感知型企業 數據驅動的商業決策演進(簡體書)
商品資訊
ISBN13:9787115483218
出版社:人民郵電出版社
作者:(美)奧利弗‧拉茨伯格; 莫漢伯‧索尼
出版日:2018/10/01
裝訂/頁數:精裝/141頁
規格:21cm*14.5cm (高/寬)
商品簡介
作者簡介
目次
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商品簡介
本書介紹了企業如何面對大數據時代數據量龐大、增長迅猛、種類多樣的現實境況,闡述了由數據驅動,以客戶為中心,幫助企業獲取商業洞察力,並且將之轉化為執行力,創造商業價值的方法,幫助企業在當今數據驅動的市場中更好地生存和獲得競爭優勢。書中介紹的是一種利用數據和數據分析來驅動競爭優勢的敏捷方法,一個用於分析能力、成熟度和敏捷度的新模型。無論是建立下一代數字化戰略,搭建數據實驗來探索深度神經網絡,還是對訪問自己公司的KPI加以控制,本書都非常有參考價值。
本書是為各類商業專業人士編寫的。企業中任何與數據收集、分析和應用有關的角色都可以閱讀本書,不只是高級技術人員和數據科學家,還包括業務用戶以及任何在職位描述中有“分析師”字樣的專業人士。
本書是為各類商業專業人士編寫的。企業中任何與數據收集、分析和應用有關的角色都可以閱讀本書,不只是高級技術人員和數據科學家,還包括業務用戶以及任何在職位描述中有“分析師”字樣的專業人士。
作者簡介
奧利弗·拉茨伯格(Oliver Ratzesberger)
天睿公司(Teradata)首席運營官。在入職天睿公司之前,他曾在eBay工作過7年,期間領導了eBay的數據倉庫和大數據平臺項目。他在開源創業方面也有著豐富的經驗。他於2013年初加入天睿公司,擔任天睿公司軟件研發團隊的leader。在擔任首席運營官之前,他作為公司研發部門負責人,負責管理全球超過1900名技術人員。
莫漢伯·索尼(Mohanbir Sawhney)
麥考密克基金會的技術主席,同時也是美國西北大學凱洛格管理學院技術與創新研究中心主任及營銷學教授。他是全球知名的創新、戰略營銷和新媒體領域的學者、導師、顧問和演說家。他目前專注于現代營銷、有機發展與業務創新方面的研究和教學。他為眾多的全球2000強公司及多國政府提供諮詢和演講,撰寫了6本管理方面的書籍,並在知名的學術期刊和管理類出版物上發表數十篇有影響力的文章。
天睿公司(Teradata)首席運營官。在入職天睿公司之前,他曾在eBay工作過7年,期間領導了eBay的數據倉庫和大數據平臺項目。他在開源創業方面也有著豐富的經驗。他於2013年初加入天睿公司,擔任天睿公司軟件研發團隊的leader。在擔任首席運營官之前,他作為公司研發部門負責人,負責管理全球超過1900名技術人員。
莫漢伯·索尼(Mohanbir Sawhney)
麥考密克基金會的技術主席,同時也是美國西北大學凱洛格管理學院技術與創新研究中心主任及營銷學教授。他是全球知名的創新、戰略營銷和新媒體領域的學者、導師、顧問和演說家。他目前專注于現代營銷、有機發展與業務創新方面的研究和教學。他為眾多的全球2000強公司及多國政府提供諮詢和演講,撰寫了6本管理方面的書籍,並在知名的學術期刊和管理類出版物上發表數十篇有影響力的文章。
目次
目 錄
第 1章 重塑企業 1
破壞與決策 3
思科的自我破壞:有意為之且大規模 4
可持續型自我破壞 5
分析痛點與自助服務變革 7
訪問與控制 9
必要的演進 12
融會貫通 13
第 2章 充分利用膨脹的數據宇宙 15
數據宇宙:以指數方式擴展新資源 17
改變遊戲規則的能力 21
出於善意的混亂 22
數據集市及其不滿 23
解決方案?“領英式分析” 25
回到eBay:完成分析指令 27
第3章 敏捷數據平臺 30
在規模化擴展中保持敏捷性 31
對瀑布方法論的反思 33
敏捷分析 34
通過虛擬數據集市在企業內傳播敏捷 36
虛擬數據集市的實施 38
時間限制 39
需求更少,原型更多 40
分析之上的分析 42
採用分層數據架構來實現 43
驅動汽車工業的變革 45
保持大局觀 47
第4章 行為數據平臺 49
與客戶的交互如果不能做到個體化,至少要做到個性化 52
基於行為數據而建立的新成功策略 53
利用行為數據應對現實中的業務挑戰 56
行為數據無處不在 60
基於行為數據的敏捷系統 61
回到分層數據架構中 65
收穫價值與洞察力 67
對未知的前瞻性數據標準和設計 68
第5章 協同思維平臺 71
避免“反社交化”的分析模式 73
規模化的元數據管理問題 75
規模化的協同和情景分析 76
分析洞察力的推銷 78
通過“分析之上的分析”來保持正確的價值方向 80
構建協同思維平臺需要時間 82
將洞察力落地為行動 84
第6章 分析應用平臺 85
將分析洞察轉化為跨組織的行動 87
來自雲模式的經驗 89
為企業打造App經濟 91
用DevOps來實現它 93
少一些ETL 95
多一些“數據聆聽” 97
邁向感知力 100
第7章 自主決策平臺 101
快速變更的能力 103
自動駕駛汽車……和企業 104
“系統化系統”為感知力構建基石 106
算法:自主決策的基石 107
應用算法智能的企業戰略 110
算法的“魔力” 112
“算法之上的分析”提升企業決策力 113
讓算法成為向感知型企業衝刺的助推器 115
敏捷性是試金石 117
第8章 實施感知型企業的過程 119
問正確的問題,不做掩飾 121
敏捷與戰略規劃並不矛盾 122
採納創業公司的思維方式,而不是大而全 124
選擇正確的內部合作夥伴來展現價值 125
擁抱敏捷項目管理戰略 126
擁抱高併發,確保高可用 127
無縫和可重複的治理設計 128
最優化人力資源,快速行動、快速試錯、快速擴展 129
“這是文化” 130
結束語 131
第 1章 重塑企業 1
破壞與決策 3
思科的自我破壞:有意為之且大規模 4
可持續型自我破壞 5
分析痛點與自助服務變革 7
訪問與控制 9
必要的演進 12
融會貫通 13
第 2章 充分利用膨脹的數據宇宙 15
數據宇宙:以指數方式擴展新資源 17
改變遊戲規則的能力 21
出於善意的混亂 22
數據集市及其不滿 23
解決方案?“領英式分析” 25
回到eBay:完成分析指令 27
第3章 敏捷數據平臺 30
在規模化擴展中保持敏捷性 31
對瀑布方法論的反思 33
敏捷分析 34
通過虛擬數據集市在企業內傳播敏捷 36
虛擬數據集市的實施 38
時間限制 39
需求更少,原型更多 40
分析之上的分析 42
採用分層數據架構來實現 43
驅動汽車工業的變革 45
保持大局觀 47
第4章 行為數據平臺 49
與客戶的交互如果不能做到個體化,至少要做到個性化 52
基於行為數據而建立的新成功策略 53
利用行為數據應對現實中的業務挑戰 56
行為數據無處不在 60
基於行為數據的敏捷系統 61
回到分層數據架構中 65
收穫價值與洞察力 67
對未知的前瞻性數據標準和設計 68
第5章 協同思維平臺 71
避免“反社交化”的分析模式 73
規模化的元數據管理問題 75
規模化的協同和情景分析 76
分析洞察力的推銷 78
通過“分析之上的分析”來保持正確的價值方向 80
構建協同思維平臺需要時間 82
將洞察力落地為行動 84
第6章 分析應用平臺 85
將分析洞察轉化為跨組織的行動 87
來自雲模式的經驗 89
為企業打造App經濟 91
用DevOps來實現它 93
少一些ETL 95
多一些“數據聆聽” 97
邁向感知力 100
第7章 自主決策平臺 101
快速變更的能力 103
自動駕駛汽車……和企業 104
“系統化系統”為感知力構建基石 106
算法:自主決策的基石 107
應用算法智能的企業戰略 110
算法的“魔力” 112
“算法之上的分析”提升企業決策力 113
讓算法成為向感知型企業衝刺的助推器 115
敏捷性是試金石 117
第8章 實施感知型企業的過程 119
問正確的問題,不做掩飾 121
敏捷與戰略規劃並不矛盾 122
採納創業公司的思維方式,而不是大而全 124
選擇正確的內部合作夥伴來展現價值 125
擁抱敏捷項目管理戰略 126
擁抱高併發,確保高可用 127
無縫和可重複的治理設計 128
最優化人力資源,快速行動、快速試錯、快速擴展 129
“這是文化” 130
結束語 131
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