数据战略 如何从大数据、数据分析和万物互联中获利PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

数据战略 如何从大数据、数据分析和万物互联中获利PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 为何说当下业务无不是数据业务1

1.1 大数据和物联网的惊人增长1

1.2 数据驱动的勇敢新世界2

1.3 我们是否正在逼近人工智能7

1.4 数据正在如何彻底改变我们的商业世界10

1.4.1 数据在商业中的基本作用10

1.4.2 智能工厂与工业4.014

1.4.3 自动化及其对就业的现实威胁16

1.4.4 区块链技术：是否是数据和企业的未来18

1.5 所有业务都必须成为数据业务19

1.5.1 一切以数据战略为起点20

1.5.2 你的公司是否需要首席数据官21

注解23

第2章 战略性数据需求的确定25

2.1 以数据提高企业的决策质量26

2.1.1 利用数据更好地了解客户和市场27

2.1.2 在一个意想不到的场景，让数据为你而动29

2.2 利用数据改善运营30

2.2.1 通过数据获得内部效率31

2.2.2 亚马逊：如何以数据优化业务流程并增加销售额33

2.2.3 优步：如何以数据优化运输34

2.2.4 罗尔斯·罗伊斯：如何以数据驱动制造业成功35

2.3 商业模式的转型：将数据作为企业资产37

2.3.1 如何以数据提升企业价值37

2.3.2 将数据转化为新的收入源泉38

2.4 只有正确的数据才是有意义的，并非所有数据都是有价值的40

2.5 为数据提供强有力的商业案例42

注解43

第3章 使用数据改善商业决策44

3.1 明确你的关键性业务问题44

3.1.1 好问题带来更好的答案46

3.1.2 针对顾客、市场和竞争者的问题47

3.1.3 有关财务的问题52

3.1.4 有关内部运营的问题55

3.1.5 有关人员的问题57

3.2 数据的可视化及沟通洞见60

3.2.1 是否每个人都应有权访问数据61

3.2.2 告别电子表格，迎接数据可视化时代63

3.2.3 以视觉与文字的融合发挥最大效果64

3.2.4 虚拟现实和数据可视化的未来65

注解66

第4章 使用数据改善企业运营67

4.1 利用数据优化运营流程68

4.1.1 数据如何改善制造过程68

4.1.2 如何以数据强化仓储和配送70

4.1.3 如何以数据增强业务流程71

4.1.4 如何以数据强化销售及营销流程75

4.2 以数据改善顾客供应78

4.2.1 为客户提供更优服务78

4.2.2 提供更好的产品81

注解84

第5章 数据的货币化85

5.1 增加企业价值86

5.2 数据本身成为企业核心资产87

5.3 由企业数据处理能力创造的价值90

5.4 向顾客或利益相关者出售数据91

5.5 理解用户生成数据的价值96

第6章 数据的取得与收集98

6.1 了解不同类型的数据99

6.1.1 对“大数据”的定义100

6.1.2 结构化数据的定义101

6.1.3 非结构化数据和半结构化数据的定义103

6.1.4 内部数据的定义105

6.1.5 外部数据的定义106

6.2 更多的新型数据108

6.2.1 活动数据108

6.2.2 对话数据109

6.2.3 照片和视频数据110

6.2.4 传感器数据111

6.3 内部数据的收集111

6.4 外部数据的访问113

6.5 如果你需要的数据尚不存在116

注解117

第7章 将数据转化为洞见118

7.1 分析技术的进化方式119

7.2 了解不同类型的分析技术120

7.2.1 文本分析121

7.2.2 情感分析122

7.2.3 图像分析122

7.2.4 视频分析123

7.2.5 语音分析124

7.2.6 数据挖掘124

7.2.7 业务实验125

7.2.8 视觉分析126

7.2.9 相关性分析126

7.2.10 回归分析127

7.2.11 情景分析128

7.2.12 预测／时间序列分析129

7.2.13 蒙特卡罗模拟法129

7.2.14 线性规划130

7.2.15 同期群分析130

7.2.16 因子分析131

7.2.17 神经网络分析132

7.2.18 元分析／文献分析133

7.3 高级分析：机器学习、深度学习和认知计算133

7.4 以不同分析技术的结合追求成功最大化137

第8章 技术和数据基础架构的创建139

8.1 “大数据即服务”：能成为企业的一站式解决方案吗140

8.2 收集数据143

8.3 存储数据146

8.3.1 了解云基础／分布式存储系统146

8.3.2 Hadoop概述148

8.3.3 Spark：Hadoop的替代品149

8.3.4 数据湖和数据仓库的简单介绍150

8.4 数据的分析和处理151

8.5 提供数据访问服务155

8.5.1 倡导数据管家的概念156

8.5.2 数据的沟通157

注解159

第9章 打造组织的数据能力160

9.1 大数据技能短缺及其对企业的影响160

9.2 建立内部技能和竞争力163

9.2.1 五种基本的数据科学技能163

9.2.2 招募新人才166

9.2.3 为现有人员提供培训并提高其工作技能168

9.3 将数据分析业务外包170

9.3.1 与数据服务供应商合作170

9.3.2 Kaggle：众包数据科学家172

注解175

第10章 不要让数据成为负债：数据治理177

10.1 数据所有权和隐私方面的考虑178

10.1.1 拥有还是外购178

10.1.2 确保拥有合理权限179

10.1.3 将数据最少化作为好的实践180

10.1.4 理解隐私问题182

10.2 数据的安全问题187

10.2.1 数据泄露的重大影响187

10.2.2 物联网的威胁190

10.3 践行良好的数据治理192

注解194

第11章 数据战略的执行和完善196

11.1 把数据战略付诸实践196

11.1.1 态度是关键196

11.1.2 数据战略为什么会失败198

11.2 创建数据文化201

11.3 重新审视数据战略203

11.3.1 调整企业需求204

11.3.2 持续演进的技术图景204

11.3.3 遥望未来207

注解210