大数据
出版日期:2016-8
ISBN:9787508664876
作者:[美] 比尔•施玛泽（Bill Schmarzo）
作者简介
大多数企业对大数据这个概念并不陌生，但真正通过对大数据相关业务的有效运营获得业绩增长的企业却少之又少。为了扭转这一局面，企业应该如何针对自己的业务领域开辟新的数据源？如何搭建合理的大数据应用架构？如何让业务部门与技术部门高效互动以提供更好的用户体验？
比尔•施玛泽是大数据领军企业易安信的首席技术官，在这本书中，他毫无保留地分享了自己在大数据领域超过20年的从业经验。通过对沃尔玛、星巴克等一流企业大数据运营案例的分析，他总结出大数据时代每个企业都必须掌握的技能——对大数据资源进行高效运营。作者认为，在用户体验成为企业能否生存下去的决定性因素的今天，无法通过数据发现用户痛点、积极改善推广策略、改善用户体验的企业，将很难在竞争中生存下去。
通过阅读这本书，你将获得审视企业发展战略的新角度，学会从零开始为企业搭建大数据应用架构，通过为用户提供更优质的体验实现企业的高速发展。任何希望通过有效运营挖掘出埋藏在大数据中的巨大财富的读者都不应该错过这本书！
书籍目录
序言
引言
第1章 大数据的业务机遇
业务转型势在必行
大数据业务模式成熟度索引
大数据业务模式成熟度观察报告
小结
第2章 大数据的历史教训
被条形码颠覆的大众消费品行业和零售业
大数据运动中的经验教训
小结
第3章 大数据的业务影响
大数据的颠覆性影响
用正确的标准进行管理
数据货币化机遇
小结
第4章 大数据的组织影响
数据分析的生命周期
数据科学家的角色和职责
大数据小组中的新角色
解放组织的创造力
小结
第5章 理解决策理论
商业智能的挑战
原因探索的终结
大数据对用户界面的影响
人们在决策时遭遇的挑战
小结
第6章 建立大数据战略
大数据战略文件
星巴克的大数据战略文件案例
旧金山巨人队的大数据战略文件案例
小结
第7章 理解你的价值创造过程
大数据价值创造的四大驱动因素
迈克尔•波特的价值创造模型
小结
第8章 大数据对用户体验的影响
非智能的用户体验
了解确定用户体验的关键决定
利用大数据分析改善与客户的互动
挖掘并利用对客户的认知
大数据带来的全新客户体验
小结
第9章 大数据愿景训练
大数据愿景训练流程
排序过程
利用用户体验模型推动愿景训练
小结
第10章 大数据方案工程
方案工程流程
方案工程的业务方案
阅读年度报告
零售的案例
小结
第11章 大数据对架构的影响
建立新的数据架构
新的大数据技术
将大数据带入传统的数据仓储世界
数据建模：读时模式
小结
第12章 开始你的大数据之旅
爆炸性的数据增长推动业务机遇
传统的技术和方法难以满足需求
大数据业务模式成熟度索引
推动业务和IT方面的利益相关者合作
落实大数据的洞见
大数据推动价值创造过程
小结
第13章 大数据行动清单
确认组织的关键业务计划
从业务和IT方面利益相关者的合作开始
规范设想流程
利用模型推动创造性过程
明确技术和架构选择
建立在现有的内部业务流程基础上
挖掘新的货币化机会
了解对组织的影响
内容概要
比尔•施玛泽
易安信公司首席技术官，负责公司大数据战略的制定，被尊称为“大数据院长”。他在大数据领域拥有超过20年的从业经历，曾担任雅虎公司广告分析副总裁，在数据存储、商业智能和数据分析利用方面有着独到的见解。作为易安信公司的大数据传教士，比尔在全球就大数据问题发表演讲。
发布书评
精彩书评 (总计8条)
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大数据，这个词汇对于现在的人们来说已经并不陌生。经常看到新闻媒体等在报道新闻时会提到这个词，但大数据到底对于我们来说意味着什么还需要我们进一步了解。有的人说大数据只是一个噱头，没有什么太大的作用；而另外一些人却认为大数据就是人类的未来，其他技术都无足轻重，只要有了大数据分析，即使在不懂其他行业的情况下也能做得很好。到底这两种说法谁更有道理，这不是我们现在能够轻率的下定论的，只能说大数据对我们现在的社会是起到了巨大的推动作用。这本《大数据：从概念到运营》的作者比尔·施玛泽在本书中就没有再继续探讨关于大数据理论方面，本书更加侧重于大数据的实际运用方面。本书一共有十三个章节，在书中作者将大数据在实际运用中的方方面面通过具体的案例进行了分析。作者在讲述大数据的应用的时候采用的是类似于理工科似的写作模式。例如在第一章“大数据的业务机遇”里在开始就引入了沃尔玛的案例，在这个案例之中我看到了数据快速处理的重要性，作者也从而引出了大数据的业务模型，可以说这个模型也是全书要讲述的一个重点。在讲述这个大数据模型的时候，作者采用图表的形式将其主要框架列举了出来，然后针对框架中的每一个部分（分别为业务监督，业务洞见，业务优化，数据货币化和业务转型）分别进行了讲解。虽然对于这些内容我有很多还是没看明白，但是这种条理分明的讲述方式还是能够让我很快抓住书中的重点。例如在讲述‘数据货币化’时，首先举了三项有相关性的提议，然后分别对每项建议进行了深入的分析，在谈到第二项时书中这样写道：“第二项提议的例子是组织利用新的大数据资源（传感器数据、用户点击或选择行为）和高级分析打造智能产品，例如……”通过这样的方式诠释了这三项提议之后，作者最后给出了如何实行数据货币化的建议步骤，分别是这三项：“1、选定你的目标客户以及他们想要的解决方案；2、盘点你现有的数据资产；3、决定在将数据资产转变为目标客户想要的解决方案这一过程中，必要的分析方法、数据丰富以及数据转换的流程”。而这每一个步骤也都进行了相关的说明，可以说本书的其它章节基本上也是这样的描写首发。当然本书还有一大特点就是在讲述这些的同时也引入了大量能够让人信服的案例进行证据支持。但是书中也有一些观点我有点不太认同，在这里我就不进行说明了。总之，如果想要了解什么是大数据的话可能本书不是最好的选择，但是如果你想要了解大数据可以如何在企业中具体运行的，本书是一个不错的选择。 -
最初对大数据的概念是小时候看过的一篇杂志上的关于未来时代的设想。故事是大概这样的，当你刚刚起床时刷完牙拍给照片发个动态，马上就有牙膏公司给你打电话看你牙膏问你是否需要新的牙膏如若需要马上给你送过来，从商店买完早餐吃过后，出租车司机就给你打电话问你是否需要出去，当你今天不需要上班，马上就有休闲娱乐的项目邀请你参加……这看起来匪夷所思的一切都基于大数据的时代予以实现，那么，今天大数据的时代将要来临，你准备好了吗？自互联网时代以来，每个人都成为了信息的生产者和传播者，你可能未曾意识到，你的每一次分享动态都在公布自己的数据，而善于这些数据汇总、筛选的企业或者政府就能利用这些信息出售商品，破解案情……就像《黑白网络》里面提到储存大量数据的社工库，高技术，有能力的黑客能够将这些数据“脱库”然后汇总卖给商家，这也就是为什么我们经常莫名其妙地受到一些垃圾信息。还如《魔鬼经济学》里的一个例子，众所周知，恐怖组织人员通过自杀达到救赎的目的，所以他们从不会买人身保险，而在这些买保险的合法公民中，通过数据分析，他们就显得特别突出，英国政府正是利用了这一点抓获了一大波恐怖组织人员。由此可以看出，先用大数据者先获利，而大数据带来影响的巨大跳跃是后来者难以望其项背的。《大数据》这本书的作者比尔•施玛泽由于出彩的人生经历深谙其道，他目前担任易安信公司首席技术官，负责公司大数据战略的制定，被尊为“大数据院长”。他在大数据领域拥有超过20年的从业经历，曾担任雅虎公司广告分析副总裁，在数据存储、商业智能和数据分析利用方面有着独到的见解。而他也从多年的工作经验中看出来，今天的时代传统的信息技术设备已不足应付大数据的管理，分析和处理，企业和政府要想应对更多的困难和迎接更多的机遇就必须换一种方式来思考。存在即合理，我相信这本书的出现也是为了更好的迎接大数据时代的到来。本书短短300页也是他从业20年的精华之作，正因为短小精悍，没有夸大其词的长篇大论，没有废话连篇的解释，甚至连具体实例都不多，更多的是学习方式，总结教训，具体操作……因此书中无一处是糟粕，满满的全是干货。当然，这为还未参加工作或者工作与数据处理无关的人们带来了阅读难度，读起来感觉雾里看花，因此建议没有数据处理工作经验的人们切勿轻易尝试，不然只是囫囵吞枣，匆匆而过。让我们回到书中内容，作者举了蝉联3年世界500强的沃尔玛企业炉火纯青地利用数据实现业务模式的转变的例子，POS机产生的数据及时地传到沃尔玛，了解顾客的购物行为从而改变关键的组织性业务流程。作者并未侃侃而谈，而是具体到零售商和沃尔玛之间的联系；大数据如何在业务流程上及时调整……这不仅使得内容生动有趣，更教会了我们具体的实践操作，对经常处理数据的公司提供可供产考的模板。大数据不仅知识运用到业务功能方面，还能运用到日常生活中的管理方面，听起来不可思议，且听作者如何列举现例说明？作者就关于“衡量标准的追求和确认是如何改变棒球比赛的管理模式”进行讨论。例如守备队员，为了衡量棒球队员的表现确认薪酬，球队管理者将每个队员拦截住的球和总拦截球之比得出守备率数据，数据越高薪酬越高，这导致一些球员为了提高数据发现一些难以守住的球就直接放弃，这很显然不符合球队管理员的要求。企业又何尝没有犯过这样的错误呢，因此得出需要用正确数据衡量标准的结论。我刚才举的两个例子还只是皮毛，其实本书的内容和内涵远不止此，通过阅读这本书，你将获得审视企业发展战略的新角度，学会从零开始为企业搭建大数据应用架构，通过为用户提供更优质的体验实现企业的高速发展。任何希望通过有效运营挖掘出埋藏在大数据中的巨大财富的读者都不应该错过这本书！相信这些知识对从事数据处理的员工一定很有帮助，更多精彩尽在书中。 -
如今是大网络、大经济时代，信息化之后的“大数据”成为了最时髦的词，好像稍微有点规模的企业、公司都想将自己的生产经营向大数据上靠拢，只是有的的确用到了，有的只是纯粹跟着时代打个酱油而已。大数据到底是什么样子的呢？看看例子吧。沃尔玛—因利用数据实现了业务模式的转变而闻名沃尔玛公司的成功归功于可以将商品尽可能的按最低的价格卖出。它绕过中间商，直接与制造商联系，压低价格，通过这种方法拿到低价的商品。后来在接班人戴维·格拉斯的强力建议下，沃尔顿重金购买了一款可以实时追踪客户行为的软件，该软件根据超市收银台扫到的通用产品代码信息记录客户购买情况。他与供应商分享了该实时数据，建立了合作伙伴关系，从而向制造商施加了必要的压力以督促它们改进生产并提高效率。要知道在此之前，零售商可以卖多少商品，价格多少，促销方式如何都是完全取决于快速商品制造商的。沃尔玛利用大数据轻松的颠覆了传统供应商与零售商之间的关系。零售商甚至可以将数据卖给制造商来赚钱。随着沃尔玛影响力的不断扩大，它的主导能力逐渐上升，几乎能够控制商品的价格、进货量、配送、包装以及供应商提供的产品的质量。提供独特的星巴克用户体验—作者根据星巴克2011年的年报为其制定的大数据战略文件首先确定2~4个关键的业务计划，如未来12个月的金卡会员人数要从600万增加至900万；商店访问量、宣传力度、客户参与项目等。确认为支持上述计划而需要达到的结果，包括深入了解金卡会员的生活模式、个人行为、偏好和兴趣，利用得到的信息采取行动，改善星巴克整体的用户体验，提高商店收入。确定获得以上信息的方式：社交媒体、星巴克的手机应用、网站、问卷调查、利用金卡会员的消费、反馈及社交和移动数据，发掘对客户的专属洞见，并将其融入运营系统、管理系统及忠诚度系统。关键的一步，将企业战略转换为每一位星巴克员工的日常运营。为员工提供明确的用于收集信息的方法，包括如何利用店内渠道、移动设备收集客户合作信息；对客户进行概要描述和类别细分；衡量并监督金卡会员推荐本店的可能性等等。这样的大数据战略文件不仅定义了企业为了成功地支持企业战略而需要关注的数据源和分析能力，也定义了在这个时间点并不需要的数据源和分析能力。具有重要的指导作用。大数据并不是由大量的阿拉伯数字组成，它是信息量的总和。文字我们大部分人都能看懂，但是综合起来进行高级分析就很困难了。所以，在历史上，领先的组织一直利用数据和分析，从而能够比竞争对手更快地识别市场机遇并采取行动。对于大数据，我们有了一个较为简单的认识，如果您想深入了解，甚至将其用于业务发展，《大数据—从概念到运营》这本书是一个很好的操作指南！
精彩短评 (总计4条)
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系统性的介绍了在企业运营过程中多个方面如何利用大数据 -
商业上的东西比技术上的东西多 -
翻译的太糟心了...什么数据仓库之类的词简直无语，翻译器直接翻译过来的么？ -
做数据转型实用，到但作为理论性阅读，知识理论较少。不过总体是一本不错的大数据类书籍