大數據策略 如何成功使用大數據與10個行業案例分享/大數據應用與技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] Pam Baker 著，Bob Gourley 編，於楠 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 數據策略
• 大數據應用
• 行業案例
• 數據分析
• 商業智能
• 數據挖掘
• 大數據技術
• 數字化轉型
• 數據驅動

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302439028

版次：1

商品編碼：11987266

包裝：平裝

叢書名： 大數據應用與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：268

字數：468000

産品特色

編輯推薦

　　大數據時代策略就是一切
　　分析工具會隨著時間的推移而老化
　　但大數據策略將勝齣
　　知己知彼百戰不殆
　　從瞭解各個行業案例開始
　　大數據是每個高管都願意掛在嘴邊的流行語
　　卻幾乎無人知曉如何成功地應用大數據
　　本書中可以找到答案！
　　如果沒有強有力的數據策略，即便存儲大量的數據或使用各種大數據工具，也無法幫助我們得到最終的分析結果

內容簡介

　　大數據正在改變我們的世界。互聯網發展以及移動通信市場和相關技術的迅速擴張業已創建大量的數據，包括結構化數據和非結構化數據。數據可用性和數據應用對商業和更廣泛的社會領域帶來瞭巨大影響。有效使用大數據有助於公司更精準地對重要信息進行分析，最終提高運營效率、減少成本、降低風險、加快創新、增加收入。本書詳細介紹瞭大數據策略的規劃和執行，配以10個不同行業裏不計其數的現實案例加以闡述。你將瞭解大數據的概念以及如何運用大數據——從計算投資迴報率和促成商業案例到整體開發和具體項目的大數據策略。每一章都會解答關鍵問題，並給齣你需要掌握的技能，以確保大數據項目成功。想要將大數據為自己和公司所用，請閱讀這本《大數據策略如何成功使用大數據與10個行業案例分享》。

作者簡介

　　帕姆·貝剋(Pam Baker)是一位著名的商業分析師、科技自由撰稿人，以及在綫齣版刊物和電子雜誌FierceBigData的編輯。她著作等身，文章經常刊登在不同的齣版物上，包括《機構投資者》(Institutional Investor)雜誌、CIO(印刷版)等。她以前曾擔任總部設在倫敦的VisionGain Research公司的簽約分析師。她實踐並撰寫瞭幾個知名的市場技術研究。她曾任研究員、作傢以及總部設在紐約的市場研究公司ABI Research的執行主編。

　　鮑勃·格雷(Bob Gourley)是CTOvision.com網站的主編，也是技術研究和顧問公司Crucial Point LLC的創始人和首席技術官。他以前曾在美國國防部計算機網絡防禦聯閤特遣部隊JTF-CND擔任任情報總監和國防情報局首席技術官。格雷發錶瞭40多篇文章，涉及主題廣泛，他也是Threats in the Age of Obama一書的特約作者。他的博客CTOvision被WashingtonTech網站評為美國技術類博客之一。

目錄

第1章 何為真正的大數據 1
1.1 技術層麵的定義 1
1.2 為什麼數據規模無關緊要 4
1.3 大數據對管理層意味著什麼 4
1.3.1 “大數據是萬能的” 4
1.3.2 “數據隻是另一種電子錶格” 5
1.4 大數據的執行方式 5
1.5 小結 10
第2章 如何製定成功的大數據策略 11
2.1 轉不齣的死命循環 11
2.2 如何解開“誰是第一次”這個難題 13
2.2.1 改變大數據視角 13
2.2.2 用戶認知與數據采集 13
2.2.3 Facebook預測性分析的現實 14
2.2.4 Facebook數據收集走得更遠 15
2.2.5 使用Facebook坦誠認知大數據發展潛力 16
2.2.6 專業認知與大數據現實 16
2.2.7 從感知到認知偏差 17
2.2.8 尋找大數據占蔔師 17
2.3 下一步：擁抱無知 19
2.4 始於何處 19
2.4.1 在結束時開始 20
2.4.2 當行動變為無為時 21
2.5 確認目標，瞄準目標 22
2.6 如何獲得最佳實踐方法，讓落後觀念遠離前進的道路 24
2.6.1 解決人們對大數據的恐慌 24
2.6.2 終結未知的恐懼 24
2.6.3 接受改變，融入改變 25
2.6.4 機器統治並不確定，人類仍然起作用 26
2.6.5 接觸少數固執的人 26
2.7 迴答沒人提齣的問題 26
2.7.1 持續詢問可能性 27
2.7.2 尋找最終目標 27
2.8 與解說團隊交叉閤作 28
2.8.1 為團隊增加業務分析師和關鍵終端用戶 28
2.8.2 為收集和管理數據增加首席數據官 29
2.9 小處著手、逐步發展並擴張 30
2.10 原型和迭代策略 31
2.11 談談嚮數據策略中添加預測分析 31
2.12 民主化數據，但預計幾乎無人使用(目前) 31
2.13 策略就是一個活的文檔；充實它、滋養它 32
2.14 小結 32
第3章 提齣“正確”的問題 33
3.1 協作努力，提齣問題 34
3.2 魔法8號球效應 35
3.3 用數學軟件來分析現實問題 36
3.4 “正確”問題的清單 36
3.5 小結 36
第4章 選擇“正確”數據源的方法 37
4.1 需要更多的數據源(數據類型)而非數據本身(數據容量) 37
4.2 為什麼無論數據規模多大，生成的數據量都會不足且永遠不足 38
4.3 數據囤積與先捉再放 38
4.4 不可思議的大數據案例：購買尿布的狗主人 39
4.5 升級事務性數據的價值 39
4.6 社交媒體數據分析的局限性 40
4.7 大數據買賣的貨幣價值 40
4.8 利用黑客技術賺錢碰到麻煩 41
4.9 評估數據源 42
4.10 過時的模型招緻競爭對手 42
4.11 購買數據時的考量 43
4.12 確定所需的外圍數據 43
4.13 談談結構化與非結構化數據 44
4.14 防止人為偏見對數據選擇的影響 46
4.15 數據孤島的危險 46
4.16 使用所需數據源的必要步驟 47
4.17 小結 48
第5章 解答大數據問題如同玩魔方 49
5.1 可行性數據的概念 49
5.2 描述性、預測性和規範性數據分析類型的差異 51
5.2.1 描述性數據分析 52
5.2.2 預測性數據分析 53
5.2.3 規範性數據分析 53
5.3 已有明確答案的問題 54
5.4 解釋會導緻更多的問題 55
5.5 需要解讀的問題——魔方 55
5.6 小結 57
第6章 實時分析在動態化策略中的作用 59
6.1 檢查實時錯覺和時間膠囊 60
6.2 靜態策略與動態策略 61
6.3 談談轉嚮動態策略的變革管理 62
6.4 選擇分析方式 62
6.5 利用專傢經驗，加速數據分析 65
6.6 實時分析來得太遲時該怎麼辦 66
6.7 小結 66
第7章 大數據的價值主張和貨幣化 67
7.1 確定未知領域的投資迴報率(ROI) 67
7.2 濫發的貨幣和模糊的投資迴報率 69
7.3 成本核算的睏惑 70
7.4 成本不是問題 71
7.5 先考慮大數據項目再談商業案例 71
7.6 計算實際成本 72
7.7 價值所在 73
7.7.1 從技術角度看待商業案例 73
7.7.2 從非技術角度看待商業案例 74
7.8 項目迴報率的計算公式 74
7.9 重要問題：是否應該齣售數據 76
7.9.1 銷售數據解析 77
7.9.2 物以稀為貴 77
7.10 小結 78
第8章 協同經濟的興起和盈利方式 79
8.1 數據等於知識和財富 79
8.2 大數據帶來的最大衝擊：顛覆原有模式 80
8.2.1 分享經濟 82
8.2.2 創客運動 83
8.2.3 閤作創新 84
8.3 新模式在新協同經濟中興起 85
8.4 強調流暢性，摒棄靈活度 87
8.5 應用大數據製定戰略新模式 89
8.6 小結 90
第9章 隱私難題 91
9.1 真相揭開的那天預示著個人隱私神話的失敗 92
9.1.1 危險匯總 94
9.1.2 可在世界各地接聽的手機通話 94
9.1.3 公民和退伍軍人的數據如何幫助其他國傢策劃襲擊 96
9.1.4 數據擴散逐步升級 97
9.1.5 為個人隱私畫一條底綫 98
9.1.6 企業的隱私難題 101
9.2 數據收集中的4大轉變 102
9.2.1 數據入侵性改變 103
9.2.2 數據多樣性的改變 104
9.2.3 數據整閤性的改變 105
9.2.4 數據作用範圍的改變 105
9.3 必須質疑的商業問題 110
9.4 誰是真正的數據擁有者 110
9.5 當前法律和措施在設定先例中的作用 111
9.6 授權允許的誤區 113
9.7 個人價值與混閤數據 113
9.8 匿名數據的誤區 114
9.9 個人隱私與個人利益之間的平衡 115
9.10 數據收集何時會使你或你的公司承擔責任 115
9.11 商業價值的透明度 117
9.12 數據從業人員必須銘記的事實 118
9.13 小結 118
第10章 國防情報部門中的用例 119
10.1 態勢感知和可視化 120
10.2 信息相關性問題處理(“瞭解情況”問題) 121
10.3 海量數據中信息搜索和發現(“海底撈針”問題) 124
10.4 企業網絡安全數據管理 127
10.5 後勤信息(包括粗放型/動態性企業資産目錄) 127
10.6 加強衛生保健 127
10.7 開源信息 129
10.8 內存數據的現代化 130
10.9 企業數據中心 130
10.10 武器裝備與戰爭中的大數據用例 130
10.11 小結 131
第11章 政府大數據管理用例 133
11.1 大數據趨勢對政府數據的影響 134
11.2 聯閤國“全球脈動”計劃用例 135
11.3 聯邦政府(非國防部或情報界)用例 137
11.4 州政府用例 139
11.5 當地政府用例 142
11.6 法律實施用例 144
11.7 小結 145
第12章 安全行業用例 147
12.1 一切都在互聯網上 147
12.2 亦敵亦友的數據 148
12.3 防病毒/反惡意軟件用例 149
12.4 目標如何擊中要害 151
12.5 虛擬和現實世界的碰撞 156
12.6 紛亂的機器數據 157
12.6.1 農民麵臨的信息安全睏境 157
12.6.2 物聯網中農民麵臨的安全睏境周而復始 158
12.7 當前和未來信息安全分析法 159
12.8 小結 162
第13章 醫療保健領域用例 163
13.1 解決抗生素危機 163
13.2 使用大數據治病 165
13.3 從榖歌到疾病預防控製中心 165
13.3.1 美國疾病預防控製中心(CDC)的糖尿病交互圖譜 168
13.3.2 項目數據領域 171
13.3.3 賽智生物網絡 172
13.4 另一方：生物黑客 173
13.5 電子健康記錄(EHR)、電子病曆(EMR)和大數據 175
13.6 公布醫療保健數據 176
13.7 小結 179
第14章 小企業和農場用例 181
14.1 大數據適用於小企業 181
14.2 炒作和真實世界局限性之間的界限 182
14.3 為工作選擇閤適的工具 182
14.4 可能會使用的外部數據源示例 187
14.5 給使用共用或共享數據農民的一句忠告 192
14.5.1 說法一：數據屬於農民 193
14.5.2 說法二：數據隻用於“幫助”農民從農場中更加受益 194
14.5.3 說法三：農民的數據將會保密 194
14.6 錢、錢、錢：大數據擴大藉貸能力的方式 195
14.6.1 PayPal信貸 196
14.6.2 亞馬遜資本服務 196
14.6.3 數據驅動型貸款公司Kabbage 197
14.7 小結 197
第15章 交通運輸中的用例 199
15.1 加速發展大數據賺取利潤 199
15.1.1 美中不足的事 200
15.1.2 依靠數據獲勝不會長久 201
15.1.3 火車、飛機和船舶中的數據使用 201
15.2 車聯網：很可能不是你以為的那樣 203
15.2.1 數據引導創新和自動化 206
15.2.2 智能城市的崛起 206
15.2.3 正在發生的交通創新實例 207
15.3 數據和無人駕駛汽車 208
15.4 互聯的基礎設施 210
15.5 汽車保險品牌數據收集設備 212
15.6 交通領域無法預料的數據可靠性 214
15.7 小結 215
第16章 能源領域中的用例 217
16.1 關於能源神話和假設的大數據 217
16.2 美國能源信息署(EIA)能源數據存儲庫 219
16.3 EIA能源數據錶格瀏覽器 220
16.4 失蹤的智能電錶數據 222
16.5 EIA的API和數據集 222
16.6 國際意義與閤作 223
16.7 公私閤作下的能源數據變革 224
16.8 公用事業用例 225
16.9 小結 227
第17章 零售業大數據用例 229
17.1 在大數據中重新運用老戰術 229
17.1.1 零售業沒搞砸，對象客戶發生瞭變化 231
17.1.2 品牌叛變和惡魔客戶 231
17.1.3 客戶體驗又成為一個問題 232
17.1.4 大數據與惡魔客戶復興 232
17.2 零售業與大數據博弈的原因 234
17.3 大數據幫助零售業的方式 234
17.3.1 産品選擇和定價 235
17.3.2 當前市場分析 236
17.3.3 利用大數據開發新的定價模式 236
17.3.4 尋找更好的方法獲取更多、更好和更清潔的客戶數據 237
17.3.5 研究和預測客戶接受度和反應 237
17.3.6 預測並規劃應對更廣泛的市場發展趨勢 241
17.4 預測零售業未來 243
17.5 小結 244
第18章 銀行和金融服務業用例 245
18.1 定義問題 245
18.2 銀行和貸款機構的用例 246
18.3 大數據如何在藉貸領域點燃新競爭 248
18.4 新型可選擇貸款方式 248
18.4.1 貝寶(PayPal)貸款項目 248
18.4.2 人人貸和貸款俱樂部 249
18.5 零售商與銀行的較量；信用卡品牌規避銀行 250
18.6 徵信局所麵臨的大數據問題 250
18.7 談談保險公司 252
18.8 小結 254
第19章 製造業用例 255
19.1 經濟形式與機會展望 256
19.2 製造業的十字路口 258
19.3 3D打印與大數據的相交點 260
19.4 3D打印是如何影響製造業並擾亂客戶的 261
19.4.1 盈創公司一天打印10所住宅 261
19.4.2 3D打印的景觀彆墅 262
19.4.3 3D打印的傍水小宅 263
19.4.4 3D傢庭打印對製造業的影響 263
19.5 增材製造的轉變將是巨大的，並會波及所有部門 263
19.6 個性化製造將如何改變一切，甚至創造更多的大數據 265
19.7 製造業內部新數據源湧齣 266
19.8 此行業的用例 267
19.9 小結 267
第20章 下放權力 269
20.1 數據民主化 269
20.2 4步措施 270
20.3 其他4步 272
20.4 小結 273
第21章 摘要 275
21.1 何為真正的大數據 275
21.2 如何製定成功的大數據策略 276
21.3 提齣“正確”的問題 276
21.4 選擇“正確”數據源的方法 277
21.5 解答大數據問題如同玩魔方 277
21.6 實時分析在動態化策略中的作用 278
21.7 大數據的價值主張和貨幣化 279
21.8 協同經濟的興起和盈利方式 279
21.9 隱私難題 280
21.10 政府大數據管理用例 280
21.11 國防情報部門中的用例 281
21.12 安全行業用例 282
21.13 醫療保健領域用例 282
21.14 小企業和農場用例 283
21.15 能源領域中的用例 284
21.16 交通運輸中的用例 285
21.17 零售業大數據用例 286
21.18 銀行和金融服務業用例 287
21.19 製造業用例 288
21.20 下放權力 289

前言/序言

　　當下有關大數據的討論、文章和會議演講中，始終有一個懸而未決的問題：到底可以用大數據做什麼？當然，給齣的迴答通常非常概括，字眼含義往往含糊不清。很少有人闡明大數據的來源，更不用說大數據應用瞭。相關問題的答案更是少見，比如從如何計算大數據項目的投資迴報率(ROI)，將大數據化為實際收益到如何開發一個成功的策略和最終如何運用分析來改變整個組織和行業。本書將迴答目前有關大數據的最緊迫的以及更高層次的問題。
　　本書讀者對象
　　本書的讀者對象是那些對大數據實際應用而非技術細節更感興趣的人。無論你是獨自經營公司還是跨國運營企業，都會在本書中找到切實可行的建議：何時以何種方式利用大數據為所在機構贏得最理想的效果。無論是數據科學傢、部門主管、律師、小企業主、非營利機構負責人，還是企業高管或董事會成員，本書都可以幫助他們將大數據技術應用於工作中，進行輔助決策。
　　此外，書中用大量篇幅描述瞭具體行業的大數據實際應用案例，用以指導不同行業和企業大數據的有效利用和潛在應用。不同的章節將針對10個不同行業有更詳細的論述。本書將具體討論大數據在包括政府、國防和情報、安全、醫療保健、小企業和農場、交通運輸、能源、零售、銀行保險及製造業等部門或領域的案例、策略、潛在因素和新興趨勢。然而，僅僅閱讀論述所在行業的章節是不夠的。不久的將來，大數據對其他行業的變化也將對你自身所處行業的未來發展産生影響。
　　如果說到大數據的發展方嚮的話，那便是催生變革，促進行業發展進程全麵轉摺。事實上，大數據正在促進整個産業的融閤，可以說，跨行業融閤正在以前所未有的態勢高速發展。因此，有必要關注那些與所在行業正在融閤的産業，關注哪類客戶正在減少或完全取消所提供的服務。在這方麵，本書極有可能帶給你更多驚喜。

《數據驅動：洞察、決策與增長的商業新引擎》 內容概述： 本書並非聚焦於“大數據”這一技術概念的定義或其發展曆程，而是深入探討數據如何成為現代商業成功的核心驅動力。我們將剝離那些令人望而生畏的技術術語，直接觸及數據在實際商業運營中的價值體現。本書旨在為讀者揭示一個顛覆性的視角：數據不再僅僅是信息堆積，而是可以被有效挖掘、轉化為行動、並最終驅動企業實現可持續增長的戰略資産。 我們不會提供一套通用的“大數據”解決方案，因為我們深知每個行業、每個企業都麵臨獨特的挑戰和機遇。相反，本書提供的是一套通用的思維模式和實踐框架，幫助您理解如何在自己的業務場景中，係統性地構建數據驅動的文化和能力。我們將從宏觀的商業戰略層麵入手，逐步深入到具體的落地執行，確保讀者能夠將理論知識轉化為可行的商業洞察，並最終實現可衡量的業務成果。 本書的核心在於“數據驅動”的理念，它意味著企業決策不再依賴於直覺或經驗，而是建立在堅實的數據分析和洞察之上。這並非意味著經驗不再重要，而是經驗與數據相結閤，纔能産生最強大的決策力量。我們將探討如何打破信息孤島，如何建立跨部門協作，如何培養具備數據素養的團隊，以及如何運用數據來優化産品、提升客戶體驗、精簡運營流程、甚至創造全新的商業模式。 核心章節探討： 第一部分：數據驅動的戰略思維 超越“大數據”：數據資産的價值重塑： 這一章將首先明確，我們討論的“數據”遠不止是海量、多樣、高速的數據集。它關乎企業所擁有的、能夠被轉化為商業價值的任何信息資産。我們將探討如何識彆、收集、整閤和管理這些數據資産，並將其視為企業最寶貴的戰略資源，而非僅僅是IT部門的負擔。我們將深入分析數據資産的生命周期，從源頭采集到最終的價值釋放，並討論如何建立一套行之有效的數據資産管理體係。 從數據到洞察：構建決策的“情報係統”： 成功的企業並非僅僅擁有數據，而是能夠從中挖掘齣有價值的“情報”。本章將聚焦於如何將原始數據轉化為 actionable insights（可執行的洞察）。我們將探討數據分析的不同層次，從描述性分析（發生瞭什麼）到診斷性分析（為什麼會發生），再到預測性分析（將會發生什麼）以及處方性分析（應該做什麼）。我們將討論各種可視化工具和技術如何幫助我們更直觀地理解數據，以及如何構建一套持續反饋的數據洞察機製，讓決策過程更加敏捷和準確。 文化轉型：擁抱數據驅動的組織基因： 數據驅動的成功，歸根結底在於組織文化的轉變。本章將探討如何打破部門壁壘，鼓勵跨職能協作，以及如何在高層領導的推動下，將數據思維融入到企業日常運營的每一個環節。我們將討論如何建立激勵機製，鼓勵員工主動擁抱數據，以及如何培養具備數據素養的領導者和團隊。我們會分享一些組織轉型過程中可能遇到的挑戰，以及剋服這些挑戰的策略。 風險與倫理：負責任的數據利用： 隨著數據能力的增強，數據安全、隱私保護和閤規性也變得至關重要。本章將深入探討在數據驅動的商業實踐中，如何平衡創新與責任。我們將討論數據泄露的風險、個人隱私的保護、以及如何遵守相關的法律法規（如GDPR、CCPA等）。我們會強調建立健全的數據治理框架，確保數據的閤法、閤規、安全使用，從而贏得客戶的信任，並維護企業的長期聲譽。 第二部分：落地實踐與能力構建 數據采集與整閤：打通信息孤島的藝術： 優質的數據是有效分析的基礎。本章將探討如何設計和實施高效的數據采集策略，包括綫上綫下數據源的打通、第三方數據的整閤，以及如何構建統一的數據倉庫或數據湖，實現數據的集中管理和訪問。我們將討論 ETL（Extract, Transform, Load）和 ELT（Extract, Load, Transform）等數據處理模式，以及如何在保證數據質量的前提下，提高數據整閤的效率。 數據分析工具與技術：選擇與應用： 市場上有眾多數據分析工具和技術，選擇適閤的工具是關鍵。本章將介紹主流的數據分析工具，如BI（商業智能）平颱、統計分析軟件、以及一些入門級的機器學習庫。我們將重點探討如何根據具體的業務需求來選擇最閤適的工具，並分享一些工具使用的最佳實踐，幫助讀者快速上手，並充分發揮工具的效能。本書不會深入講解復雜的算法，而是側重於如何將這些工具應用於解決實際商業問題。 構建數據分析團隊：人纔與技能的培養： 數據分析的成功離不開專業的人纔。本章將探討如何組建一支高效的數據分析團隊，包括數據科學傢、數據分析師、數據工程師等角色。我們將討論如何識彆和吸引具備相關技能的人纔，以及如何通過持續的培訓和發展，提升團隊的整體能力。我們還會探討如何將數據分析能力賦能給業務部門的員工，讓他們能夠獨立地進行基本的數據分析。 數據驅動的績效管理與持續優化： 數據不僅用於指導決策，更應貫穿於績效評估和業務優化之中。本章將探討如何建立基於數據的績效評估體係，以及如何利用數據反饋機製，持續監控業務錶現，識彆改進機會，並迭代優化策略。我們將討論 A/B 測試、用戶畫像、漏鬥分析等常用方法，如何用於衡量和提升業務指標。 第三部分：通嚮數據驅動的未來 創新商業模式：數據賦能的無限可能： 數據驅動的不僅僅是現有業務的優化，更是創造全新商業模式的催化劑。本章將探討如何利用數據來識彆潛在的市場需求，設計個性化的産品和服務，以及構建新的收入來源。我們將分享一些企業如何通過數據洞察，成功顛覆傳統行業，開創全新增長麯綫的案例（但這些案例將聚焦於其數據驅動的思路和方法，而非特定行業的技術細節）。 麵嚮未來的數據戰略：敏捷與韌性： 商業環境瞬息萬變，數據戰略也需要具備敏捷性和韌性。本章將探討如何構建一個能夠快速適應變化的、以數據為核心的戰略框架。我們將討論如何保持對新興技術的敏感度，如何構建靈活的數據基礎設施，以及如何培養一支能夠應對未知挑戰的團隊。 個人與職業發展：擁抱數據時代的機遇： 本章將從個人視角齣發，探討在數據時代，個人應該如何提升自身的數據素養，以及哪些職業技能將更具競爭力。我們將鼓勵讀者將數據思維融入到個人的學習和職業規劃中，從而在這個快速發展的時代中抓住機遇，實現個人價值的最大化。 本書的價值： 本書旨在為企業管理者、業務決策者、市場營銷人員、産品經理以及任何希望利用數據提升業務錶現的專業人士，提供一套清晰、實用的指南。我們緻力於幫助您： 理解數據驅動的本質： 擺脫技術迷霧，聚焦數據在商業價值創造中的核心作用。 構建數據驅動的戰略思維： 掌握如何將數據轉化為戰略優勢，做齣更明智的決策。 掌握實用的落地方法： 瞭解如何從數據采集、分析到應用的全過程，並能根據自身情況進行調整。 培養數據驅動的組織文化： 學習如何激發團隊潛能，推動組織嚮數據驅動轉型。 發現數據驅動的創新機遇： 探索如何利用數據創造新的商業價值和增長點。 《數據驅動：洞察、決策與增長的商業新引擎》將是一次關於如何駕馭數據，實現商業騰飛的深度探索。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地踏上數據驅動的轉型之路，在激烈的市場競爭中，搶占先機，贏得未來。

評分☆☆☆☆☆

對於想要快速入門大數據，並從中獲得實際指導的讀者而言，《大數據策略》無疑是一本不可多得的佳作。這本書最大的優點在於其內容的結構化和邏輯性。從宏觀的戰略規劃，到具體的行業案例，再到關鍵的技術解讀，層層遞進，非常容易理解。而且，書中不僅僅是陳述事實，更是提供瞭大量的思考維度和 actionable insights（可操作的見解），讓讀者在閱讀過程中能夠不斷地與自己的工作實際進行對照和反思。我個人覺得，這本書最吸引人的地方在於，它始終圍繞著“成功使用大數據”這個核心目標展開。無論是戰略的製定，還是案例的分析，亦或是技術的介紹，都服務於這個最終目標。它能夠幫助讀者理清思路，避免盲目跟風，而是能夠有針對性地、有策略地去探索和應用大數據，真正實現數據價值的最大化。這本書我已經推薦給瞭我的同事們，相信它也能為他們帶來深刻的啓發。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞這本書在技術應用層麵上的平衡。它沒有刻意迴避技術，但也沒有把讀者淹沒在技術細節中。《大數據策略》在闡述大數據戰略的同時，巧妙地融入瞭對大數據關鍵技術的介紹，例如數據采集、存儲、處理、分析以及可視化等。但作者非常聰明地沒有陷入枯燥的技術講解，而是將這些技術概念與實際應用場景緊密結閤。比如，在講解數據處理時，會結閤案例說明不同類型的企業會采用哪種數據處理架構；在談到數據分析時，會提及一些常見的分析模型，但重點是這些模型如何服務於業務目標。這種“潤物細無聲”的技術科普方式，讓即使對技術不太敏感的讀者，也能對大數據技術有一個基本的瞭解，並且明白這些技術是如何支撐起整個大數據戰略的。書中提到的一些技術概念，例如數據倉庫、數據湖、機器學習等，在案例分析中都有所體現，使得理論和實踐能夠有機地結閤在一起，不會讓讀者感到脫節。這種深入淺齣的講解方式，對於想要全麵瞭解大數據，但又不想成為技術專傢的讀者來說，是極大的福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的啓示在於，大數據不是一個獨立的“技術”，而是一個“戰略”。作者反復強調，缺乏清晰戰略的大數據項目，注定會走嚮失敗。《大數據策略》提供瞭非常係統的框架，指導讀者如何從業務需求齣發，明確大數據應用的目標，然後逐步推進數據采集、治理、分析和應用的全過程。我尤其喜歡書中關於“數據治理”和“數據安全”的章節。在實際工作中，我們常常忽視瞭數據的質量和安全，導緻很多數據分析的結果不夠準確，甚至齣現數據泄露的風險。這本書用血淋淋的教訓和成功的經驗，提醒我們數據治理的必要性和重要性，以及如何建立一套有效的機製來保障數據的質量和安全。此外，書中關於數據驅動的文化建設和人纔培養的探討，也為我們企業內部推動大數據應用提供瞭重要的指導思想。它不僅僅是一本關於“如何用數據”的書，更是關於“如何構建一個支持大數據發展的組織和文化”的寶典，讓我看到瞭大數據應用背後更深層次的思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身打造的！作為一名在傳統行業摸爬滾打多年的從業者，我一直對“大數據”這個詞既好奇又感到一絲畏懼，總覺得它離我太遙遠，是技術大牛們的專屬領域。但隨著行業內數字化轉型的浪潮越來越洶湧，我深知不擁抱大數據就意味著落後。抱著試一試的心態入手瞭《大數據策略》，沒想到，這本書徹底顛覆瞭我之前的認知！它沒有上來就講一堆晦澀難懂的技術名詞，而是從“為什麼”和“怎麼做”這兩個最根本的問題切入，用非常接地氣的方式闡述瞭大數據戰略的重要性。第一部分花瞭大量篇幅講解瞭在大數據時代，企業麵臨的機遇與挑戰，以及如何構建一套清晰、可執行的大數據戰略，這部分簡直是為我這樣的“小白”量身定製的啓濛教材。作者深入淺齣地剖析瞭企業在應用大數據時常見的誤區，以及如何規避這些風險，讓我對“策略”二字有瞭更深刻的理解，不再是空洞的口號，而是切實可行的行動指南。這本書的語言風格非常友好，沒有冷冰冰的技術說教，而是充滿瞭對讀者需求的關懷，讓我感到自己是被認真對待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書中最讓我眼前一亮的部分，絕對是後麵十章精心挑選的行業案例分享。我一直認為，理論再好，不如實際應用來得直觀。而本書的案例，涵蓋瞭金融、零售、醫療、製造、電商、交通、教育、能源、媒體，甚至還有農業，可以說是相當全麵。每一個案例都不僅僅是簡單地羅列瞭企業應用瞭大數據，而是詳細地剖析瞭企業在麵臨何種業務痛點時，如何巧妙地運用大數據技術來解決問題，最終帶來瞭怎樣的業務增長或效率提升。例如，書中關於零售行業如何利用大數據進行精準營銷和庫存管理的案例，讓我茅塞頓開，原來我們一直在苦惱的客戶流失問題，通過分析消費行為數據，是可以找到源頭的，並且能夠有效地進行乾預。又比如，在醫療領域，大數據如何助力疾病預測和個性化治療，這些看似高精尖的應用，通過書中的案例解讀，變得清晰可見，讓我看到瞭大數據在改善民生方麵的巨大潛力。這些案例的分析角度也非常獨特，不僅僅停留在“是什麼”，而是深入到“為什麼這麼做”以及“這樣做的效果如何”，這對於我這樣希望將大數據理念應用到自身工作中的讀者來說，具有極高的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

書不錯內容有深度，紙張一般

評分☆☆☆☆☆

數據挖掘實例的書，學一下

評分☆☆☆☆☆

郵遞非常快，這是我選擇京東的原因

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，還會購買。

評分☆☆☆☆☆

《大數據應用與技術叢書·數據倉庫工具箱（第3版）：維度建模權威指南》涉及的所有技術都基於作者實際從事DW/BI的設計經驗，通過實際案例加以描述。

評分☆☆☆☆☆

特彆好，疊券300-200，超級劃算

評分☆☆☆☆☆

挺，，厚，，，實，，內容多的，物有所值。

評分☆☆☆☆☆

◆用於處理參差不齊的可變深度層次和多值屬性的橋接錶

評分☆☆☆☆☆

非常好的産品非常好的服務！