大数据策略 如何成功使用大数据与10个行业案例分享/大数据应用与技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Pam Baker 著，Bob Gourley 编，于楠 译

图书标签:

• 大数据
• 数据策略
• 大数据应用
• 行业案例
• 数据分析
• 商业智能
• 数据挖掘
• 大数据技术
• 数字化转型
• 数据驱动

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302439028

版次：1

商品编码：11987266

包装：平装

丛书名： 大数据应用与技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：268

字数：468000

产品特色

编辑推荐

　　大数据时代策略就是一切
　　分析工具会随着时间的推移而老化
　　但大数据策略将胜出
　　知己知彼百战不殆
　　从了解各个行业案例开始
　　大数据是每个高管都愿意挂在嘴边的流行语
　　却几乎无人知晓如何成功地应用大数据
　　本书中可以找到答案！
　　如果没有强有力的数据策略，即便存储大量的数据或使用各种大数据工具，也无法帮助我们得到最终的分析结果

内容简介

　　大数据正在改变我们的世界。互联网发展以及移动通信市场和相关技术的迅速扩张业已创建大量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。数据可用性和数据应用对商业和更广泛的社会领域带来了巨大影响。有效使用大数据有助于公司更精准地对重要信息进行分析，最终提高运营效率、减少成本、降低风险、加快创新、增加收入。本书详细介绍了大数据策略的规划和执行，配以10个不同行业里不计其数的现实案例加以阐述。你将了解大数据的概念以及如何运用大数据——从计算投资回报率和促成商业案例到整体开发和具体项目的大数据策略。每一章都会解答关键问题，并给出你需要掌握的技能，以确保大数据项目成功。想要将大数据为自己和公司所用，请阅读这本《大数据策略如何成功使用大数据与10个行业案例分享》。

作者简介

　　帕姆·贝克(Pam Baker)是一位著名的商业分析师、科技自由撰稿人，以及在线出版刊物和电子杂志FierceBigData的编辑。她著作等身，文章经常刊登在不同的出版物上，包括《机构投资者》(Institutional Investor)杂志、CIO(印刷版)等。她以前曾担任总部设在伦敦的VisionGain Research公司的签约分析师。她实践并撰写了几个知名的市场技术研究。她曾任研究员、作家以及总部设在纽约的市场研究公司ABI Research的执行主编。

　　鲍勃·格雷(Bob Gourley)是CTOvision.com网站的主编，也是技术研究和顾问公司Crucial Point LLC的创始人和首席技术官。他以前曾在美国国防部计算机网络防御联合特遣部队JTF-CND担任任情报总监和国防情报局首席技术官。格雷发表了40多篇文章，涉及主题广泛，他也是Threats in the Age of Obama一书的特约作者。他的博客CTOvision被WashingtonTech网站评为美国技术类博客之一。

目录

第1章 何为真正的大数据 1
1.1 技术层面的定义 1
1.2 为什么数据规模无关紧要 4
1.3 大数据对管理层意味着什么 4
1.3.1 “大数据是万能的” 4
1.3.2 “数据只是另一种电子表格” 5
1.4 大数据的执行方式 5
1.5 小结 10
第2章 如何制定成功的大数据策略 11
2.1 转不出的死命循环 11
2.2 如何解开“谁是第一次”这个难题 13
2.2.1 改变大数据视角 13
2.2.2 用户认知与数据采集 13
2.2.3 Facebook预测性分析的现实 14
2.2.4 Facebook数据收集走得更远 15
2.2.5 使用Facebook坦诚认知大数据发展潜力 16
2.2.6 专业认知与大数据现实 16
2.2.7 从感知到认知偏差 17
2.2.8 寻找大数据占卜师 17
2.3 下一步：拥抱无知 19
2.4 始于何处 19
2.4.1 在结束时开始 20
2.4.2 当行动变为无为时 21
2.5 确认目标，瞄准目标 22
2.6 如何获得最佳实践方法，让落后观念远离前进的道路 24
2.6.1 解决人们对大数据的恐慌 24
2.6.2 终结未知的恐惧 24
2.6.3 接受改变，融入改变 25
2.6.4 机器统治并不确定，人类仍然起作用 26
2.6.5 接触少数固执的人 26
2.7 回答没人提出的问题 26
2.7.1 持续询问可能性 27
2.7.2 寻找最终目标 27
2.8 与解说团队交叉合作 28
2.8.1 为团队增加业务分析师和关键终端用户 28
2.8.2 为收集和管理数据增加首席数据官 29
2.9 小处着手、逐步发展并扩张 30
2.10 原型和迭代策略 31
2.11 谈谈向数据策略中添加预测分析 31
2.12 民主化数据，但预计几乎无人使用(目前) 31
2.13 策略就是一个活的文档；充实它、滋养它 32
2.14 小结 32
第3章 提出“正确”的问题 33
3.1 协作努力，提出问题 34
3.2 魔法8号球效应 35
3.3 用数学软件来分析现实问题 36
3.4 “正确”问题的清单 36
3.5 小结 36
第4章 选择“正确”数据源的方法 37
4.1 需要更多的数据源(数据类型)而非数据本身(数据容量) 37
4.2 为什么无论数据规模多大，生成的数据量都会不足且永远不足 38
4.3 数据囤积与先捉再放 38
4.4 不可思议的大数据案例：购买尿布的狗主人 39
4.5 升级事务性数据的价值 39
4.6 社交媒体数据分析的局限性 40
4.7 大数据买卖的货币价值 40
4.8 利用黑客技术赚钱碰到麻烦 41
4.9 评估数据源 42
4.10 过时的模型招致竞争对手 42
4.11 购买数据时的考量 43
4.12 确定所需的外围数据 43
4.13 谈谈结构化与非结构化数据 44
4.14 防止人为偏见对数据选择的影响 46
4.15 数据孤岛的危险 46
4.16 使用所需数据源的必要步骤 47
4.17 小结 48
第5章 解答大数据问题如同玩魔方 49
5.1 可行性数据的概念 49
5.2 描述性、预测性和规范性数据分析类型的差异 51
5.2.1 描述性数据分析 52
5.2.2 预测性数据分析 53
5.2.3 规范性数据分析 53
5.3 已有明确答案的问题 54
5.4 解释会导致更多的问题 55
5.5 需要解读的问题——魔方 55
5.6 小结 57
第6章 实时分析在动态化策略中的作用 59
6.1 检查实时错觉和时间胶囊 60
6.2 静态策略与动态策略 61
6.3 谈谈转向动态策略的变革管理 62
6.4 选择分析方式 62
6.5 利用专家经验，加速数据分析 65
6.6 实时分析来得太迟时该怎么办 66
6.7 小结 66
第7章 大数据的价值主张和货币化 67
7.1 确定未知领域的投资回报率(ROI) 67
7.2 滥发的货币和模糊的投资回报率 69
7.3 成本核算的困惑 70
7.4 成本不是问题 71
7.5 先考虑大数据项目再谈商业案例 71
7.6 计算实际成本 72
7.7 价值所在 73
7.7.1 从技术角度看待商业案例 73
7.7.2 从非技术角度看待商业案例 74
7.8 项目回报率的计算公式 74
7.9 重要问题：是否应该出售数据 76
7.9.1 销售数据解析 77
7.9.2 物以稀为贵 77
7.10 小结 78
第8章 协同经济的兴起和盈利方式 79
8.1 数据等于知识和财富 79
8.2 大数据带来的最大冲击：颠覆原有模式 80
8.2.1 分享经济 82
8.2.2 创客运动 83
8.2.3 合作创新 84
8.3 新模式在新协同经济中兴起 85
8.4 强调流畅性，摒弃灵活度 87
8.5 应用大数据制定战略新模式 89
8.6 小结 90
第9章 隐私难题 91
9.1 真相揭开的那天预示着个人隐私神话的失败 92
9.1.1 危险汇总 94
9.1.2 可在世界各地接听的手机通话 94
9.1.3 公民和退伍军人的数据如何帮助其他国家策划袭击 96
9.1.4 数据扩散逐步升级 97
9.1.5 为个人隐私画一条底线 98
9.1.6 企业的隐私难题 101
9.2 数据收集中的4大转变 102
9.2.1 数据入侵性改变 103
9.2.2 数据多样性的改变 104
9.2.3 数据整合性的改变 105
9.2.4 数据作用范围的改变 105
9.3 必须质疑的商业问题 110
9.4 谁是真正的数据拥有者 110
9.5 当前法律和措施在设定先例中的作用 111
9.6 授权允许的误区 113
9.7 个人价值与混合数据 113
9.8 匿名数据的误区 114
9.9 个人隐私与个人利益之间的平衡 115
9.10 数据收集何时会使你或你的公司承担责任 115
9.11 商业价值的透明度 117
9.12 数据从业人员必须铭记的事实 118
9.13 小结 118
第10章 国防情报部门中的用例 119
10.1 态势感知和可视化 120
10.2 信息相关性问题处理(“了解情况”问题) 121
10.3 海量数据中信息搜索和发现(“海底捞针”问题) 124
10.4 企业网络安全数据管理 127
10.5 后勤信息(包括粗放型/动态性企业资产目录) 127
10.6 加强卫生保健 127
10.7 开源信息 129
10.8 内存数据的现代化 130
10.9 企业数据中心 130
10.10 武器装备与战争中的大数据用例 130
10.11 小结 131
第11章 政府大数据管理用例 133
11.1 大数据趋势对政府数据的影响 134
11.2 联合国“全球脉动”计划用例 135
11.3 联邦政府(非国防部或情报界)用例 137
11.4 州政府用例 139
11.5 当地政府用例 142
11.6 法律实施用例 144
11.7 小结 145
第12章 安全行业用例 147
12.1 一切都在互联网上 147
12.2 亦敌亦友的数据 148
12.3 防病毒/反恶意软件用例 149
12.4 目标如何击中要害 151
12.5 虚拟和现实世界的碰撞 156
12.6 纷乱的机器数据 157
12.6.1 农民面临的信息安全困境 157
12.6.2 物联网中农民面临的安全困境周而复始 158
12.7 当前和未来信息安全分析法 159
12.8 小结 162
第13章 医疗保健领域用例 163
13.1 解决抗生素危机 163
13.2 使用大数据治病 165
13.3 从谷歌到疾病预防控制中心 165
13.3.1 美国疾病预防控制中心(CDC)的糖尿病交互图谱 168
13.3.2 项目数据领域 171
13.3.3 赛智生物网络 172
13.4 另一方：生物黑客 173
13.5 电子健康记录(EHR)、电子病历(EMR)和大数据 175
13.6 公布医疗保健数据 176
13.7 小结 179
第14章 小企业和农场用例 181
14.1 大数据适用于小企业 181
14.2 炒作和真实世界局限性之间的界限 182
14.3 为工作选择合适的工具 182
14.4 可能会使用的外部数据源示例 187
14.5 给使用共用或共享数据农民的一句忠告 192
14.5.1 说法一：数据属于农民 193
14.5.2 说法二：数据只用于“帮助”农民从农场中更加受益 194
14.5.3 说法三：农民的数据将会保密 194
14.6 钱、钱、钱：大数据扩大借贷能力的方式 195
14.6.1 PayPal信贷 196
14.6.2 亚马逊资本服务 196
14.6.3 数据驱动型贷款公司Kabbage 197
14.7 小结 197
第15章 交通运输中的用例 199
15.1 加速发展大数据赚取利润 199
15.1.1 美中不足的事 200
15.1.2 依靠数据获胜不会长久 201
15.1.3 火车、飞机和船舶中的数据使用 201
15.2 车联网：很可能不是你以为的那样 203
15.2.1 数据引导创新和自动化 206
15.2.2 智能城市的崛起 206
15.2.3 正在发生的交通创新实例 207
15.3 数据和无人驾驶汽车 208
15.4 互联的基础设施 210
15.5 汽车保险品牌数据收集设备 212
15.6 交通领域无法预料的数据可靠性 214
15.7 小结 215
第16章 能源领域中的用例 217
16.1 关于能源神话和假设的大数据 217
16.2 美国能源信息署(EIA)能源数据存储库 219
16.3 EIA能源数据表格浏览器 220
16.4 失踪的智能电表数据 222
16.5 EIA的API和数据集 222
16.6 国际意义与合作 223
16.7 公私合作下的能源数据变革 224
16.8 公用事业用例 225
16.9 小结 227
第17章 零售业大数据用例 229
17.1 在大数据中重新运用老战术 229
17.1.1 零售业没搞砸，对象客户发生了变化 231
17.1.2 品牌叛变和恶魔客户 231
17.1.3 客户体验又成为一个问题 232
17.1.4 大数据与恶魔客户复兴 232
17.2 零售业与大数据博弈的原因 234
17.3 大数据帮助零售业的方式 234
17.3.1 产品选择和定价 235
17.3.2 当前市场分析 236
17.3.3 利用大数据开发新的定价模式 236
17.3.4 寻找更好的方法获取更多、更好和更清洁的客户数据 237
17.3.5 研究和预测客户接受度和反应 237
17.3.6 预测并规划应对更广泛的市场发展趋势 241
17.4 预测零售业未来 243
17.5 小结 244
第18章 银行和金融服务业用例 245
18.1 定义问题 245
18.2 银行和贷款机构的用例 246
18.3 大数据如何在借贷领域点燃新竞争 248
18.4 新型可选择贷款方式 248
18.4.1 贝宝(PayPal)贷款项目 248
18.4.2 人人贷和贷款俱乐部 249
18.5 零售商与银行的较量；信用卡品牌规避银行 250
18.6 征信局所面临的大数据问题 250
18.7 谈谈保险公司 252
18.8 小结 254
第19章 制造业用例 255
19.1 经济形式与机会展望 256
19.2 制造业的十字路口 258
19.3 3D打印与大数据的相交点 260
19.4 3D打印是如何影响制造业并扰乱客户的 261
19.4.1 盈创公司一天打印10所住宅 261
19.4.2 3D打印的景观别墅 262
19.4.3 3D打印的傍水小宅 263
19.4.4 3D家庭打印对制造业的影响 263
19.5 增材制造的转变将是巨大的，并会波及所有部门 263
19.6 个性化制造将如何改变一切，甚至创造更多的大数据 265
19.7 制造业内部新数据源涌出 266
19.8 此行业的用例 267
19.9 小结 267
第20章 下放权力 269
20.1 数据民主化 269
20.2 4步措施 270
20.3 其他4步 272
20.4 小结 273
第21章 摘要 275
21.1 何为真正的大数据 275
21.2 如何制定成功的大数据策略 276
21.3 提出“正确”的问题 276
21.4 选择“正确”数据源的方法 277
21.5 解答大数据问题如同玩魔方 277
21.6 实时分析在动态化策略中的作用 278
21.7 大数据的价值主张和货币化 279
21.8 协同经济的兴起和盈利方式 279
21.9 隐私难题 280
21.10 政府大数据管理用例 280
21.11 国防情报部门中的用例 281
21.12 安全行业用例 282
21.13 医疗保健领域用例 282
21.14 小企业和农场用例 283
21.15 能源领域中的用例 284
21.16 交通运输中的用例 285
21.17 零售业大数据用例 286
21.18 银行和金融服务业用例 287
21.19 制造业用例 288
21.20 下放权力 289

前言/序言

　　当下有关大数据的讨论、文章和会议演讲中，始终有一个悬而未决的问题：到底可以用大数据做什么？当然，给出的回答通常非常概括，字眼含义往往含糊不清。很少有人阐明大数据的来源，更不用说大数据应用了。相关问题的答案更是少见，比如从如何计算大数据项目的投资回报率(ROI)，将大数据化为实际收益到如何开发一个成功的策略和最终如何运用分析来改变整个组织和行业。本书将回答目前有关大数据的最紧迫的以及更高层次的问题。
　　本书读者对象
　　本书的读者对象是那些对大数据实际应用而非技术细节更感兴趣的人。无论你是独自经营公司还是跨国运营企业，都会在本书中找到切实可行的建议：何时以何种方式利用大数据为所在机构赢得最理想的效果。无论是数据科学家、部门主管、律师、小企业主、非营利机构负责人，还是企业高管或董事会成员，本书都可以帮助他们将大数据技术应用于工作中，进行辅助决策。
　　此外，书中用大量篇幅描述了具体行业的大数据实际应用案例，用以指导不同行业和企业大数据的有效利用和潜在应用。不同的章节将针对10个不同行业有更详细的论述。本书将具体讨论大数据在包括政府、国防和情报、安全、医疗保健、小企业和农场、交通运输、能源、零售、银行保险及制造业等部门或领域的案例、策略、潜在因素和新兴趋势。然而，仅仅阅读论述所在行业的章节是不够的。不久的将来，大数据对其他行业的变化也将对你自身所处行业的未来发展产生影响。
　　如果说到大数据的发展方向的话，那便是催生变革，促进行业发展进程全面转折。事实上，大数据正在促进整个产业的融合，可以说，跨行业融合正在以前所未有的态势高速发展。因此，有必要关注那些与所在行业正在融合的产业，关注哪类客户正在减少或完全取消所提供的服务。在这方面，本书极有可能带给你更多惊喜。

《数据驱动：洞察、决策与增长的商业新引擎》 内容概述： 本书并非聚焦于“大数据”这一技术概念的定义或其发展历程，而是深入探讨数据如何成为现代商业成功的核心驱动力。我们将剥离那些令人望而生畏的技术术语，直接触及数据在实际商业运营中的价值体现。本书旨在为读者揭示一个颠覆性的视角：数据不再仅仅是信息堆积，而是可以被有效挖掘、转化为行动、并最终驱动企业实现可持续增长的战略资产。 我们不会提供一套通用的“大数据”解决方案，因为我们深知每个行业、每个企业都面临独特的挑战和机遇。相反，本书提供的是一套通用的思维模式和实践框架，帮助您理解如何在自己的业务场景中，系统性地构建数据驱动的文化和能力。我们将从宏观的商业战略层面入手，逐步深入到具体的落地执行，确保读者能够将理论知识转化为可行的商业洞察，并最终实现可衡量的业务成果。 本书的核心在于“数据驱动”的理念，它意味着企业决策不再依赖于直觉或经验，而是建立在坚实的数据分析和洞察之上。这并非意味着经验不再重要，而是经验与数据相结合，才能产生最强大的决策力量。我们将探讨如何打破信息孤岛，如何建立跨部门协作，如何培养具备数据素养的团队，以及如何运用数据来优化产品、提升客户体验、精简运营流程、甚至创造全新的商业模式。 核心章节探讨： 第一部分：数据驱动的战略思维 超越“大数据”：数据资产的价值重塑： 这一章将首先明确，我们讨论的“数据”远不止是海量、多样、高速的数据集。它关乎企业所拥有的、能够被转化为商业价值的任何信息资产。我们将探讨如何识别、收集、整合和管理这些数据资产，并将其视为企业最宝贵的战略资源，而非仅仅是IT部门的负担。我们将深入分析数据资产的生命周期，从源头采集到最终的价值释放，并讨论如何建立一套行之有效的数据资产管理体系。 从数据到洞察：构建决策的“情报系统”： 成功的企业并非仅仅拥有数据，而是能够从中挖掘出有价值的“情报”。本章将聚焦于如何将原始数据转化为 actionable insights（可执行的洞察）。我们将探讨数据分析的不同层次，从描述性分析（发生了什么）到诊断性分析（为什么会发生），再到预测性分析（将会发生什么）以及处方性分析（应该做什么）。我们将讨论各种可视化工具和技术如何帮助我们更直观地理解数据，以及如何构建一套持续反馈的数据洞察机制，让决策过程更加敏捷和准确。 文化转型：拥抱数据驱动的组织基因： 数据驱动的成功，归根结底在于组织文化的转变。本章将探讨如何打破部门壁垒，鼓励跨职能协作，以及如何在高层领导的推动下，将数据思维融入到企业日常运营的每一个环节。我们将讨论如何建立激励机制，鼓励员工主动拥抱数据，以及如何培养具备数据素养的领导者和团队。我们会分享一些组织转型过程中可能遇到的挑战，以及克服这些挑战的策略。 风险与伦理：负责任的数据利用： 随着数据能力的增强，数据安全、隐私保护和合规性也变得至关重要。本章将深入探讨在数据驱动的商业实践中，如何平衡创新与责任。我们将讨论数据泄露的风险、个人隐私的保护、以及如何遵守相关的法律法规（如GDPR、CCPA等）。我们会强调建立健全的数据治理框架，确保数据的合法、合规、安全使用，从而赢得客户的信任，并维护企业的长期声誉。 第二部分：落地实践与能力构建 数据采集与整合：打通信息孤岛的艺术： 优质的数据是有效分析的基础。本章将探讨如何设计和实施高效的数据采集策略，包括线上线下数据源的打通、第三方数据的整合，以及如何构建统一的数据仓库或数据湖，实现数据的集中管理和访问。我们将讨论 ETL（Extract, Transform, Load）和 ELT（Extract, Load, Transform）等数据处理模式，以及如何在保证数据质量的前提下，提高数据整合的效率。 数据分析工具与技术：选择与应用： 市场上有众多数据分析工具和技术，选择适合的工具是关键。本章将介绍主流的数据分析工具，如BI（商业智能）平台、统计分析软件、以及一些入门级的机器学习库。我们将重点探讨如何根据具体的业务需求来选择最合适的工具，并分享一些工具使用的最佳实践，帮助读者快速上手，并充分发挥工具的效能。本书不会深入讲解复杂的算法，而是侧重于如何将这些工具应用于解决实际商业问题。 构建数据分析团队：人才与技能的培养： 数据分析的成功离不开专业的人才。本章将探讨如何组建一支高效的数据分析团队，包括数据科学家、数据分析师、数据工程师等角色。我们将讨论如何识别和吸引具备相关技能的人才，以及如何通过持续的培训和发展，提升团队的整体能力。我们还会探讨如何将数据分析能力赋能给业务部门的员工，让他们能够独立地进行基本的数据分析。 数据驱动的绩效管理与持续优化： 数据不仅用于指导决策，更应贯穿于绩效评估和业务优化之中。本章将探讨如何建立基于数据的绩效评估体系，以及如何利用数据反馈机制，持续监控业务表现，识别改进机会，并迭代优化策略。我们将讨论 A/B 测试、用户画像、漏斗分析等常用方法，如何用于衡量和提升业务指标。 第三部分：通向数据驱动的未来 创新商业模式：数据赋能的无限可能： 数据驱动的不仅仅是现有业务的优化，更是创造全新商业模式的催化剂。本章将探讨如何利用数据来识别潜在的市场需求，设计个性化的产品和服务，以及构建新的收入来源。我们将分享一些企业如何通过数据洞察，成功颠覆传统行业，开创全新增长曲线的案例（但这些案例将聚焦于其数据驱动的思路和方法，而非特定行业的技术细节）。 面向未来的数据战略：敏捷与韧性： 商业环境瞬息万变，数据战略也需要具备敏捷性和韧性。本章将探讨如何构建一个能够快速适应变化的、以数据为核心的战略框架。我们将讨论如何保持对新兴技术的敏感度，如何构建灵活的数据基础设施，以及如何培养一支能够应对未知挑战的团队。 个人与职业发展：拥抱数据时代的机遇： 本章将从个人视角出发，探讨在数据时代，个人应该如何提升自身的数据素养，以及哪些职业技能将更具竞争力。我们将鼓励读者将数据思维融入到个人的学习和职业规划中，从而在这个快速发展的时代中抓住机遇，实现个人价值的最大化。 本书的价值： 本书旨在为企业管理者、业务决策者、市场营销人员、产品经理以及任何希望利用数据提升业务表现的专业人士，提供一套清晰、实用的指南。我们致力于帮助您： 理解数据驱动的本质： 摆脱技术迷雾，聚焦数据在商业价值创造中的核心作用。 构建数据驱动的战略思维： 掌握如何将数据转化为战略优势，做出更明智的决策。 掌握实用的落地方法： 了解如何从数据采集、分析到应用的全过程，并能根据自身情况进行调整。 培养数据驱动的组织文化： 学习如何激发团队潜能，推动组织向数据驱动转型。 发现数据驱动的创新机遇： 探索如何利用数据创造新的商业价值和增长点。 《数据驱动：洞察、决策与增长的商业新引擎》将是一次关于如何驾驭数据，实现商业腾飞的深度探索。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地踏上数据驱动的转型之路，在激烈的市场竞争中，抢占先机，赢得未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的！作为一名在传统行业摸爬滚打多年的从业者，我一直对“大数据”这个词既好奇又感到一丝畏惧，总觉得它离我太遥远，是技术大牛们的专属领域。但随着行业内数字化转型的浪潮越来越汹涌，我深知不拥抱大数据就意味着落后。抱着试一试的心态入手了《大数据策略》，没想到，这本书彻底颠覆了我之前的认知！它没有上来就讲一堆晦涩难懂的技术名词，而是从“为什么”和“怎么做”这两个最根本的问题切入，用非常接地气的方式阐述了大数据战略的重要性。第一部分花了大量篇幅讲解了在大数据时代，企业面临的机遇与挑战，以及如何构建一套清晰、可执行的大数据战略，这部分简直是为我这样的“小白”量身定制的启蒙教材。作者深入浅出地剖析了企业在应用大数据时常见的误区，以及如何规避这些风险，让我对“策略”二字有了更深刻的理解，不再是空洞的口号，而是切实可行的行动指南。这本书的语言风格非常友好，没有冷冰冰的技术说教，而是充满了对读者需求的关怀，让我感到自己是被认真对待的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启示在于，大数据不是一个独立的“技术”，而是一个“战略”。作者反复强调，缺乏清晰战略的大数据项目，注定会走向失败。《大数据策略》提供了非常系统的框架，指导读者如何从业务需求出发，明确大数据应用的目标，然后逐步推进数据采集、治理、分析和应用的全过程。我尤其喜欢书中关于“数据治理”和“数据安全”的章节。在实际工作中，我们常常忽视了数据的质量和安全，导致很多数据分析的结果不够准确，甚至出现数据泄露的风险。这本书用血淋淋的教训和成功的经验，提醒我们数据治理的必要性和重要性，以及如何建立一套有效的机制来保障数据的质量和安全。此外，书中关于数据驱动的文化建设和人才培养的探讨，也为我们企业内部推动大数据应用提供了重要的指导思想。它不仅仅是一本关于“如何用数据”的书，更是关于“如何构建一个支持大数据发展的组织和文化”的宝典，让我看到了大数据应用背后更深层次的思考。

评分☆☆☆☆☆

对于想要快速入门大数据，并从中获得实际指导的读者而言，《大数据策略》无疑是一本不可多得的佳作。这本书最大的优点在于其内容的结构化和逻辑性。从宏观的战略规划，到具体的行业案例，再到关键的技术解读，层层递进，非常容易理解。而且，书中不仅仅是陈述事实，更是提供了大量的思考维度和 actionable insights（可操作的见解），让读者在阅读过程中能够不断地与自己的工作实际进行对照和反思。我个人觉得，这本书最吸引人的地方在于，它始终围绕着“成功使用大数据”这个核心目标展开。无论是战略的制定，还是案例的分析，亦或是技术的介绍，都服务于这个最终目标。它能够帮助读者理清思路，避免盲目跟风，而是能够有针对性地、有策略地去探索和应用大数据，真正实现数据价值的最大化。这本书我已经推荐给了我的同事们，相信它也能为他们带来深刻的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书中最让我眼前一亮的部分，绝对是后面十章精心挑选的行业案例分享。我一直认为，理论再好，不如实际应用来得直观。而本书的案例，涵盖了金融、零售、医疗、制造、电商、交通、教育、能源、媒体，甚至还有农业，可以说是相当全面。每一个案例都不仅仅是简单地罗列了企业应用了大数据，而是详细地剖析了企业在面临何种业务痛点时，如何巧妙地运用大数据技术来解决问题，最终带来了怎样的业务增长或效率提升。例如，书中关于零售行业如何利用大数据进行精准营销和库存管理的案例，让我茅塞顿开，原来我们一直在苦恼的客户流失问题，通过分析消费行为数据，是可以找到源头的，并且能够有效地进行干预。又比如，在医疗领域，大数据如何助力疾病预测和个性化治疗，这些看似高精尖的应用，通过书中的案例解读，变得清晰可见，让我看到了大数据在改善民生方面的巨大潜力。这些案例的分析角度也非常独特，不仅仅停留在“是什么”，而是深入到“为什么这么做”以及“这样做的效果如何”，这对于我这样希望将大数据理念应用到自身工作中的读者来说，具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在技术应用层面上的平衡。它没有刻意回避技术，但也没有把读者淹没在技术细节中。《大数据策略》在阐述大数据战略的同时，巧妙地融入了对大数据关键技术的介绍，例如数据采集、存储、处理、分析以及可视化等。但作者非常聪明地没有陷入枯燥的技术讲解，而是将这些技术概念与实际应用场景紧密结合。比如，在讲解数据处理时，会结合案例说明不同类型的企业会采用哪种数据处理架构；在谈到数据分析时，会提及一些常见的分析模型，但重点是这些模型如何服务于业务目标。这种“润物细无声”的技术科普方式，让即使对技术不太敏感的读者，也能对大数据技术有一个基本的了解，并且明白这些技术是如何支撑起整个大数据战略的。书中提到的一些技术概念，例如数据仓库、数据湖、机器学习等，在案例分析中都有所体现，使得理论和实践能够有机地结合在一起，不会让读者感到脱节。这种深入浅出的讲解方式，对于想要全面了解大数据，但又不想成为技术专家的读者来说，是极大的福音。

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◆为12个案例研究提供了数据仓库总线矩阵示例

评分☆☆☆☆☆

都是专业领域的好书，希望看完之后自己能有一个质的提升

评分☆☆☆☆☆

一般没问题我都是默认好评的，这次书角有些破损，这本书也有些旧，失望。其他都是新书，都有塑封，还可以。

评分☆☆☆☆☆

◆用于处理参差不齐的可变深度层次和多值属性的桥接表

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质量杠杠的，内容讲的也挺不错，纸质好，618买的，送货也快，相信品牌的力量，值得拥有！

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这本书对于维度建模可以说是基础且必要的书，理论结合实践，非常不错

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Hadoop高级数据分析 使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书

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邮递非常快，这是我选择京东的原因

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