據治理”這個重要的概念，書中隻是簡單提及，但沒有涉及具體的數據治理框架、元數據管理、數據安全策略的製定和實施，以及如何在組織內部建立有效的數據治理流程。再比如，在討論“數據可視化”時，它隻說瞭“可視化很重要”，卻沒有展示實際的可視化圖錶案例，也沒有推薦好用的可視化工具，更沒有講解如何設計有效的儀錶盤來傳遞信息。這種“隻掃天下不掃自傢門”的感覺，讓我覺得這本書的實用性大打摺扣，更像是一份“紙上談兵”的總結。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手大概有半個月瞭，最近終於有時間靜下心來翻閱。說實話，一開始我被這個書名吸引住瞭——“一本書搞懂企業大數據應用”，聽起來多麼有誘惑力，仿佛一本秘籍就能打通大數據應用的任督二脈。但讀完之後，我不得不說，雖然書中的某些觀點和案例確實值得藉鑒，但它並沒有完全達到我最初的期望，甚至可以說，在某些方麵，它遺漏瞭相當關鍵的內容。 這本書的優點在於，它試圖從一個宏觀的視角去解讀企業大數據應用的價值和意義，確實為初學者提供瞭一個入門的框架。作者列舉瞭一些成功的企業案例，比如如何利用大數據優化客戶體驗、提升運營效率等等，這些案例都比較生動，也具有一定的啓發性。然而，在深入探討具體的應用層麵時，這本書就顯得有些泛泛而談瞭。比如，在討論數據采集和清洗時，它隻是輕描淡寫地提到瞭“重要性”，卻沒有提供任何關於實際操作的指導，比如常用的數據采集工具、數據清洗的方法論，以及在麵對海量、異構數據時可能遇到的技術難題和解決方案。對於我這種希望能夠將理論知識轉化為實際行動的讀者來說，這無疑是一個巨大的遺憾。我更希望書中能有一些關於技術棧的選擇、具體的算法介紹，或者至少是更詳盡的流程分解，這樣纔能幫助我更好地理解“如何做”，而不僅僅是“為什麼要做”。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺是，它更像是一本“概念普及讀物”，而不是一本“實戰指南”。它很好地闡述瞭大數據在企業中的“可能性”，描繪瞭一幅美好的藍圖，但當你想知道“如何實現”這幅藍圖時，它就變得模糊不清瞭。書中花費瞭大量的篇幅去講“大數據能做什麼”，比如提升銷售額、降低成本、預測風險等等，這些內容固然重要，但對於真正想要上手操作的人來說，這些隻是“果”，我們更關心的是“因”和“過程”。 我特彆想在書中看到一些關於數據分析師、數據工程師的工作日常，他們需要掌握哪些具體的技能？常用的數據分析工具（如Python、R、SQL、Tableau等）的使用方法和最佳實踐是什麼？在大數據平颱（如Hadoop、Spark）的搭建和運維方麵，有哪些值得注意的要點？以及在進行數據建模和算法選擇時，有哪些實際的考量因素？這些內容在書中幾乎是空白的，這讓我覺得這本書雖然“廣”，但不夠“深”。對於很多技術人員來說，瞭解概念易，掌握技能難，而這本書恰恰是在技能層麵有所欠缺。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯