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[美] 基思·B.卡特（KeithB.Carter） 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115436542

商品编码：25572514318

出版时间：2016-11-01

作  者:(美)基思·B.卡特(Keith B.Carter) 著；李卉,张魏 译 定  价:55 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2016年11月01日 页  数:232 装  帧:平装 ISBN:9787115436542 ●第1章可效用情报的愿景
●1.1眼前的挑战
●1.2大数据的谎言
●1.3可效用情报：前路和归宿
●1.3.1业务探索
●1.3.2改善结果
●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？
●1.4.1没有事实……那么，用直觉？
●1.4.2投入了时间和金钱但还没有获得切实收益
●1.4.3局部英雄
●1.4.4情报领导者（企业应用可效用情报的能力）
●1.4.5增强人们在可效用情报领域的能力
●1.5准备好迈出步了吗？
●小结与思考
●批注
●第2章业务探索
●2.1政务情报
●2.2提出问题
●2.3解决问题：业务探索
●2.4视觉一致性与个工具
●部分目录

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。 (美)基思·B.卡特(Keith B.Carter) 著；李卉,张魏 译 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。

好的，以下是一本名为《数据驱动的商业战略：从洞察到执行的蓝图》的图书简介，严格不涉及《大数据决策》中的内容，并力求自然流畅，字数接近1500字。 --- 数据驱动的商业战略：从洞察到执行的蓝图 在信息洪流中，如何精准锚定企业的未来航向？ 《数据驱动的商业战略：从洞察到执行的蓝图》 是一部深刻剖析当代商业环境变革，并为企业领导者、战略规划师和数据团队提供实战路线图的权威著作。本书超越了对“数据”的表面赞美，直击企业在面对海量信息流时，如何将其系统性地转化为可操作、可量化、并能产生实际竞争优势的战略资产。 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已不再是辅助工具，而是驱动商业增长的核心燃料。然而，许多企业仍在“数据陷阱”中挣扎：数据孤岛林立、分析结果无法转化为业务语言、战略制定如同空中楼阁。本书正是为解决这一痛点而生，它提供了一个三阶段、七步走的完整框架，指导企业构建一个健康、高效、且可持续的“数据驱动战略生态系统”。 --- 第一部分：战略基石——重塑思维与组织架构 (Foundational Pillars) 本部分聚焦于战略转型的先决条件：领导层的认知升级和组织结构的优化。我们认为，任何数据战略的失败，其根源往往在于思维的固化和部门间的壁ட்ட。 第一章：超越“数据至上”的误区：战略优先原则 我们首先要明确一个核心观念：数据是手段，商业目标是目的。本章深入探讨了如何将企业的核心战略目标（如市场份额扩张、客户生命周期价值提升、运营效率革命）作为“灯塔”，反向指导数据的收集、分析和应用方向。我们将详细拆解“自上而下”的战略解码过程，确保数据投入产出比的最大化。内容涵盖： 目标对齐矩阵（OTM）： 如何将年度财务目标层层分解至可量化的数据指标。 价值识别框架（VIF）： 评估不同数据源对企业战略影响力的优先级排序方法。 区分“好数据”与“有用数据”： 战略视角下对数据质量的全新定义。 第二章：打破信息壁垒：构建敏捷数据治理结构 在缺乏清晰治理的组织中，数据分析师耗费80%的时间用于数据清洗和协调，而非洞察提炼。本章提出了“联邦式数据治理模型”，该模型兼顾了中央集权的数据标准统一性与前线业务部门的快速响应能力。 数据所有权与责任分配（DORA模型）： 明确“谁对什么数据负责”，避免责任真空。 跨职能“数据领航员”角色设置： 培养连接业务和技术的桥梁人才。 合规性与创新性的平衡艺术： 如何在严格的数据隐私要求下，最大化数据的商业潜力。 --- 第二部分：洞察引擎——从数据到可执行信号 (The Insight Engine) 这是全书的核心技术与方法论所在。本部分摒弃了复杂的数学公式堆砌，而是专注于如何提炼出“能改变决策”的信号，并将其转化为清晰的商业叙事。 第三章：叙事驱动的分析（Narrative-Driven Analytics） 伟大的数据洞察必须能够被非技术人员理解和采纳。本章致力于将统计结果转化为有说服力的商业故事。 “为什么-是什么-怎么办”的故事板结构： 确保每一次分析报告都包含清晰的行动路径。 视觉化沟通的“情感映射”： 如何利用图表设计引导观众关注关键的战略转折点。 A/B/C测试的战略应用： 不仅测试产品迭代，更测试战略假设的有效性。 第四章：预测模型的战略部署：风险与机遇的量化 本书强调，预测不是为了准确预知未来，而是为了量化不确定性，从而制定更具韧性的战略。我们关注如何将先进的预测技术嵌入到日常的战略回顾流程中。 情景规划与蒙特卡洛模拟的业务化： 模拟多种市场冲击下的企业表现。 领先指标与滞后指标的动态平衡： 确保战略监控既能看到历史表现，更能预警未来趋势。 模型可解释性（XAI）在战略制定中的作用： 理解模型做出预测的依据，增强管理层的信心。 第五章：动态定价与资源优化：实时决策回路的构建 在瞬息万变的市场中，年度预算和季度规划已显滞后。本章介绍如何利用实时或近实时数据，构建能够自动调整资源分配的反馈系统。 边缘计算与本地化决策的结合： 提升一线业务单位的响应速度。 库存与供应链的“需求弹性”预测： 最小化牛鞭效应。 客户分群的“行动导向”重构： 根据实时互动数据，即时调整营销触点和激励措施。 --- 第三部分：执行与迭代——确保战略落地生根 (Execution & Iteration) 战略的价值体现在执行中。本部分探讨如何将数据洞察固化为可重复、可衡量的组织行为，并建立一个持续学习的闭环。 第六章：战略仪表板的“参与式设计” 一个好的战略仪表板不应是报告的堆砌，而是战略对话的起点。本章教授如何设计出既能反映战略健康度，又能激发行动的监控界面。 “红黄绿”灯的战略意义： 定义指标何时进入预警状态，以及预警后的标准响应流程。 从“报告”到“行动”的跳转链接： 仪表板的每一个关键数据点都应直接链接到相关的操作模块或责任人。 高管层与操作层仪表板的差异化设计哲学。 第七章：战略校准与持续学习的文化构建 战略制定不是一次性项目，而是一个持续的校准过程。本章关注如何将失败视为学习的机会，并嵌入到组织DNA中。 “假设检验”的战略回顾会议： 将“我们错在哪里”转化为“我们从中学到了什么”。 数据素养的普及与深化： 针对不同层级的系统性培训路径，确保数据思维渗透到每一位员工的日常工作。 建立“失败激励机制”： 奖励那些虽然实验失败但提供了关键新洞察的团队。 --- 本书的独特价值 《数据驱动的商业战略：从洞察到执行的蓝图》不提供通用的数据工具清单，而是聚焦于商业领导力与数据科学的融合点。它不是一本关于如何编写复杂算法的书，而是一本关于如何构建一个能持续产出战略性商业价值的组织机器的指南。无论您是身处传统行业的变革领导者，还是新兴科技公司的增长引擎，本书都将为您提供一套清晰、可落地、且经受市场检验的战略执行蓝图。 让数据为您描绘清晰的商业未来，而非淹没在信息的迷雾中。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到《大数据决策》这本书，纯粹是被书名所吸引。在这个信息爆炸的时代，感觉“大数据”这个词出现的频率高到有些泛滥，但“决策”二字却直击要害。我一直对如何将海量的数据转化为切实可行的商业洞察充满好奇，尤其是那些能够驱动企业做出更明智、更具前瞻性战略的决策。这本书似乎承诺了这一点，它不像一些纯技术书籍那样枯燥乏味，也不是那种泛泛而谈的理论著作，而是试图连接技术与实践，探讨数据如何在现代商业环境中扮演关键的“决策引擎”角色。我猜想，这本书或许会深入剖析一些真实的案例，通过分析这些案例，展示大数据分析工具和技术是如何被应用到具体的业务场景中的，比如市场营销、产品研发、风险管理甚至是人力资源优化。我期待它能提供一套清晰的框架，帮助读者理解大数据分析的流程，从数据的采集、清洗、处理，到建模、预测，再到最终的决策支持。更重要的是，我希望能从中学习到如何避免数据分析中的常见误区，如何识别有价值的数据信号，以及如何构建一种数据驱动的文化，让决策过程不再依赖直觉和经验，而是基于事实和洞察。这本书的名字本身就带着一种“赋能”的意味，让我期待它能为我在信息洪流中导航，提供一把犀利的“数据之剑”。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一个好的决策，背后必然有扎实的数据支撑。《大数据决策》这本书，正是为我提供了这种“底气”。它不仅仅是关于技术，更关乎一种思维方式的转变。书里反复强调“从数据中发现洞察，从洞察中提炼策略”，这句简单的总结，却贯穿了整本书的脉络。我看到作者是如何引导读者理解，数据不仅仅是数字的堆砌，更是潜在的商业信号。书中对“数据质量”的重视，让我意识到“垃圾进，垃圾出”的道理，任何决策的有效性都建立在可靠的数据基础之上。此外，关于“因果关系”与“相关关系”的辨析，也是非常关键的一点，很多时候，我们容易将事物之间的相关性误认为是因果关系，从而做出错误的判断。这本书通过具体的例子，帮助我厘清了其中的界限，避免掉入“关联谬误”的陷阱。我特别喜欢它关于“反馈循环”的讨论，即决策的执行会产生新的数据，这些数据又会反过来指导下一次的决策，形成一个持续优化的闭环。这让我看到，大数据决策是一个动态、迭代的过程，而非一次性的静态分析。这本书让我明白，要真正实现大数据驱动的决策，需要持续的投入、学习和实践。

评分☆☆☆☆☆

阅读《大数据决策》的过程，更像是一次企业决策的“实战演练”。我特别欣赏它那种“从问题出发”的叙事方式。它并没有罗列一堆技术概念，而是将大数据分析置于具体的商业决策场景中。比如，当企业面临市场份额下滑的危机时，应该如何利用大数据来诊断问题根源？是产品竞争力不足，还是营销策略失效？或者消费者需求发生了变化？书中详细地描绘了利用用户画像、竞品分析、舆情监测等多种大数据手段，来层层剥茧，找出问题的关键所在。而且，它还强调了“可视化”的重要性，如何将复杂的数据分析结果，用直观易懂的图表呈现给非技术背景的决策者，让他们能够迅速理解并做出判断。我印象深刻的是书中关于“ A/B测试”和“预测性分析”的章节，这些都是能够直接指导行动的技术。通过A/B测试，企业可以科学地评估不同营销方案或产品设计的效果，避免盲目投入；而预测性分析则能帮助企业预判未来的趋势，提前布局，抓住市场先机。这本书让我感觉，大数据决策并非遥不可及，而是一套可以学习和实践的方法论，能够帮助企业在不确定的市场环境中，做出更具战略意义和风险可控的决策。

评分☆☆☆☆☆

翻开《大数据决策》，我并没有看到那些艰深的技术术语，反而被书中描绘的“商业智慧”所吸引。它没有把自己定位成一本纯粹的技术手册，而是更像一本企业管理者的“决策指南”。我能感受到作者在努力地将大数据分析的复杂性“翻译”成易于理解的商业语言。书中关于“数据可视化仪表盘”的设计理念，以及如何通过“关键绩效指标（KPIs）”来驱动决策，都给我留下了深刻的印象。它让我明白，好的大数据决策，不仅仅是找到数据中的规律，更在于如何有效地将这些规律转化为能够指导企业行动的策略。书中对“实时决策”和“情境感知”的探讨，让我意识到在大数据时代，决策的速度和精度同样重要。例如，在电商领域，如何根据用户的实时浏览行为，立即调整商品推荐或提供个性化优惠，直接影响着转化率。这本书还提到了“数据驱动的创新”，这让我对未来的商业发展有了新的想象，如何利用大数据来预测新兴的市场需求，开发颠覆性的产品和服务。总的来说，这本书的价值在于它提供了一个完整的“大数据决策生态系统”的视角，从数据的收集到最终的策略落地，每一个环节都充满了智慧和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我耳目一新。我一直觉得，数据本身并不能直接带来价值，关键在于如何利用这些数据做出正确的判断。而《大数据决策》恰恰深入浅出了地阐释了这一点。它没有上来就讲复杂的算法或者模型，而是从一个非常宏观的视角，探讨了数据在现代企业战略中的地位。书里提到的“数据资产化”和“数据驱动型组织”的概念，让我深刻意识到，大数据不仅仅是技术问题，更是管理和文化问题。作者通过大量的篇幅，分析了不同行业在应用大数据进行决策时遇到的挑战和机遇，比如在零售业如何通过分析消费者行为来优化库存和推荐；在金融业如何利用数据模型来评估信贷风险和识别欺诈。我尤其喜欢书中关于“数据伦理”和“数据隐私”的讨论，这在当今社会尤为重要，如何在充分利用数据价值的同时，保障用户的合法权益，这本书提供了一些非常有启发性的思考。它让我明白，优秀的大数据决策，绝不仅仅是技术人员的事情，而是需要跨部门的协作，需要决策者具备数据素养，能够理解数据带来的可能性，并勇于采纳基于数据的建议。总而言之，这本书为我打开了一个全新的视角，让我看到了大数据在企业发展中更深层次的潜力。