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大數據產業革命-重構DT時代的企業數據解決方案 版權信息
- ISBN：9787300211909
- 條形碼：9787300211909 ; 978-7-300-21190-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據產業革命-重構DT時代的企業數據解決方案 本書特色
一本傾注了ibm對大數據精準認識與深刻洞悉的宏篇巨著 ibm集團副總裁、大數據業務掌門人親自執筆 從it時代到dt時代，助力企業升級轉型 《大數據產業革命》從九大行業的應用場景出發，介紹了大數據這些行業中的實際運用及其帶來的驚人的效果。作者總結梳理出了支撐各應用場景的54個數據模型和30個相關的數據要素。在書中，作者向我們指出了制定大數據戰略的關鍵步驟，以及如何認識數據資產，如何實施業務流程再造，如何搭建大數據的體系架構等問題，旨在“動員”讀者成為大數據產業革命的領導者，助力企業在邁向dt時代的過程中，成功進行升級轉型。
大數據產業革命-重構DT時代的企業數據解決方案 內容簡介
大數據產業革命的到來，意味著未來的世界將構建在數據的基礎之上。 假如你是 ●首席執行官，你該如何重新規劃未來的商業發展方向； ●首席運營官，你該如何挖掘企業經營中每天產生的數據流的巨大價值； ●首席技術官，你該如何采取切實可行的措施來構建適合大數據的體系架構； ●市場營銷人員，你該如何借助大數據構建產品或方案的生態系統，提升用戶的黏合度； ●產品或技術總監，你該如何建立起市場反饋機制，構建動態的產品改善環路。 要想將數據資產變成真正的財富，你必須： ● 知道如何制定大數據戰略的關鍵步驟； ● 清楚如何認識數據資產； ● 懂得如何實施業務流程再造； ● 學會如何搭建大數據的體系架構； ● 掌握30項數據要素及其注意事項； ● 熟知54項大數據模型。 通過這場大數據革命，你會發現那些從未被開拓過的領域，你將利用數據來完成那些令人難以置信的壯舉，并創造出無限可能，成為大數據時代的真正贏家。
大數據產業革命-重構DT時代的企業數據解決方案 目錄
本書贊譽 ⅰ
推薦序一 ⅲ
推薦序二 ⅴ
中文版序 ⅶ
前言 ⅸ
引言 001
大數據無疑開啟了一次時代的重大轉型。大數據產業革命的到來將意味著使用數據來完成那些令人難以置信的壯舉。
20 世紀的加州大學伯克利分校
找到隱藏模型的洞察力
致力于百分之一
大數據產業革命的到來
**部分 九大行業的數據轉型
第1章 數據改變農業 013
數據正在成為農林漁牧行業中的核心，它不僅將改變農民的種植過程，還將對這一*古老的傳統行業未來生態系統的構建起到至關重要的作用。
氣候真的能夠左右農作物的收成嗎
農業的歷史進程
農業的數據時代
農業大數據的先行者：迪爾公司與孟山都公司
農業生態系統的核心：大數據
未來的農業
數據勝過天氣
第2章 被顛覆的醫療 030
大數據將促進從直覺判斷到數據推導的轉變，顛覆傳統的醫療手段，開啟醫生結合數學與概率統計進行診療的未來醫療數據時代的模式。
憑借經驗問診的醫生們
醫療教育的歷史進程
醫學界所面臨的問題
醫學的數據時代
未來的醫學院
美國未來的醫療
第3章 保險精算師為什么會成為數據科學家 048
未來保險精算師所面臨的挑戰是如何找到全新的方法來駕馭數據。全新商業模式的出現將徹底取代傳統保險行業賴以生存的取勝技能與工具。
基業長青的保險業
財產與意外保險承銷的歷史進程
精算對保險業的重要性
現代保險業
保險的數據時代
精算師未來的挑戰：駕馭大數據
第4章 個性化的零售與時尚行業 067
改變零售行業，不僅僅是利用數據來更加精準地找到客戶，更重要的是通過數據轉變零售商的態度，以個性化的方式看待每一位客戶。
設計師卡羅利娜的訴求
零售行業簡史
零售行業的數據時代
在大數據時代，卡羅利娜將走得更遠
第5章 被徹底改寫的傳統客戶服務 080
數據將徹底改變客戶服務，數據中所包含的個人位置與喜好等信息能幫助企業改善服務，實現個性化的用戶體驗，從而增強與客戶之間的黏合度。
丹的房貸之路
客戶服務的發展史
客戶關系的數據時代
數據打開房貸的快捷之路
第6章 智能機器能在不遠的未來完勝人類嗎 092
站在大數據時代*前沿的智能機器將通過物聯網和數據走進我們的生活，并改變我們的世界。
與特斯拉一樣聰明的風力渦輪機
智能機器
機器的數據時代
數據網絡正在重塑許多行業
風力渦輪機的新時代
第7章 政府與社會之間游戲規則的變革 105
數據將成為政府加強與民眾聯系的驅動力，通過公私合作的方式在改善民生方面挖掘和運用大數據，從而帶來社會經濟福祉。
社交媒體的力量
數據將成為政府制定政策的依據
情報工作的數據時代
保障大數據時代的個人信息安全
大數據時代決策制定者面臨的挑戰
跨行業的社會化合作
實現社會公益的投資：影響債券
用數據構建民主知識型社會
第8章 大數據時代企業的可持續發展 127
大數據時代，為確保可持續發展的社會責任，許多企業正努力通過互聯網和社交媒體成為行業中的榜樣，試圖搶占先機。大數據將助力企業對未來場景中可能出現的風險進行評估，布置可持續發展戰略。
倫敦金融城：可持續發展的*佳典范
全球化的超級影響力
面臨環境風險的公司
早期的預警系統
構建數據時代的適應性與彈性
用什么衡量企業的可持續性
放眼未來的決策制定
讓投資者恐慌的擱淺資產
數據在衡量風險過程中的重要性
第9章 天氣對能源的決定性影響 142
天氣預報一直以來都是并且今后也仍將是人類所面臨的一項挑戰。天氣與能源之間的緊密關系，為大數據應用于電力能源系統提供了平臺，以確保能源的持續供應。
印度大停電
大數據與天氣預報
可再生能源：太陽能、水能和風能
大數據改變能源的消耗方式
天氣對管理可再生能源的重要性
第二部分 為即將到來的大數據產業變革做好準備
第10章 模型識別的意義 157
辨識大數據模型，并對這些模型的輕重緩急進行排列的能力在數據時代至關重要。
模型識別中成功元素的共通性
模型識別：是餡餅還是陷阱
從魚市中可以學到的模型識別
模型識別的方法
認識模型與謬誤之間的區別
第11章 迎來嶄新的數據時代 167
數據在企業內的重要性將隨著時間的推移而不斷地演變。從對某種商業模式的支撐、使用數據改善現有產品或服務，到以數據為產品的商業模式與企業的出現，我們正迎來一個嶄新的數據時代。
紐約城的“硅巷”：肉庫區
數據時代的商業模式
數據的競爭優勢
用于改進現有產品或服務的數據
數據產品將成為主流
第12章 大數據的關鍵模型 181
大數據模型在不同行業中的出現，有力地證實了這場革命的巨大潛力，大數據模型將助力于那些在數據時代已經做好準備的企業。
數據要素
54 項大數據模型
第三部分 成為大數據產業革命的領導者
第13章 數據帶來的商機 207
數據本身就是一種商機，而數據的精煉如同石油的提煉過程，需要經歷發掘、提煉與附加價值的過程，才能創造出未來的價值。
數據和石油一樣嗎
企業與組織運用數據的三個階段
把握數據所帶來的機遇
第14章 從未停止創新的保時捷 212
追求完美是成功的動力，在確保滿足不同客戶需求的同時，還針對性能、品質與價格進行優化，這無疑是數據時代企業領導人達成目標的*佳方式。
來自羅馬皮帶店的量身定制
費迪南德·保時捷
保時捷的誕生
展開全部
大數據產業革命-重構DT時代的企業數據解決方案 相關資料
如何擊破存在于數據管理員與企業管理者之間的壁壘是大數據時代面臨的最大挑戰。《大數據產業革命》告訴創業家、成熟企業的管理層，以及對大數據充滿好奇的人們，只有打破壁壘，邁出第一步，才能領略大數據帶來的巨大價值。
江青
中國統計信息服務中心大數據研究實驗室主任
在《大數據產業革命》一書中，作者用講述故事的筆觸勾勒出未來的世界，在這個世界里，我們現在所熟悉的不少生產關系將被改寫。本書適合引領多種類型的讀者走近大數據。
韓亦舜
清華大學數據科學研究院副院長
通過《大數據產業革命》一書，你將看到各行各業是如何運用數據將不可能變為可能的。企業要用數據增強自身的實力，并堅信能夠發現那些從未被開拓過的領域，將商業與工業推升到一個全新的高度。
李易
中國知名互聯網專家、中國移動互聯網產業聯盟秘書長
《大數據產業革命》的作者羅伯特·托馬斯是ibm大數據業務的掌門人，他對于數據有著精準的認識和深刻的洞悉。在書中，通過對九大行業中大數據實戰運作的深度解析，他提出了30個數據要素和54項數據模型，可以助力企業從it時代到dt時代成功進行升級轉型。
薛載斌
賽迪研究院世界工業研究所所長
在大數據時代，快速準確的商業決策將使企業在競爭廝殺中脫穎而出。《大數據產業革命》一書通過詳實的案例，向我們展現了如何借助他山之石，迎接屬于你的大數據時代。
崔昊
watchstor.com總編
《大數據產業革命》一書向我們展現了企業大數據的實戰運作。這項技術的崛起正在快速轉變我們的商業環境。如何在數據寶藏中迅速挖掘出極具價值的市場信息回饋，從而不斷提升產品與服務的競爭優勢，是每一位職業經理人所都當考慮的問題。
張瀚文
ibm大中華區系統與科技部存儲系統市場經理，大華東華中區市場經理
《大數據產業革命》一書將完全顛覆以往處理合作伙伴和顧客關系的游戲規則。大數據將無比清晰地為企業勾勒出未來的商業發展方向，關鍵在于你是否能夠迎頭趕上。
劉宇
ibm大中華區系統與科技部主機及存儲系統資深市場與策略經理
本書不僅有跨各行業的生動翔實的故事，也有作者提煉的五十四項大數據模型，但作者并沒有止步于故事和模型，而是引領企業大數據實施和決策者進一步利用模型和各種精煉的體系架構為實施企業大數據創新提供方法論和指導，是企業決策者和相關管理人員認識、掌握進而實施大數據的指導書籍。
陳瀅
慧科教育研究院院長、集團高級副總裁
大數據產業革命-重構DT時代的企業數據解決方案 作者簡介
羅伯特·托馬斯 IBM軟件集團副總裁，IBM大數據和信息管理產品線負責人。他在商業運營戰略、高科技、收購與資產剝離、制造運營以及產品的設計開發領域有著豐富的經驗。在擔任IBM軟件業務拓展副總裁時期，托馬斯先生領導收購了Netezza和Vivisimo兩家大數據時代的領導企業。 帕特里克·馬博蘭 史密斯企業與環境學院資深研究員、牛津大學計量金融所教員、卡耐基梅隆大學電氣與計算機工程系客座教授、英國皇家統計學會會員以及電氣和電子工程師協會（IEEE）高級成員。他運用多學科方法在數據科學、決策制定以及風險管理中不斷研發定量技術。他的研究領域涉及大數據、預言預測、預測分析、機器學習以及人類行為分析。 譯者 張瀚文 在富士通、IBM等全球知名企業有十余年的工作經驗，做過市場、營銷、產品、技術與渠道等多種工作。同時，他作為關鍵意見領袖（KOL）會定期在各大IT期刊、社區發表對前沿趨勢的見解與觀點。譯著有《忠誠度革命》《敏捷性思維》等。
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