大數據的互聯網思維 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：有誌於從事大數據事業或者數據分析領域相關工作的管理人員或IT人員都值得擁有本書。

　　《大數據的互聯網思維》基於15年的大數據理論探索和實踐經驗，首次將互聯網思維應用於大數據中，並取得瞭一定的成績。互聯網思維像當年的“文藝復興”一樣，燃起瞭一把希望之火，給瞭中國一次難得的彎道超車的曆史機遇。
　　《大數據的互聯網思維》對互聯網思維中主要的幾條原則，逐一進行分析，並將其應用到大數據發展中。給齣瞭大數據産品設計的原則，並提齣瞭改善客戶體驗的各種方法，在數據可視化方麵積纍瞭大量案例。通過降低大數據的使用門檻，能夠讓更多的人參與到應用中。
　　

　　

　　

　　

內容簡介

　　《大數據的互聯網思維》是國內一本將互聯網思維應用到大數據領域的專著，記錄瞭筆者在大數據時代的一些感想、心得。
　　本書共分10章，其中第1章闡述瞭大數據發展的現狀，以及大數據發展需要互聯網思維的原因；第2章提齣瞭藉鑒互聯網思維，大數據可以實現一次“鳳凰涅？”般的新生，從傳統IT項目“脫胎換骨”為谘詢服務項目；第3章寫到大數據將重塑資源格局，未來會成為國傢資産，同時將促進理性社會的到來；第4章介紹瞭大數據的客戶體驗如何提升，需要明確客戶是誰，客戶想要什麼，筆者指齣融入娛樂思維的個性化管傢式服務是一種可行之道；第5章介紹瞭大數據的産品思維，有哪些好的經驗可以學習；第6章和第7章分彆闡述瞭如何打造齣的大數據産品，以及大數據如何進行快速迭代；第8章介紹瞭大數據的平颱思維，同時提齣傳統的互聯網平颱升級為擁有智慧的大數據平颱是大勢所趨；第9章介紹瞭大數據的跨界會帶來什麼，提齣“大數據×”的概念，指齣“大數據×”是“互聯網+”的有機組成部分；最後一章筆者對多年收集的大數據實踐案例進行瞭介紹，幫助讀者深入瞭解本書前麵提到的理論部分。本書中穿插瞭許多詼諧的小故事和小案例，能夠讓讀者在輕鬆、幽默的氛圍中快速體會筆者的一些感悟。
　　與市麵上現有的介紹大數據以及互聯網思維的書籍不同，本書是筆者十多年大數據相關從業經驗的積纍，是在實踐過程中不斷總結齣來的，書中許多具體案例都是真實存在並且被廣泛使用的。有誌於從事大數據事業或者數據分析領域相關工作的管理人員或IT人員都值得擁有。

作者簡介

　　段雲峰，承擔瞭國內很大電信運營商的數據倉庫和大數據中心的設計和建設、運營工作（截止到2015年該係統達到18000TB存儲容量，纍計投資120億元），積纍瞭15年的大數據領域的實際工作經驗。帶領相關的團隊，從係統創建到係統運營，開發瞭很多大數據領域的各種應用。積纍瞭國內的大數據在大企業建設、運營方麵的經驗。其前後主持設計的文檔，有150餘冊、1200多萬字，涉及大數據係統的數據模型、數據接口、係統架構、質量管控、業務應用、係統安全等各個領域。

　　秦曉飛，具有理學學士、工學學士和管理學碩士學位。最近十幾年先後從事BI係統的運維、開發、項目管理以及應用推廣等工作，參與並見證瞭中國移動BI係統從TB級彆數據倉庫嚮PB級彆大數據平颱跨越的整個過程。先後獲得高級工程師、信息係統項目管理師、高級電信業務師、國際信息係統審計師等專業資格認證，並且被評為2012年山西省青年崗位能手。在《移動通信》《中國新通信》《電子世界》《信息與電腦》等雜誌發錶多篇專業論文，並且申報瞭多項國傢發明專利。

目錄

01 大數據現狀／1
本章描述瞭大數據的基本概念和特點，指齣移動互聯網産生的數據，具備更高的商業價值。藉助互聯網的發展，引齣瞭互聯網思維的故事，分析瞭互聯網思維的特點，分享瞭“天變瞭”的顛覆理念。最後結閤實踐經驗，給齣瞭大數據需要引入互聯網思維進行發展的結論。
1．1 大數據的概念和特點／2
1．2 互聯網思維的故事／4
1．3 “天變瞭”／5
1．4 大數據為什麼需要互聯網思維／12
1．5 小結／16
02 堪比“文藝復興”的互聯網思維／17
本章分析瞭大數據項目的特點，指齣其不同於傳統IT項目的差異，給齣瞭在大數據項目發展過程中如何藉鑒互聯網思維的具體案例。指齣瞭藉助互聯網思維，大數據能夠逐步發展成為獨立的産業，並在“互聯網+”的發展過程中，提升各個産業的智慧水平。
2．1 文藝復興的意義類比／18
2．2 互聯網企業的發展／21
2．3 互聯網思維的概念／24
2．4 互聯網思維的特點／24
2．5 互聯網思維改寫瞭手機産業／26
2．6 互聯網思維改變大數據／29
2．7 大數據的新生／44
2．8 小結／46
03 大數據的發展／47
本章首先描述瞭大數據産生和發展的曆程，提齣瞭大數據將重塑各個産業，數據將逐步替代石油等傳統能源，成為新時代的國傢戰略資源。然後提到瞭大數據將解決信息不對稱的問題，實現市場資源的最優配置，從而綜閤市場經濟和計劃經濟的優點，促進“理性社會”的真正到來。還提到瞭傳統的電信運營商如何藉鑒互聯網公司的大數據應用經驗，實現從網絡運營到大數據運營的轉型。最後指齣大數據發展過程中可能會麵臨的各種問題。
3．1 大數據産業的發展／48
3．2 從網絡運營到大數據運營／52
3．3 如何運營大數據／60
3．4 大數據發展的瓶頸／69
3．5 小結／72
04 大數據的客戶體驗／74
本章提齣要提升大客戶的客戶體驗，首先要明確客戶是誰，客戶分為哪幾大類，分彆有什麼特點，並且通過例子進行瞭詳細闡述。然後筆者結閤建設大數據係統的多年經驗，將大數據應用概括為取數、取知識和取專業建議三個階段。接下來詳細解釋瞭客戶體驗是什麼，如何能夠讓客戶在使用大數據産品時感受到“快”、“準”和“爽”，如何讓數據變得可讀，同時大膽提齣能否讓數據分析報告變成電影劇本，從而更加吸引客戶。最後提齣需要針對不同的角色提供不同的管傢式服務，並且將娛樂思維引入到大數據産品的設計中，從而使客戶體驗得到提升。
4．1 客戶是誰／75
4．2 客戶的大數據需求是什麼／80
4．3 客戶體驗是什麼／85
4．4 客戶體驗如何提升／96
4．5 小結／99
05 大數據産品設計／100
本章首先描述瞭大數據産品化的引齣背景，然後闡述瞭大數據産品的有關分類，並且提齣瞭數據分析手機這樣一種全新的大數據産品，同時提到瞭數聯網以及腦聯網。本章還解釋瞭大數據的搜索門戶、社交平颱、電商平颱以及雲化平颱，對未來大數據産品的全新載體進行瞭大膽的猜想。最後提到瞭大數據産品的特點、産品設計的關鍵點以及産品的定位問題，指齣瞭大數據産品需要通過對比顯示其價值，需要更多的群眾參與；同時，我們需要簡化界麵，提高産品的可視化，通過準確的定位，提升大數據産品的運營效果。
5．1 大數據産品背景／101
5．2 大數據産品內容／105
5．3 産品的“客戶流量”／110
5．4 大數據産品類比／113
5．5 大數據産品特點／115
5．6 産品的界麵優化／117
5．7 産品的用戶定位／117
5．8 小結／119
06 大數據的極緻思維／120
本章主要論述瞭大數據産品要想獲得成功，也需要做到極緻。首先介紹瞭大數據産品如何做到極緻。然後提到瞭大數據能夠帶來思維的極緻。還闡述瞭大數據會帶來精準營銷和成本控製的極緻。本章最後指齣，一個極緻的大數據産品，不光産品本身要過硬，還需要會“講故事”，能夠通過吸引人的標題、敘事方式以及論據的選擇，將大數據産品中蘊涵的思想抽絲剝繭般地傳遞給最終客戶。
6．1 産品的極緻／121
6．2 思維的極緻／134
6．3 營銷的極緻／136
6．4 “講故事”的極緻／137
07 大數據的快速迭代／142
本章重點闡述瞭大數據産品如何實現快速迭代，從而能夠及時甚至實時地把握用戶的需求。並且指齣大數據産品往往是無形産品，其産品研發的邊際成本更低，消費者反饋的成本也低，因此更需要做到快速迭代。
7．1 怎麼“快”／143
7．2 數據的標準／144
7．3 平颱的標準／146
7．4 環境的標準／148
7．5 迭代的知識積纍／149
7．6 小結／150
08 大數據的平颱思維／151
本章首先闡述瞭大數據的平颱思維，是要在平等的基礎上，構建一種主體共建、資源共享、數據開放、多方共贏的大數據商業生態係統。然後筆者對數聯網進行瞭較為詳細的闡述，對數聯網的標準數據、標準接口、標準使用，以及訪問工具和數據管控，談瞭一些個人的理解。接下來重點描述瞭大數據平颱的生態環境，還提到瞭平颱SDK，藉用廚房、食材、炊具和美食的關係，指齣通過打造標準的數據，提升數據的可讀性和加工的簡化性，形成人人參與的大數據生態圈。本章最後對互聯網企業的數據開放平颱進行瞭介紹，指齣從傳遞信息的互聯網平颱升級到傳送智慧的大數據平颱是大勢所趨。
8．1 大數據的平颱定義／152
8．2 大數據平颱思維的特點／153
8．3 大數據的平颱實體――“數聯網”／154
8．4 大數據平颱的生態環境／180
8．5 平颱SDK的開放性／185
8．6 互聯網企業的數據開放平颱／192
8．7 人人的“數據”到數據的“人人”／204
8．8 互聯網平颱升級到大數據平颱／205
8．9 小結／207
09 大數據的跨界思維／208
本章首先指齣，在“互聯網+”落地的過程中，如果各個行業間的大數據能夠融閤，就會産生更加巨大的價值。接著引用著名詩人蕭伯納的一句名言，引齣瞭大數據跨界的特點。筆者還指齣大數據的業務多維，即不同的人對相同的數據也會産生不同的理解，因此，對數據的解讀至關重要。本章最後，筆者指齣大數據的跨界在很大程度上依賴於大數據的行業交叉，能夠産生什麼樣的火花，全看交叉的角度和力度，同時列舉瞭兩個不同行業數據融閤可能會帶來的新商機。
9．1 大數據跨界的背景／209
9．2 大數據跨界的定義／211
9．3 大數據的業務多維／216
9．4 大數據的行業交叉／216
9．5 小結／220
10 大數據實踐案例探索／222
本章重點描述大數據的客戶體驗提升、大數據的産品化、大數據的知識庫以及大數據的極緻思維、跨界思維、平颱思維和快速迭代的具體案例，便於讀者理解書中所闡述的內容，使理論和實踐更好地結閤。
10．1 大數據提升客戶體驗／223
10．2 大數據實現産品化／238
10．3 大數據的極緻思維／254
10．4 大數據的跨界思維／258
10．5 大數據的平颱思維／261
10．6 大數據的快速迭代／267
10．7 小結／269

精彩書摘

　　對內服務
　　大數據運營，在傳統企業中，大部分是服務企業內部客戶，通過服務於企業內部各個部門的數據分析需求，在實現企業精細化管理的同時，發揮齣大數據的作用和價值。這種大數據對內服務的方式，將極大提升企業的內部管理水平，但也需要外部因素（外因）的激勵。筆者的感觸是，“企業市場的鼕天纔是大數據的春天”。隻有在傳統方法無法奏效，企業發展麵臨瓶頸，市場競爭日趨激烈之時，企業纔會被迫轉型去依賴大數據，進行精細化管理。而一些企業也許無法等到大數據見效，就悄無聲息地消失瞭。
　　大數據對內服務的過程，需要滲透到企業內部管理的每個環節，提高企業精細管理和精準營銷的水平。同時，隨著大數據業務需求的增加，大數據自身的存儲、計算資源也需要藉助運籌學等方法，進行精細化管理。
　　1. 滲透到企業內部每個毛孔
　　大數據在服務企業內部管理之時，可以應用於企業管理的各個角度，滲透到每個毛孔中。舉個簡單的例子，如果武大郎成立瞭一傢生産及銷售燒餅的公司，如何用大數據服務這個企業呢？假設武大郎招聘瞭10個員工，分彆負責麵粉采購、和麵、製餅、燒烤、售賣等各個環節。首先，武大郎可以通過大數據分析客戶到底需要什麼樣式的燒餅，然後嘗試齣鹽、花椒等輔料的最佳配比數據，生産齣最受客戶歡迎的燒餅。這是一個不斷試錯、不斷收集數據的過程。根據這個配方，武大郎就可以製定每個生産環節的量化監督指標，例如，發麵最好3小時後開始製作燒餅、燒餅燒烤時間固定在40分鍾左右等。接下來，武大郎可以將這些數據用於控製産品質量，保證所有的燒餅産品質量一緻，避免品質參差不齊。在生産過程中，武大郎也可以積纍每個員工的工作數據，用於評估每個員工的工作效率，並對優秀員工進行激勵。最後，通過分析生産加工過程中的各種數據，武大郎可以優化生産流程，提高生産效率，將原來一個燒餅的製作周期由10小時縮短到5小時。
　　2. 精準營銷及服務（精準廣告營銷——DMP模式）
　　大數據可以用於産品的精準營銷。在前麵的例子中提到，藉助大數據，武大郎可以分析不同客戶需要什麼不同的産品，進行差異化營銷。具體來說，武大郎可以製作紅糖燒餅、豆沙燒餅和鹹燒餅三種産品，通過數據分析齣每種燒餅不同的客戶群特徵，進行針對性營銷。假設小學生喜歡豆沙燒餅，少婦喜歡紅糖燒餅，中年男子喜歡鹹燒餅，那麼武大郎可以在小學生聚集的學校門口，營銷豆沙燒餅；在少婦聚集的美容院門口，售賣紅糖燒餅；在中年男子聚集的公司門口，售賣鹹燒餅。武大郎可以通過大數據分析，發現這些客戶群聚集的其他地點，進行針對性精準營銷，提高産品的銷量。
　　如同上述例子所示，大數據可以輔助企業找到目標客戶，分析目標客戶的特徵，然後輔助進行精準營銷，提高産品銷量。當然，這個精準營銷的過程一般情況下是分工完成的，有生産燒餅的，有分析客戶特徵的，有尋找目標客戶的，還有做廣告宣傳的。
　　這個過程，許多時候是通過一個叫作實時精準競價係統（RTB，RealTime Bidding）連接在一起的。實時精準競價係統是一種利用第三方技術，在數以百萬計的網站上針對每一個用戶展示行為進行評估以及齣價的競價技術。其中包括如下幾個部分。
　　（1）DSP（Demand Side Platform，需求方平颱）
　　需求方平颱允許廣告客戶和廣告機構更方便地訪問，以及更有效地購買廣告庫存，因為該平颱匯集瞭各種廣告交易平颱的庫存。簡單地講，DSP就是廣告主服務平颱，廣告主可以在平颱上設置廣告的目標受眾、投放地域、廣告齣價等。武大郎的銷售燒餅需求就在這個平颱發布。
　　（2）SSP（Sell-Side Platform，供應方平颱）
　　供應方平颱能夠讓齣版商也介入廣告交易，從而使他們的庫存廣告可用。通過這一平颱，齣版商希望他們的庫存廣告可以獲得最高的有效每韆次展示費用，而不必以低價銷售齣去。這個是宣傳媒介聚集的平颱，如各種網站以及各類App等。
　　（3）AdExchange（廣告交易平颱）
　　一個開放的、能夠將齣版商和廣告商聯係在一起的在綫廣告市場（類似於股票交易所）。交易平颱裏的廣告存貨並不一定都是溢價庫存，隻要齣版商想要提供的，都可以在裏麵找到。
　　（4）DMP（Data-Management Platform，數據管理平颱）
　　數據管理平颱能夠幫助所有涉及廣告庫存購買和齣售的各方管理其數據，更方便地使用第三方數據，增強他們對所有這些數據的理解。DMP往往建立在大數據基礎上，進行客戶行為分析工作，給齣客戶的精準特徵需求，讓廣告匹配最閤適的受眾，並在盡可能高精度匹配二者的過程中，完成商業價值變現。DMP承擔的作用最類似大腦，能存儲知識，並對各類知識進行分析與解讀。
　　有瞭實時精準競價係統之後，客戶（受眾）就可以收到自己感興趣的個性化廣告，而不再是韆篇一律的大眾廣告。這也提高瞭廣告産品的營銷成功率。
　　3. 大數據的運籌學
　　前文已述，大數據本身就是一種資産，具有價值。由於大數據的存儲資源和計算資源是有限的，在大數據的應用極其豐富之後，必然會齣現“資源爭用”等問題。這時，可以藉鑒運籌學的方法，科學排布大數據的存儲資源和計算資源，保證最緊要的業務應用能夠優先獲取資源，並優先産生計算結果。
　　運籌學是應用數學和形式科學的跨領域研究，利用統計學、數學模型和算法等方法，去尋找復雜問題中的最佳或近似最佳的解答。運籌學經常用於解決現實生活中的復雜問題，特彆是改善或優化現有係統的效率。研究運籌學的基礎知識包括實分析、矩陣論、隨機過程、離散數學和算法基礎等。其應用方麵多與倉儲、物流、算法等領域相關。
　　在大數據的數據倉庫解決方案中，存儲資源和計算資源十分珍貴，而企業的分析需求會越來越多，目前僅能靠人工粗放地管理數據倉庫中的各種計算任務。像某電信運營商，隨著市場壓力的加大，來自市場分析的需求爆炸式增長，而係統的資源在一定時間內是非常有限的，不可能無限擴容。因此，如何安排這些來自業務部門的需求，閤理調配係統計算資源，就成為擺在大數據管理者麵前的突齣問題。
　　在這個過程中，如果能夠藉助運籌學的方法論，就可以有效地分配係統資源，降低係統爭用問題，實現大數據處理作業的精細化管理目標，實現大數據價值的最大化！
　　在基於Hadoop雲計算的解決方案中，同樣會麵臨類似問題，比如虛擬機的申請基於什麼計算原則，是否僅僅依靠客戶付費申請，如何能讓Hadoop中每個計算節點的價值達到最大……同樣可以藉鑒運籌學的方法論。
　　在目前的大數據運營中，許多企業還沒有進入到對大數據存儲資源和計算資源的精細管理環節，但可以預見的是，在企業精細化管理過程中，大數據係統的計算壓力會越來越大，如何更好地管理大數據資源的問題，遲早會擺在業界從業者的麵前。
　　……

前言/序言

　　2015年8月，李剋強總理主持召開國務院常務會議，通過瞭《關於促進大數據發展的行動綱要》，這意味著促進大數據發展正式升級為國傢行動方略，成為新的發展方嚮。
　　那麼，大數據到底應該如何發展呢？目前業界主要聚焦於如何收集和整理各種大數據，在大數據的業務應用和運營等方麵實踐相對較少。由於大數據尚缺乏完整的理論體係，故大數據産品和應用後續如何發展，仍有待進一步的研究和實踐。
　　筆者基於15年的大數據理論探索和實踐經驗，首次將互聯網思維應用於大數據中，並取得瞭一定的成績。互聯網思維像當年的“文藝復興”一樣，燃起瞭一把希望之火，給瞭中國一次難得的彎道超車的曆史機遇。
　　本書對互聯網思維中主要的幾條原則，逐一進行分析，並將其應用到大數據發展中。本書給齣瞭大數據産品設計的原則，並提齣瞭改善客戶體驗的各種方法，在數據可視化方麵積纍瞭大量案例。通過降低大數據的使用門檻，能夠讓更多的人參與到應用中。結閤大數據的發展過程，給齣瞭大數據産品的內容和分類，然後基於“極緻”的思維，給齣瞭産品設計的原則和要求。
　　本書采用通俗的語言，藉助形象的比擬，解釋瞭復雜的技術概念。同時通過大量真實的案例，分析瞭互聯網思維如何在大數據項目中具體落地並發揮價值。
　　筆者實際主持設計、參與瞭國內電信領域第一個大數據係統的建設和應用工作。該大數據係統容量超過18PB，各類應用成百上韆，使用人數超過10萬人，指導瞭企業的“精準化營銷和精細化管理”，發揮瞭巨大作用。
　　本書內容是筆者在十多年大數據係統建設、應用實踐中經驗的積纍和反思。引入互聯網思維，指導大數據行業發展，希望能夠對國內大數據從業者提供理論指導。
　　在編寫本書的過程中，獲得瞭業界朋友和公司領導的各種幫助，也希望以此書迴報各位的關心和照顧。同時，也感謝傢人多年持之以恒的支持！感謝我的妻子，感謝我的孩子！

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