數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 達爾·尼夫（Dale Neef） 著，大數據文摘翻組 譯

圖書標籤:

• 數字經濟
• 大數據
• 生態係統
• 商業模式
• 技術創新
• 産業升級
• 數據價值
• 人工智能
• 未來趨勢
• 經濟發展

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300254487

版次：1

商品編碼：12333803

包裝：平裝

開本：異16全

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：224

編輯推薦

我們正處於以數據化為標誌的數字經濟2.0時代，大數據的不斷發展會給經濟與商業帶來巨大的好處，還是會對我們的隱私生活造成威脅，抑或兩者兼而有之？著名數字專傢達爾·尼夫將在《數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利》一書中為你闡述:
?真正的大數據是什麼，它有什麼創新和不同之處；
?大數據如何在經濟與商業發展中發揮作用，你需要瞭解什麼樣的大數據技術；
?大數據來自哪裏，它如何整閤社交媒體、智能設備、金融交易等各種資源；
?大數據分析能創造什麼效益，企業如何使用大數據分析來獲取更細緻、更準確的客戶信息；
?大數據成功發展過程中有什麼障礙，政府和公民個人如何看待大數據導緻的信息竊取和隱私泄露等問題。

內容簡介

隨著數字經濟2.0時代的到來，以互聯網産業化、工業智能化、工業一體化為代錶的第四次工業革命不斷深入發展，雲計算、大數據治理、人工智能和物聯網等融閤升級。大數據的創新與深化應用深刻影響著未來的商業模式和行業動態，數字經濟的發展也必然會深刻影響傳統企業和互聯網企業，成為創新增長的主要途徑。
◎ 大數據如何創造整體大於部分之和的效益：融閤消費者互聯網、工業互聯網、物聯網的力量。
◎ 大數據如何重塑全球通信平颱：爭奪消費者互聯網、電視和手機的控製權。
◎ 數據庫如何運作：誰在收集所有數據以及他們在用數據做什麼。
◎ 如何在大數據世界裏做生意：大數據項目成功的障礙是什麼以及如何剋服這些障礙。
◎ 大數據的風險、威脅和社會負麵影響如何：公民和政策製定者如何防止大數據被濫用。

作者簡介

達爾·尼夫擁有劍橋大學博士學位，曾是哈佛大學的研究員。他是一位商人，還是演說傢和作傢，專注於“大數據”管理問題和電子監控及報告技術。
達爾·尼夫一直擔任亞洲開發銀行的技術顧問，為IBM和美國計算機科學公司工作，並曾在安永會計師事務所的商業創新中心擔任研究員。他經常給期刊撰文並定期在技術會議上發言，已經撰寫、編輯瞭多本關於知識經濟和數據管理以及用於降低風險的信息技術使用書籍。

目錄

第1章 大數據大爆炸?·?1
大數據生態係統?·?3
大數據的特徵定義?·?7
大數據的四大優點?·?13
迷失在大數據的宇宙中?·?20
無邊的大數據?·?22
第2章 控製消費者互聯網的大數據之戰?·?25
權及民眾：科技的民主化?·?27
互聯網技術巨頭的齣現?·?28
對消費者互聯網的控製之爭?·?33
用戶數據和浮士德式交易?·?34
第3章 電視互聯網網關之爭?·?39
一切都轉嚮在綫?·?42
不隻是監控你的電視?·?45
第4章 移動互聯網網關之爭?·?49
移動電子商務?·?51
應用程序經濟?·?54
從“應用人”到“廣告人”?·?55
無處不在的應用程序和廣告?·?59
第5章 從社交媒體到數字廣告市場和交易?·?61
電子廣告的演變?·?63
社交媒體與即時消息的競爭?·?65
第6章 消費者互聯網的全球之爭?·?75
全球互聯網爆炸?·?77
東西方的相遇與競爭?·?80
第7章 工業互聯網和物聯網?·?83
智能部件和工業互聯網?·?85
物聯網?·?89
隨物聯網而來的安全障礙?·?100
第8章 數據收集者?·?103
消費者數據的來源?·?105
信用機構、數據經紀人和信息經銷商?·?106
互聯網技術公司?·?110
大數據與實體零售商?·?122
看不見的數據追蹤器?·?129
從公司企業係統中添加客戶配置文件?·?133
大數據收集宇宙?·?134
第9章 大數據技術?·?137
數據基礎知識?·?139
ERP 和大數據?·?141
平行宇宙?·?146
什麼是 NoSQL?·?148
什麼是 Hadoop?·?149
所有的數據，所有的時間?·?155
什麼是雲?·?158
第10章 大數據世界的商業行為?·?163
大數據項目?·?165
誰想要大數據項目?·?167
大數據策略的考量?·?169
架構戰略考量?·?171
大數據技能考量?·?175
大數據組織考量?·?177
大數據治理和安全考量?·?179
第11章 生活在大數據世界?·?185
信息竊取和欺詐?·?189
犯罪和不法行為?·?190
有關再匿名的辯論?·?192
情報收集與分析?·?196
保護個人數據?·?201
美國法律和大數據?·?205
國際關係?·?208

好的，這是一份關於假設的圖書《數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利》的詳細簡介。請注意，此簡介完全基於書名所暗示的主題進行構建，且內容設計旨在避免任何關於“數字經濟2.0”或“大數據生態紅利”的具體、已存在書籍的細節。 --- 圖書簡介：數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利 駕馭信息洪流，重塑商業範式 在經曆瞭互聯網和移動互聯網的早期浪潮之後，我們正站在一個全新的商業與社會結構的轉摺點——“數字經濟2.0”時代。這不再僅僅是關於連接和交易的優化，而是關於數據作為核心生産要素的全麵釋放。本書深入剖析瞭驅動這一深刻變革的關鍵引擎：大數據的內在潛力及其在構建新型商業生態係統中的決定性作用。 《數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利》並非一本晦澀的技術手冊，而是一份麵嚮戰略決策者、商業領袖以及渴望在未來十年占據領先地位的創新者的行動指南。它清晰地描繪瞭從數據采集到價值轉化的全景路徑，揭示瞭如何通過精妙的生態設計，將海量、異構的數據轉化為可持續的、可規模化的經濟效益。 --- 第一部分：認清“2.0”的本質——範式轉移的底層邏輯 數字經濟的第一個階段（1.0）主要側重於效率提升和信息透明化。然而，2.0的標誌是係統性的、網絡化的價值共創。本書首先界定瞭這一時代的核心特徵： 1. 數據資産化與定價權轉移： 我們探討瞭數據如何從副産品轉變為企業最核心的資産。不同於傳統的資本或勞動力，數據具有邊際成本遞減和網絡效應強化的獨特屬性。本部分詳細解析瞭數據確權、數據估值模型，以及在多方參與的數據共享機製中，如何平衡貢獻者與使用者的利益分配，確保生態的健康流動。 2. 從單點優化到網絡協同： 真正的“紅利”並非來自對單一環節的改進，而是來自數據在整個價值網絡中交叉引用的爆發力。書中提供瞭分析模型，用以識彆和激活數據流中的“隱形連接點”，這些連接點一旦被激活，將産生遠超綫性疊加的指數級增長效應。 3. 基礎設施的重構： 支撐2.0時代的是更具彈性、更去中心化的計算和存儲架構。我們審視瞭邊緣計算、聯邦學習等前沿技術如何突破傳統雲中心的限製，使數據處理能力下沉到價值産生的最前沿，從而實現“即時智能”。 --- 第二部分：構建數據驅動的生態係統 “紅利”的引爆需要一個肥沃的土壤——即一個高效、互惠的數據生態係統。本書將重點放在生態治理、信任構建與跨界融閤三大支柱上。 1. 信任機製：數據流動的基石： 在數據互聯互通成為必需的背景下，信任缺失是最大的瓶頸。我們詳盡闡述瞭如何利用零知識證明、區塊鏈技術（在數據可追溯和權限管理中的實際應用）來構建“無需信任”的協作環境。這不僅關乎安全，更關乎打破企業間的“數據孤島”壁壘。 2. 平颱化與最小可行生態（MVE）： 成功的數字生態並非一蹴而就。本書提齣瞭“最小可行生態”（MVE）的構建策略，指導企業如何從小範圍的、高價值的閤作夥伴圈開始，通過提供有吸引力的工具和激勵機製，逐步吸引外部開發者、供應商和消費者加入，實現價值的螺鏇上升。 3. 激勵模型的設計藝術： 生態的生命力在於參與者的積極性。我們剖析瞭不同類型的激勵機製——從直接的經濟迴報到非物質的聲譽積分——以及如何根據數據的敏感度和貢獻度進行動態調整，確保激勵模型與生態的長期戰略目標保持一緻。書中包含多個跨行業案例分析，展示瞭如何成功設計“雙邊市場”或“多邊市場”的激勵結構。 --- 第三部分：從紅利到長青——戰略實施與風險駕馭 捕捉到紅利隻是第一步，如何將其固化為企業的長期競爭力，並有效應對隨之而來的復雜風險，是2.0時代的終極考驗。 1. 組織敏捷性與數據文化重塑： 技術堆棧的革新必須伴隨組織結構的進化。本書探討瞭如何打破傳統的職能壁壘，建立跨職能的“數據飛輪團隊”，以及如何培養自下而上、以數據為導嚮的決策文化。這涉及高管層的思維轉變、中層管理者的賦能，以及一綫員工的數據素養提升。 2. 倫理、監管與可持續增長： 隨著數據能力增強，社會責任也同步加重。本部分深入探討瞭數據主權、算法公平性（Bias Mitigation）以及全球數據流動的新興監管趨勢。我們提供瞭一套前瞻性的風險評估框架，幫助企業在追求商業爆發力的同時，確保閤規性與社會接受度，從而避免“竭澤而漁”的短視行為。 3. 商業模式的顛覆性創新： 最終，數據生態紅利將轉化為全新的商業模式。本書提供瞭一係列思維工具，指導讀者識彆當前市場中尚未被數據網絡效應觸及的空白地帶，從“賣産品”轉嚮“提供持續的、個性化的結果服務”（Outcome-as-a-Service），從而實現收入流的長期穩定和增長。 --- 總結 《數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利》是一本麵嚮未來的路綫圖。它要求企業超越簡單的數字化轉型，進入一個以數據為燃料、以生態為載體、以信任為潤滑劑的全新經濟形態。本書提供的不是理論的堆砌，而是一套可操作的戰略藍圖，旨在幫助讀者穿越信息迷霧，率先發現並主導這場由數據驅動的、影響深遠的産業重塑浪潮。 閱讀本書，您將學會： 識彆當前市場中尚未被發現的、最具爆發力的數據價值鏈環節。 設計一個能自我驅動、不斷進化的跨界閤作生態係統。 將復雜的數據治理挑戰轉化為建立競爭壁壘的戰略機遇。 確保企業在技術變革和監管壓力並存的時代中，實現可持續的、爆發式的增長。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注社會發展和經濟變遷的觀察者，我一直試圖理解科技進步如何重塑我們的社會結構和經濟形態。而《數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利》這本書的書名，正是我近期思考的焦點。我希望這本書能夠不僅僅停留在技術的層麵，而是能夠提供一個更宏觀的視角，去審視大數據對整個社會經濟生態係統産生的深遠影響。例如，書中是否會探討大數據在促進社會公平、提升公共服務效率方麵的新機遇？或者，它是否會分析大數據發展可能帶來的潛在社會風險，比如隱私泄露、算法偏見等，並提齣相應的應對策略？我特彆期待書中能夠深入分析“生態紅利”是如何在社會層麵被分配和利用的，以及它如何影響不同群體，包括弱勢群體，能否從中受益。我希望這本書能夠提供一種批判性的思維，引導讀者思考數字經濟發展背後的倫理和社會責任問題，而不僅僅是追求經濟效益。這本書給我的感覺是，它將是一次對數字經濟社會影響的全麵而深入的社會學式解讀，為理解我們所處的時代提供更深刻的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對個人財富增值和投資理財充滿關注的普通讀者。最近，我經常聽到“大數據”和“數字經濟”這些詞匯，感覺它們離我們的日常生活越來越近，也可能意味著新的投資機會。所以，當我在網上偶然看到《數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利》這本書的介紹時，立刻産生瞭興趣。我希望這本書能用通俗易懂的語言，解釋清楚大數據到底是什麼，以及它為什麼能夠“引爆紅利”。我特彆想知道，普通人是否也能從中找到一些關於如何利用大數據來改善自己生活或者增加收入的綫索。比如，書中會不會介紹一些利用大數據進行投資的案例？或者提供一些個人如何更好地管理和利用自己生成的數據來獲得價值的建議？我擔心這本書會過於學術化，難以理解，但“紅利”這個詞又讓我覺得書中可能包含著切實可行的建議。我期待這本書能夠像一個經驗豐富的理財顧問，用生動的故事和具體的例子，告訴我如何在這個數字經濟的新浪潮中，找到屬於自己的那份“紅利”，讓我的財富也能跟隨時代的腳步有所增長。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術領域充滿熱情的研究者，我一直密切關注著數字經濟的演進。當我在書店看到《數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利》這本書時，立刻被其前瞻性的標題所吸引。我最感興趣的是“生態紅利”這個詞，它暗示著大數據不僅僅是孤立的數據點，而是能夠構建齣一個相互依存、協同發展的經濟體係。我希望書中能夠深入剖析這個“生態係統”是如何形成的，以及在這個生態係統中，各個參與者（包括企業、個人、政府等）是如何通過數據的流動和共享來創造價值的。比如，書中是否會探討數據開放平颱的作用？數據孤島如何被打破？以及在這種生態環境下，新的商業模式和盈利點是如何湧現的？我也特彆好奇“2.0”這個標簽，它意味著相較於過去的數字經濟，我們正邁入一個更高級、更復雜的階段。我希望書中能夠清晰地界定數字經濟2.0的獨特性，以及它與前一階段的主要區彆，從而幫助我建立一個更清晰的理論框架。這本書給我帶來的期待是，它將是一部關於數字經濟升級換代的深度解析，為理解當前和未來的經濟發展提供堅實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，深邃的藍色背景搭配金色的字體，仿佛預示著其中蘊含的巨大價值。我當時是被這個封麵所打動，加上“數字經濟2.0”這個宏大的主題，讓我立刻産生瞭閱讀的衝動。我一直對科技發展對我們生活和社會的影響充滿好奇，尤其是大數據這個概念，雖然聽過很多，但總覺得有些概念模糊。我希望這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶我深入瞭解數字經濟的最新趨勢，特彆是“引爆大數據生態紅利”這個說法，更是激發瞭我想要探索其背後邏輯的欲望。我設想書中會詳細闡述大數據是如何被收集、處理、分析，並最終轉化為經濟價值的。比如，書中可能會舉例說明，通過對用戶行為數據的分析，企業是如何優化産品和服務，提升用戶體驗，從而實現盈利增長的。我也期待能從中學習到一些切實可行的策略和方法，幫助我在未來的職業發展中抓住數字經濟帶來的機遇。這本書給我的第一印象是，它將是一次關於未來經濟模式的深刻洞察之旅，充滿瞭前沿的思考和實用的啓示，我迫不及待地想翻開它，開始這段探索。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件開發者，一直以來對技術如何驅動商業變革充滿著強烈的好奇心。當我看到《數字經濟2.0：引爆大數據生態紅利》這本書的書名時，就感覺它可能觸及瞭我一直以來關注的核心問題。我特彆好奇書中對於“引爆大數據生態紅利”的解讀。我期望書中能夠深入探討大數據在技術層麵的實現，比如新的數據處理技術、人工智能在數據分析中的應用、以及區塊鏈等技術在數據安全和共享方麵的作用。同時，我也希望這本書能夠結閤實際的商業案例，分析不同行業是如何利用大數據構建自己的生態係統的，以及在這個過程中，開發者扮演著怎樣的角色，又會麵臨哪些新的挑戰和機遇。例如，書中是否會討論如何開發能夠支持大數據生態係統的軟件平颱？如何構建智能化的數據分析工具？以及如何利用API接口實現數據的互聯互通？我期待這本書能為我提供一些關於下一代數字經濟技術架構的洞見，幫助我更好地理解技術發展的前沿方嚮，並在我的開發工作中有所啓發，能夠參與到構建這個充滿“紅利”的大數據生態中。