大數據時代下半場：數據治理、驅動與變現/奧森文庫未來已來書係 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

　　大數據和世界的數字化，可以被視為工業革命的後續。
　　大數據時代上半場主要是收集數據，下半場則轉嚮數據治理、驅動與變現。號角已經吹響，巨頭們正在收網！
　　如同所有科技一樣，數字都是死的，關鍵在於運用它的人。

內容簡介

　　人人都在談論“大數據”，人們對這桶“21世紀的石油”充滿著期待，可是大數據真的會給我們帶來“一個美好的新世界”嗎？這種期望在多大程度上是可以實現的？我們將會為大數據時代所帶來的文明的契機付齣哪些代價？哪些金錢以外的的代價？那麼問題來瞭：大數據究竟是災難還是幸運呢？巴赫曼、肯珀和格爾策三位作者，藉助一套完整的、基於科技與經濟角度的研究體係，對這一問題展開瞭探討。很快這一問題就變得清晰瞭，大數據是一個關乎全社會的主題，任何對這一主題有著敏銳嗅覺的人，都會從這本書中受益。

作者簡介

羅納德·巴赫曼（Ronald Bachmann）曾在歐洲盛名的信息通信技術服務運營公司任職多年，是數據分析領域的項目經理。如今他是proMetis谘詢有限公司大數據、商業智能和Enterprise2.0領域的企業顧問。

托馬斯·格爾策（Thomas Gerzer）在加入proMetis谘詢有限公司之前曾就職於歐洲電信巨頭之一，負責産品管理和企業發展事務。如今他在proMetis負責産品引入和商業智能類客戶項目。

吉多?肯珀（Dr. Guido Kemper）是proMetis谘詢有限公司的創始人之一、股東和管理顧問的業務負責人，此外，他主要負責在建設項目的收費係統中引入數據分析係統。

　

劉源，中國速銷創始人，緻力於為企業提供新媒體大數據資源，提升營銷效率。

劉誌則，知名傳媒人，社群裂變發起人，成功策劃瞭《小眾行為學》等一係列財經暢銷書，緻力於中國傳統文化的傳播，具有廣泛的社會影響力。
　

目錄

第一章?大數據時代的企業戰略目標
1.1知識、價值創造和商務模式/003
1.2分析型市場競爭者/005
1.3製信息權和解釋權/008
第二章?社會生活中的大數據
2.1大數據是社會變革的鏡像/017
2.2信息自決權/026
2.3互聯網時代的個體責任/027
2.4數據意識的等級/029
2.5大數據和“群體”/031
2.6群體智能/035
2.7大數據和“開放運動”/039
2.8社會商業和社會企業/041
2.9“互聯網和數字社會”的議會任命調查委員會/042
2.10德國政府的“大數據保護基金會”/045
第三章?企業中的數據治理
3.1大數據和企業文化/051
3.2社交軟件與企業2.0/054
3.3大數據和客戶關係的轉變/057
3.4大數據——戰略和管理/065
3.5處於變革中心的企業/078
3.6大數據和商業世界/080
第四章?大數據不僅僅是商業智能2.0
4.1大數據時代商業智能復雜性提升/087
4.2大數據時代的數據質量/099
4.3商業智能分析和大數據分析/102
4.4範例變化/114
第五章?大數據與內存——可行性的新維度
5.1什麼是“內存”/127
5.2大數據和內存應用實例/131
5.3技術可行性是否永遠有意義/159
第六章?大數據對企業的意義
6.1我們必須深入研究大數據嗎/165
6.2大數據包含哪些風險/169
6.3大數據會帶來哪些機遇/172
6.4以客戶為中心，以創新為增長動力/173
6.5新的價值創造思維和數字商務模式/175
6.6大數據清單/177
第七章?企業如何通過大數據完成變現
7.1大數據和數據分析能力中心（DACC）/183
7.2培訓/185
7.3大數據項目管理/187
第八章?企業中大數據的解釋權
8.1闡釋的界限/193
8.2誰“被允許”在企業中分析和闡釋大數據/203
第九章?大數據和互聯網時代的市場營銷
9.1互聯網中的溝通文化/217
9.2“Sinus?Milieus”互聯網的使用人群/219
9.3社交媒體——互聯網使用者作為數據的掌握者/222
9.4重要的社交網絡/223
9.5數據大雜燴——社交網絡的評估利用/234
9.6社交媒體的市場營銷/239
9.7僞造成為營銷工具——互聯網中什麼是真實的/240
9.8個性化廣告——宣傳就是一切/243
9.9社交媒體和營銷投資迴報率（ROMI）/245
9.10營銷是大數據的推動者/249
9.11趨勢和前景/250
第十章?大數據——禍兮？福兮？
10.1大數據和直覺的終結/261
10.2?大數據、專傢和黑天鵝/263
附錄A?參考文獻/273
附錄B?錶格、圖片、鏈接目錄/291

精彩書摘

　　第一章　大數據時代的企業戰略目標
　　1.1 知識、價值創造和商務模式
　　在企業大數據目標的設定中，最重要的必然是通過閤理的分析獲取新的知識，這種新知識應該服務於企業的長期目標，在此條件下實現企業的基本目標。在這個抽象層麵上，大數據無疑可以適應其他戰略主題。但是人們可以深入其中一個層麵，關注“市場”“銷售”或者“産品和創新”各個領域，以此來區分對於大數據不同的要求或期望，同時也弄清這個主題下企業的潛力。
　　在此，我們需要說到“完整性”，大數據創新必定會有信息技術的參與；我們將在之後的章節中研究商業和信息技術之間必不可少的相互協調關係，特彆是在大數據背景與新的特定框架條件下。在此，一個徹底的程序性觀點必須置於首位。
　　現在，有特殊意義的重要知識方麵的數據轉變正進行著這樣一個過程，其結構在商業智能領域是眾所周知的，但是為瞭適應不斷變化的框架條件，必須在幾個大數據的特定領域普及這個過程。最後所有的活動會産生一個循環，但是所有的活動應當不斷優化，並且隨著時間産生增值，因為單個措施的成果會一並迴到齣發點並且在新的活動中引起人們的重視。
　　現在在大數據背景下——就像我們將在第八章中討論的那樣——數據和分析成果解讀將會接踵而至。相比於商業智能，在這些不起眼的詞背後，還隱藏著大數據一係列新的層麵。在所有活動的目的之上當然一直存在著一個終極目標，即從數據信息中産生新的、具有重要意義的知識，並最終産生新創造的價值和商務模式，甚至産生新的社會。在這個過程中，其問題和目標以及由此産生的能用於一定數據儲量的分析模式，會由於專業領域的不同、需求者的層次不同以及時間的不同而發生變化，這是必經之路。
　　提示：
　　分析模式的定義和成果闡釋以及行動建議固然是商業智能的重要組成部分，但在大數據背景下，創造力在分析模式的定義和解讀分析成果中具有廣泛而深遠的意義。
　　1.2 分析型市場競爭者
　　在大數據時代，企業的目標必然是使自己成為一個分析型市場的競爭者。那麼，這意味著什麼？
　　具備通過數據分析産生競爭優勢的能力將是一個企業成功的重要因素，這一點在一些行業中已然成為事實，特彆是在一些商務模式幾乎僅僅以數據處理為基礎的企業，上述能力將完全關乎企業的命運。為瞭産生與商務相關的、有效的增值，這些企業在有效數據分析上進行競爭。
　　未來的市場將由這些企業主宰，他們可以通過有效的數據分析支撐企業策略，設計新的價值創造方式、商務模式以及市場策略，並使其在大數據循環中適用於企業策略。換句話說，商務將會不斷加速，並嚮企業的適應能力提齣更高要求。在這樣的情況下，為瞭跟上發展的步伐，企業必須成為有分析能力的市場競爭者。
　　但如果能夠為每一個關鍵時刻提供必要的數據，短時間內産生新的市場分析並將其引導和轉化為新的措施，企業必須及時作齣每一個調整。這些分析並非那些人們輕點鼠標就可以獲得的傳統的、靜態的報告，而是針對一個動態的過程，在這個過程中，跨學科的團隊為瞭獲得新的知識而進行“輕鬆的研究”，因為這些新的知識是不能通過傳統的方法引導齣來的。
　　在這個過程中，為瞭能發掘潛能，參與者的創造性和能夠進行試驗的自由空間顯得尤為重要。企業文化也必須兼收並蓄，與所有參與者的意願相結閤，給予他們私人空間，使參與者們敢於接受新的行為和思想模式，並且敢於對現有的組織架構提齣質疑。
　　換言之，想要成為具有分析能力的市場競爭者的企業，必須有接受持續改變的意願。如果企業一味遵循原有的模式，不對其進行任何改變，那麼想要實現大數據的相關目標，想要成為有分析能力的市場競爭者是根本不可能的。隻有像那些大型的美國企業，通過數據分析産生新的商務模式，纔是唯一齣路。企業要想成為具有分析能力的市場競爭者，必須進行自我批判，關注企業內部的條件是否有利於企業成功。那種“希望一切都越來越好，但是一切都保持不變”的要求在大數據背景下早就已經是天方夜譚瞭。
　　企業在走嚮具有分析能力的市場競爭者轉變道路的同時也捲入瞭一場競爭，隻有已經在一定範圍內做好瞭接受新的思維齣發點和新的閤作模式的企業纔能在這場競爭中獲勝，這是一場人纔的競爭。上麵提及的跨學科團隊需要各個領域的專傢，例如編程人員，數學傢和統計學傢，這些人最好是敢於創新的人，特彆是能夠將個人特質帶入這個團隊的人，因為他們能夠聯係企業的宏觀考慮並且能夠在團隊討論時提齣新的看法。
　　此外，團隊還需要積極創新的人，對於積極創新的人來說，用原來已經用過一次的方法來解決新齣現的問題，顯得十分過時。
　　他們迫切地希望用自己的知識、創造性和熱情解決下一個問題，並且希望在一個相互影響的團隊中創造齣新的可能性。他們善於交際，能將復雜的問題清晰閤理地錶達齣來。“大數據科學傢們”必須將自己的工作視為一種盡情享受自己專業能力和個人天賦的方式，而且不應該被現有的控製程序和規則所阻礙，他們永遠可以使用最先進的設備。雖然“大數據科學傢”具備很強的社會競爭力，但他們絕不會錶現齣明星做派，隻是主動地成為時代變化
　　的主角。
　　對這些“大數據分析專傢”“大數據科學傢”的形象描述當然是有意誇大的，通過這種方式至少是想錶達對於大數據團隊與其成員的一個基本要求。對於企業來說，這些工作者的尋求方式和領導方式是比較特殊的，這種方式在如今的許多企業中都是不符閤標準的。
　　基於上述觀點，我們強烈推薦托馬斯·H. 達文波特 (Thomas H.Davenport) 和帕蒂爾的《數據科學傢：21 世紀最性感的工作》一文，兩位作傢在文章中都特彆提到，企業決策者必須先在企業內部進行說服教育工作，改變企業內部反對引入大數據專傢的情況。例如網絡平颱領英（LinkedIn）：喬森納·高盛（Jonathan Goldman）在 2006 年進入領英工作時就提齣瞭這個意見【參見：達文波特（Davenport）、帕蒂爾（Patil 2012）】，很快領英的管理層就批準將高盛的觀點通過例外處理來實現，而非普遍應用於軟件發布周期，這一點非常重要。　　高盛的方法被采用之後，領英纔發展成為我們今天所熟知的社交媒體。我們應當以平常心對待上文提到的“大數據科學傢”的特殊地位，和其他團隊一樣，大數據團隊也是成果導嚮性的。值得關注的是，由於被給予瞭很大的自由空間和舒適的條件，大數據團隊所承受的交付壓力也是巨大的。如果經過一段特定的時間仍然沒有任何成果，大數據團隊很快就會解散，消息也會很快在行業內流傳。因此絕不能放任大數據團隊自生自滅，至少應該根據當時的需求使現有的專傢關心生産，以此達到管理大數據團隊的目的。
　　這對於一個有豐富經曆，習慣自由，有高超敏銳的鑒彆力、通感力、鑒定力和執行力的人來說是一個巨大的挑戰。與此同時，團隊中的每個人還需要不斷地堅實中期和長期目標，以保證在遇到短期的成本效益方麵的問題時沒有後顧之憂。
　　關於大數據中的變革和溝通管理，我們將在第三章中論及。
　　至於企業在運作和組織過程中如何與大數據相關聯，我們將在第七章和第八章中詳述。
　　1.3 製信息權和解釋權
　　那些已經成為具有分析能力的競爭者的企業在這個層麵上又進入瞭一個新的競賽，首先是“製信息權”，然後下一步是與數據、信息和話題相關的“解釋權”，最後是尋找一個可信賴的、可提供分析和預測服務的供應商，為公司的內外決策提供基礎。
　　企業之間的競爭，可以通過以下幾個問題來區分企業成為具有分析能力的競爭者的成熟程度：
　　提示：
　　此處提到的“解釋權”競爭是指企業之前的解釋權競爭。
　　關於企業內部的解釋權競爭我們將在第八章中詳述。
　　1. 哪些企業在某一特定領域擁有絕對的相關數據占有量？
　　2. 哪些企業具備將數據轉化為正確的信息和知識，並將這些知識正確的錶達齣來的能力？
　　3. 哪些企業具備支撐決策（比如國傢範圍的決策）的能力？
　　接下來，我們要舉一個例子，雖然，這個例子隻適用在公共領域業已舉足輕重的大公司，但是這個例子也適閤梳理齣企業內部的相互關係，這個相互關係也涉及對由專業部門傳輸給特定團隊的信息的內部分析。
　　例子：
　　一傢大型搜索引擎企業確定（其他大型搜索企業也同樣如此）德國某個特定區域對於流感癥狀和流感藥物的搜索數量高於全國平均水平，並且這個數量持續快速增長。這可能是一場流感開始的信號。
　　根據搜索數據，企業自然掌握瞭信息並且推斷齣，也許一場流感即將爆發，流感的初發地也被清楚掌握。這裏的“可能”意味著人們暫時隻停留在數據和信息層麵。
　　從理論上講，上麵例子裏的公司在得到數據後，應該在相關區域進行一場區域性保險公司的宣傳活動，以此來提醒人們作齣預防。接下來，應該以大數據科學傢提齣的這個問題確實和流感相關的論斷為齣發點，在全國大範圍內采取措施之前，嚮有關人員轉達消息並基於數據分析證實這個觀點。
　　企業必須自己承擔上述費用，但是在保證企業利益的同時也要保證不能有過高的錯誤率。為此統計學傢會計算企業的錯誤率，因為錯誤率能夠反映企業分析結果的真實性以及所做預測還有哪些不可確定性。這些錯誤率是最終分析結果的組成部分，分析結果中還會包含對結果可能性的預測，嚴格來說，單純的分析是遠遠不夠的。
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前言/序言

　　大數據是除“雲計算”“移動”“內存”和“社會媒體”之外決定當前IT行業趨勢的一個關鍵詞。我們可以確定的是，大數據與商業智能不同，不僅在企業經濟中，而且在總體社會環境中都具有重要意義，對於這一點我們可以從大數據成功登上政治刊物《明鏡》周刊頭版和其在德國電視脫口秀節目《貝剋曼》（Beckmann）中成為討論主題的事實中得見。該主題在全社會的重要性，特彆是它們的産生在大數據環境中會對企業及其行為模式産生影響。商業智能與大數據的聯係，我們將在後麵深入探討。
　　大數據時代上半場的主要任務是收集數據，但是在下半場時，企業的主要任務由收集數據逐漸地嚮數據治理、數據驅動及數據變現等方嚮轉換。
　　在企業中，隨著可用信息不斷增加，不難猜想，市場營銷和銷售都在追求更好地瞭解客戶並提供個性化服務的目標，然而沒有大數據，這個目標便是天方夜譚。
　　企業內部基本贊成追求該目標，通過實時處理大量數據，幾年前不能實現的應用也能夠成為現實。在涉及應用實例及描述其經濟潛力時，這種幻想似乎沒有任何限製。大數據這個詞就像“21世紀的石油”，廣泛流傳。
　　但是大數據真的會給我們帶來“美好的新世界”嗎？我們的期望能夠在多大程度上得到實現？機遇背後存在著哪些挑戰？技術可行性會一直都有意義嗎？哪些技術投資是必不可少的？人們可以預期的投資迴報率（ROI）有多少？事實上，我們需要付齣代價來換取大數據提供給我們的機遇——這種代價不僅僅是貨幣形式。
　　此外，大數據的重要意義也隨著我們每個人的角色不同而不同。我們一直參與其中，盡管大數據和我們知道與否、願意與否並不相關，但是作為公民、客戶、企業員工及互聯網、智能手機、導航設備的用戶，大數據對於我們具有何種意義？在這個網絡化的世界裏，我們既是大數據的創造者，同時也是使用者，我們自己如何參與“大數據現象”，這會産生何種結果？麵對“大數據老大哥”的聯閤，政治會扮演什麼樣的角色？在與數據打交道時，公司又會在國際上提齣怎樣的“遊戲規則”？大數據不僅僅代錶瞭大量的數據，而且更多地反映瞭各個生活領域已經廣泛數字化，即“數字化世界”所推動的社會變革，以及由此給社會文化帶來的深遠影響。
　　大數據給社會造成的變化任何人都不可能否認，因此，積極闡釋大數據是不可避免的。大數據的復雜性需要一本結構清晰的書來進行分析，這樣一方麵可以把握其復雜性，另一方麵也可以清楚地描述每個層麵。
　　因此，我們一直在努力，閤理劃分內容，並根據章節的邏輯結構處理我們目前所關注的相互關係。我們意識到，這個主題還可以通過其他齣發點或者結構進行研究，尤其是當我們選擇瞭另一個中心時。
　　企業和全社會層麵緊密連接，我們所有人都扮演著公民、顧客和企業員工的不同角色，這一點我們在第一章中有詳細的描述。因此，之後指嚮企業層麵的內容將以通俗易懂的語言進行論述。有瞭這一論點，我們就應該承認這一事實：我們所有人必須廣泛掌握“大數據”和“數字化世界”之間復雜的相互關係，以便迎接21世紀中心話題的挑戰。
　　在此過程中，我們應該拋下自己的安樂窩，拋棄習慣的行為做法和思維模式，主動承擔責任，因為這是在集體和個人層麵起決定性作用的成功要素。這一認識使得大數據成為瞭一個非常吸引人的話題。
　　羅納德·巴赫曼
　　吉多·肯珀
　　托馬斯·格爾策
　　2014年1月

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京東買書還是比較實惠的，趕上活動，價格比較好！推薦！

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現在都在說大數據，什麼是大數據，這本書應該能給我們一些啓示吧。

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大數據到下半場瞭，你準備好瞭嗎？

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