大数据：从概念到运营 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 比尔·施玛泽（Bill Schmarzo）著，钱峰译

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出版社：中信出版社，中信出版集团

ISBN：9787508664873

版次：1

商品编码：12009924

品牌：中信出版

包装：平装

开本：32开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：284

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

　　《大数据：从概念到运营》作者是大数据领域的先行者，在大数据的应用方面具有丰富的经验，被尊称为大数据院长。

　　《大数据：从概念到运营》具有极强的实践性，作者分享了企业如何挖掘新的数据源、如何利用大数据提高产品质量、优化用户体验的经验。对于希望高效利用大数据实现企业高速发展的读者来说，极具指导意义。

内容简介

　　大多数企业对大数据这个概念并不陌生，但真正通过对大数据相关业务的有效运营获得业绩增长的企业却少之又少。为了扭转这一局面，企业应该如何针对自己的业务领域开辟新的数据源？如何搭建合理的大数据应用架构？如何让业务部门与技术部门高效互动以提供更好的用户体验？

　　比尔·施玛泽是大数据领军企业易安信的首席技术官，在这本书中，他毫无保留地分享了自己在大数据领域超过20年的从业经验。通过对沃尔玛、星巴克等一流企业大数据运营案例的分析，他总结出大数据时代每个企业都必须掌握的技能——对大数据资源进行高效运营。作者认为，在用户体验成为企业能否生存下去的决定性因素的今天，无法通过数据发现用户痛点、积极改善推广策略、改善用户体验的企业，将很难在竞争中生存下去。

　　通过阅读这本《大数据：从概念到运营》，你将获得审视企业发展战略的新角度，学会从零开始为企业搭建大数据应用架构，通过为用户提供更优质的体验实现企业的高速发展。任何希望通过有效运营挖掘出埋藏在大数据中的巨大财富的读者都不应该错过这本书！

作者简介

　　比尔·施玛泽（Bill Schmarzo），易安信公司首席技术官，负责公司大数据战略的制定，被尊称为“大数据院长”。他在大数据领域拥有超过20年的从业经历，曾担任雅虎公司广告分析副总裁，在数据存储、商业智能和数据分析利用方面有着独到的见解。作为易安信公司的大数据传教士，比尔在全球就大数据问题发表演讲。

精彩书评

　　比尔·施玛泽是当之无愧的大数据专家。在《大数据、从概念到运营》中，他毫无保留地分享了自己在大数据领域的宝贵经验。

　　——尼尔·拉登，Hired Brains公司首席执行官兼首席分析师

　　在目前混乱而过度理论化的领域，大数据为我们提供了良好的判断力和极具实践性的指导。任何准备深入大数据领域探险的读者都应该阅读这本书。

　　——马克·德马雷斯特，Noumenal公司首席执行官兼分析师

　　比尔是大数据领域的领军人物，对大数据行业有着深远的影响，被业内人士尊称为“大数据院长”。如果你希望了解如何运用大数据就不该错过这本书。

　　——约翰·弗林尔，SiliconANGLE传媒公司创始人兼首席执行官

精彩书摘

　　沃尔玛的案例分析

　　数据能够使公司和行业转型。沃尔玛因利用数据实现了业务模式的转变而闻名。

　　山姆·沃尔顿（Sam Walton）的公司获得的成功，根本上要归功于他将商品尽可能按最低的价格卖出。他绕过中间商，直接与制造商联系，压低价格，通过这种方法拿到低价的商品。沃尔顿在接班人戴维·格拉斯（David Glass）的强烈建议下，重金投资了能够实时地根据超市收银台扫到的通用产品代码信息追踪客户行为的软件，“低价

　　买进、大批量码放、低价卖出”的想法也在很大程度上成为一种可持续的业务模式。

　　他与供应商分享了获得的实时数据，建立了合作伙伴关系，从而向制造商施加了必要的压力以督促它们改进生产并提高效率。随着沃尔玛的影响力不断扩大，它的主导能力也在上升，几乎能够控制商品的价格、进货量、配送、包装以及供应商提供的产品的质量。沃尔玛颠覆了传统供应商与零售商之间的关系。

　　沃尔玛彻底颠覆了快速消费品制造商与零售商在价值链上的势力均衡。在得到 POS 机产生的具体数据之前，快速消费品制造商（如宝洁、联合利华、金百利和通用磨坊）决定了零售商能够卖多少商品，以怎样的价格，通过怎样的促销方式。但是现在根据 POS 机产生的数据，零售商能更多地了解客户的行为：知道他们买了什么商品，愿意付多少钱，什么促销方式最有效，在同一个购物篮中他们更倾向于买什么商品。贵宾卡的出现使零售商能具体地了解针对什么客户要用什么促销方式，他们愿意在什么样的价格水平购买什么样的商品。很快，零售商开始向制造商提出条件——它们想要出售多少商品（基于需求的预测）、以怎样的价位（基于收益与价格的优化）、采取什么促销方式（基于促销的有效性）。其中一些零售商甚至盘算着如何将 POS 机的数据卖给制造商来赚钱。例如，沃尔玛向制造商伙伴提供一种叫“零售链接”的数据服务，该服务能够向制造商提供它们在沃尔玛销售的商品的销售数据和清单。

　　纵观所有组织，我们看到许许多多将数据与高级分析相结合，从而改变关键的组织性业务流程的例子，例如：

　　· 采购：找到在保证及时送货和不损坏商品的前提下最划算的供应商。

　　· 产品开发：挖掘对于产品使用情况的深入见解，加快产品的开发进程，提高新产品发布的效率。

　　· 制造：标注可能造成质量问题的机械和流程差异。

　　· 发布：量化最优存货等级，根据例如天气、节假日和经济环境等外部因素优化供应链活动。

　　· 市场营销：识别出在提高客流量、销售额方面最有效的营销方式和活动，或者在考虑市场目标、客户行为和渠道行为的基础上，使用归因分析优化营销组合。

　　· 价格与收益管理：优化“容易变质的”商品的价格，例如食品杂货、航班座位、演唱会门票和时髦商品。

　　· 促销：根据当下的购买情况、存货级别和从社交媒体数据中了解的产品受欢迎程度，制订最佳的商品促销方案。

　　· 销售：优化销售资源分配、产品组合、佣金模型和账户分配。

　　· 仓储管理：充分考虑可预见的客户购买情况、当地人口特征、天气和事件数据，优化存货仓储等级。

　　· 人力资源：辨认出最成功、最有效率的员工应该具备的特征和行为

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前言/序言

　　序言

　　换一种方式来思考。你的竞争者已经开始利用大数据来获益，而你那传统的信息技术设备却不足以应付大数据的管理、分析和处理。换一种方式来思考。你应该重视大数据。大数据对组织产生的最重要的影响就在于它能升级现有的业务流程并且发现新的赢利机遇。一个组织对于影响业务的关键因素（如客户、产品、活动以及运营）的分析再多也不为过。大数据能够以较低的粒度，用更加及时可行的方法进行分析。大数据能支持新的业务应用，比如个性化营销、基于位置信息的服务、预见性维护的属性分析和机器行为分析。大数据有望重塑组织的价值创造过程并创建全新的、更具吸引力的、更赚钱的客户互动模式。大数据能够使你的企业从回顾型、批量处理的业务监管中解放出来，转而获得更多具有预见性的、实时的业务优化方面的深刻见解。

　　换一种方式来思考。大数据使你能够接受数据丰富性，并且在实时、低粒度的情况下掌握分析组织内部和外部数据的能力。例如，商业智能交叉分析模型能很好地处理 GB 级的数据，但是在如今这个有着 PB 级数据、数以千计的横向扩展的处理节点以及数据库内分析的时代，它已经像马鞭和马车一样落伍了。a 标准的关系数据库技术也无法表达大数据分析所基于的复杂分支和迭代逻辑。你需要一个升级的现代基础设施以充分利用大数据。换一种方式来思考。

　　虽然关于大数据的讨论大都集中于 Hadoopb 和其他大数据技术创新，但是真正驱动技术和业务的是大数据经济学，它结合了开源数据管理和高级分析。使用建立在横向扩展的商品架构上的软件的费用是使用数据仓库架构的费用的 1/20。这一巨大经济变化使你不得不重新考虑许多传统的数据和分析模型。三年前不可能实现的数据转换和数据富集现在已经方便且廉价地实现了，无论企业是大是小，都能够运用云技术在海量指标中挖掘 PB 级数据。

　　换一种方式来思考。企业在面对大数据时最大的隐患是什么？是无所作为。是被动地等待技术供应商为你解决问题，等待技术转换的沙砾沉淀下来。你将 Hadoop 引进企业，加载了一些数据，并让一些人来研究它。但这不是做科学实验的时候，这是一项严肃的技术，它依靠海量的实时数据和高级分析创造了新的业务模式，它的价值已经在许多行业得到了证实——零售业、金融服务业、电信业、制造业、能源业、运输业以及酒店业。

　　换一种方式来思考。人们需要做什么？作为商业和信息技术行业的领导者，你们应该消除隔阂，互相了解，确认组织中最重要的业务流程，然后去审视大数据，特别是具体的交易数据（暗数据）、非结构化数据、实时数据访问和预测性分析，思考大数据将如何发掘关于你的客户、产品、活动和运营的可操作性见解。利用大数据更快更频繁地做出更好的决策，并在过程中发现新的赢利机会，借助大数据开启“让我赚更多钱”的模式。行动起来，大胆一点！不要怕犯错误，如果你失败了，立刻从失败中站起来继续前进，吸取教训。换一种方式来思考！

揭秘金融风暴背后的真相：《全球金融体系的演进与危机管控》图书简介在当今错综复杂的全球经济格局中，金融体系如同一个巨大的、脉动着的生命体，其每一次剧烈的波动都可能波及全球数十亿人的生计。本书《全球金融体系的演进与危机管控》并非一本枯燥的学术论著，而是一份深度剖析现代金融脉络、探寻历史教训、并旨在提供前瞻性风险应对策略的行动指南。我们聚焦于金融系统的结构性脆弱性、监管的滞后性与市场非理性行为这三大核心议题，力求为理解和驾驭这场永无止境的“金融风暴”提供清晰的认知框架。第一部分：金融的起源与结构性重塑——从布雷顿森林到影子银行的崛起本书的第一部分将追溯全球金融体系的根基，从二战后建立的布雷顿森林体系如何通过金本位制与美元霸权塑造了长达半个世纪的国际货币秩序。我们详细分析了1971年尼克松冲击后，牙齿松动的固定汇率体系如何让国际资本流动性空前释放，为后来的金融创新和风险累积埋下了伏笔。核心内容聚焦于“金融脱媒”现象的深入探讨。随着传统商业银行信贷能力的受限与监管套利的需求增长，一个庞大且不透明的影子银行体系应运而生。我们不仅界定了影子银行的范围——包括但不限于货币市场基金、特殊目的载体（SPV）和回购市场——更着重剖析了其运作机制：高杠杆、短期限错配与信用中介的隐性转移。通过对2008年次贷危机的案例解构，我们将清晰展示资产证券化（如MBS和CDO）如何将分散的风险集中、放大并最终通过复杂的金融衍生品网络传染至全球。第二部分：危机演变的内在逻辑——理性人假设的失效与系统性风险的传导成功的危机管控始于对危机发生的根本原因的深刻理解。本书的第二部分深入探讨了宏观经济学和金融学理论中对市场行为的假设，特别是“理性人”假设在金融市场中的显著失效。我们引入了行为金融学的视角，解释了羊群效应、过度自信偏差和损失厌恶心理如何在市场恐慌与贪婪的循环中，加剧资产泡沫的形成与破裂。重点解析了“流动性陷阱”与“去杠杆化螺旋”的联动效应：当资产价格下跌触发追加保证金要求时，投资者被迫抛售健康资产以弥补亏损，进一步压低市场价格，形成恶性循环，这种内在的非线性反馈机制是系统性崩溃的关键驱动力。此外，本书对金融基础设施的脆弱性进行了详细审视。跨境支付系统的依赖性、清算所的集中风险，以及大型金融机构（LFI）之间的相互关联性（Interconnectedness），被量化分析为系统性风险的主要载体。我们运用网络分析模型，展示了单一关键节点的失效如何导致整个金融网络的瘫痪，这是传统监管模型（侧重单一机构风险）所无法有效覆盖的盲区。第三部分：现代监管的演进与不足——从“大而不能倒”到“可处置性” 面对2008年的浩劫，全球监管框架经历了一轮剧烈的重塑。本书细致梳理了《巴塞尔协议III》的改革，特别是其在资本充足率、杠杆率限制以及流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比率（NSFR）方面的强化措施。我们评估了这些措施在提高银行抗风险能力方面的成效，并指出了其局限性——例如，对非银行金融机构的监管覆盖仍有缺口。本书的独到之处在于对“系统重要性金融机构”（SIFIs）监管范式的批判性审视。“大而不能倒”（Too Big to Fail, TBTF）的道德风险并未因设立更高资本要求而彻底消除。我们深入研究了旨在解决该问题的“可处置性”（Resolvability）框架，包括生前遗嘱（Living Wills）的设计原理。然而，我们坦诚地指出，在真实的危机场景下，各国政府的政治考量和市场信心需求，往往会使得“有序处置”的难度远超理论模型所预期的情景。此外，新兴的监管领域如金融科技（FinTech）和加密资产的监管挑战被纳入讨论。这些创新如何绕过传统监管边界，以及监管机构如何在鼓励创新的同时防范新的系统性风险，是当前全球金融治理面临的紧迫课题。第四部分：宏观审慎工具箱与未来风险预警本书的最后一部分着眼于未来，重点探讨宏观审慎政策作为传统货币和微观审酌监管的有效补充。我们详细介绍了宏观审慎政策工具的运作机理，包括逆周期资本缓冲（CCyB）、贷款价值比（LTV）和债务收入比（DTI）限制等。通过对智利、加拿大等国成功应用经验的对比分析，我们评估了这些工具在熨平信贷周期中的实际效力。我们强调，成功的危机管控依赖于对经济体脆弱性的动态监测。未来的风险可能不再是单一资产泡沫，而是主权债务的失衡、地缘政治冲突引发的供应链金融风险，以及气候变化对金融资产的物理和转型风险。本书呼吁建立一个更加集成化、前瞻性的全球风险预警系统，该系统必须能够整合市场数据、经济指标以及地缘政治信号，实现从“被动救火”到“主动预防”的范式转变。总结：《全球金融体系的演进与危机管控》旨在为政策制定者、金融机构高管以及对宏观经济有深刻兴趣的研究者，提供一套清晰、深入且不带偏见的分析工具。它揭示了金融体系的固有矛盾，阐明了危机传导的内在路径，并审视了当前监管框架的边界。阅读本书，意味着您将获得驾驭复杂金融环境所需的历史深度、理论广度和实践锐度。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我开始阅读《大数据：从概念到运营》时，对“运营”二字并没有太多的概念。我一直以为大数据更多的是关于算法和模型，是工程师的专属领域。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者用一种非常务实的视角，将大数据从一个抽象的技术概念，落地到具体的业务场景和运营流程中。我尤其对书中关于数据产品化和数据服务化的论述印象深刻。它让我理解了，如何将收集到的海量数据，通过精细化的处理和分析，转化为能够直接为用户创造价值的产品或服务。书中详细介绍了数据运营团队的构成、职责以及他们在整个大数据价值链中的重要作用。从数据采集的规范化，到数据质量的监控，再到数据应用的评估和优化，每一个环节都被作者条分缕析地讲解清楚。这种从宏观到微观，再到具体执行层面的讲解，让我对大数据在企业中的实际落地过程有了更清晰的认识，也让我看到了大数据运营所蕴含的巨大潜力和挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，书名“大数据：从概念到运营”几个字醒目地跃然纸上，给人一种专业而深邃的感觉。我原本对大数据这个概念只是模糊的了解，知道它很重要，但具体怎么实现，如何落地，总是感觉隔着一层纱。在朋友的推荐下，我抱着探索的心态翻开了这本书。一开始，作者用通俗易懂的语言，循序渐进地解释了大数据到底是什么，它的核心价值在哪里，以及为什么它会成为当今时代不可或缺的驱动力。我特别欣赏作者在阐述复杂概念时，能够巧妙地运用生活中的类比，比如将数据比作潮汐，将数据分析比作潮汐预报，这种接地气的讲解方式，让我这个非技术背景的读者也能轻松理解。书中对于大数据在不同行业中的应用案例的描述，更是让我大开眼界，原来大数据早已渗透到我们生活的方方面面，从精准营销到医疗诊断，再到城市管理，它的力量是如此强大且无处不在。这本书就像一位循循善诱的老师，一点点地解开了我对大数据世界的疑惑，让我从一个门外汉，逐渐变成了一个对大数据有了初步认识的“入门者”。

评分☆☆☆☆☆

读完《大数据：从概念到运营》，我深切地感受到作者在内容组织上的独具匠心。它不仅仅是一本技术手册，更是一本充满洞察力的商业战略指南。我一直对人工智能和机器学习领域很感兴趣，而大数据正是这些前沿技术得以发展的基石。这本书在介绍大数据概念的同时，也自然而然地引出了如何利用大数据来训练和优化AI模型。我特别喜欢其中关于数据驱动决策的部分，作者通过大量的案例分析，展示了企业如何通过深度挖掘数据，发现隐藏的商机，优化用户体验，甚至重塑商业模式。书中对于数据可视化工具的介绍和应用建议，也给了我不少灵感，让我能够更好地将复杂的数据洞察转化为直观易懂的图表，以便向非技术人员清晰地传达信息。此外，作者对大数据伦理和隐私保护的探讨，也展现了其前瞻性和社会责任感，这是任何一个负责任的技术和商业实践都必须重视的。这本书让我意识到，大数据并非仅仅是冰冷的技术堆砌，而是连接技术与商业价值的桥梁，更是驱动未来社会发展的重要引擎。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字——《大数据：从概念到运营》——虽然听起来有些技术性，但实际阅读起来，却充满了人文关怀和商业智慧。我之前对大数据的一些理解，大多停留在媒体报道的一些“高大上”的案例，总觉得距离自己有些遥远。而这本书，通过生动的故事和翔实的案例，将大数据带入了寻常百姓家，也带入了我的工作场景。我印象最深刻的是，作者并没有仅仅关注技术层面的实现，而是花费了大量的篇幅去探讨“人”在大数据生态中的作用。数据分析师如何与业务部门沟通协作？决策者如何理解和信任数据驱动的建议？数据伦理如何影响用户对产品的接受度？这些问题，都比单纯的技术细节更让我感到共鸣。书中对于数据文化建设的强调，让我意识到，推动大数据应用，不仅仅是技术的问题，更是组织文化和人才培养的问题。这本书让我看到了大数据背后的人性化一面，以及它如何能够更好地服务于人类的福祉和社会的进步。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《大数据：从概念到运营》，我就被它的厚重感吸引住了，翻开目录，更是惊叹于内容的详实和系统的编排。我一直以来都在思考，如何将理论知识转化为实际的应用，特别是在我们公司尝试进行数字化转型的时候，对大数据运营方面的知识显得尤为迫切。这本书没有仅仅停留在概念的层面，而是深入探讨了大数据从采集、存储、处理到分析、应用的整个生命周期。我尤其关注了书中关于数据治理和数据安全的部分，这对于我们企业来说是至关重要的考量。作者详细讲解了在实际运营中，如何构建一个健壮的数据基础设施，如何选择合适的大数据技术栈，以及如何建立高效的数据团队。书中给出的流程图和架构图，为我描绘了一幅清晰的“大数据运营”蓝图，让我在面对实际问题时，不再感到迷茫。我还在书中看到了关于数据价值挖掘和商业智能的章节，这对我启发很大，让我开始思考如何通过数据分析来驱动业务决策，提升企业竞争力。总而言之，这本书为我提供了一个非常实操性的指导框架，让我能够更具体地去规划和执行我们公司的大数据战略。

评分☆☆☆☆☆

包装挺不错，非常新

评分☆☆☆☆☆

包装挺不错，非常新

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

不错，很新，在这里都能找到时下较流行的书

评分☆☆☆☆☆

内容很有启发，不像那本大数据时代，假大空。