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[美] 帕姆·贝克（PamBaker）著(美)鲍勃· 著

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• 数字化转型
• 管理学
• 信息技术
• 决策支持
• 战略规划
• 数据治理

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302439028

商品编码：10496031696

出版时间：2016-07-01

作  者:(美)帕姆·贝克(Pam Baker) 著；(美)鲍勃·格雷(Bob Gourley) 参编；于楠 译 定  价:49.8 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2016年07月01日 页  数:289 装  帧:平装 ISBN:9787302439028 ●第1章 何为真正的大数据
●1.1 技术层面的定义
●1.2 为什么数据规模无关紧要
●1.3 大数据对管理层意味着什么
●1.3.1 “大数据是的”
●1.3.2 “数据只是另一种电子表格”
●1.4 大数据的执行方式
●1.5 小结
●第2章 如何制定成功的大数据策略
●2.1 转不出的死命循环
●2.2 如何解开“谁是次”这个难题
●2.2.1 改变大数据视角
●2.2.2 用户认知与数据采集
●2.2.3 Facebook预测性分析的现实
●2.2.4 Facebook数据收集走得更远
●2.2.5 使用Facebook坦诚认知大数据发展潜力
●2.2.6 专业认知与大数据现实
●2.2.7 从感知到认知偏差
●2.2.8 寻找大数据占卜师
●2.3 下一步：拥抱无知
●部分目录

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，很终提高运营效率、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，请阅读帕姆？贝克著的这本《大数据策略(如何成功使用大数据与10个行业案例分享)》。 (美)帕姆·贝克(Pam Baker) 著；(美)鲍勃·格雷(Bob Gourley) 参编；于楠 译 帕姆·贝克(Pam Baker)，是一位有名的商业分析师、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。

《海量信息时代的创新法则》 一、 引言：数据洪流中的求索 我们正身处一个前所未有的信息爆炸时代。每一次点击、每一次交易、每一次互动，都在生成海量的数据。这些数据如同奔腾不息的河流，既蕴藏着巨大的价值，也带来了严峻的挑战。如何在浩瀚如烟的数据海洋中捕捉有价值的信息，将其转化为驱动决策、优化流程、催生创新的核心动力？这不仅是企业在激烈市场竞争中立足的关键，也是国家在数字经济时代保持领先地位的战略基石。 《海量信息时代的创新法则》并非一本关于数据存储、处理技术或算法应用的工具手册。它更像是一次深刻的洞察与反思，探究的是在数据唾手可得的当下，如何重塑我们的思维模式，调整我们的战略方向，并构建一套行之有效的创新机制。本书的核心在于，它不仅仅关注“如何做”，更侧重于“为何做”以及“为何这样做才有效”。它旨在为那些在海量信息面前感到迷茫、渴望突破现状的企业家、管理者、产品经理、市场分析师以及所有致力于在信息时代寻求创新突破的实践者，提供一套全新的视角和切实可行的指导。 本书的出发点，是对当前社会发展趋势的敏锐洞察。我们看到，大数据技术的发展日新月异，从云计算到人工智能，再到物联网，它们共同编织了一个日益互联互通的数字世界。然而，技术的进步本身并不能自动带来价值。真正的价值在于如何理解和运用这些技术所产生的数据，并将其转化为 tangible 的业务成果和竞争优势。许多企业虽然拥有庞大的数据量，却未能有效从中挖掘出战略价值，其原因并非技术能力的欠缺，而是战略思维的滞后，是创新策略的缺位。 因此，《海量信息时代的创新法则》致力于填补这一认知空白。它将带领读者穿越技术迷雾，直击数据时代的本质——“数据是资产，更是洞察的源泉；信息是能量，更是创新的引擎”。本书不是关于如何构建庞大的数据仓库，也不是关于如何调优复杂的机器学习模型。相反，它聚焦于如何通过战略性的思考，将这些技术工具所产生的数据转化为企业发展的“核能”。我们将深入剖析那些成功驾驭数据洪流，实现跨越式发展的企业案例，提炼出他们成功的普适性法则，并将其转化为可操作的创新框架。 本书并非基于某个特定行业或领域的论述，而是放眼全局，从宏观的战略层面出发，探讨通用性的创新原理。无论您身处哪个行业，无论您的企业规模大小，只要您面对的是海量信息带来的机遇与挑战，这本书都将为您提供一份宝贵的思维指南。它将帮助您认识到，在信息爆炸的时代，仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何构思、设计和实施一套能够持续产生创新价值的战略。 二、 数据赋能下的战略重塑 在海量信息时代，传统意义上的战略制定方式已经难以适应快速变化的市场环境。企业需要的是一种更加动态、更加敏锐、更加以数据为驱动的战略重塑模式。本书将深入探讨如何利用数据来审视和优化企业的核心战略，包括： 目标市场与客户洞察的革新： 过去，市场调研主要依赖于抽样调查和问卷反馈。而如今，我们可以通过分析用户行为数据、社交媒体互动、交易记录等，对目标市场和客户进行前所未有的精细化理解。本书将阐述如何从海量数据中识别潜在的细分市场、洞察客户未被满足的需求、预测客户行为趋势，从而实现营销策略的精准投放和产品服务的个性化定制。我们将学习如何构建“360度客户画像”，以及如何基于这些画像来指导产品开发、服务优化和营销推广。这不仅仅是简单的用户分群，而是对用户需求的深层挖掘和未来趋势的预测。 产品与服务创新的数据驱动路径： 传统的产品创新往往依赖于直觉和有限的反馈。在海量信息时代，数据成为了创新的催化剂。本书将指导读者如何通过分析用户使用数据、竞品分析数据、市场反馈数据等，来发现产品的痛点、挖掘新的功能需求、优化用户体验，甚至创造全新的产品品类。我们将探讨如何建立“数据驱动的产品迭代回路”，将用户反馈、市场趋势与产品设计紧密结合，实现产品服务的持续进化和市场适应性。这包括如何利用A/B测试、用户旅程分析、情感分析等方法来指导产品改进，确保产品始终处于市场前沿。 运营效率与供应链优化的精细化管理： 海量数据为企业运营和供应链管理带来了前所未有的精细化能力。本书将展示如何利用实时数据分析来优化生产流程、降低运营成本、提升物流效率、预测供需波动，从而构建更具韧性和响应性的供应链。我们将探讨如何通过数据驱动的决策来缩短产品上市时间，提高库存周转率，并最终转化为直接的经济效益。这包括如何运用预测性维护来减少设备故障，如何通过需求预测来优化原材料采购，以及如何通过实时追踪来监控和管理整个供应链的每一个环节。 风险管理与合规性的数据化策略： 在复杂的商业环境中，风险无处不在。海量数据不仅能帮助我们识别和预测风险，还能为风险规避和合规性管理提供强大的支撑。本书将探讨如何利用数据分析来监测市场风险、信用风险、操作风险，以及如何通过数据留存和分析来满足合规性要求，例如隐私保护和数据安全。我们将学习如何建立“数据驱动的风险预警系统”，提前防范潜在的危机，并确保企业的稳健运营。这包括如何利用异常检测算法来识别欺诈行为，如何通过合规性报告自动化来降低人为错误，以及如何建立数据隐私保护的策略来赢得用户信任。 三、 创新生态与思维模式的转型 海量信息时代对创新的要求是全方位的，它不仅体现在战略层面，更渗透到企业文化、组织结构和个体思维模式的方方面面。本书将深入探讨如何构建一个鼓励创新、拥抱变化的生态系统： 拥抱不确定性的决策文化： 在快速变化的环境中，决策者需要具备在不确定性中做出最佳选择的能力。本书将探讨如何利用数据来量化不确定性，如何构建基于概率的决策模型，以及如何培养一种鼓励试错、快速学习的决策文化。我们将学习如何区分“已知的不确定性”与“未知的不确定性”，并根据不同的情况采取相应的决策策略。这包括如何利用蒙特卡洛模拟来评估不同场景下的结果，以及如何建立一个鼓励实验和快速迭代的反馈机制。 跨界协作与知识共享的驱动力： 突破性的创新往往来自于不同领域的知识和观点的碰撞。本书将强调构建一个鼓励跨部门、跨组织的协作平台，促进知识的自由流动和共享。我们将探讨如何利用数据分析来识别潜在的协作机会，以及如何通过技术手段来打破信息孤岛，构建一个更加开放和互联的创新网络。这包括如何建立一个知识管理系统，让员工能够轻松访问和贡献知识，以及如何利用数据分析来识别跨部门合作的最佳实践。 赋能个体与团队的创新潜能： 最终，创新源于个体和团队的创造力。本书将探讨如何通过提供数据工具、培训资源以及激励机制，赋能每一个员工成为创新的驱动者。我们将学习如何识别和培养具有创新潜质的人才，如何构建鼓励自主探索和实验的团队氛围，以及如何将创新成果与个人和团队的激励紧密挂钩。这包括如何提供自助式的数据分析工具，让更多非技术背景的员工也能参与到数据驱动的创新中，以及如何建立一个公平且透明的创新奖励机制。 伦理考量与可持续创新的平衡： 在追求数据驱动创新的同时，我们必须高度重视伦理问题。本书将强调在数据收集、使用和分析过程中，必须坚守道德底线，尊重用户隐私，避免算法歧视，并确保技术的健康发展。我们将探讨如何建立有效的伦理审查机制，如何培养具有社会责任感的创新者，以及如何在追求商业价值的同时，实现对社会的长远贡献。这包括如何建立数据治理框架，确保数据的合规性和安全性，以及如何进行定期的伦理风险评估。 四、 走向实践：战略转型的落地 理论的价值在于指导实践。《海量信息时代的创新法则》最终将带领读者走向落地，提供一系列切实可行的行动指南，帮助企业将数据驱动的创新战略转化为可衡量的成果。 构建数据驱动的创新路线图： 本书将提供框架和工具，帮助企业识别当前的数据能力现状，评估创新机会，并制定清晰的、分阶段的创新实施路线图。我们将学习如何设定SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）的创新目标，以及如何将其分解为可执行的任务。 度量与评估创新成果： 如何知道创新是否成功？本书将提供多种创新成果的度量指标和评估方法，包括用户满意度、市场份额、盈利能力、新产品成功率等，帮助企业持续跟踪和优化其创新绩效。我们将探讨如何建立一个全面的创新绩效管理体系，以确保创新投入能够产生可观的回报。 拥抱持续学习与迭代： 海量信息时代的创新并非一蹴而就，而是一个持续学习和迭代的过程。本书将鼓励企业建立“敏捷创新”的思维模式，不断测试、学习、调整，并适应市场的变化。我们将学习如何利用数据来驱动持续改进，并最终构建一个自我优化的创新体系。 《海量信息时代的创新法则》是一份献给所有渴望在信息洪流中捕捉机遇，在瞬息万变的市场中实现持续增长的实践者的指南。它将引领您走出数据迷雾，发现创新真谛，并最终驾驭海量信息，成就未来的辉煌。这不仅仅是一本书，更是一场思维的革命，一次战略的重塑，一次通往无限可能的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书我是在一次偶然的机会下发现的，当时正在寻找关于如何更好地理解和应用数据驱动决策的书籍，我的目光就被《大数据策略》这个书名吸引了。它的封面设计简洁大气，散发着一种专业和深度的气息，让我对内容充满了期待。拿到书后，我迫不及待地翻阅起来，书的纸质很好，印刷清晰，读起来很舒服。我尤其喜欢书中章节的划分方式，逻辑清晰，循序渐进，即使是对大数据领域不太了解的读者，也能轻松跟上作者的思路。比如，书中对“数据战略”的定义和构成要素的阐述，就非常系统化，不像有些书籍那样零散地堆砌概念。作者在讲解过程中，并没有回避复杂的技术细节，但同时又能用通俗易懂的语言进行解释，并辅以大量生动的案例分析，这让我受益匪浅。尤其印象深刻的是，书中关于如何构建数据团队的章节，提供了非常具体和实操性的建议，包括不同角色的职责划分、团队协作模式等等，这些都是我在工作中可以立刻借鉴的。总的来说，这本书给我留下了非常深刻的第一印象，它不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够指导实践的操作手册，让我对接下来的阅读充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我在学习过程中，一直对“如何衡量大数据项目的价值”这个问题感到困惑。很多时候，我们投入了大量资源进行数据分析和应用，但却很难量化其带来的具体收益。偶然间，我翻阅了《大数据策略》，其中关于“大数据投资回报分析”的章节，立刻吸引了我的注意。作者在这部分内容中，系统地阐述了评估大数据项目价值的多种方法和指标。他不仅讨论了传统的财务指标，比如ROI、NPV等，还深入探讨了大数据特有的价值衡量方式，例如客户生命周期价值（CLV）的提升、运营效率的改善、风险降低的效果等等。作者提出的“价值地图”的概念，让我眼前一亮，它能够帮助企业清晰地识别数据战略为不同业务部门带来的价值，并进行量化。此外，书中还详细介绍了如何建立一套持续的数据价值评估体系，确保企业能够不断优化其大数据投入，实现可持续的价值增长。这种关注实际落地和价值实现的视角，正是很多理论书籍所欠缺的。读完这部分内容，我感到豁然开朗，对如何更好地向管理层汇报大数据项目的价值，以及如何更有针对性地设计和执行数据项目，都有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是在参加一个行业研讨会时，听一位业内资深人士推荐了《大数据策略》，当时他着重强调了书中关于“数据治理”和“数据安全”部分的深刻见解。我对这两个方面一直比较关注，因为在实际工作中，如何保证数据的质量、合规性和安全性，是企业面临的一大挑战。所以，我特意去购买了这本书。拿到书后，我首先翻阅的就是这两个部分。作者对数据治理的论述非常详尽，从战略层面的数据治理框架，到具体的操作层面，比如元数据管理、数据质量控制、数据生命周期管理等等，都做了非常深入的分析。他提出了很多创新的方法论，并结合了多个知名企业的实际案例，让理论变得更加落地。关于数据安全，作者更是从技术、流程和人员等多个维度进行了阐述，特别是对于如何在快速发展的大数据环境中，平衡数据利用和隐私保护，给出了非常有价值的思考。这本书的优点在于，它没有停留在概念层面，而是深入探讨了实现大数据战略过程中可能遇到的各种挑战，并提供了切实可行的解决方案。我读完这两个章节后，对如何建立一个安全、可靠、高效的数据体系有了更清晰的认识，也为我今后的工作指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要真正掌握一项技术或理论，不仅仅要了解其基础知识，更要理解其在实践中的应用和发展趋势。《大数据策略》这本书，恰恰满足了我这方面的需求。我尤其欣赏书中关于“未来大数据发展趋势”的展望。作者并没有止步于对当前技术的介绍，而是大胆地预测了未来几年大数据领域可能出现的技术变革和社会影响。例如，他深入探讨了人工智能与大数据的融合，以及这将会如何催生出更加智能化的应用场景。同时，书中也对数据伦理、数据隐私保护等社会议题进行了深刻的剖析，并提出了相关的应对策略。这种前瞻性的视角，让我看到了大数据领域更广阔的可能性，也让我意识到，作为一个从业者，需要不断学习和适应新的技术和挑战。这本书的价值不仅在于它提供了扎实的基础知识，更在于它能够帮助读者建立长远的战略眼光，为未来的职业发展做好准备。读完这本书，我感到受益匪浅，它不仅提升了我对大数据领域的理解，更激发了我对未来探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

最近工作压力很大，急需找到一些能让我跳出日常琐碎，从更宏观的角度思考问题的书籍。《大数据策略》这本书，正是在这个时候进入了我的视野。我当时是被书中关于“数据驱动的创新”这一章节所吸引。现在很多企业都强调创新，但如何真正利用大数据来驱动创新，却是一个相当具有挑战性的课题。作者在这部分内容中，深入剖析了大数据如何赋能产品研发、市场营销、客户服务等各个环节的创新。他列举了许多非常成功的案例，比如通过分析用户行为数据来优化产品功能，通过预测性分析来发现新的市场机会，以及通过个性化推荐来提升客户体验等等。这些案例生动形象，让我深刻体会到了大数据在创造商业价值方面的巨大潜力。更重要的是，作者在讲解过程中，并没有仅仅停留在“是什么”层面，而是深入探讨了“怎么做”，包括如何建立数据分析的文化，如何培养数据驱动的思维模式，以及如何将数据分析结果转化为实际的行动等等。这本书的这种深度和广度，让我感到非常兴奋，也让我对接下来的阅读充满了期待，希望能从中获得更多启发，为我目前的困境带来一些新的思路。