編輯推薦

本書兩位作者對各個行業中大型企業可能麵臨的數據挑戰有著深入的瞭解，並且非常熟悉這些企業如何利用數據和分析來獲得優勢。這些企業不斷遇到同樣的問題，例如：

● 我們花費寶貴的會議時間來琢磨為什麼每個人的數據都不匹配；

● 我們無法在利用自身規模經濟優勢的同時保持對數據的敏銳；

● 我們需要自助服務應用程序來讓企業對數據進行實驗並加快開發進程；

● 我們需要獲得更具預測性的麯綫以確保長期成功。

為瞭真正解決當今企業的數據問題，他們希望找到一種方法來幫助企業實現他們所尋求的成功。這不是一個一成不變的過程，而是一種敏捷且利用數據和分析來推動競爭優勢的方法。

當兩個視角非常不同的人聚在一起解決一個大問題的時候，結果非常令人神往。本書源自兩位領域內著名的影響者：一位是長期從事分析實踐的天睿公司首席運營官，另一位是學術研究員和顧問。他們一起創建瞭一個強大的框架，各種類型的企業都可以用它來把分析能力、商業實踐和人力動態結閤起來，從而改變目前的運營方式。

內容簡介

本書介紹瞭企業如何麵對大數據時代數據量龐大、增長迅猛、種類多樣的現實境況，闡述瞭由數據驅動，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加以控製，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，不隻是高級技術人員和數據科學傢，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，期間領導瞭eBay的數據倉庫和大數據平颱項目。他在開源創業方麵也有著豐富的經驗。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）

麥考密剋基金會的技術主席，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、顧問和演說傢。他目前專注於現代營銷、有機發展與業務創新方麵的研究和教學。他為眾多的全球2000強公司及多國政府提供谘詢和演講，撰寫瞭6本管理方麵的書籍，並在知名的學術期刊和管理類齣版物上發錶數十篇有影響力的文章。

目錄

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

訪問與控製　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

齣於善意的混亂　22

數據集市及其不滿　23

解決方案？“領英式分析”　25

迴到eBay：完成分析指令　27

第3章　敏捷數據平颱　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

時間限製　39

需求更少，原型更多　40

分析之上的分析　42

采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　行為數據平颱　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係統　61

迴到分層數據架構中　65

收獲價值與洞察力　67

對未知的前瞻性數據標準和設計　68

第5章　協同思維平颱　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嚮　80

構建協同思維平颱需要時間　82

將洞察力落地為行動　84

第6章　分析應用平颱　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

邁嚮感知力　100

第7章　自主決策平颱　101

快速變更的能力　103

自動駕駛汽車……和企業　104

“係統化係統”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

讓算法成為嚮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

采納創業公司的思維方式，而不是大而全　124

選擇正確的內部閤作夥伴來展現價值　125

擁抱敏捷項目管理戰略　126

擁抱高並發，確保高可用　127

無縫和可重復的治理設計　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