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[英] 托尼·布比亞（TonyBoobier）著宮鑫 著

圖書標籤:

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480743

商品編碼：27849820712

齣版時間：2018-04-01

作  者:(英)托尼·布比亞(Tony Boobier) 著;宮鑫,劉婷婷,劉暢 譯 著作 定  價:108 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2018年04月01日 頁  數:340 裝  幀:平裝 ISBN:9787115480743 ●第1章介紹——新的“真正業務”1
●1.1正在轉型之際3
●1.1.1大數據由其特徵定義5
●1.1.2數據分析的層次結構以及如何從數據中獲取價值8
●1.1.3下一代數據分析10
●1.1.4數據與分析11
●1.2所有保險公司的大數據分析12
●1.2.13個關鍵要求12
●1.2.2中介機構的角色15
●1.2.3地理空間角度16
●1.2.4數據分析與物聯網17
●1.2.5規模效益或劣勢18
●1.3數據分析到底是如何運行的20
●1.3.1商業智能21
●1.3.2預測分析24
●1.3.3規範分析26
●1.3.4認知計算27
●注釋28
●第2章數據分析與財務部門29
●2.1財務的挑戰31
●部分目錄

內容簡介

為瞭在各個行業保持競爭力，將數據和分析整閤到企業的各個方麵變得越來越重要。保險行業正經曆著結構的變革，因為技術不僅改變瞭行業發展的商業模式，還改變瞭整個行業的運營方式。    本書解釋瞭保險業發生的變化，並幫助那些未來準備從事保險行業的人員在保險業的發展中取得成功。本書由在保險業和技術行業工作的專傢撰寫，是從事保險業工作的人員的參考指南。 (英)托尼·布比亞(Tony Boobier) 著;宮鑫,劉婷婷,劉暢 譯 著作 托尼·布比亞，在保險行業擁有40多年的豐富經驗，擁有工程、保險、營銷和供應鏈管理方麵的專業資格。在漫長而多樣的職業生涯中，他在公共和私人領域擔任過高等職務，涉及工程、建築、金融以及新近的技術。他對商業智能和數據分析的應用有著深刻的理解，並在服務和交付機構的運作和管理方麵取得瞭成功。他在英國工作多年，有著豐富的靠前經驗。他不僅是一名靠前評論員，經常寫作，演講，還是一個未來主義者。

《數據賦能：重塑商業格局的智能引擎》 前言 我們正身處一個由數據驅動的變革時代。海量數據的湧現、分析技術的飛躍以及計算能力的指數級增長，共同構築起一個前所未有的智能基礎設施，它不僅深刻地改變著我們認知世界的方式，更以前所未有的力量重塑著商業的每一個角落。從消費品到製造業，從金融服務到醫療保健，幾乎沒有哪個行業能夠置身事外。 本書《數據賦能：重塑商業格局的智能引擎》並非聚焦於某個特定行業，而是緻力於揭示數據作為核心驅動力，如何在跨領域、跨維度的商業實踐中發揮其變革性作用。我們旨在深入探討數據如何從單純的記錄轉變為具有戰略價值的資産，如何驅動決策優化，如何催生創新模式，並最終幫助企業在日益激烈的競爭中建立可持續的優勢。 本書將帶領讀者穿越數據洪流，理解數據價值鏈的各個環節，從數據的采集、存儲、清洗、分析，到最終的洞察提煉與應用落地。我們將不迴避技術挑戰，但更側重於數據在實際商業場景中的應用哲學和戰略布局。我們相信，無論您的企業規模大小，無論您身處哪個行業，理解並掌握“數據賦能”的核心理念，都將是您把握未來商業脈搏的關鍵。 第一章：數據時代的黎明：從信息到洞察的躍遷 在信息爆炸的當下，我們正經曆一場深刻的範式轉移。曾幾何時，“數據”僅僅是零散的記錄，是賬本上的數字，是報錶中枯燥的數字。然而，隨著技術的發展，特彆是互聯網、物聯網、移動設備等基礎設施的普及，我們積纍的數據量呈現齣指數級的增長。這些數據不再是孤立的個體，而是 interconnected（相互連接）的龐大網絡，蘊含著前所未有的潛力和價值。 本章將首先迴顧數據在商業發展曆程中的演變。我們將探討“大數據”概念的興起，其核心特徵（Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value）如何定義瞭我們所處的時代。更重要的是，我們將深入闡述數據如何從“信息”（Information）的概念升華為“洞察”（Insight）。信息是原始的、未經處理的，而洞察則是經過分析、提煉、關聯後，能夠揭示事物本質、預測未來趨勢、指導行動決策的深層認知。這種從信息到洞察的躍遷，是數據賦能商業的核心前提。 我們將剖析驅動這一躍遷的關鍵技術，包括但不限於： 數據采集與感知技術： 從傳感器、日誌文件、交易記錄到社交媒體反饋，如何有效地捕捉多樣化的數據源。 數據存儲與管理： 雲計算、分布式存儲、數據湖等如何應對海量、異構數據的存儲挑戰，並確保數據的可用性和安全性。 數據處理與分析技術： 批處理、流式處理、數據庫技術、人工智能（AI）與機器學習（ML）等如何在海量數據中挖掘模式、關聯與趨勢。 數據可視化與解讀： 如何將復雜的分析結果轉化為直觀、易懂的圖錶和報告，幫助決策者快速理解並采納。 通過本章的學習，讀者將建立起對數據時代的基本認知，理解數據價值的源泉，並為後續章節中更深入的探討奠定堅實的基礎。我們將強調，理解數據的本質和驅動力，是邁齣“數據賦能”第一步的關鍵。 第二章：數據驅動決策：從經驗主義到精準預判 長期以來，商業決策在很大程度上依賴於經驗、直覺和有限的市場調研。然而，這種方法在復雜多變的現代商業環境中，其局限性日益凸顯。數據驅動決策的齣現，為企業提供瞭一種更加科學、客觀、精準的決策模式，極大地提升瞭決策的有效性和效率。 本章將深入探討數據如何在決策過程中扮演核心角色。我們將從以下幾個方麵進行闡述： 定義問題與目標： 在利用數據驅動決策之前，明確需要解決的商業問題以及期望達成的目標至關重要。我們將指導讀者如何將模糊的商業需求轉化為可量化、可衡量的數據分析任務。 數據收集與準備： 針對具體決策目標，如何設計數據收集策略，如何進行數據清洗、預處理、特徵工程，以確保數據的質量和相關性。 分析方法與模型： 介紹適用於不同決策場景的數據分析方法，包括描述性分析（發生瞭什麼）、診斷性分析（為什麼會發生）、預測性分析（將發生什麼）和規範性分析（應該怎麼做）。我們將簡要介紹常用的統計模型、機器學習算法（如迴歸、分類、聚類）以及更高級的深度學習模型。 洞察的産生與驗證： 如何從數據分析結果中提取有價值的洞察，並設計實驗或A/B測試來驗證這些洞察的有效性。 決策的落地與迭代： 將數據洞察轉化為具體的行動計劃，並建立反饋機製，持續監測行動效果，根據新的數據進行決策調整和優化。 我們將通過具體的案例分析，展示數據驅動決策在産品優化、市場營銷、客戶關係管理、運營效率提升等多個領域的成功應用。例如，一傢電商企業如何利用用戶行為數據優化商品推薦算法，提升轉化率；一傢製造企業如何通過設備傳感器數據預測故障，減少停機時間；一傢零售商如何分析銷售數據，優化庫存管理，降低損耗。 本章的核心在於，讓讀者深刻理解數據並非僅僅是“數字”，而是能夠揭示規律、預測趨勢、指導行動的“決策助手”。我們將強調，成功的數據驅動決策，需要數據科學傢、業務分析師和領域專傢的緊密協作。 第三章：數據驅動創新：催生新産品、新服務與新模式 創新是企業保持活力的源泉，而數據正成為驅動創新的強大引擎。通過對海量數據的深度挖掘和分析，企業能夠發現未被滿足的市場需求，洞察用戶痛點，甚至預測未來發展趨勢，從而開發齣更具競爭力的産品、更貼心的服務，以及更具顛覆性的商業模式。 本章將聚焦於數據在創新過程中的作用，重點探討： 識彆市場機會： 用戶需求挖掘： 通過分析用戶評論、社交媒體討論、搜索趨勢等，發現消費者潛在的需求和偏好。 競品分析： 收集和分析競爭對手的産品、定價、營銷策略等數據，找齣差異化和突破點。 趨勢預測： 利用宏觀經濟數據、行業報告、技術發展趨勢等，預測未來的市場走嚮和新興需求。 産品與服務優化： 用戶體驗提升： 基於用戶在産品使用過程中的行為數據（點擊、停留、轉化等），分析痛點，優化界麵設計、功能流程，提升用戶滿意度。 個性化定製： 利用用戶畫像和偏好數據，提供個性化的産品推薦、內容推送、服務方案，增強用戶粘性。 敏捷開發與迭代： 通過小規模試驗和快速反饋，將數據洞察融入産品開發的每一個階段，實現快速迭代和優化。 商業模式的重塑： 從産品銷售到服務訂閱： 許多企業正從一次性銷售産品，轉嚮基於數據提供持續性服務，如軟件即服務（SaaS）、按需付費模式。 平颱經濟與生態係統構建： 數據成為連接供需雙方、賦能第三方開發者的核心要素，催生瞭共享經濟、內容平颱等新模式。 數據資産化與變現： 探索將企業積纍的數據轉化為可直接或間接産生經濟效益的資産。 我們將通過生動的案例，例如Netflix如何通過分析用戶觀看數據推薦內容並驅動內容製作，Spotify如何基於用戶聽歌習慣構建個性化播放列錶，以及Uber如何利用實時交通數據優化齣行服務，來具體展示數據驅動創新的力量。 本章將鼓勵讀者跳齣思維定勢，將數據視為創新的“原材料”和“催化劑”，積極探索利用數據發現新機遇、創造新價值的可能性。 第四章：數據治理與安全：構建信任與可持續發展的基石 在擁抱數據賦能的巨大機遇的同時，我們必須高度重視數據治理與安全問題。海量數據的湧現，伴隨著隱私泄露、數據濫用、安全攻擊等風險。一個健全的數據治理體係和強大的安全保障能力，是企業能夠可持續地利用數據、贏得客戶信任的基石。 本章將深入探討數據治理與安全的核心議題： 數據治理框架： 數據質量管理： 建立數據校驗、清洗、監控機製，確保數據的準確性、完整性、一緻性。 數據標準與元數據管理： 製定統一的數據定義、格式和命名規範，建立元數據目錄，方便數據查找、理解和使用。 數據生命周期管理： 規劃數據的收集、存儲、使用、歸檔、銷毀等全過程，確保數據的閤規性和安全性。 數據所有權與責任： 明確數據的所有權、訪問權限和使用責任，建立清晰的職責分工。 數據安全與隱私保護： 數據加密技術： 對敏感數據進行加密，保護數據在傳輸和存儲過程中的安全。 訪問控製與身份認證： 實施嚴格的權限管理和身份驗證機製，防止未經授權的訪問。 威脅檢測與響應： 部署安全監控係統，及時發現和應對數據泄露、網絡攻擊等安全事件。 閤規性要求： 遵循GDPR、CCPA等全球及地區性的數據保護法規，確保企業的數據處理活動符閤法律要求。 隱私設計（Privacy by Design）： 在産品和服務的早期設計階段就融入隱私保護的考量，從源頭降低隱私風險。 建立數據信任： 透明化與可解釋性： 對於數據的收集和使用方式，應嚮用戶保持透明，並在技術允許的範圍內，提高數據分析結果的可解釋性。 閤規與道德操守： 建立嚴格的內部數據使用政策和道德準則，確保數據被負責任地使用。 我們將討論，數據治理與安全並非僅僅是IT部門的職責，而是需要貫穿企業整個組織，並成為企業文化的一部分。一個負責任的數據實踐，不僅能夠規避風險，更能提升品牌形象，建立客戶的長期信任。 第五章：擁抱數據賦能的未來：組織轉型與人纔培養 成功實施數據賦能並非僅僅是技術和流程的升級，更是一場深刻的組織轉型和文化變革。企業需要構建支持數據驅動決策和創新的組織架構，並培養具備數據素養和分析能力的人纔隊伍。 本章將探討如何為擁抱數據賦能的未來做好準備： 組織架構的重塑： 設立數據職能部門： 成立數據科學團隊、數據分析部門或數據辦公室，集中管理和協調數據相關工作。 跨部門協作： 打破部門壁壘，促進業務部門、技術部門、數據團隊之間的緊密閤作，確保數據價值的有效落地。 數據文化的培育： 在企業內部倡導數據驅動的思維方式，鼓勵員工基於數據進行思考和決策。 人纔培養與技能提升： 數據素養的普及： 提升全體員工對數據的基本認知和理解能力，使其能夠更好地理解和應用數據。 專業人纔的吸引與培養： 招募和培養數據科學傢、數據工程師、業務分析師等專業人纔。 領導力的轉型： 領導者需要具備數據洞察能力，能夠理解數據驅動戰略，並為數據團隊提供支持。 技術與戰略的協同： 選擇閤適的技術棧： 根據企業需求選擇雲平颱、大數據工具、AI/ML框架等。 製定數據戰略： 將數據賦能的理念融入企業整體發展戰略，明確數據應用的優先級和目標。 持續學習與適應： 數據技術和應用發展迅速，企業需要建立持續學習的機製，不斷適應新的趨勢和挑戰。 本書的最後一章，旨在為讀者提供一個行動指南，鼓勵企業積極主動地進行轉型。我們將強調，數據賦能是一個持續演進的過程，需要耐心、投入和持續的努力。擁抱數據賦能，就是擁抱一個更智能、更高效、更具競爭力的未來。 結語 《數據賦能：重塑商業格局的智能引擎》力求為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解數據在當今商業世界中的核心地位。我們希望通過本書，能夠激發您對數據潛力的無限想象，並為您在各自的領域中開啓數據驅動的變革之旅提供有力的支持。數據無處不在，它的力量正等待被發掘和釋放。讓我們共同駛嚮數據賦能的未來。

評分☆☆☆☆☆

當我在書架上看到這本書時，我的第一反應是，終於有人把保險業這個沉悶的話題變得有趣起來瞭！這本書的標題直接點明瞭主題，大數據，這個詞本身就充滿瞭現代感和未來感。我之前對保險的印象大多是繁瑣的閤同、復雜的條款，以及理賠時的漫長等待。但如果大數據能夠徹底改變這些，那將是一場革命。我非常好奇，這本書是如何闡述這種改變的。是通過更智能的風險評估，讓我們這些“好客戶”能夠享受更低的保費？還是通過更高效的理賠流程，讓我在最需要的時候能夠得到及時的幫助？亦或者，它能幫助保險公司更好地理解我們的需求，推齣更貼心、更符閤時代發展的創新産品？我希望作者能夠以一種通俗易懂的方式，將那些可能晦澀的技術概念解釋清楚，讓我這個非專業人士也能領略到大數據在保險業中掀起的巨大波瀾。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我最初是被這本書的書名所吸引，因為它預示著一種變革的力量。我一直認為，保險業雖然重要，但似乎發展相對緩慢，與當下日新月異的科技進步似乎有些脫節。這本書的齣現，無疑為我打開瞭新的視角。我非常期待能夠在這本書中找到答案，瞭解大數據是如何滲透到保險業的每一個角落，甚至改變其根本運作模式的。從宏觀的行業趨勢分析，到微觀的實際操作層麵，我希望它能夠提供清晰的脈絡和有力的論證。例如，大數據是如何幫助保險公司更準確地評估風險，從而製定齣更具競爭力的産品？又或者是，在數字化浪潮下，保險公司如何利用大數據提升客戶體驗，構建更強的客戶粘性？我尤其關注書中是否會探討大數據帶來的挑戰，比如數據安全、算法偏見等問題，以及保險業將如何應對這些挑戰，確保行業的健康可持續發展。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的那一刻，我的腦海中就浮現齣無數個關於保險的疑問。我一直覺得，保險産品往往是“一刀切”的設計，很難真正滿足每個人的獨特需求。而大數據，這個聽起來就充滿無限可能的技術，是否能夠打破這種局限？我迫切地希望這本書能夠解答我的疑惑，讓我看到大數據是如何為保險業帶來個性化、定製化的解決方案。我期待它能深入剖析大數據在風險評估、定價策略、産品創新等方麵的實際應用，為我展現一個更智能、更高效、更人性化的保險新時代。我特彆想知道，當大數據遇上保險，會擦齣怎樣的火花？它是否能夠讓保險變得更易懂、更便捷，真正成為我們生活中的守護者，而不是一個難以捉摸的存在？這本書能否讓我對保險業的未來充滿信心和期待？

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當有衝擊力，深邃的藍色背景搭配著金色閃爍的數據流，瞬間就吸引瞭我。我一直對新技術如何重塑傳統行業很感興趣，尤其是在保險這個對我個人生活影響深遠的領域。我期待這本書能像一把鑰匙，為我打開一扇全新的窗戶，讓我窺見大數據這個看似抽象的概念，是如何實實在在地影響著保險的方方麵麵。從産品設計、風險評估，到客戶服務、反欺詐，我希望它能提供一些深入的案例分析，而非泛泛而談。我尤其關心大數據在個性化定價和風險建模方麵的應用，這是否意味著未來我們會看到更精準、更符閤個人情況的保險産品？又或者，這是否會帶來新的隱私擔憂和道德睏境？作者在書中是否能夠平衡技術革新的興奮感與潛在的社會影響？這些都是我迫切想要瞭解的。我希望這本書不僅僅是技術層麵的解讀，更能觸及到行業轉型背後的人文關懷和社會責任。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我眼前一亮，因為它直接點齣瞭當下最熱門的技術趨勢與一個相對傳統行業的結閤。我一直對科技如何驅動商業模式的變革充滿好奇，尤其是在金融服務領域。保險業，在我的印象中，一直是一個相對保守的行業，但“大數據”這個詞匯的齣現，預示著一場深刻的變革正在發生。我希望這本書能夠為我揭示這場變革的內在邏輯和具體錶現。從風險定價的精準化，到客戶服務的智能化，再到産品創新的顛覆性，我期待書中能夠有詳實的數據和案例支撐，讓我看到大數據是如何一步步重塑保險業的各個環節。我更關注的是，這場變革對於我們普通消費者意味著什麼？是否意味著更公平的保費，更優質的服務，以及更貼心的保障？這本書是否能夠讓我對保險業的未來發展有一個更清晰、更具前瞻性的認識？