大數據

大數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

出版者:中信齣版集團
作者:[美] 比爾•施瑪澤(Bill Schmarzo)
出品人:
頁數:0
译者:
出版時間:2016-8
價格:49.00元
裝幀:精裝
isbn號碼:9787508664873
叢書系列:
圖書標籤:
  • 大數據
  • 互聯網
  • 商業
  • 沒有運營的大數據隻是概念,隻有投入到實踐中的理論纔是力量
  • 産品經理
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具體描述

大多數企業對大數據這個概念並不陌生,但真正通過對大數據相關業務的有效運營獲得業績增長的企業卻少之又少。為瞭扭轉這一局麵,企業應該如何針對自己的業務領域開闢新的數據源?如何搭建閤理的大數據應用架構?如何讓業務部門與技術部門高效互動以提供更好的用戶體驗?

比爾•施瑪澤是大數據領軍企業易安信的首席技術官,在這本書中,他毫無保留地分享瞭自己在大數據領域超過20年的從業經驗。通過對沃爾瑪、星巴剋等一流企業大數據運營案例的分析,他總結齣大數據時代每個企業都必須掌握的技能——對大數據資源進行高效運營。作者認為,在用戶體驗成為企業能否生存下去的決定性因素的今天,無法通過數據發現用戶痛點、積極改善推廣策略、改善用戶體驗的企業,將很難在競爭中生存下去。

通過閱讀這本書,你將獲得審視企業發展戰略的新角度,學會從零開始為企業搭建大數據應用架構,通過為用戶提供更優質的體驗實現企業的高速發展。任何希望通過有效運營挖掘齣埋藏在大數據中的巨大財富的讀者都不應該錯過這本書!

著者簡介

比爾•施瑪澤

易安信公司首席技術官,負責公司大數據戰略的製定,被尊稱為“大數據院長”。他在大數據領域擁有超過20年的從業經曆,曾擔任雅虎公司廣告分析副總裁,在數據存儲、商業智能和數據分析利用方麵有著獨到的見解。作為易安信公司的大數據傳教士,比爾在全球就大數據問題發錶演講。

圖書目錄

序言
引言
第1章 大數據的業務機遇
業務轉型勢在必行
大數據業務模式成熟度索引
大數據業務模式成熟度觀察報告
小結
第2章 大數據的曆史教訓
被條形碼顛覆的大眾消費品行業和零售業
大數據運動中的經驗教訓
小結
第3章 大數據的業務影響
大數據的顛覆性影響
用正確的標準進行管理
數據貨幣化機遇
小結
第4章 大數據的組織影響
數據分析的生命周期
數據科學傢的角色和職責
大數據小組中的新角色
解放組織的創造力
小結
第5章 理解決策理論
商業智能的挑戰
原因探索的終結
大數據對用戶界麵的影響
人們在決策時遭遇的挑戰
小結
第6章 建立大數據戰略
大數據戰略文件
星巴剋的大數據戰略文件案例
舊金山巨人隊的大數據戰略文件案例
小結
第7章 理解你的價值創造過程
大數據價值創造的四大驅動因素
邁剋爾•波特的價值創造模型
小結
第8章 大數據對用戶體驗的影響
非智能的用戶體驗
瞭解確定用戶體驗的關鍵決定
利用大數據分析改善與客戶的互動
挖掘並利用對客戶的認知
大數據帶來的全新客戶體驗
小結
第9章 大數據願景訓練
大數據願景訓練流程
排序過程
利用用戶體驗模型推動願景訓練
小結
第10章 大數據方案工程
方案工程流程
方案工程的業務方案
閱讀年度報告
零售的案例
小結
第11章 大數據對架構的影響
建立新的數據架構
新的大數據技術
將大數據帶入傳統的數據倉儲世界
數據建模:讀時模式
小結
第12章 開始你的大數據之旅
爆炸性的數據增長推動業務機遇
傳統的技術和方法難以滿足需求
大數據業務模式成熟度索引
推動業務和IT方麵的利益相關者閤作
落實大數據的洞見
大數據推動價值創造過程
小結
第13章 大數據行動清單
確認組織的關鍵業務計劃
從業務和IT方麵利益相關者的閤作開始
規範設想流程
利用模型推動創造性過程
明確技術和架構選擇
建立在現有的內部業務流程基礎上
挖掘新的貨幣化機會
瞭解對組織的影響
· · · · · · (收起)

讀後感

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用戶評價

评分

書是好書,感覺自己還是有些浮躁,有機會會再細細品味此書。

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重復內容比較多,老外的寫作風格吧。幾個模型可以參考使用,不同行業的側重和思考角度還是會有所不同。有意思的是,同時看兩種不同題材的書竟然挖掘到瞭其中的關聯,並為自己現在研究的內容打開瞭新的思路。書不單單要精讀,也要夠雜

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挺好的一本書,從運營角度去分析大數據的應用,隻是事例都比較老舊,都沒有什麼創新。方法論上最好能夠再適當擴展一些,少一些作者自己的推斷,而多一些成功公司的最佳實踐,也許整本書的指導性會更強。

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也許是大數據普及的書看瞭一些,再看係統性普及概念的書難免興趣瞭瞭。數據驅動商業逐漸成為共識,而傳統商業智能的概念受製於數據源和數據的實時高效處理能力,從問題齣發的模式受到製約。大數據時代問題齣發依然是有效路徑,但數據驅動驅動的未知世界帶來的必將有超越專傢的精彩。

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做數據轉型實用,到但作為理論性閱讀,知識理論較少。不過總體是一本不錯的大數據類書籍

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