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從大數(shù)據(jù)到巨額利潤-如何在智能時(shí)代贏得新型商業(yè)競(jìng)爭(zhēng) 版權(quán)信息
- ISBN：9787218133089
- 條形碼：9787218133089 ; 978-7-218-13308-9
- 裝幀：一般純質(zhì)紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
從大數(shù)據(jù)到巨額利潤-如何在智能時(shí)代贏得新型商業(yè)競(jìng)爭(zhēng) 本書特色
智能時(shí)代的
企業(yè)管理、創(chuàng)新和贏利手冊(cè)
大數(shù)據(jù)儼然已成為新時(shí)代的石油，它是物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算、無人駕駛等新興技術(shù)得以運(yùn)行的**能源。在《從大數(shù)據(jù)到巨額利潤》中，拉塞爾·沃克探討了大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，以及各類企業(yè)應(yīng)如何盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，用數(shù)據(jù)分析贏得商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。
在絕大多數(shù)的企業(yè)中，用數(shù)據(jù)贏利的方法就是將流量轉(zhuǎn)變成廣告收入，而沃克結(jié)合谷歌、Facebook、亞馬遜、蘋果、Netflix、領(lǐng)英、Zillow、優(yōu)步等公司的案例，介紹了眾多不同的的數(shù)據(jù)贏利策略，包括用數(shù)據(jù)優(yōu)化內(nèi)部運(yùn)營、出售新型數(shù)據(jù)產(chǎn)品、與合作企業(yè)交易數(shù)據(jù)等，為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值提供了更多的選擇。
更為難得的是，沃克不止于探討理論，而是更注重實(shí)踐。他詳細(xì)論述了大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用細(xì)節(jié)，從辨別數(shù)據(jù)類型、更新數(shù)據(jù)采集方法，到用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新、組建數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)等，堪稱一部極佳的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)指南。智能時(shí)代的
企業(yè)管理、創(chuàng)新和贏利手冊(cè)
大數(shù)據(jù)儼然已成為新時(shí)代的石油，它是物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算、無人駕駛等新興技術(shù)得以運(yùn)行的**能源。在《從大數(shù)據(jù)到巨額利潤》中，拉塞爾·沃克探討了大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，以及各類企業(yè)應(yīng)如何盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，用數(shù)據(jù)分析贏得商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。
在絕大多數(shù)的企業(yè)中，用數(shù)據(jù)贏利的方法就是將流量轉(zhuǎn)變成廣告收入，而沃克結(jié)合谷歌、Facebook、亞馬遜、蘋果、Netflix、領(lǐng)英、Zillow、優(yōu)步等公司的案例，介紹了眾多不同的的數(shù)據(jù)贏利策略，包括用數(shù)據(jù)優(yōu)化內(nèi)部運(yùn)營、出售新型數(shù)據(jù)產(chǎn)品、與合作企業(yè)交易數(shù)據(jù)等，為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值提供了更多的選擇。
更為難得的是，沃克不止于探討理論，而是更注重實(shí)踐。他詳細(xì)論述了大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用細(xì)節(jié)，從辨別數(shù)據(jù)類型、更新數(shù)據(jù)采集方法，到用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新、組建數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)等，堪稱一部極佳的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)指南。
在本書的*后，沃克還提供了一種評(píng)估企業(yè)數(shù)據(jù)策略的框架（從新手級(jí)到專家級(jí)），并分析了大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的8大趨勢(shì)，以幫助處于不同階段的企業(yè)找到適合自身的數(shù)據(jù)策略。
從大數(shù)據(jù)到巨額利潤-如何在智能時(shí)代贏得新型商業(yè)競(jìng)爭(zhēng) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
推薦理由1：4大數(shù)據(jù)策略 8種數(shù)據(jù)盈利模式 36副數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流程圖，提供從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)產(chǎn)品化的詳盡指導(dǎo) 推薦理由2：深度解讀近百個(gè)行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)案例，包括谷歌、蘋果、亞馬遜、臉書、優(yōu)步、領(lǐng)英、網(wǎng)飛等 推薦理由3：全球杰出商業(yè)思想家、智能商業(yè)五部曲作者托馬斯·H. 達(dá)文波特作序推薦
從大數(shù)據(jù)到巨額利潤-如何在智能時(shí)代贏得新型商業(yè)競(jìng)爭(zhēng) 目錄
前 言 當(dāng)數(shù)據(jù)成為新時(shí)代的石油
第1章 重新認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)規(guī)模：多大才是大？
數(shù)據(jù)創(chuàng)造：每次使用，都是一次創(chuàng)造
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：1年存下16萬個(gè)國會(huì)圖書館
數(shù)據(jù)處理：摩爾定律何時(shí)失效？
數(shù)據(jù)使用：把控流程，而非數(shù)據(jù)
當(dāng)永久存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的成本接近零
研究全體數(shù)據(jù)，而非樣本
定義元數(shù)據(jù)
一場(chǎng)關(guān)于數(shù)據(jù)采集的全景電影
在機(jī)會(huì)窗口內(nèi)利用數(shù)據(jù)
病毒式分發(fā)
數(shù)據(jù)的可用優(yōu)化了決策
從何處創(chuàng)造大數(shù)據(jù)？
第2章 速度與規(guī)模
借助大數(shù)據(jù)克服復(fù)雜性
Yelp 和貓途鷹：創(chuàng)建新型數(shù)據(jù)集
大數(shù)據(jù)與廣告牌
高速數(shù)據(jù)是新常態(tài)
當(dāng)數(shù)據(jù)能夠描述現(xiàn)實(shí)世界
人與物聯(lián)網(wǎng)的交互
用大數(shù)據(jù)營造動(dòng)態(tài)優(yōu)勢(shì)
亞馬遜：協(xié)調(diào)高速度與大規(guī)模
建立自學(xué)習(xí)算法
掌控高速度和高精度的數(shù)據(jù)環(huán)境
第3章 被動(dòng)數(shù)據(jù)采集
從主動(dòng)數(shù)據(jù)采集開始
“還訂上次的那種口味嗎？”
從Cookie到谷歌眼鏡
無處不在的傳感器
一次關(guān)于駕駛體驗(yàn)的革命
被動(dòng)數(shù)據(jù)采集與精細(xì)農(nóng)業(yè)
不受操縱的數(shù)據(jù)
Microsoft Home與未來家居
Cardiio與個(gè)人健康
隱私困境
第4章 大數(shù)據(jù)度量
前進(jìn)保險(xiǎn)：主動(dòng)采集數(shù)據(jù)，降低保險(xiǎn)費(fèi)率
從微觀到宏觀
借助被動(dòng)數(shù)據(jù)采集進(jìn)行間接度量
利用大數(shù)據(jù)度量資產(chǎn)
反演數(shù)據(jù)
第5章 精準(zhǔn)大數(shù)據(jù)
從傳感器到服務(wù)器
社交網(wǎng)絡(luò)與總統(tǒng)大選
“朋友圈”開始影響晉升
度量20平方厘米的土地
精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)：從“分子級(jí)”的數(shù)據(jù)開始
高精度數(shù)據(jù)促成個(gè)性化大規(guī)模定制
數(shù)字化平臺(tái)：持續(xù)提高數(shù)據(jù)精度
第6章 融合釋放價(jià)值
房產(chǎn)數(shù)據(jù)的可用性
Zillow：真實(shí)房產(chǎn)數(shù)據(jù)的新標(biāo)準(zhǔn)
集中公共數(shù)據(jù)與專有數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)產(chǎn)品化
Redfin和Trulia：數(shù)據(jù)創(chuàng)新成為新的戰(zhàn)場(chǎng)
各種形式的數(shù)據(jù)
Zillow的經(jīng)驗(yàn)
Mint：改變個(gè)人理財(cái)業(yè)務(wù)
Mint的經(jīng)驗(yàn)
第7章 4大數(shù)據(jù)策略，8種贏利模式
數(shù)據(jù)策略1：保持?jǐn)?shù)據(jù)專有性
數(shù)據(jù)策略2：與合作伙伴交易數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)策略3：出售數(shù)據(jù)產(chǎn)品給潛在客戶
數(shù)據(jù)策略4：讓數(shù)據(jù)為大多數(shù)用戶所用
善用新型廣告數(shù)據(jù)
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)免費(fèi)，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)付費(fèi)
綜合應(yīng)用各種數(shù)據(jù)策略
領(lǐng)英：打造多側(cè)面商業(yè)模式
領(lǐng)英的經(jīng)驗(yàn)
第8章 通過反演數(shù)據(jù)獲取利潤
Netflix：顛覆式創(chuàng)新者
百視達(dá)錯(cuò)失良機(jī)
培育關(guān)于客戶偏好的數(shù)據(jù)
與客戶交換數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造高度定制化的體驗(yàn)
數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭(zhēng)已經(jīng)打響
Netflix的經(jīng)驗(yàn)
第9章 尋找數(shù)據(jù)科學(xué)家
數(shù)據(jù)科學(xué)家的興起
一幅數(shù)據(jù)科學(xué)家的畫像
配備數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的優(yōu)勢(shì)
配備數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的挑戰(zhàn)
創(chuàng)建集中分析團(tuán)隊(duì)
首席數(shù)據(jù)科學(xué)家
如何留住數(shù)據(jù)科學(xué)家
第10章 利用大數(shù)據(jù)激發(fā)創(chuàng)新
動(dòng)態(tài)化運(yùn)用數(shù)據(jù)
新數(shù)據(jù)創(chuàng)造新生活
從人工驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室
Nest的啟示
數(shù)字化平臺(tái)和物聯(lián)網(wǎng)開啟定制化創(chuàng)新
用大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)激勵(lì)創(chuàng)新
在企業(yè)中運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)
第11章 新數(shù)據(jù)的顛覆力
來自蜂窩網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)
從主動(dòng)數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)向被動(dòng)數(shù)據(jù)采集
利用位置信息實(shí)現(xiàn)贏利
LBS：基于位置的服務(wù)
Foursquare：用客戶位置信息引導(dǎo)方向
基于位置數(shù)據(jù)的7種贏利模式
重視數(shù)據(jù)精度
從數(shù)據(jù)看舊金山人與紐約人
Foursquare的經(jīng)驗(yàn)
第12章 保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)
無隱私的社會(huì)
追蹤與監(jiān)控
誰擁有數(shù)據(jù)？
聚合數(shù)據(jù)視圖中的隱私
處理大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)
處理敏感個(gè)人數(shù)據(jù)的*佳實(shí)踐
第13章 大數(shù)據(jù)的8大趨勢(shì)
趨勢(shì)1：數(shù)據(jù)采集、創(chuàng)造和使用中的自動(dòng)化程度將增強(qiáng)
趨勢(shì)2：云計(jì)算使大多數(shù)公司可以創(chuàng)造大數(shù)據(jù)
趨勢(shì)3：靈活的分析工具使更多公司能夠處理大數(shù)據(jù)
趨勢(shì)4：移動(dòng)平臺(tái)將基于位置的數(shù)據(jù)和服務(wù)推向新高度
趨勢(shì)5：數(shù)據(jù)分析人才將供不應(yīng)求
趨勢(shì)6：數(shù)字化平臺(tái)的聚合將更為常見
趨勢(shì)7：新數(shù)據(jù)將提高市場(chǎng)效率
趨勢(shì)8：自主，而不僅僅是自動(dòng)化
第14章 如何評(píng)估大數(shù)據(jù)贏利策略
數(shù)據(jù)來源
創(chuàng)新
增長(zhǎng)模式
市場(chǎng)機(jī)遇
分析
從新手級(jí)到專家級(jí)
迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代
致謝
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從大數(shù)據(jù)到巨額利潤-如何在智能時(shí)代贏得新型商業(yè)競(jìng)爭(zhēng) 相關(guān)資料
姜奇平 中國社會(huì)科學(xué)院信息化研究中心秘書長(zhǎng)、《互聯(lián)網(wǎng)周刊》主編 從大數(shù)據(jù)到巨額利潤，中間發(fā)生的事情，實(shí)質(zhì)是企業(yè)邁進(jìn)了更高效的領(lǐng)域。一言以蔽之，本書講述了企業(yè)如何借助大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更高的多樣化效率。 楊思卓 韓國仁川大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)院院長(zhǎng) 《從大數(shù)據(jù)到巨額利潤》解決了一個(gè)大課題：“數(shù)字資產(chǎn)如何變現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。”既開眼界，又接地氣。 魏家東 東獅品牌咨詢CEO、《借勢(shì)》作者 大數(shù)據(jù)的價(jià)值越來越重要，數(shù)據(jù)多少算大？如何挖掘利潤？那么多企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)掘金，策略是什么？《從大數(shù)據(jù)到巨額利潤》很好地回答了這些問題，包括大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)、落地、評(píng)估，以及企業(yè)應(yīng)該如何在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)從新手級(jí)到專家級(jí)的轉(zhuǎn)變。 托馬斯·H. 達(dá)文波特 全球杰出商業(yè)思想家、智能商業(yè)五部曲作者 拉塞爾·沃克的這本書，不僅涉及大數(shù)據(jù)，而且涉及怎樣以數(shù)據(jù)贏利。本書闡明了如何參與數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的競(jìng)爭(zhēng)，并發(fā)展基于分析的產(chǎn)品與服務(wù)，是一部利用大數(shù)據(jù)贏利的實(shí)用指南。 比爾·弗蘭克斯 Teradata 公司首席分析官，《駕馭大數(shù)據(jù)》作者 真正懂得并能夠從大數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的公司屈指可數(shù)。這本書中，沃克博士圍繞如何充分利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化公司運(yùn)營，提出了卓越的建議。本書深入分析了大數(shù)據(jù)的贏利策略，并附以諸多實(shí)例。這本書*值得一讀！ 迪戈奧·克萊賓 西北大學(xué)分析學(xué)院分析科學(xué)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 本書通過獨(dú)特的視角，聚焦于大數(shù)據(jù)的價(jià)值、基礎(chǔ)贏利策略和應(yīng)用案例，探討了現(xiàn)代社會(huì)的數(shù)據(jù)采集和潛藏的商機(jī)，并逐一分析了制定出優(yōu)秀數(shù)據(jù)策略的創(chuàng)新型公司。其中，數(shù)據(jù)融合的概念尤為突出，這項(xiàng)策略能夠讓公司從眾多不同來源的數(shù)據(jù)中獲益。對(duì)那些著眼于在大數(shù)據(jù)決策中進(jìn)行創(chuàng)新和發(fā)揮影響的人們，我強(qiáng)烈建議你們認(rèn)真閱讀本書。 杰夫·坦納 多明尼昂大學(xué)Strome 商學(xué)院系主任 拉塞爾·沃克在本書中列舉多個(gè)領(lǐng)域的典型案例，并且告訴大家，大數(shù)據(jù)中處處都是金子。
從大數(shù)據(jù)到巨額利潤-如何在智能時(shí)代贏得新型商業(yè)競(jìng)爭(zhēng) 作者簡(jiǎn)介
拉塞爾·沃克（Russell Walker） 康奈爾大學(xué)博士，西北大學(xué)教授 分析咨詢實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始人 拉塞爾·沃克研究并教授的領(lǐng)先管理課程包括大數(shù)據(jù)與分析，數(shù)據(jù)導(dǎo)向戰(zhàn)略營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理與全球領(lǐng)導(dǎo)力。他創(chuàng)辦了廣受歡迎的分析咨詢實(shí)驗(yàn)室，這個(gè)實(shí)驗(yàn)室把凱洛格商學(xué)院的工商管理碩士們聚集了起來，共同參與現(xiàn)實(shí)生活中的分析學(xué)項(xiàng)目及大數(shù)據(jù)應(yīng)用。 沃克常為全球企業(yè)提供有關(guān)大數(shù)據(jù)與分析、風(fēng)險(xiǎn)管理與國際化經(jīng)營策略等方面的咨詢。他的觀點(diǎn)經(jīng)常被《金融時(shí)報(bào)》《福布斯》《彭博資訊》《國際先驅(qū)論壇報(bào)》《華盛頓郵報(bào)》和美國有線電視新聞網(wǎng)等眾多媒體引用。他受邀在多個(gè)重要國際組織發(fā)表演講，包括美國國務(wù)院、世界銀行和國際金融公司等。
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