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[美] Keith B.Carter 著，李卉，张魏 译

图书标签:

• 大数据
• 商业智能
• 决策分析
• 数据挖掘
• 数据可视化
• BI工具
• 实战指南
• 商业分析
• 数据驱动
• 管理决策

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115436542

版次：1

商品编码：12009337

包装：平装

丛书名： 新信息时代商业经济与管理译丛

开本：小16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：232

正文语种：中文

编辑推荐

1，不同于市面上其他书籍，本书关注更多的在于如何去做。CEO和公司领导们一定会感谢这本书所提供的各种切实有效的指引，包括如何聘用真正合适的人才，如何赢得他们的信任，以及如何处理各种海量的信息，从而本质上提升公司的运营效率。
2，Carter明白企业领导们的诉求，他们总是希望身边的员工充满激情，尽一切可能去推进事务的进程、达成共同的目标。本书是对数据的重新思考，它将为你公司发展壮大的引擎注入一丝火花。
3，《大数据决策 商业智能实战指南》作者是业内知名人事，在埃森哲等大型咨询机构从事管理咨询多年，并自己运营与大数据和情报分析相关的专门公司，具有理论与实践双重经验。另外，本书主题与目标读者群都很明确，能够将大数据这一空泛的概念落在企业管理这个实处，这是区别于市面许多大数据相关书籍的关键点。

内容简介

《大数据决策 商业智能实战指南》采用独特的方法，通过贯穿前后的交互式元素和极具启发性的问题，揭开了大数据和可视化的本质和精髓，不仅仅讲述了如何绘制数据报表，更是鼓励读者建立起一些根本的基础——坚实的商业目标，以及利用数据提升工作体验并获得持续成长的强烈愿望。

作者简介

Keith B. Carter有着丰富的企业管理乃至行业经验，凭借于此，他经常受邀举办讲座、撰写文章，同时从事前沿创新，并且为他人提供指导和帮助。他还教授职业经理人和在校大学生课程，内容主要涉及采购和物料管理。另外，通过其领导的几个行业/学术大数据机构以及销售和运营计划项目，他还为包括零售、高新技术、交通和化工行业的诸多客户提供商业决策。

目录

第 1 章可效用情报的愿景　//001
1．1　眼前的挑战 //005
1．2　大数据的谎言 //013
1．3　可效用情报：前路和归宿 //014
1．3．1　业务探索 //014
1．3．2　改善结果 //016
1．4　可效用情报的不同阶段：从两个问题开始踏上征途——从哪里开始？去向哪里？ //024
1．4．1　没有事实……那么，用直觉？ //025
1．4．2　投入了时间和金钱但还没有获得切实收益 //025
1．4．3　局部英雄 //025
1．4．4　情报领导者（企业应用可效用情报的能力） //026
1．4．5　增强人们在可效用情报领域的能力 //027
1．5　准备好迈出第一步了吗？ //027
小结与思考　//031
批注　//031
第　2 章 业务探索 //033
2．1　政务情报 //039
2．2　提出问题 //041
2．3　解决问题：业务探索 //042
2．4　视觉一致性与第一个工具 //047
2．5　参与竞赛 //049
小结与思考　//050
批注　//050

第　3 章 为数据建立坚实的基础 //051
3．1　搭建基础 //054
3．2　数据必须准确 //055
3．3　数据带来的挑战 //056
3．4　获取数据的四个必需步骤 //057
3．4．1步骤1：甄别需要的数据，从已知来源获取它们　//057
3．4．2步骤2：用文档记录获取数据的过程，并将其加入数据字典　//059
3．4．3步骤3：找到数据的所有者，同他们一起对数据进行校验，并向他们　提供数据汇总看板 //063
3．4．4步骤4：变更人员、流程和使用的系统，以提高数据的质量　//067
3．5　副产物：主数据管理 //069
3．6　聚光灯下的数据管理问题 //070
3．7　数据供应链 //072
3．8　盖房子 //073
小结与思考　//075
批注　//075
第　4 章 可视化 //077
4．1　完整的环 //080
4．2　现在，我能做什么？ //085
4．3　前路 //088
4．4　一个用迭代式可视化解决“我如何快速、安全、有效地达到这个阶段？”问题的例子：利用全球定位系统数据 //088
4．5　有效的可视化：给大脑讲故事 //091
4．6　可视化陷阱 //092
小结与思考　//094
批注　//094

第　5 章 最初的答案 //095
5．1　尝试定期获取收益，错误的开端，以及一种节奏 //099
5．2　可效用情报的成果 //100
5．3　报价的力量 //102
5．4　可效用情报的可能性 //102
5．4．1社交媒体情感　//102
5．4．2卓越执行　//104
5．4．3对未来性能的预期　//104
5．4．4成本管理　//105
5．4．5兼并与收购　//105
5．4．6制造、经营和质量　//106
5．4．7测试并获得正确的公式　//107
5．4．8健康保障和更健康的生活　//107
5．4．9吸引和维护客户　//108
5．4．10保险公司的业务能力　//109
5．4．11优化定价　//110
5．5　这就是全部？ //111
小结与思考　//111
批注　//112

第　6 章 变革之日 //113
6．1　协作型业务计划 //117
6．2　协作与可效用情报的连接 //120
6．2．1　着地点 //121
6．2．2　持续的挑战 //123
6．2．3　协作型业务计划健康度检查 //124
小结与思考　//125

第　7 章 管理：建立情报，保护结果 //127
7．1　一种可效用情报的管理方法 //130
7．1．1　短平快项目执行方法 //133
7．1．2　批准不意味着停止管理 //135
7．1．3　每个项目都需要衡量标准 //136
7．1．4　管理同样不会随着结果的交付而停止 //139
7．2　情报预算 //140
7．3　UPS故事中的关键 //142
7．4　可效用情报的管理与数据安全的建立 //145
7．4．1　无论好坏 //146
7．4．2　Google“不忠”街景 //147
7．4．3　安全第一 //147
7．4．4　保护是困难的工作 //148
7．4．5　遭遇一名所谓的俄罗斯联邦安全局（FSB）特工 //149
7．4．6　安全细节人人有责 //151
7．4．7　盯紧你的情报组织才是最重要的工作！ //152
小结与思考　//154
批注　//154

第　8 章 可效用情报的直接产出 //157
8．1　前沿情报 //160
8．2　通过快速成功构建信任 //164
8．3　找正确的人做正确的事 //170
8．4　培训 //173
8．5　商业文化的变革 //177
8．5．1　将可效用情报作为工具来使用，而非作为武器 //178
8．5．2　如何利用心理学实施文化变革 //180
8．6　交流 //182
8．7　知识锁 //184
8．8　接下来 //186
小结与思考　//188
批注　//188

第　9 章 串联 //189
9．1　克利福德·西格尔在生牌公司（Lifetime）的日子 //191
9．2　在正确的跑道起飞 //194
9．3　找准概念 //195
9．4　战略决策中的情报能力 //195
9．4．1第1步：让人们提供想法　//196
9．4．2第2步：保证业务部门和IT部门的合作愉快　//197
9．4．3第3步：定义成功的标准　//197
9．4．4第4步：让整个组织从上到下都参与进来，并且和往常一样，迭代式地　工作 //198
9．5　TIE：伊丽莎白·利姆在星科金朋公司打造的情报型企业 //199
9．6　成功的秘诀 //203
小结与思考　//208
批注　//209

第　10 章 新的疆域 //211
10．1　可效用情报与健康的生活方式 //216
10．2　街道上的智能出租车 //216
10．3　放大的用户体验 //219
10．4　更好地销售 //220
10．5　我需要服务，也需要隐私 //221
10．6　启程 //222
10．7　星马克体验 //222
小结与思考　//223
批注　//224

第　11 章 结语 //225
可效用情报的四个步骤　//229
关于编著者　//231

《海量数据洞察：商业决策的智慧升级》 在当今信息爆炸的时代，数据的价值不再仅仅体现在其庞大的数量，更在于从中提取洞见、驱动明智决策的能力。我们正身处一个由数据编织而成的复杂网络，每一个商业行为、每一次用户互动，都在不断地生成着海量的数据流。如何在这股洪流中捕捉到真正有价值的信息，将其转化为推动企业增长的强大动力，已成为所有组织面临的严峻挑战，也是实现商业成功不可或缺的关键。 本书《海量数据洞察：商业决策的智慧升级》并非一本技术手册，也非一套纯粹的数据理论梳理，而是一本旨在为各类商业组织提供切实可行、逻辑清晰的决策升级路径的实践指南。它聚焦于如何将庞杂的数据转化为可执行的商业洞察，并在此基础上构建更加敏锐、更具前瞻性的决策体系。本书的核心理念是：数据本身是原材料，而洞察则是炼就的黄金，决策则是这黄金所能驱动的强大引擎。 第一部分：重塑数据观，解锁价值链 我们首先需要改变对数据的认知。数据不再是 IT 部门的专属资产，也不是孤立存在的数字文件，而是企业最宝贵的战略资源。本部分将深入剖析： 数据作为战略资产的再定义： 探讨数据如何渗透到企业运营的每一个环节，从客户获取、产品开发、市场营销到供应链管理、风险控制，数据都扮演着至关重要的角色。我们将揭示数据如何从被动的记录工具，转变为主动的价值创造者。 超越“大数据”概念，聚焦“大洞察”： 强调“大数据”本身并非目的，关键在于从中提炼出 actionable insights（可执行洞察）。我们将区分原始数据、信息、知识和洞察的不同层级，以及它们在决策过程中的转化路径。 构建企业级数据生态系统： 介绍如何打破数据孤岛，建立统一的数据架构和管理体系。这包括数据采集、清洗、存储、整合、治理等关键环节，以及不同部门间数据协同共享的重要性。 数据的质量与可信度： 强调数据质量是洞察准确性的基石。我们将探讨如何建立有效的数据质量管理机制，识别和处理脏数据、缺失数据、异常数据，确保分析结果的可靠性。 数据伦理与合规性： 在数据价值日益凸显的同时，数据安全、隐私保护和合规性问题也愈发重要。本部分将引导读者关注数据使用的道德边界和法律法规要求，建立负责任的数据应用策略。 第二部分：洞察炼金术，驱动决策变革 掌握了正确的数据观，我们便可以进入“洞察炼金术”的核心。这一部分将详细阐述如何将数据转化为驱动决策的洞察： 从描述性分析到预测性与规范性分析： 描述性分析（What happened?）： 聚焦于回顾和总结过去，通过报表、仪表盘等方式了解业务现状，如销售额、用户活跃度等。我们将讨论如何设计有效的报表，使其直观、易于理解，并能快速反映关键指标。 诊断性分析（Why did it happen?）： 深入挖掘数据背后的原因，探究现象产生的根源。例如，分析用户流失的原因，或是销量下滑的具体因素。本部分将介绍常用的诊断性分析方法，如钻取、切片、维度分析等。 预测性分析（What will happen?）： 利用历史数据和统计模型，预测未来可能发生的趋势和事件。这包括用户行为预测、市场趋势预测、销售预测等。我们将介绍几种常见的预测模型和算法的原理及应用场景，强调其在风险规避和机会捕捉中的作用。 规范性分析（What should we do?）： 这是洞察价值的最高体现，它不仅预测未来，还能提供最优的行动建议，以达成特定目标。例如，推荐最优定价策略、最佳营销渠道组合，或是风险最优规避方案。本部分将探讨如何构建基于 AI 和优化的规范性分析模型，实现智能化决策。 关键洞察的提取与呈现： 业务问题的驱动： 强调所有分析都应以明确的业务问题为导向，避免为了分析而分析。我们将教授如何将模糊的业务需求转化为清晰的数据分析问题。 可视化叙事的艺术： 数据可视化是传递洞察的强大工具。本部分将深入探讨如何通过图表、仪表盘、交互式报告等形式，将复杂的数据洞察以最直观、最生动的方式呈现给决策者。我们将强调“讲故事”的原则，让数据“说话”，激发共鸣。 洞察的验证与迭代： 任何洞察都不是一成不变的。我们将讨论如何通过 A/B 测试、用户反馈等方式验证洞察的有效性，并根据业务反馈进行持续的迭代和优化。 第三部分：决策的智能化与自动化 当洞察得以提炼，接下来的挑战是如何将其高效地融入决策过程，并最终实现决策的智能化乃至自动化。 决策者赋能： 提升决策者的“数据素养”： 强调决策者理解数据分析结果、质疑潜在偏差、并基于洞察做出判断的能力。我们将提供培养决策者数据思维的方法。 建立人机协作的决策模式： 并非所有决策都适合完全自动化。本部分将探讨如何构建人机协作的决策流程，充分发挥人类的直觉、经验与 AI 的计算、分析能力。 智能化决策支持系统： 构建动态的决策仪表盘： 超越静态报表，设计能够实时反映业务状况、预警潜在风险、并提供决策建议的动态仪表盘。 个性化推荐与精准营销： 阐述如何利用用户画像和行为分析，实现千人千面的个性化产品推荐和营销信息推送，提升转化率和用户满意度。 智能化的风险管理： 如何通过数据分析，更早地识别和预警潜在的财务风险、运营风险、市场风险，并提供相应的应对措施。 决策自动化的探索与实践： 明确可自动化的决策场景： 并非所有决策都能或应该被自动化。我们将引导读者识别适合自动化的决策场景，如规则驱动的审批流程、常态化的资源分配等。 构建自动化决策引擎： 介绍构建自动化决策系统的基本要素，包括规则引擎、机器学习模型、执行器等。 监控与反馈回路： 自动化决策同样需要持续的监控和反馈。本部分将讨论如何建立有效的监控机制，及时发现自动化决策中的偏差，并进行调整。 第四部分：实践案例与落地挑战 理论与实践相结合，方能真正实现价值。本部分将通过多个行业的真实案例，展示如何将海量数据洞察转化为具体的商业成果。 不同行业的典型应用场景： 零售业： 客户细分、精准营销、库存优化、价格策略、选址分析。 金融业： 信用评估、风险控制、反欺诈、客户流失预测、投资组合优化。 制造业： 生产优化、设备预测性维护、供应链协同、质量控制。 互联网/科技： 用户增长、产品迭代、个性化推荐、广告投放优化、反作弊。 落地过程中的挑战与应对： 组织文化与变革管理： 数据驱动的决策模式需要组织文化的转变。我们将探讨如何推动自上而下的文化变革，鼓励员工拥抱数据。 人才与技能培养： 建立一支具备数据分析、建模、解读能力的核心团队的重要性。 技术选型与平台构建： 面对琳琅满目的技术工具，如何选择适合自身需求的解决方案，并构建稳定、可扩展的数据平台。 投资回报与价值衡量： 如何量化数据驱动决策带来的实际商业价值，并证明其投资回报。 结语 《海量数据洞察：商业决策的智慧升级》将带领您穿越数据的迷雾，点亮决策的智慧之光。本书旨在赋能每一个希望在激烈商业竞争中脱颖而出的组织，通过科学、系统地运用数据，实现决策的精准化、智能化和高效化，最终在快速变化的市场中抓住先机，实现可持续的增长与成功。这不再是关于“拥有”数据，而是关于如何“运用”数据，让它成为您最强大的战略武器。

评分☆☆☆☆☆

这本书《大数据决策 商业智能实战指南》的整体风格，给我的感觉是既有高度又有深度。作者不仅仅是罗列了各种大数据工具和技术，而是从战略层面深入剖析了大数据决策的意义和价值。它让我意识到，在大数据时代，决策不再是经验主义的产物，而是基于数据驱动的科学过程。我特别期待书中关于如何建立数据驱动型企业文化的内容。很多时候，技术本身并不是最大的障碍，而是组织内部对数据价值的认知和接受程度。如果企业缺乏数据意识，再先进的技术也难以发挥作用。我希望作者能提供一些关于如何打破部门壁垒，促进数据共享，以及培养员工数据素养的实用建议。这对于推动企业整体的数字化转型，无疑是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《大数据决策 商业智能实战指南》之前，我对“大数据决策”这个概念有些模糊，甚至觉得离我所在的行业有些遥远。然而，这本书却以一种极其接地气的方式，让我看到了大数据在各个领域都能发挥的巨大潜力。书中关于数据分析在产品开发和创新中的应用，让我眼前一亮。我一直在思考如何通过分析用户反馈和市场数据，来优化我们的产品功能，甚至研发出更符合用户需求的新产品。我希望书中能提供更具体的案例，展示如何从海量用户数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为可执行的产品改进计划。此外，关于如何构建一个可持续的大数据分析流程，以及如何衡量大数据项目带来的 ROI，也是我非常感兴趣的部分。这本书让我看到了将大数据转化为实际商业价值的可能性。

评分☆☆☆☆☆

初拿到《大数据决策 商业智能实战指南》这本书，就被它务实的名字吸引了。我是一个在传统零售行业摸爬滚打多年的经理，深知数据在决策中的分量，但常常感到力不从心，不知道如何有效地利用有限的数据产生最大的价值。这本书的出现，仿佛给我打开了一扇新世界的大门。它并没有回避大数据带来的挑战，反而直面问题，提供了切实可行的解决方案。我特别关注书中关于数据可视化和仪表盘构建的部分，因为在我看来，一个直观易懂的报表比洋洋洒洒的技术文档更有说服力。我迫切希望了解如何通过这些工具，将复杂的数据转化为一目了然的洞察，从而更好地指导日常的营销、库存和客户管理。书中的“实战”二字，让我对它充满了期待，相信它能够提供许多可以直接落地的方法论，而不是空中楼阁的理论。

评分☆☆☆☆☆

读《大数据决策 商业智能实战指南》的过程中，我逐渐认识到，大数据决策并非遥不可及的“高科技”，而是Everyday business tool。作者巧妙地将复杂的统计模型和机器学习算法，用通俗易懂的语言进行了阐述，让我这个对算法知之甚少的普通读者也能窥见其背后的逻辑。书中关于预测分析和风险评估的内容，令我印象深刻。在瞬息万变的商业环境中，能够提前预判市场趋势，规避潜在风险，对于任何企业来说都是至关重要的。我希望这本书能深入讲解如何构建有效的预测模型，以及如何解读模型的输出结果，并将其转化为具体的经营策略。特别是关于用户行为分析和个性化推荐的部分，我非常期待能从中学习到如何更精准地理解客户需求，从而提升客户体验和销售转化率。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让人眼前一亮的关于大数据决策的书，虽然我才刚翻开几页，但已经能感受到作者深厚的功底和前瞻性的视野。书中开篇就点明了大数据在现代商业环境中日益增长的重要性，不仅仅是技术的堆砌，更是驱动企业转型升级的关键引擎。它不仅仅停留在理论层面，而是深入浅出地阐述了如何将海量的数据转化为具有 actionable insights 的商业决策，这一点对于许多还在摸索中的企业来说，无疑是一剂强心针。我特别欣赏作者在介绍概念时，并没有使用过于晦涩的专业术语，而是用了很多贴近实际的商业案例来佐证，这让我这个非技术背景的读者也能轻松理解。书中的逻辑线非常清晰，从数据的采集、清洗、分析，到最终的决策输出，每一步都衔接得非常自然。我尤其期待后面能看到更多关于不同行业如何运用大数据进行决策的具体案例，以及作者对于未来大数据发展趋势的预测，相信这本书会给我带来很多启发。