具体描述
数据产业是信息产业的逆反、衍生与升级，未来国与国之间的竞争就是数据产业的竞争。
为清晰把握这一新兴产业的特性，理清未来发展脉络，《数据产业》以数据产业为研究对象，首先从阐述数据资源和界定数据资产入手，结合现代产业体系，给出了数据产业的基本概念，包括：定义、产业结构、产业行为和市场绩效；其次从数据科技角度，基于已有的和未来的领域或行业数据创新，研究了数据产业链、数据产业商业模式、数据产业企业经营模式和数据产业发展模式等问题；然后自底向上由企业集聚推及产业集群，提炼了5种数据产业企业聚集类型，罗列了数据产业集群可能存在的多种正负效应；最后探讨了亟待推行的数据相关法律法规建设。
《数据产业》主要作为新兴产业研究工作者的参考书，可供新兴产业创业或从业人员阅读，同时希望能让企业家、投资家或政府工作人员有所启迪。
作者简介
汤春蕾，上海嘉定人，复旦大学理学博士，主要研究领域为数据科学、数据科技及其产业化。
目录信息
1.1 数据
1.1.1 数据资源
1.1.2 数据资产
1.2 产业
1.2.1 产业分类
1.2.2 现代产业体系
1.3 数据产业
1.3.1 定义
1.3.2 产业结构
1.3.3 产业行为
1.3.4 市场绩效
第二章 数据资源
2.1 科学数据
2.1.1 自然科学数据
2.1.2 社会科学数据
2.1.3 科学记录
2.2 政务数据
2.2.1 开放获取
2.2.2 数据公布
2.2.3 量化误区
2.3 互联网数据
2.3.1 网络空间：数据唯一存在的疆界
2.3.2 “爬”来的财富
2.3.3 论坛观点挖掘
2.3.4 隐匿身份的聊天数据
2.3.5 邮件：第一种电子证据
2.3.6 博客的演进
2.3.7 六度社交
2.4 金融数据
2.4.1 孪生的新闻与金融数据
2.4.2 金融终端：“沉重的肉身”
2.4.3 讨人嫌的数据中心
2.5 医疗数据
2.5.1 健康档案数据
2.5.2 中医药数据
2.5.3 医疗保险数据
2.6 交通数据
2.6.1 遥感与地理数据
2.6.2 固定点交通数据
2.6.3 轨迹线交通数据
2.7 交易数据
2.7.1 传统交易数据
2.7.2 电子商务数据
第三章 数据产业链
3.1 数据产业链的概念
3.1.1 含义和特征
3.1.2 类别归属
3.2 数据产业链的结构
3.2.1 经济主体
3.2.2 环境要素
3.3 数据产业链的形成
3.3.1 价值分析
3.3.2 维度匹配
3.4 数据产业链的演化
3.5 数据产业链的治理
3.5.1 治理模式
3.5.2 治理工具
3.6 数据产业链的创新
3.6.1 创新层次
3.6.2 支撑体系
第四章 已有的数据创新
4.1 网络创作
4.1.1 网络小说
4.1.2 创意设计
4.1.3 定制开发
4.1.4 项目众包
4.2 数据营销
4.2.1 市场定位
4.2.2 商业洞察
4.2.3 客户评估
4.3 推送服务
4.3.1 精准广告
4.3.2 即时新闻
4.3.3 消息广播
4.4 商品比价
4.4.1 比价衍生物
4.4.2 Groupon需求创造模式
4.4.3 Decide价格预测模式
4.5 疾病预控
4.5.1 流行病追踪与预测
4.5.2 基因测序：从疑难病症的诊治到预防
第五章 领域数据服务
5.1 科学数据服务
5.1.1 文献查找变革
5.1.2 研究脉络探寻
5.1.3 科研项目服务
5.2 政务数据服务
5.2.1 公安部门
5.2.2 工商部门
5.2.3 税务部门
5.2.4 统计部门
5.2.5 环保部门
5.2.6 质检部门
5.3 互联网数据服务
5.3.1 开源协作
5.3.2 隐私服务
5.3.3 人脉搜索
5.4 金融数据服务
5.4.1 描述关系
5.4.2 模拟行为
5.4.3 预测价格
5.5 医疗数据服务
5.5.1 缩减：医疗实践滞后距离
5.5.2 提速：新药上市节奏
5.5.3 跟踪：慢性病演化规律
5.5.4 推送：健康资讯
5.5.5 方法：大脑和中医研究
5.6 交通数据服务
5.6.1 居民出行特征
5.6.2 拥堵因素关联
5.6.3 短时交通预测
5.7 交易数据服务
5.7.1 定价变革
5.7.2 销售变革
5.7.3 支付变革
第六章 行业数据服务
6.1 农林牧渔业
6.1.1 靠数据吃饭
6.1.2 退耕的测算
6.1.3 疫情预警
6.1.4 经略海洋
6.1.5 例：中粮全产业链危机
6.2 资源开采业
6.2.1 以数据勘探
6.2.2 按时间线规划
6.2.3 例：油气巨头的“大数据行动”
6.3 加工制造业
6.3.1 优化产能
6.3.2 重塑流程
6.3.3 定制生产
6.3.4 适度营销
6.3.5 例：IBM介入制造业
6.4 仓储业
6.4.1 仓储拣货优化
6.4.2 物流通道均衡
6.4.3 仓储物流的图论演化
6.4.4 例：“菜”鸟于飞
6.5 航运业
6.5.1 运力预测
6.5.2 驳运关联
6.5.3 例：“铁老大”的经济学分析
6.6 零售业
6.6.1 独特商业布局
6.6.2 例：Pixazza展示架
6.7 房地产业
6.7.1 助力城镇化
6.7.2 慧极物业
6.7.3 例：盛世下的“鬼域空城”
6.8 旅游业
6.8.1 行程策划
6.8.2 景点推送
6.8.3 美食推荐
6.8.4 住宿竞价
6.8.5 例：经不起推敲的预统计
6.9 教育培训业
6.9.1 知识评判新机制
6.9.2 技术获取新格局
6.9.3 例：MOOC
6.10 居民服务业
6.10.1 养生新科学
6.10.2 养老新模式
6.10.3 例：琐碎服务
6.11 商务服务业
6.11.1 法律服务：抢人“饭碗”的算法师
6.11.2 调研报告：改由算法打造的奢侈品
6.11.3 专利资源：最大的公开技术数据源
6.11.4 例：猎聘众包
6.12 技术服务业
6.12.1 气象数据服务
6.12.2 地震数据服务
6.12.3 例：预报高手在民间
6.13 文体娱乐业
6.13.1 艺人遴选
6.13.2 剧本临修
6.13.3 题材定制
6.13.4 例：大数据排片
6.14 公共管理业
6.14.1 兵棋推演
6.14.2 舆情分析
6.14.3 例：各种版本“棱镜门”
第七章 数据产业商业模式
7.1 商业模式的一般分析
7.1.1 要素
7.1.2 形成逻辑
7.1.3 价值
7.2 数据产业的商业模式
7.2.1 资源占有型
7.2.2 内在能力型
7.2.3 资本运作型
7.3 数据产业商业模式创新
7.3.1 源泉
7.3.2 方法
7.3.3 悖论
第八章 数据产业企业经营模式
8.1 经营模式的一般分析
8.1.1 战略
8.1.2 竞争力
8.1.3 异化与趋同
8.2 数据产业企业的经营模式
8.2.1 渐进式发展：Google
8.2.2 复制中创新：百度
8.2.3 外包集成：EMC
8.2.4 断尾变革：IBM
8.2.5 并购演进：Yahoo
8.2.6 业务再造：Facebook
8.2.7 二次创业：阿里巴巴
8.2.8 产学研合作：大有数据
8.3 数据产业企业经营模式创新
8.3.1 经营理念
8.3.2 管理风格
8.3.3 驱动力
第九章 数据产业企业聚集
9.1 指向性集聚
9.1.1 资源禀赋
9.1.2 需求靶点
9.2 驱使型集聚
9.2.1 劳动力
9.2.2 资本
9.2.3 技术
9.3 共生态集聚
9.3.1 实体共生
9.3.2 虚拟衍生
9.4 轮轴式集聚
9.4.1 垂直领导
9.4.2 增长极辐射
9.5 归核化集聚
9.5.1 CBD内核
9.5.2 核心应用
第十章 数据产业集群效应
10.1 外部经济
10.1.1 外部规模经济
10.1.2 外部范围经济
10.2 内部经济
10.2.1 竞合关系
10.2.2 协同效应
10.3 交易成本
10.3.1 分工成本
10.3.2 监督成本
10.3.3 机会成本
10.4 竞争优势
10.4.1 创新绩效
10.4.2 扩张效应
10.5 负效应
10.5.1 创新风险
10.5.2 资产专用
10.5.3 拥挤效应
第十一章 数据产业发展模式
11.1 发展模式的一般分析
11.1.1 影响因素
11.1.2 基本模式
11.2 数据产业发展模式
11.2.1 产业结构：全面推进
11.2.2 产业组织：中小企业主导
11.2.3 产业布局：内生动力增长
11.2.4 产业策略：自主创新
11.2.5 产业政策：政府调控辅助
11.3 数据产业发展模式创新
11.3.1 传承、转移
11.3.2 自由竞争
11.3.3 建设新型基地
11.3.4 外化创新
11.3.5 军工民用并进
第十二章 数据产业法律法规建设
12.1 资源法：数据资源
12.2 经济法：数据垄断
12.3 刑法：数据打假
12.4 民法：数据隐私
12.5 商法：数据资产
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
看过这本书，我有一种想去卖数据的冲动，可惜自己没这个实力。 其中对于当先热门的mooc也有案例分析，可以说算是一本较“新”的读物。 另外对于it行业的几个大佬BAT也有自己独到的分析，很赞，不是复制粘贴，可以说算是一本较“良心”的读物。业界良心有木有！
评分在读这本书的过程中，你可以概要的浏览到数据的魅力。通过阅读感兴趣的章节，可以加深对一些行业的领悟。 因为我还在读此书，所以我敢定义有多好，但是对于想做数据工作的人来说，看下现在比较“新”的概念，总是有好处的。
评分中国的经济可持续增长亟需寻找新的经济增长点，进一步不断释放经济体制改革红利。 数据产业刷新了原有的产业分类格局，无疑将在未来的一段时间内成为新经济增长点的一个重要推手，我们应当抓住机遇的开端。 大数据时代，对数据进行定向加工分析形成有利用价值的信息，作为一种...
评分复旦大学朱扬勇教授说过：一切科学都将变为数据科学。在大数据时代，有一本如此系统地描述数据在各个行业的应用，对所有从事数据相关工作和研究的人员都有醍醐灌顶的效果。这本书和数据科学的第一本专著《数据学》遥相呼应，是学术界和工业界的珠联璧合。这本书阐述了数...
评分在读这本书的过程中，你可以概要的浏览到数据的魅力。通过阅读感兴趣的章节，可以加深对一些行业的领悟。 因为我还在读此书，所以我敢定义有多好，但是对于想做数据工作的人来说，看下现在比较“新”的概念，总是有好处的。
用户评价
翻开《数据产业》这本书，我仿佛进入了一个由数字编织而成的奇妙世界。作者以一种旁征 উৎসাহিত、深入浅出的方式，带领我一步步揭开了数据产业的神秘面纱。从数据的采集、存储、处理，到分析、应用和变现，每一个环节都被作者描绘得栩栩如生。我尤其对书中关于数据质量管理的部分印象深刻，它让我意识到，看似简单的数据背后，隐藏着无数的复杂性和挑战。作者并没有回避数据产业发展过程中存在的挑战和风险，而是进行了坦诚的分析，例如数据孤岛问题、数据安全漏洞以及数据伦理的困境等。这些深刻的洞察，让我对这个行业有了更全面、更客观的认识。书中关于不同行业如何利用数据驱动创新的案例，更是让我大开眼界，从零售业的个性化推荐，到制造业的预测性维护，数据正在以前所未有的力量赋能千行百业。这本书不仅增长了我的知识，更激发了我对这个充满活力和潜力的行业的浓厚兴趣。
评分我一直对那些能够清晰阐释复杂概念的书籍充满敬意，而《数据产业》无疑就是其中一本。作者以其渊博的学识和精炼的文笔，为我揭示了数据产业的宏大图景。从早期的数据收集和存储，到如今复杂的大数据分析和人工智能应用，书中详细梳写了这一领域的演进历程。我特别欣赏书中关于数据科学家角色的探讨，它不仅仅是一个技术职位，更是一种融合了统计学、计算机科学和领域知识的复合型人才。这本书让我明白，数据产业的繁荣离不开人才的培养和技术的创新。同时，作者对数据在不同社会领域的作用进行了深入的分析，例如在公共卫生领域的疾病预测，在环境保护领域的污染监测，都展现了数据产业服务于社会福祉的巨大潜力。这本书让我对数据的认知从“工具”升华到了“战略资产”，也让我开始思考如何将所学知识应用于我的工作和生活中，去更好地理解和利用数据。
评分《数据产业》这本书，让我对“数据”的理解不再停留在冰冷的技术名词上，而是将其视为一种具有强大生命力和转化力的“资源”。作者用极其精妙的笔法，描绘了数据从诞生到价值实现的完整旅程。我特别欣赏书中关于数据价值评估和数据资产管理的章节，它深入浅出地解释了如何衡量和最大化数据的潜在价值，这对于理解现代商业运作至关重要。书中还探讨了数据在不同行业中的应用，从客户行为分析到供应链优化，从产品创新到风险控制，数据正在成为企业决策的核心驱动力。作者在分析数据产业发展趋势的同时，也未曾忽视其中的挑战，例如数据孤岛、数据质量以及数据伦理等问题，这些深刻的洞察让我对这个行业有了更全面、更深刻的认识。这本书不仅仅是一本关于数据产业的书，更是一本关于如何理解和利用这个时代最重要的资源的书。
评分读完《数据产业》，我仿佛经历了一场关于数字世界的深度探索。作者以其严谨的逻辑和生动的笔触，将数据产业的复杂体系展现在我眼前。我尤其被书中关于数据隐私和安全保护的论述所打动，它让我认识到，在享受数据带来的便利的同时，我们必须承担起保护个人信息的责任。书中对于数据治理框架的详细介绍，也为我提供了一个理解数据产业规范运作的视角。作者在阐述数据应用案例时，总是能选取那些具有代表性和启发性的例子，让我能够更直观地理解数据如何赋能各个领域。从智能家居到智慧城市，从精准医疗到金融风控，数据正在以前所未有的方式改变着我们的生活。这本书不仅拓宽了我的视野，更激发了我对数据产业未来发展的无限遐想，也让我更加深刻地理解了数据在现代社会中的核心地位。
评分《数据产业》这本书带给我最大的惊喜，在于它将一个看似冰冷的技术概念，赋予了鲜活的生命力。作者在讲述数据从源头到应用的整个链条时，并没有枯燥地罗列技术名词，而是通过大量生动的事例和案例，将抽象的理论变得触手可及。我印象最深刻的是关于数据价值化转化的部分，它详细阐述了如何通过数据洞察来优化商业决策，提升用户体验，甚至预测市场趋势。例如，书中提到的某公司如何利用用户行为数据精准推送个性化服务，从而大幅提升了用户满意度和转化率，这个案例让我对数据的商业潜力有了全新的认识。同时，作者也深入探讨了数据在不同领域的应用，从金融风控到智慧医疗，从智能交通到精准农业，数据正在以前所未有的方式渗透到社会的方方面面，并带来了革命性的变化。读完这些内容，我开始重新审视自己与数据的关系，更加关注如何合法合规地利用数据，同时也更加警惕数据滥用的潜在风险。这本书不仅让我增长了见识，更激发了我对数据驱动的未来社会的好奇心和探索欲，我迫不及待地想了解更多关于这个令人兴奋的领域的知识。
评分一直以来，我对“数据”这个词总有一种模糊的认识，以为它只是存在于电脑里的代码和数字。《数据产业》这本书彻底颠覆了我的固有印象。作者用一种极其引人入胜的方式，向我展示了数据作为一种全新的生产要素，是如何重塑商业模式、改变社会结构，并影响我们日常生活的方方面面。我特别欣赏书中关于数据生态系统构建的论述，它清晰地描绘了数据生产者、数据服务商、数据使用者之间的复杂关系，以及在这个生态系统中，价值是如何被创造和流动的。书中对于不同类型数据（如结构化数据、非结构化数据）的特点和应用场景的讲解，也让我对数据有了更细致的理解。更重要的是，作者并没有止步于对现状的描述，而是对未来数据产业的发展趋势进行了深入的展望，包括人工智能、物联网、区块链等技术与数据产业的深度融合，以及可能带来的颠覆性变革。这本书让我感受到一种前所未有的启发，它让我看到了一个充满无限可能的数据驱动的未来，并激励我去积极适应和拥抱这个变革的时代。
评分《数据产业》这本书，给我带来了前所未有的关于“信息”价值的认知。作者并非简单地罗列数据技术，而是将数据视为一种全新的、具有无限潜力的“资源”，深入剖析了它如何从无形变得有形，从分散变得聚焦，最终成为驱动社会发展的核心动力。我被书中关于数据驱动决策的论述深深吸引，它展示了企业如何通过对海量数据的分析，洞察消费者需求，优化运营流程，实现精准营销，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。书中对于数据伦理和隐私保护的讨论，也显得尤为重要，它提醒我们，在享受数据带来的便利和效益的同时，必须高度重视数据的安全和负责任的使用。作者在阐述这些复杂议题时，总是能找到恰当的语言和生动的例子，让读者，尤其是像我这样非技术背景的读者，也能轻松理解。这本书让我深刻认识到，数据不再是冰冷的数字，而是连接世界、洞察未来的关键钥匙。
评分《数据产业》这本书，与其说是一本关于技术和商业的书，不如说是一次关于未来生活方式的探索。作者通过对数据从产生到应用的全景式描绘，让我深刻理解了数据在我们生活中扮演的越来越重要的角色。书中关于数据治理和数据安全的内容，让我对个人隐私和数据保护有了更深的认识，也促使我开始反思自己在数字世界中的行为。我尤其赞赏书中对于数据分析在解决社会问题方面的潜力进行了详尽的阐述，例如如何利用大数据来优化城市规划，改善公共服务，甚至预测和应对自然灾害。这些内容让我看到了数据产业不仅仅是商业利益的驱动，更是推动社会进步和解决现实问题的强大力量。作者的写作风格非常独特，既有宏观的战略视野，又不失微观的细节描绘，使得整本书读起来既有深度又不失趣味。它不仅仅是为行业从业者准备的，更适合每一个希望了解未来发展趋势、更好地融入数字时代的人阅读。
评分读完《数据产业》，我感觉自己仿佛置身于一个由数字构建的宏大宇宙。这本书不仅仅是在陈述一个行业的发展脉络，更像是在描绘一幅波澜壮阔的时代画卷。作者用极其细腻的笔触，勾勒出数据从诞生、收集、处理、分析到最终价值实现的每一个关键节点。我尤其被书中关于数据采集的章节所震撼，它让我意识到，我们生活中的每一个细微行为，都被转化为有价值的数据，而这些数据又如何被整合、清洗、转化，最终成为驱动经济增长和社会进步的强大引擎。书中对于大数据分析技术的深入浅出讲解，让我这个非技术背景的读者也能窥见其精妙之处。作者没有回避数据产业发展过程中可能出现的伦理困境和隐私挑战，反而将其置于醒目位置，引发了我对数据安全、算法公平等问题的深刻反思。这本书的价值远不止于知识的传递，它更是一种思维的启迪，让我从一个更宏观、更具洞察力的角度去理解这个正在被数据重塑的世界。每一次翻开这本书，都能发现新的视角和更深层的思考，它像一本常读常新的百科全书，又似一位循循善诱的智者，引导我穿越纷繁复杂的数据洪流，抵达智慧的彼岸。
评分《数据产业》这本书，让我对“数据”这个概念有了质的飞跃。作者并非局限于技术的层面，而是将其置于经济、社会和伦理的宏观框架下进行审视。我尤其着迷于书中关于数据经济的讨论，它描绘了一个由数据驱动的新型经济形态，在这个形态中，数据成为了新的生产要素，数据价值的挖掘和释放成为企业竞争的核心。书中列举了大量真实世界的案例，展示了不同行业是如何利用数据实现转型升级，提升效率，创造新的商业模式。作者对未来数据产业发展趋势的预测，也极具前瞻性，例如物联网时代的万物互联数据，以及人工智能对数据分析能力的颠覆性提升。阅读此书，让我深刻感受到数据产业的巨大活力和无限可能，同时也引发了我对数据安全、算法偏见等问题的深入思考。这本书为我打开了一扇通往未来世界的大门，让我看到了数据所蕴含的巨大力量。
评分系统性很强，后半部分作者更加凸显了自己的观点。而且这还是2013年出版的，指导意义仍未过时，实在不易。更让我学到了产业链分析的方法论，收获很多！
评分大数据时代，对数据进行定向加工分析形成有利用价值的信息，作为一种生产资料而形成资源。如何利用好这一资源将会提高生产要素配置效率以及生产效率。
评分系统性很强，后半部分作者更加凸显了自己的观点。而且这还是2013年出版的，指导意义仍未过时，实在不易。更让我学到了产业链分析的方法论，收获很多！
评分大数据时代，对数据进行定向加工分析形成有利用价值的信息，作为一种生产资料而形成资源。如何利用好这一资源将会提高生产要素配置效率以及生产效率。
评分系统性很强，后半部分作者更加凸显了自己的观点。而且这还是2013年出版的，指导意义仍未过时，实在不易。更让我学到了产业链分析的方法论，收获很多！
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有