大数据与商业模式变革：从信息到知识，再到利润 [E-Business Intelligence： Turning Information into Knowledge into Profit] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[法] 伯纳德·利奥托德（Bernard Liautaud），[美] 马克·哈蒙德（Mark Hammond） 著，郑晓舟，胡睿，胡云超 译

图书标签:

• 大数据
• 商业模式
• 商业智能
• 数据分析
• 数字化转型
• 信息管理
• 知识管理
• 利润增长
• E-Business
• 创新

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121249846

版次：1

商品编码：11658882

包装：平装

外文名称：E-Business Intelligence： Turning Information into Knowledge into Profit

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：278###

内容简介

　　大数据为企业带来的商业价值有目共睹，而如何制定公司的大数据策略？如何有效开展大数据分析？如何通过大数据策略为企业带来网络经济时代的竞争优势和实实在在的利润？
　　《大数据与商业模式变革：从信息到知识，再到利润》应用大量企业实例，介绍了如何整合和优化企业的数据库，充分发挥企业的“知本”优势，为管理者提供了数据资本的新概念和面向技术、客户、供应链、电子商务的商务智能战略模型。伯纳德是商务智能世界，被誉为法国的比尔盖茨。

作者简介

　　郑晓舟，知名财经作家、资深财经记者，曾供职于新华社、《上海证券报》及国泰君安证券公司，为《上海证券报》、《新闻晚报》和香港《大公报》的专栏作家，并担任南京大学金陵学院客座讲师。

目录

第1篇 对智能的探索
第1章 电子商务的新智能
1.1 新的召唤
1.2 智能的基础
1.3 新经济的潮流
1.4 处处走向智能
1.5 B2B智能的机遇
1.6 行动，或者死亡
1.7 变化的领域
第2章 信息管理模式
2.1 信息独裁
2.2 信息无政府状态
2.3 信息民主
2.4 信息大使
2.5 测试
2.6 小结
第3章 信息的价值
3.1 数据负债阶段：当数据还只是成本
3.2 信息初始回报阶段：实施部门商务智能
3.3 企业智能阶段：跨部门应用商务智能
3.4 企业智能延伸阶段：通过增值信息共享提升利益相关者的价值
3.5 信息商品化阶段：通过智能外网把数据销售给新类型的客户
第4章 数据过载
4.1 数据量的无情增长
4.2 数据存储问题
4.3 全球化的挑战
4.4 数据质量问题
4.5 解决数据过载的战略
4.6 小结
第5章 工作中的电子商务智能
5.1 人们提出的问题
5.2 市场分析员
5.3 采购经理
5.4 数据源

第2篇 信息民主
第6章 企业商务智能
6.1 制定更好更快的决策
6.2 平衡计分卡
6.3 商务智能和商务利益
6.4 实施企业商务智能系统的最佳战略
6.5 小结
第7章 客户智能
7.1 360°的客户关系
7.2 完美的客户分类
7.3 CRM的三个要点
7.4 新客户价值管理表格
7.5 小结
第8章 电子商务智能
8.1 走钢丝——网络业务的特点
8.2 对商务智能的需求
8.3 在电子商务中应用商务智能的益处
8.4 关于个人隐私的保护问题

第3篇 信息大使
第9章 电子商务智能外网
9.1 从交换产品到共享信息
9.2 数据共享模式的演进
9.3 电子商务智能外网：明日的“自动柜员机”
9.4 风险与回报
9.5 小结
第10章 客户服务外网
10.1 一种双赢的关系
10.2 小结
第11章 信息经纪商
11.1 设计和环境
11.2 小结
第12章 供应链外网
12.1 供应链外网创造的商机
12.2 产品供应链的基本知识
12.3 供应链最优化
12.4 数字化市场的兴起
12.5 小结

第4篇 未来展望
第13章 电子商务智能系统的未来
13.1 身边的电子商务智能
13.2 电子商务智能无处不在
13.3 所有人的智能系统
13.4 电子商务智能在管理中的应用
13.5 一个“规范化”的世界
13.6 爆涨和爆跌
13.7 小结
13.8 最后对本书读者的提醒

附录A 实施电子商务智能常见的几个误区
A.1 误区一：信息共享意味着失去控制权
A.2 误区二：自助式服务对用户来讲是浪费时间
A.3 误区三：LT从业人员不懂商业运作
A.4 误区四：我们并不总需要所有的数据
附录B 对收益的探求：证明投资的正确性
B.1 商务智能收益定量化的困难
B.2 投资回报的一个模型
附录C 术语表

精彩书摘

　　《大数据与商业模式变革：从信息到知识，再到利润》：
　　意大利汽车制造商菲亚特的首席信息官（CIO）贾鲁吉·加斯特里嘲笑过这种现象。他讲了科幻小说作家罗伯特·西尔弗伯格写的一篇短篇小说，在故事中，一个雄心勃勃的中层干部想用自己的见解来管理公司，目标是想成为公司的CEO。经过数年的努力，他成功了，可以在宽大的行政办公套房里发布自己的企业管理决策。
　　但是，这位新上任的CEO发现，根本就不是他在做决策，他只是在助手提供的报告和建议上签字！作为CEO，他最终还是没有掌握最核心的信息管理工作。
　　加斯特里讲道：“这位CEO决定找出是谁在提供商务智能，他在地下室里发现了一个家伙和几台计算机，这个家伙在往报告里填数字。当数据不够时，这家伙就杜撰一些数据。于是CEO明白了，他如果想要管理公司的话，就必须马上行动。他开除了这个家伙，放下CEO的架子，改变自己的个人作风，让自己成为地下室里的那个家伙。”
　　在这两种信息独裁模式中，中下层员工都被剥夺了信息享有权，这样就产生了两种人：信息特权阶层和信息隔离阶层。信息隔离阶层可能被施加更大的压力以求做出好的工作业绩，但是要在不赋予他们知情权的情况下一直这么做的难度很大。于是他们会发动信息叛乱，要求建立自己的数据管理系统。这就是造成数据过载的基础。
　　2.2信息无政府状态
　　信息无政府状态源于个人或部门把所需的信息均纳入自己的掌握之中。最近几年来，由于竞争日益激烈，部门经理发现自己需要得到更多的信息来做出更好的商业决策。他们意识到仅仅依靠IT部门提供的信息是远远不够的。
　　……

前言/序言

数字化转型时代的企业新航向：数据驱动的商业洞察与盈利之道 一本深入剖析数据战略、驱动企业价值重塑的实战指南。 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已不再仅仅是记录业务活动的副产品，而是驱动创新的核心资产和构筑竞争壁垒的关键要素。本书旨在为企业决策者、战略规划师和技术领导者提供一个清晰、系统的框架，指导他们如何有效地驾驭海量信息，将其转化为可执行的商业洞察，并最终实现可持续的盈利增长。 我们身处一个由数据洪流塑造的时代，信息过载正成为新的挑战。如何从噪音中筛选出信号？如何将原始数据转化为具备前瞻性的商业智能（Business Intelligence, BI）？更进一步，如何将这些智能内化为指导业务流程和客户体验优化的核心能力？本书将围绕这些核心问题展开深度探讨。 第一部分：范式转移——数据时代的商业思维重塑 本部分聚焦于理解当前商业环境的底层逻辑变化。我们首先探讨从传统运营模式向数据驱动模式转变的必然性与紧迫性。这不是一次简单的技术升级，而是一场涉及组织文化、流程再造和人才结构的全面范式转移。 1.1 告别经验主义：数据时代的决策科学 我们深入剖析了在高度不确定性环境中，决策科学如何取代直觉判断成为主流。重点阐述了描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析这四个层次的商业智能演进路径。理解企业当前所处的分析成熟度阶段，是制定有效数据战略的第一步。书中详细对比了“事后复盘”与“事前预见”在资源分配和风险控制上的巨大差异。 1.2 商业模式的“数据DNA”植入 成功的商业模式不再仅仅依赖于产品或渠道，它们越来越依赖于如何高效地收集、处理和利用数据来优化价值主张、客户关系和收入来源。本书将通过一系列案例分析，展示数据如何渗透并重塑企业的价值链的每一个环节，例如：动态定价策略的制定、个性化产品组合的推荐引擎构建，以及供应链的实时优化网络设计。我们探讨了如何设计具备“数据自学习”能力的新型商业闭环。 1.3 数据治理：从合规到赋能的转型 在数据爆炸的同时，数据质量和安全问题也日益突出。本章强调了数据治理不再是IT部门的负担，而是支撑战略执行的基石。我们提供了构建健壮的数据治理框架的实用步骤，涵盖数据所有权、元数据管理、数据质量指标（DQM）的设定，以及如何在严格的法规（如隐私保护条例）下，确保数据资产的合法、安全使用，将其从“潜在风险”转化为“战略资产”。 第二部分：洞察的构建——信息到知识的阶梯 从原始数据到可行动的知识，中间存在巨大的鸿沟。本部分致力于揭示如何跨越这道鸿沟，构建真正有价值的商业洞察。 2.1 现代数据架构与平台选择 成功的知识转化依赖于强大的技术支撑。我们不侧重于某一特定厂商的工具介绍，而是提供一个高屋建瓴的视角，审视构建现代数据栈（Modern Data Stack）的关键组件，包括数据湖、数据仓库（Lakehouse架构的优势）、流处理技术和API驱动的数据集成。重点讨论如何设计一个既能支持实时分析，又能承载历史批处理的混合架构。 2.2 挖掘隐藏的关联：从描述到诊断 商业洞察往往隐藏在数据的复杂关联中。本章着重讲解了如何应用先进的统计方法和数据可视化技术，将“发生了什么”转化为“为什么会发生”。内容涵盖时间序列分析在趋势识别中的应用、A/B测试的科学设计与解读，以及如何利用多维分析（OLAP）来解构复杂的绩效指标（KPIs）。 2.3 预测的艺术：建立可靠的未来模型 预测能力是区分优秀企业与平庸企业的分水岭。本书详述了如何构建和验证预测模型，关注于商业场景的应用，而非纯粹的算法数学推导。讨论了回归模型、分类模型在客户流失预测、需求预测中的落地实践，以及模型可解释性（Explainable AI, XAI）在建立业务信任中的核心作用。我们强调，一个可解释的、低误报率的预测模型，其商业价值远高于一个黑箱式的复杂模型。 第三部分：价值的实现——知识到利润的转化回路 知识的最终目标是实现可量化的商业价值。本部分是全书的落脚点，专注于如何将先进的商业智能转化为实际的营收增长和成本节约。 3.1 优化客户体验的个性化引擎 客户是利润的直接来源。我们探讨了如何利用知识图谱和客户360度视图（Customer 360）来深度理解用户行为和偏好。详细介绍了推荐系统、动态内容投放和生命周期价值（CLV）的精准预测，展示如何通过超个性化服务，提高客户留存率和客单价。 3.2 运营效率的精益化管理 数据驱动的洞察能有效识别运营流程中的瓶颈和浪费。本章提供了将分析结果嵌入日常操作的实用方法论，例如：基于实时库存数据的智能补货系统、利用传感器数据（IoT）进行预防性维护（Predictive Maintenance）以降低意外停机成本，以及通过流程挖掘（Process Mining）来优化内部工作流的效率提升方案。 3.3 衡量与迭代：建立数据驱动的反馈循环 数据战略的成功是一个持续优化的过程。本书强调了建立清晰的商业价值衡量指标体系至关重要。我们指导读者如何从“数据量”和“分析深度”的投入，精确映射到“营收增长率”、“运营成本下降率”或“市场份额提升”等关键业务成果上。最后，我们构建了一个持续学习和迭代的框架，确保组织能够快速适应市场变化，将最新知识转化为下一轮的盈利先机。 本书特点： 战略高度与实战深度并重： 既提供高屋建瓴的战略框架，又穿插了大量可落地执行的技术和管理要点。 去神秘化： 避免过多的技术术语堆砌，侧重于商业场景的应用和ROI（投资回报率）的实现路径。 跨职能视角： 内容覆盖了从CEO到数据科学家，从市场营销到供应链管理的各个关键角色所需理解的数据素养。 本书适合对象： 企业高层管理者、首席信息官（CIO）、首席数据官（CDO）、业务线负责人、战略规划师以及渴望将数据能力转化为核心竞争力的专业人士。 通过本书，您将获得一套系统的工具和思维模式，确保您的企业不仅能“拥有数据”，更能“驾驭数据”，真正实现从信息到洞察，再到丰厚利润的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

读完《大数据与商业模式变革》的标题，我脑海中立刻浮现出那些成功的科技公司，它们是如何凭借对大数据的敏锐洞察，从默默无闻的小公司一跃成为行业巨头的。这本书的名字，恰恰点出了我一直以来想要探究的核心问题：数据究竟是如何从冰冷的信息，转化为能够指导行动的知识，并最终转化为实实在在的商业利润的？这其中的逻辑链条，以及实现这个转化的关键技术和方法，一直是我非常感兴趣的领域。我相信，本书不会仅仅停留在对大数据技术本身的介绍，而是会更侧重于其在商业世界中的应用价值，如何帮助企业发现新的增长点，优化运营效率，提升客户体验，甚至是创造全新的商业模式。我尤其期待书中能够分享一些具有启发性的案例研究，通过真实世界的实践，来印证大数据带来的变革力量。这本书的副标题，“从信息到知识，再到利润”，也暗示着一种循序渐进、由浅入深的阐述方式，这让我对接下来的阅读内容充满信心，期待能够获得系统性的、具有指导意义的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名着实吸引人——《大数据与商业模式变革：从信息到知识，再到利润》。光是看这个标题，我就已经脑海里勾勒出无数个与大数据相关的应用场景，以及它如何驱动企业转型升级的宏伟蓝图。我一直对如何将海量数据转化为实际的商业价值充满好奇。在当今这个信息爆炸的时代，仅仅收集数据已经远远不够，关键在于如何从这些零散的信息中提炼出有价值的洞察，进而指导商业决策，最终实现盈利增长。这本书似乎正是我一直在寻找的答案。它不仅仅是理论的堆砌，更强调的是“变革”和“利润”，这意味着它会深入探讨大数据在实际商业运营中的落地应用，以及如何通过数据驱动，优化产品、服务、营销策略，甚至重塑整个商业模式。我对书中可能涵盖的案例分析，以及作者如何将复杂的概念化繁为简，用清晰易懂的语言阐述大数据对不同行业的影响，充满了期待。我希望这本书能为我提供一套切实可行的框架，让我能够更好地理解并实践大数据在商业中的应用，帮助我在自己的工作中更好地把握数据驱动的机遇。

评分☆☆☆☆☆

《大数据与商业模式变革：从信息到知识，再到利润》这个书名，就像一个响亮的号角，预示着一场关于商业未来的深刻探讨。我一直认为，数据的价值在于其能够引发的深刻变革，而不仅仅是数据的堆砌。这本书的书名，恰恰点明了这一点，它指出了从“信息”到“知识”的升华，再到最终实现“利润”的转化过程。这其中的逻辑链条，以及实现这一转化的具体方法论，一直是我所追求的。我希望这本书能够为我打开一扇新的视角，让我看到大数据如何不仅仅是技术的进步，更是商业战略的革新。我尤其关注的是“商业模式变革”这一部分，它暗示着书中会探讨如何利用大数据来重塑企业原有的运营模式，甚至创造出全新的商业模式，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。这本书的出现，让我对如何将庞杂的数据转化为企业增长的核心驱动力，充满了期待，我迫切地想了解作者是如何将理论与实践相结合，为读者提供切实可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

《大数据与商业模式变革：从信息到知识，再到利润》这个名字，让我感到一股强烈的时代感和紧迫感。在大数据浪潮席卷全球的当下，任何一个企业都无法忽视其对商业世界的颠覆性影响。我一直关注着科技进步如何重塑传统行业，而这本书似乎正好触及了核心。它不仅提到了“大数据”，更强调了“商业模式变革”，这暗示了这本书的内容会非常实用，能够帮助读者理解如何利用大数据来创新和转型。我特别想知道，作者将如何解析“从信息到知识”这一关键的转化过程。是将海量数据进行深度挖掘、分析，还是通过某种智能算法来提炼出洞察？更重要的是，“再到利润”这一最终目标，让我相信本书会给出具体的实现路径和策略。我希望书中能够提供一些关于如何构建数据驱动型组织、如何培养数据分析人才、以及如何衡量大数据应用成效的建议。毕竟，理论再美好，最终也要落地为实实在在的商业成果。这本书的出现，无疑为我提供了一个深入了解大数据商业价值的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

看到《大数据与商业模式变革：从信息到知识，再到利润》这个书名，我立刻联想到当前企业面临的巨大挑战和机遇。在这个数据爆炸的时代，企业手中掌握的数据量越来越庞大，但如何有效地利用这些数据，却成为了横亘在许多企业面前的难题。这本书的书名，精准地抓住了这个核心痛点，并提出了一个清晰的价值路径——从原始的信息，转化为有指导意义的知识，最终实现商业利润的增长。我一直对“知识”这个概念在商业中的作用非常感兴趣，而大数据无疑是获取新知识的重要源泉。我期待这本书能够深入探讨大数据如何帮助企业识别趋势、预测市场、理解客户行为，从而做出更明智的决策。这本书不仅仅是关于技术，它更关乎战略和执行。我希望它能提供一些关于如何构建数据驱动的文化、如何整合跨部门的数据资源、以及如何设计和实施能够带来利润增长的大数据项目。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统性学习和理解大数据在现代商业中关键角色的机会。

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不错

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非常不错的东东，强烈推荐

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服务态度好，发货速度快，很好。

评分☆☆☆☆☆

不想多说。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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哈哈哈红红火火恍恍惚惚

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很赞

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很好，很好，非常好。

评分☆☆☆☆☆

本人觉得这本书现在来读，意义太小了。如果不是时间非常多，不联系购买。