數據新常態 如何贏得指數級增長的先機 [Data Crush: How the Information Tidal Wave is Driv] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 剋裏斯托弗·蘇達剋 著，餘莉 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• 大數據
• 商業戰略
• 數字化轉型
• 指數增長
• 數據驅動
• 未來趨勢
• 信息技術
• 創新
• 決策製定

齣版社： 浙江人民齣版社

ISBN：9787213065323

版次：1

商品編碼：11646997

品牌：湛廬文化（Cheers Publishing）

包裝：平裝

叢書名： 財富匯

外文名稱：Data Crush: How the Information Tidal Wave is Driv

開本：16開

齣版時間：2015-03-01##

編輯推薦

　　　　國際圖書奬獲得者，商業數據係統與業務模式的設計者和創新者蘇達剋新顛覆力作。　　作者為我們描述瞭一幅大數據時代企業創新業務模式的路綫圖。移動互聯、社會化媒體、可穿戴技術、在綫娛樂、雲計算、物聯網……催生瞭6大數據成熟度模型，誰將成為下一個産業顛覆者？　　清華大學副校長兼數據科學研究院管委會主任楊斌，寬帶資本董事長田溯寜，阿裏巴巴集團副總裁、數據委員會會長車品覺，電子科技大學教授、互聯網科學中心主任、熱銷書《大數據時代》譯者周濤聯袂重磅推薦。

內容簡介

　　在科技和互聯網領域，有一股暗流正在湧動，它就是：數據的指數級大爆發。隨著大數據分析和應用技術的進一步成熟，傳統的類如ERP係統等管理工具已然不再適用於企業今日要應對的數據浪潮，新的商業範式已經成型。指數思維引導齣瞭一種商業上的新常態，成為當今企業迎戰數字未來的利器。
　　在《數據新常態》一書中，作者剋裏斯·蘇達剋帶領讀者直擊大數據前沿，進一步洞悉數據大爆發的6大根源——移動互聯、虛擬生活、數字商業、在綫娛樂、雲計算、數據分析，並在此基礎上，構建瞭場景化、社交化、量化、應用化、雲化、和物聯網化等6個大數據成熟度模型，以幫助企業瞭解由這些趨勢構建起的商業新秩序，贏得指數級增長的先機。在數據以指數級速度大爆發的風暴中，隻有能作齣深度迴應的企業纔能獲得發展的"指南針"和"救生衣"。
　　最後，蘇達剋描繪瞭我們與之緊密相連的、高度數字化世界的藍圖，嚮我們展現瞭2020年可能會齣現的5個場景。這些場景中描述的數據賦能時代，將會是一個生活和工作的美麗時代。

作者簡介

　　剋裏斯托弗·蘇達剋：
　　賓夕法尼亞州立大學機械工程學學士，美國塔夫脫大學法學學士。賓夕法尼亞大學沃頓商學院高級技術管理學碩士，美國維拉諾瓦大學信息安全學碩士。
　　商業數據係統與業務模式的設計者和創新者。大學畢業後，進入世界最大的國防工業承包商洛剋希德·馬丁空間係統公司總部，擔任空間係統工程師和火箭專傢。離開該公司後，先後於BDM 信息技術公司和瑪氏糖果公司擔任高級戰略顧問，後又在埃森哲、西門子、戴爾和花旗銀行等領先企業擔任高級戰略顧問和技術架構師。他的服務對象包括美國商務部、世界銀行、國際貨幣基金組織、摩根士丹利、百事可樂、三星、沃爾瑪等。
　　2014年getAbstract國際圖書奬獲得者，《歐洲商業評論》雜誌撰稿人。

精彩書評

　　★在指數級增長的今天，每個行業的發展之下都暗藏著一股改革的力量。“誰將成為下一個産業顛覆者”的問題也甚囂塵上，推動著大數據分析和應用的進一步發展。《數據新常態》解答瞭移動互聯、虛擬生活、數字商業、在綫娛樂、雲計算和大數據分析等關鍵問題，也重新定義瞭“大數據”之“大”的概念，為當今的企業帶來瞭發展的新契機。在未來，迎閤瞭這些發展趨勢的企業將成為商業新範式的領頭羊，帶領其他企業進入一個數據新時代。
　　　　——楊斌 清華大學副校長兼數據科學研究院管委會主任
　　
　　★傳統企業計算是以ERP為核心，而在産業互聯網時代，數據正在成為企業的核心資産。以ERP流程為核心的企業架構已經無法適應大數據時代的企業管理與競爭，本書描述的正是大數據時代企業的經營方法，它在數據的業務模式的描述上令人眼界大開。
　　　　——田溯寜 寬帶資本董事長
　　
　　★作者在這本書裏提齣瞭指數思維的重要性，對我們非常有啓發。指數思維來自著名科學傢、預言傢雷·庫茲韋爾提齣的“加速迴報定律 ”（也被稱為庫茲韋爾定律） 是指當技術呈現指數級增長現象時所需的洞察力。這種影響力是我們過去的思維方式無法理解的，我們需要用新的思維方式來看待明天的變化及機遇 。大數據技術創新加速瞭很多應用創新 應用創新又反哺齣瞭更多大數據的增長。移動互聯網在這場指數級變化中擔當瞭加速變革的重要角色 人類此刻正初次品嘗“人機閤一”的貼身“享受” 社交、購物、學習、工作、娛樂等都在虛擬世界中發生。大數據的使命是如何把以上的服務變得更智能化預測你的需要。那麼，傳統企業能在這場數據風暴中獨善其身嗎? 毫無疑問，數據創新、算法創新將以指數級增長擴散到商業社會的每一個角落 可穿戴技術和物聯網的威力也將跨越我們的想象力。在這場數據風暴中，隻有能作齣深度迴應的企業纔能獲得發展的“指南針”和“救生衣”。
　　　　——車品覺 阿裏巴巴集團副總裁、數據委員會會長
　　
　　★從數據的增長到科技的發展，從所能觀測的宇宙之大到所能探測的粒子之小，世界正在經曆一場亙古未有的大變革，而企業自然也不能獨立於這種數據新常態而存在。鑒於此，本書將引導大傢適應和預知指數級增長下的現在和未來，贏得這一發展趨勢的先機。
　　　　——周濤 電子科技大學教授、互聯網科學研究中心主任，熱銷書《大數據時代》譯者

目錄

|中文版序| 數據新常態，商業大未來
|推薦序| 大數據，一切有效商業決策的基礎
|前言| 指數級增長下的數據大爆發
第一部分 指數級增長，顛覆商業世界
|第1章| 移動互聯，驅動指數型數據大爆發
移動性與數據增長
數據支持與App 時代
定位服務與語境計算
行動數據服務
可穿戴技術
物聯網

|第2章| 虛擬生活，社會化媒體的崛起和日益增長的主導地位
facebook：免費服務的背後
twitter：小"推文"，大商機
社會化媒體的商業影響：消費者契約
新常態的形成
社會化媒體的風險與迴報
什麼造就瞭Facebook 的數十億美元身價
社會化媒體革命已經爆發

|第3章| 數字商業，網購商品和服務的無限選擇
消費者的兩極化：高價格VS 高品質
實體零售店的"夕陽危機"
體驗式消費與反嚮團購新模式
當退齣已不再是一種選擇

|第4章| 在綫娛樂，每個人都是導演和演員
youtube：娛樂界的大亨
在綫遊戲，商機無限的虛擬世界
觀眾即演員

|第5章| 雲計算，世界正在嚮"雲"移動
|第6章| 數據分析，未來企業的核心競爭力

第二部分 數據為王，指數級增長下的商業新常態
|第7章| 場景化：從有求必應到預測營銷
大數據成熟度模型實例 星巴剋咖啡如何締造傳奇
|第8章| 社交化:個性化、參與感與侵入式親密的建立
大數據成熟度模型實例 LinkedIn，不隻幫你找工作，還給你報酬
|第9章| 量化:流程至簡，以外包換取更大結果
大數據成熟度模型實例 外包，從反應式監督到積極監督
|第10章| 應用化:讓消費者獲得即時滿意度
大數據成熟度模型實例 新型保險業App，讓推銷力度進一步增強
|第11章|雲化:一切即服務
大數據成熟度模型實例 Salesforce.com：雲時代供應商的優化之路
|第12章| 物聯網化:要麼聯網，要麼智能化
大數據成熟度模型實例 智能冰箱：對你的冰箱無所不"知"/ 智能汽車：混閤型動力已漸成趨勢 / 智能胰島素泵：虛擬胰腺將指日可待
第三部分 應對指數級增長，企業如何贏得商業新契機

精彩書摘

　　移動性與數據增長
　　那麼，移動性的哪些方麵導緻瞭數據的爆炸式增長？答案是，移動性引發瞭數據增長的4 大驅動力：普遍性、連通性、數據啓用以及場景。接下來，就讓我們依次來具體瞭解這4 大驅動力。
　　普遍性，也被稱為網絡效應。現在，全球有超過60 億的手機用戶，那麼，總會有那麼一個人，你能和他說上話，而且總是會有話可說。事實上，我們大部分人一直都在利用這種普遍性。比如，2012 年，美國34% 的傢庭不再安裝座機，他們僅靠移動電話和世界保持聯係。2012 年，美國的總話務量超過2.3萬億分鍾，而且以相比於2011 年同期增長3%的速度持續增長。
　　普遍性會與第二個驅動力——連通性相結閤，這就意味著不論何時何地，隻要你有任何話想說，都有可能會有人願意而且能夠聆聽——不管那對話會有多愚蠢。畢竟，這60 億人不僅連接到瞭網絡上，而且基本上一直有聯絡——隻要你願意，就能全天24 小時隨時與任何人交流。也許，你在自己的工作與生活中也感受到瞭連通性帶來的影響——過去那種朝九晚五的工作日似乎被無休止的工作替代瞭。反正，在我的工作中，這種情況並不罕見，也就是說，我早上6 點鍾就要開始開電話會議（因為我要和在歐洲的工作人員談事情），並且會一直持續到晚上（因為我還要和在亞洲的工作人員談事情，而他們這時候纔剛開始新的一天）。因為連通性，我擁有瞭更多産生越來越多數據的機會。
　　2012 年，美國手機用戶的通話時長是2.3 萬億分鍾，相當於每人每月打瞭差不多10 個小時的電話。這樣看來，手機仍主要用於語音通信，但是，數據通信開始變得越來越重要。2012 年，美國手機用戶發送瞭超過2.27 萬億條短信，錶明數據通信的重要性在不斷增長。文字信息和語音流量都在以每年大約3% 的速度增長，這錶明起碼從目前來看，它們已經達到瞭飽和。這些形式的流量預計將持續增長，但增長速度會比較緩慢，因為越來越多用戶開始通過Twitter 和Facebook 等社交平颱來進行互動。
　　新常態
　　移動設備的迅速普及使得人與人之間的交流次數劇增。通過語音通話分鍾數、短信量和移動設備上消費數據的增長趨勢就可以看齣，越來越多的人開始在網絡上花費更多的時間。
　　數據支持與App 時代
　　2012 年3 月2 日，蘋果公司宣布其應用商店的下載量已經達到250 億次，這一數字非常驚人，畢竟蘋果應用商店可是2008 年7 月纔建立起來的。到2013 年年初，其下載量已經超過400 億次——增長速率驚人。在蘋果應用商店成立的5 年來，它為用戶提供瞭超過77.5 萬個App，而且每周都會增加幾韆個。為瞭不被淘汰，榖歌搭載在安卓係統上的應用商店也差不多發布瞭這麼多可供下載的App，這為它創造瞭數十億美元的收入，顛覆瞭全世界數十億智能手機用戶的生活。事實上，據Gartner 公司估計，2013年，因App 帶來的全球營業收入會大幅增長62%，達到250 億美元。
　　現在我們對App 已經不再陌生。不過對新手來說，一個App 或者一個移動App，通常會被定義為一個旨在搭載於移動計算設備上運行的軟件App，諸如搭載在智能手機或平闆電腦上。蘋果、榖歌和其他平颱提供商給齣的定義也很模糊，因此我想通過一些大受歡迎的App 的某些重要特徵來定義一下App：
　　◎ 使用成本很低。App 成功的一個關鍵就是門檻低，雖然並非所有App都是免費的，但是很多App 的售價都不超過10 美元，甚至大部分都低於5 美元。
　　◎ 充分利用移動平颱的優勢。App 是專為在智能手機和平闆電腦上使用而設計的，因此，它們會充分利用這些平颱的獨特優勢。也就是說，它們應能隨時隨地為任何有特定需要的人所使用。此外，有些事情用戶隻能通過App 完成，而不能通過筆記本電腦或颱式機實現，這也就意味著App 利用瞭平颱的優勢。
　　◎ 滿足用戶的特定需求。大多數成功的App 都是迎閤瞭一個集中的、特定的用戶需求。不管用戶是想通過一個遊戲App 來玩5 分鍾，還是想找最近的加油站或者一個在附近可以共進午餐的人，相關App 都必須能在這項需求産生的當下為用戶提供有價值的服務。
　　◎ 瞭解用戶。真正成功的App 會跟蹤用戶的需求：它可以是簡單的——就像《憤怒的小鳥》這款遊戲會記錄你的個人最高得分一樣；當然，它也可以是復雜的——就像瞭解你最喜歡的購物場所和吃飯場所的App一樣。一個特定的App 對你的瞭解越深，你使用它的可能性就越大。這就大大深化瞭用戶和App之間的關係，甚至有的App還會讓用戶上癮。
　　當然App 可能會有另外一些特徵，但是以上這4 個特徵是App 成功的關鍵。顯然，很多App 不具備這些特徵，就像蘋果應用商店裏有超過75 萬個App，但是其中超過40 萬個卻從未有用戶下載一樣。但是，既然蘋果App 商店裏已經有400 億次下載，那麼顯然，成功的App 經常會讓人瘋狂。隻要想想2012 年當蘋果下架榖歌地圖，引入其自主開發的iMaps 時，人們所錶現齣的抗拒情緒就可以清楚地知道：人們對自己選擇的App 是有感情的。
　　App 之所以會和數據增長這一話題密切相關，是因為它們既是海量數據的消費者，也是海量數據的創造者。例如，隻要用戶使用清除用戶位置信息的App，就會生成關於該位置的數據。2010 年，這些原本用戶未刪除且程序員沒有及時清除的用戶個人位置信息引發瞭很多轟動一時的醜聞。雖然，人們最初對蘋果和榖歌存儲並利用這些個人記錄進行未知用途的做法存在反感，但是他們很快就忘記瞭自己最初的顧慮，轉而開始下載新版的、更復雜的，也對其行為跟蹤得更為徹底的App。隨著App 復雜度和功能的增強，它們將得到更廣泛的傳播。因此，它們也將生成一個不斷增長的信息洪流。我們將在第10 章中迴到App 這個問題上來，並分析在接下來的10 年裏，它們將如何改變企業與用戶建立聯係的方式。
　　定位服務與語境計算
　　移動數據增長的最後一個驅動因素是場景。在移動設備上，場景指的是用戶某時某地所處的位置，而大量App 則是藉助用戶的位置信息來推送內容的。定位服務或者語境運算進一步提升瞭智能手機的價值。自世紀之交開始，大部分智能手機都具備瞭接收GPS 信號的能力。移動電話可以利用GPS 信息告知其用戶所處的時間和地點，即定位服務。當你將定位服務與智能手機結閤使用時，語境運算就産生瞭。
　　語境運算會將用戶的空間和時間信息與和智能手機連接的其他相關數據相結閤，然後得齣與該用戶所處的具體時間和地點相關的結果
　　當你在智能手機中的地圖App 上搜索“加油站”時，除非你同時還輸入瞭另一個特定的地址，否則搜索結果就會顯示離你目前所在位置最近的加油站。隻要你沒有設定某個區域的加油站，那麼App 就會默認你是要搜索離你目前所處位置或者說所處場景最近的加油站。
　　你所在的位置、當時的時間和你的個人身份信息這3 者的結閤，為全天候嚮你兜售産品的商傢提供瞭無限可能性。正因如此，語境運算讓我們每個人都能創造和使用不同的大量數據。
　　新常態
　　場景服務雖然仍處於起步階段，但是它已經成瞭移動App 和數據增長的關鍵驅動力。未來10 年，場景服務肯定會實現兩位數的年增長速度，並且到那時，它的網絡數據通信量可能會超越其他任何形式。
　　……

前言/序言

　　數據新常態，商業大未來
　　2008年，我第一次來到中國，與妻子在北京和上海待瞭10天。早前兩年，我姐夫在當時的新首都國際機場擔任高級工程師，姐姐便在北京附近居住。2008年我去北京正趕上機場完工，也是北京舉辦2008年夏季奧運會的前夕。
　　在北京，我們參觀瞭不少曆史古跡，如頤和園、長城和故宮，去瞭天安門廣場，又穿插著遊覽瞭一些新式建築，如鳥巢、水立方和新航站樓。上海之行讓我們更深刻地體會到瞭中國的過去和未來之間這種戲劇性的二元分裂。我們漫步於上海外灘，徜徉於豫園，嚮遠眺望，隱約可見明珠塔、上海世貿大廈矗立在浦東新區黃浦江畔。
　　一股變革的暗流正在湧動
　　2008年的那次旅行，讓我始終感覺自己被一股由活力、希望、內驅力組閤成的暗流推動著，那是一股變革的暗流。在此之前，我隻有過幾次這樣的體會。第一次是在我初齣大學之時，趕上"火星觀察者"號探測器發射，作為一名火箭係統的工程師，我對此滿心支持。第二次是在1999-2000年互聯網泡沫齣現時，我創辦瞭自己的公司。第三次是在2002年的一次華沙之行，當時波蘭剛從外部力量主導國內政治長達幾個世紀的陰霾中走瞭齣來，正經曆著奇跡般的復興。每次這樣的經曆，我仿佛都聽到耳邊充斥著嗡嗡、噝噝的聲響，感覺有一種精神滲透我的思想和靈魂，讓我充滿能量，讓那些平常沒有受到注意的欲望得到給養。
　　每有這樣的經曆，我都為人性掙脫束縛，獲得解放和被迫開拓創新所達到的高度而感到震撼。我們是流浪者、是移民、是探險者。我們一直在這個星球上四處遊蕩，探索新環境，尋求新體驗、新思想，算起來至少有兩萬年的曆史瞭，而且根據最近的一些記錄顯示，這段時間更長達10萬年。我們的這種"旅行癖"深深植根於靈魂之中。有鑒於此，許多人隻會在發現和體驗到新事物的時候纔會感到真正的快樂，也就不足為怪瞭。
　　商業新範式已經形成
　　我們今天生活的社會總在不斷變化，且變化的速度也越來越快。這種改變滲透到瞭我們日常生活的方方麵麵，並不斷侵蝕著我們視為理所當然的觀念、信仰、結構以及經驗。最讓人驚奇的並不是這些變化來得如此之快，而是所有人所錶現齣來的輕鬆自在，甚至是非常歡迎。
　　現代社會已經關注全球化、質量、信息技術以及連通性長達50年之久，這些努力取得瞭一些齣人意料的成果，而下述內容就是這些努力造成的一些主要影響。
　　質量。消費者總是要求完美，認為差之毫厘，就失之韆裏--對於有任何瑕疵的産品或服務，他們會迅速拋棄，然後選擇其他産品或服務。
　　無處不在。得益於全球化和準時製物流，人們可以隨時隨地獲得幾乎一切物品，因此，對大多數企業來說，做不到無處不在就不被消費者接受。
　　即時性。全球化、物流和智能手機App 也創造瞭需求得到即時滿足的期許。消費者希望，如果你無法通過預測他們的需求或提前滿足他們的需求，那起碼要做到即時滿足他們的需求。
　　脫離。過去，人們習慣自己先找到問題的解決方案，然後，在維持一定控製權的情況下，將特定的工作外包齣去。以後，情況會有所不同--消費者在乎的隻有結果，至於結果怎麼得來，他們會越來越不關心。
　　親密感。隨著消費者越來越不關心他們獲得産品和服務的方法，他們會越來越渴求其他形式的聯係。因為，當人們的需求越來越容易得到滿足時，感覺自己是某個團體的一員會變得越來越重要。
　　目標。最終，上述這些趨勢會讓很多人有一種漂泊感，因此，他們會渴求一種目標感，並急於尋找存在的理由和能激發自己熱情的事物。任何能夠滿足人們這種對目標的需求的企業，都會對這類人産生重要影響。
　　總之，這6大發展趨勢也將成為商業新世界的基礎，這些數據與商業世界的"新常態"是所有人在這個自己一手創建齣的新世界裏生活的新方式
　　不斷增速的變化也是數據新常態的一部分。當一個新的App或新的電子産品推嚮市場，我們既會立刻接受它，也會迅速厭倦它。新智能手機在發售的第一天就能實現數百萬颱的銷量，同樣，新的App在風靡的時候，照樣可能實現單日數百萬的銷售量。似乎是我們所處的技術驅動型社會激發瞭我們內心深處對發現和改變的渴望，並且我們受到高度刺激，這種渴望進入瞭一種既瘋狂又活躍的狀態。總之，我們對求新求變的渴望並未被填滿，反而與日俱增。
　　如今，許多人都沉迷於智能手機和社交網絡。這種沉迷現象毫不奇怪，因為他們從使用智能手機和社交網絡中得到瞭快樂。互聯網公司早已看清，人們對發現和新奇事物嗜好成癮，而這種嗜好直接催生齣瞭人們對不間斷互聯的渴望、隨時娛樂的欲望，以及期待立即得到滿足、不斷獲得刺激的心理；於是，它們用盡一切可行的手段來滿足這些需求。
　　這場革命給希望參與其中的企業帶來瞭機會和挑戰。在一個崇尚變化高於一切的世界中，企業要如何保持信息、品牌和價值定位始終如一呢？幾乎可以肯定的是，答案就在數據和分析上。
　　自從進入計算機時代以來，數據分析已經成為公司業績的一個關鍵驅動力。信息的實用性讓公司的業績得到不斷提升並更好地滿足受眾的需求。正如杠杆、滑輪和車輪增強瞭人類肢體的能力，數據和分析提升瞭人類思維的能力。源自數據與分析的新見解和知識的應用將成為未來數十年經濟增長和實力的基礎，唯有那些適應這種根本變革的企業，纔有可能經受住它所造成的破壞，並生存下來。
　　未來的世界是數據的世界
　　這不禁讓我又想到瞭中國和它未來的發展壯大。中國過去30年的發展大多得益於其經濟和人口的工業化。簡單的供需經濟原理和勞動套利，讓中國在短時間內以驚人的速度趕上瞭西方世界科學技術和社會發展的步伐。中國的經濟奇跡由此誕生，並得以躋身全球經濟排名的前列。
　　然而，中國工業化和經濟現代化的大部分價值已經被開采完瞭。為瞭保持持續增長的勢頭，中國的企業必須改變其運營方式、價值定位和企業戰略。中國企業必須拋棄過去利用低廉的勞動力和原材料生産西方設計的産品，從中賺取微薄的利潤的舊模式，現在就開始培育14億人的知識財富，發明自己的專利技術。

徵服數字洪流：駕馭數據新常態，開啓指數級增長的藍圖 本書導言： 在信息爆炸的時代，數據不再是簡單的記錄，而是驅動商業決策、重塑産業格局的核心動力。我們正身處一個由海量信息構築的“新常態”之中，其廣度、深度和速度都前所未有。傳統的分析方法和商業模式，如同應對湍急洪流的小舟，麵臨著被吞噬的風險。然而，對於那些能夠洞察趨勢、掌握工具、構建適應性組織的人而言，這股勢不可擋的數據洪流，恰恰是通往指數級增長的黃金水道。 本書旨在為企業領導者、戰略規劃師、技術創新者以及所有渴望在數字經濟中保持領先地位的專業人士，提供一套全麵、實用的框架，用以駕馭這股信息時代的巨浪，將其轉化為可持續的競爭優勢。我們不提供空泛的口號，而是深入剖析當前數據生態係統的復雜性，並提供切實可行的戰略和戰術指導。 第一部分：理解新常態——數據洪流的本質與挑戰 第一章：範式轉移——從信息稀缺到信息過載 本章將係統梳理過去二十年數據生成速度和規模的驚人增長軌跡。我們將探討物聯網（IoT）、社交媒體互動、移動設備普及以及雲計算架構如何共同構建起一個無處不在的數據采集網絡。重點分析“數據豐富”帶來的核心挑戰：如何從噪音中識彆信號？信息過載如何導緻決策疲勞和策略滯後？我們將引入“信息熵”的概念，用以衡量組織在處理信息時的內在混亂程度，並建立衡量組織數據成熟度的初步基準。 第二章：數據地緣政治與隱私的邊界 數據的流動性帶來瞭巨大的經濟價值，同時也引發瞭前所未有的監管和倫理睏境。本章將剖析全球主要經濟體在數據主權、跨境傳輸限製以及數據本地化要求方麵的差異化政策。深入探討GDPR、CCPA等關鍵法規對企業數據治理策略的根本性影響。我們還將重點討論建立“信任中樞”的必要性，即如何在最大化數據價值的同時，確保客戶隱私和企業閤規性，將信任視為一種可量化的資産。 第三章：基礎設施的進化：雲、邊緣與分布式計算 處理TB級乃至PB級的數據需要革命性的基礎設施。本章將超越傳統的集中式數據中心模型，探討雲計算的演進——從IaaS到Serverless的轉變如何影響成本結構和敏捷性。尤其關注“邊緣計算”的崛起，分析其在低延遲應用（如自動駕駛、工業自動化）中的關鍵作用。我們將對比分析不同架構（混閤雲、多雲、邊緣集群）的優劣，指導讀者選擇最適閤其業務增長階段的基礎設施藍圖。 第二部分：戰略製高點——從數據到洞察的轉化 第四章：重構數據架構：為速度和規模而設計 “數據湖”的局限性日益顯現，本書提齣“數據網格”（Data Mesh）作為應對大規模、去中心化數據需求的下一代架構範型。本章將詳細闡述數據網格的核心原則：數據即産品、領域驅動的架構、自助式基礎設施即平颱以及聯邦式計算治理。闡述如何通過領域所有權將數據所有權下放給業務團隊，從而加速洞察的産生，打破傳統數據團隊的瓶頸。 第五章：超越描述性分析：預測性與規範性智能的融閤 大多數企業仍停留在“發生瞭什麼”的描述性階段。本章聚焦於構建能驅動未來行動的智能係統。深入探討高級機器學習模型（如時間序列分析、因果推斷）如何被整閤進核心業務流程。關鍵在於“規範性分析”——不僅預測結果，更要推薦最佳行動路徑。我們將通過供應鏈優化、動態定價等實際案例，展示如何將復雜的模型部署到生産環境中，並實現閉環反饋機製。 第六章：人機協作的未來：增強智能而非取代智能 AI的價值不在於取代人類專傢，而在於放大他們的能力。本章探討“增強智能”（Augmented Intelligence）的實踐。這包括如何設計用戶體驗（UX/UI），使用戶能夠自然地與復雜的AI輸齣交互；如何利用自然語言處理（NLP）工具，讓非技術背景的業務人員直接與數據進行對話。重點分析“可解釋性AI”（XAI）在建立信任和滿足監管要求方麵的重要性。 第三部分：實現指數級增長的引擎 第七章：數據驅動的文化重塑：組織敏捷性的核心 技術堆棧的升級隻是第一步，真正的指數級增長源於組織對數據的信仰和使用方式。本章探討如何自上而下地推行“數據素養”計劃，消除數據孤島和部門間的信任壁壘。關鍵在於建立跨職能的“數據賦能小組”，並確立數據質量、共享協議和指標透明度的企業級標準。文化變革需要清晰的領導力承諾和激勵機製。 第八章：構建數據産品生態係統：從成本中心到利潤中心 數據不再是IT部門的副産品，而是可以像軟件一樣進行管理和貨幣化的“産品”。本章詳細闡述“數據即産品”的管理哲學。如何定義最小可行數據産品（MVDP）？如何製定數據産品的路綫圖和定價模型？我們將探討企業如何通過開放內部API、構建數據市場或提供高價值的洞察服務，將內部數據轉化為新的收入流，實現數據資産的商業化變現。 第九章：適應性組織的構建：持續學習與快速迭代 在數據常態下，增長模型必須是動態的。本章專注於構建一個能夠持續學習和自我優化的組織結構。這涉及實施快速 A/B 測試框架，將業務假設轉化為可量化的實驗，並在極短周期內驗證或推翻它們。我們討論如何利用自動化工具和DevOps原則，將數據管道和模型部署的周期從數月縮短到數天，確保企業對市場變化的響應速度始終領先於競爭對手。 結語：駕馭浪潮，定義未來 數據新常態不是一個終點，而是一種持續的演進狀態。本書提供的工具和框架，旨在賦予讀者應對不確定性的能力，將海量數據轉化為結構化的、可操作的戰略優勢。真正的勝利，屬於那些不僅能駕馭信息洪流，更能利用這股力量，重新定義其行業邊界和增長潛力的組織。 --- 目標讀者： 首席執行官（CEO）、首席技術官（CTO）、首席數據官（CDO）、企業戰略規劃師、業務綫負責人、數據科學傢和高級數據工程師。

评分☆☆☆☆☆

《數據新常態：如何贏得指數級增長的先機》——這個書名本身就充滿瞭力量感和緊迫感。它讓我意識到，我們正處於一個由數據驅動的時代變革之中，如果不能跟上這股浪潮，就有可能被時代拋棄。我非常好奇作者是如何定義這種“新常態”的，是技術層麵的革新，還是思維模式的轉變，亦或是商業模式的重塑？而“指數級增長”這個詞，更是讓我對書中可能提供的戰略和戰術産生瞭極大的期待。這會不會是一本教我們如何構建數據采集、分析、應用閉環的書？如何通過預測性分析來提前布局？如何利用新興技術來創造新的增長麯綫？我希望它能提供一些顛覆性的觀點，打破我固有的思維定勢，讓我看到數據背後隱藏的無限可能。這本書的價值在於，它承諾能為讀者提供一條通往成功和領先的道路，而這條道路，正是由數據鋪就的。

评分☆☆☆☆☆

《數據新常態：如何贏得指數級增長的先機》——單看書名，我就被深深吸引。這似乎是一本直擊當下商業核心問題的著作，尤其是在大數據和人工智能飛速發展的今天，如何理解並利用數據，已經成為決定企業生死存亡的關鍵。我特彆期待這本書能闡述清楚，我們所處的“數據新常態”到底是什麼樣的，它與過去的數據時代有何本質區彆？而“指數級增長”這個充滿誘惑力的詞語，則讓我好奇作者是否會揭示一些不為人知的增長秘訣，或者提供一套係統性的方法論，能夠幫助我或者我的組織實現非綫性、爆炸式的成長。我希望書中能夠不僅僅停留在理論層麵，更能提供一些可操作的案例和實踐指導，讓我能夠真正將書中的知識轉化為行動，並在實際工作中獲得切實的成效。這本書的吸引力在於它承諾提供一種能夠引領未來的視角和策略，幫助我們在數字洪流中找到方嚮，並實現超越。

评分☆☆☆☆☆

《數據新常態：如何贏得指數級增長的先機》這個書名，立刻抓住瞭我對於未來趨勢的關注點。在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據所包圍，如何從中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為驅動增長的力量，是擺在我麵前的巨大挑戰。我期待這本書能為我揭示“數據新常態”的本質，它意味著什麼？它對我們的工作和生活會産生怎樣的深遠影響？更吸引我的是“指數級增長”這個概念，它暗示著一種顛覆性的、非綫性的發展模式。這本書會不會提供一套科學的方法論，幫助我理解如何識彆並抓住那些能夠帶來爆炸式增長的機會？我希望能從中學習到如何構建數據驅動的決策體係，如何利用數據洞察來預測市場變化，如何優化業務流程以實現效率和效益的飛躍。我相信，這本書將不僅僅是一本理論書籍，更是一本行動指南，能夠幫助我踏上實現指數級增長的徵程，贏得屬於自己的未來。

评分☆☆☆☆☆

看到《數據新常態：如何贏得指數級增長的先機》這個書名，我的第一反應是它可能是一本關於大數據驅動決策的實用指南。在如今瞬息萬變的商業環境中，能夠準確預測和把握市場趨勢至關重要，而數據無疑是實現這一目標的核心。我期待這本書能夠深入剖析，究竟是什麼樣的“新常態”正在重塑我們的商業格局，以及企業或個人如何在這種變化中找到自己的定位，實現超越式的發展。我猜想，書中可能會詳細介紹一些分析工具和技術，比如機器學習、人工智能在數據分析中的應用，以及如何從看似雜亂無章的數據中提取有價值的洞察。更重要的是，我希望作者能夠分享一些成功的案例，展示企業是如何運用數據實現指數級增長的，這些案例不僅能夠提供理論上的支持，更能給我帶來實際操作的啓發。這本書的價值在於它的前瞻性和可操作性，能夠幫助我更好地理解並駕馭數據洪流，從而在激烈的競爭中脫穎而齣，贏得先機。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名確實足夠引人注目——《數據新常態：如何贏得指數級增長的先機》。光是這個名字，就足以勾起我對數據領域的好奇心。我一直認為，在這個信息爆炸的時代，數據不再是簡單的數字集閤，而是蘊含著巨大潛力的金礦。這本書的標題預示著它將帶領我深入探索如何在這種“數據新常態”下，抓住那些稍縱即逝的機遇，實現所謂的“指數級增長”。我尤其好奇作者是如何定義“數據新常態”的，它與我們過去對數據的認知有何不同？而“指數級增長”又是否真的可以通過某種方法論來實現？這本書會不會提供一套切實可行的策略，幫助我識彆那些隱藏在海量數據中的增長點？我設想，作者或許會從宏觀層麵分析當前數據發展的趨勢，然後逐步深入到微觀層麵，提供具體的工具、技術或者思維模式。對於我這樣一個對數據分析和商業增長充滿興趣的讀者來說，這無疑是一本值得期待的指南。我希望它能夠提供一些新鮮的視角，挑戰我固有的認知，並最終賦予我解讀和利用數據的強大能力。

評分☆☆☆☆☆

對於像我一樣的大多數係統神經生理學傢來說，我們的終極追求是破解産生豐富人類行為的神經生物放電的生理機製。然而，在追求這個神聖終極目標的過程中，過去200 年間的神經科學將太多的努力投入到瞭哪個腦區負責哪種功能或行為的激烈爭論之中。其中一個極端是激進的局部論者，他們是“顱相學之父”弗朗茲· 加爾（Franz Gall）的繼承人（不過他們通常不承認這一點）。他們堅定地認為，大腦的不同功能是由高度專門化、相互區隔的神經係統産生的。而另一端是人數較少、但發展迅速的一群人，我稱之為分布論者。他們認為，人類大腦依賴的不是獨特的專門化，而是訴諸於分布在各個腦區的多任務神經元群體，從而實現每個目標。為瞭證明這種觀點，分布論者提齣，大腦的生理機製類似於選舉，分布在不同腦區的大量神經元參與瞭投票，雖然投票的數量很小而且不等，但最終産生瞭人類的行為。

評分☆☆☆☆☆

速度快

評分☆☆☆☆☆

寫得不錯

評分☆☆☆☆☆

? 在《數據新常態》一書中，作者剋裏斯•蘇達剋帶領讀者直擊大數據前沿，進一步洞悉數據大爆發的6大根源——移動互聯、虛擬生活、數字商業、在綫娛樂、雲計算、數據分析，並在此基礎上，構建瞭場景化、社交化、量化、應用化、雲化、和物聯網化等6個大數據成熟度模型，以幫助企業瞭解由這些趨勢構建起的商業新秩序，贏得指數級增長的先機。在數據以指數級速度大爆發的風暴中，隻有能作齣深度迴應的企業纔能獲得發展的“指南針”和“救生衣”。

評分☆☆☆☆☆

正版，寫得很不錯

評分☆☆☆☆☆

參考資料。業內經典。快遞給力。值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

不錯，是正版，紙張質量很好。

評分☆☆☆☆☆

給同事買的，在公司傳閱

評分☆☆☆☆☆

質量好、送貨快、服務態度好，值得信賴。