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[美] 基思·B.卡特（KeithB.Carter） 著

圖書標籤:

• 大數據
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• 商業智能
• 數據挖掘
• 數據科學
• 管理學
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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115436542

商品編碼：25572514318

齣版時間：2016-11-01

作  者:(美)基思·B.卡特(Keith B.Carter) 著；李卉,張魏 譯 定  價:55 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2016年11月01日 頁  數:232 裝  幀:平裝 ISBN:9787115436542 ●第1章可效用情報的願景
●1.1眼前的挑戰
●1.2大數據的謊言
●1.3可效用情報：前路和歸宿
●1.3.1業務探索
●1.3.2改善結果
●1.4可效用情報的不同階段：從兩個問題開始踏上徵途——從哪裏開始？去嚮哪裏？
●1.4.1沒有事實……那麼，用直覺？
●1.4.2投入瞭時間和金錢但還沒有獲得切實收益
●1.4.3局部英雄
●1.4.4情報領導者（企業應用可效用情報的能力）
●1.4.5增強人們在可效用情報領域的能力
●1.5準備好邁齣步瞭嗎？
●小結與思考
●批注
●第2章業務探索
●2.1政務情報
●2.2提齣問題
●2.3解決問題：業務探索
●2.4視覺一緻性與個工具
●部分目錄

內容簡介

《大數據決策：商業智能實戰指南》采用獨特的方法，通過貫穿前後的交互式元素和極具啓發性的問題，揭開瞭大數據和可視化的本質和精髓，不僅僅講述瞭如何繪製數據報錶，更是鼓勵讀者建立起一些根本的基礎——堅實的商業目標，以及利用數據提升工作體驗並獲得持續成長的強烈願望。 (美)基思·B.卡特(Keith B.Carter) 著；李卉,張魏 譯 Keith B. Carter有著豐富的企業管理乃至行業經驗，憑藉於此，他經常受邀舉辦講座、撰寫文章，同時從事前沿創新，並且為他人提供指導和幫助。他還教授職業經理人和在校大學生課程，內容主要涉及采購和物料管理。另外，通過其領導的幾個行業/學術大數據機構以及銷售和運營計劃項目，他還為包括零售、高新技術、交通和化工行業的諸多客戶提供商業決策。

好的，以下是一本名為《數據驅動的商業戰略：從洞察到執行的藍圖》的圖書簡介，嚴格不涉及《大數據決策》中的內容，並力求自然流暢，字數接近1500字。 --- 數據驅動的商業戰略：從洞察到執行的藍圖 在信息洪流中，如何精準錨定企業的未來航嚮？ 《數據驅動的商業戰略：從洞察到執行的藍圖》 是一部深刻剖析當代商業環境變革，並為企業領導者、戰略規劃師和數據團隊提供實戰路綫圖的權威著作。本書超越瞭對“數據”的錶麵贊美，直擊企業在麵對海量信息流時，如何將其係統性地轉化為可操作、可量化、並能産生實際競爭優勢的戰略資産。 在數字化浪潮席捲全球的今天，數據已不再是輔助工具，而是驅動商業增長的核心燃料。然而，許多企業仍在“數據陷阱”中掙紮：數據孤島林立、分析結果無法轉化為業務語言、戰略製定如同空中樓閣。本書正是為解決這一痛點而生，它提供瞭一個三階段、七步走的完整框架，指導企業構建一個健康、高效、且可持續的“數據驅動戰略生態係統”。 --- 第一部分：戰略基石——重塑思維與組織架構 (Foundational Pillars) 本部分聚焦於戰略轉型的先決條件：領導層的認知升級和組織結構的優化。我們認為，任何數據戰略的失敗，其根源往往在於思維的固化和部門間的壁ட்ட。 第一章：超越“數據至上”的誤區：戰略優先原則 我們首先要明確一個核心觀念：數據是手段，商業目標是目的。本章深入探討瞭如何將企業的核心戰略目標（如市場份額擴張、客戶生命周期價值提升、運營效率革命）作為“燈塔”，反嚮指導數據的收集、分析和應用方嚮。我們將詳細拆解“自上而下”的戰略解碼過程，確保數據投入産齣比的最大化。內容涵蓋： 目標對齊矩陣（OTM）： 如何將年度財務目標層層分解至可量化的數據指標。 價值識彆框架（VIF）： 評估不同數據源對企業戰略影響力的優先級排序方法。 區分“好數據”與“有用數據”： 戰略視角下對數據質量的全新定義。 第二章：打破信息壁壘：構建敏捷數據治理結構 在缺乏清晰治理的組織中，數據分析師耗費80%的時間用於數據清洗和協調，而非洞察提煉。本章提齣瞭“聯邦式數據治理模型”，該模型兼顧瞭中央集權的數據標準統一性與前綫業務部門的快速響應能力。 數據所有權與責任分配（DORA模型）： 明確“誰對什麼數據負責”，避免責任真空。 跨職能“數據領航員”角色設置： 培養連接業務和技術的橋梁人纔。 閤規性與創新性的平衡藝術： 如何在嚴格的數據隱私要求下，最大化數據的商業潛力。 --- 第二部分：洞察引擎——從數據到可執行信號 (The Insight Engine) 這是全書的核心技術與方法論所在。本部分摒棄瞭復雜的數學公式堆砌，而是專注於如何提煉齣“能改變決策”的信號，並將其轉化為清晰的商業敘事。 第三章：敘事驅動的分析（Narrative-Driven Analytics） 偉大的數據洞察必須能夠被非技術人員理解和采納。本章緻力於將統計結果轉化為有說服力的商業故事。 “為什麼-是什麼-怎麼辦”的故事闆結構： 確保每一次分析報告都包含清晰的行動路徑。 視覺化溝通的“情感映射”： 如何利用圖錶設計引導觀眾關注關鍵的戰略轉摺點。 A/B/C測試的戰略應用： 不僅測試産品迭代，更測試戰略假設的有效性。 第四章：預測模型的戰略部署：風險與機遇的量化 本書強調，預測不是為瞭準確預知未來，而是為瞭量化不確定性，從而製定更具韌性的戰略。我們關注如何將先進的預測技術嵌入到日常的戰略迴顧流程中。 情景規劃與濛特卡洛模擬的業務化： 模擬多種市場衝擊下的企業錶現。 領先指標與滯後指標的動態平衡： 確保戰略監控既能看到曆史錶現，更能預警未來趨勢。 模型可解釋性（XAI）在戰略製定中的作用： 理解模型做齣預測的依據，增強管理層的信心。 第五章：動態定價與資源優化：實時決策迴路的構建 在瞬息萬變的市場中，年度預算和季度規劃已顯滯後。本章介紹如何利用實時或近實時數據，構建能夠自動調整資源分配的反饋係統。 邊緣計算與本地化決策的結閤： 提升一綫業務單位的響應速度。 庫存與供應鏈的“需求彈性”預測： 最小化牛鞭效應。 客戶分群的“行動導嚮”重構： 根據實時互動數據，即時調整營銷觸點和激勵措施。 --- 第三部分：執行與迭代——確保戰略落地生根 (Execution & Iteration) 戰略的價值體現在執行中。本部分探討如何將數據洞察固化為可重復、可衡量的組織行為，並建立一個持續學習的閉環。 第六章：戰略儀錶闆的“參與式設計” 一個好的戰略儀錶闆不應是報告的堆砌，而是戰略對話的起點。本章教授如何設計齣既能反映戰略健康度，又能激發行動的監控界麵。 “紅黃綠”燈的戰略意義： 定義指標何時進入預警狀態，以及預警後的標準響應流程。 從“報告”到“行動”的跳轉鏈接： 儀錶闆的每一個關鍵數據點都應直接鏈接到相關的操作模塊或責任人。 高管層與操作層儀錶闆的差異化設計哲學。 第七章：戰略校準與持續學習的文化構建 戰略製定不是一次性項目，而是一個持續的校準過程。本章關注如何將失敗視為學習的機會，並嵌入到組織DNA中。 “假設檢驗”的戰略迴顧會議： 將“我們錯在哪裏”轉化為“我們從中學到瞭什麼”。 數據素養的普及與深化： 針對不同層級的係統性培訓路徑，確保數據思維滲透到每一位員工的日常工作。 建立“失敗激勵機製”： 奬勵那些雖然實驗失敗但提供瞭關鍵新洞察的團隊。 --- 本書的獨特價值 《數據驅動的商業戰略：從洞察到執行的藍圖》不提供通用的數據工具清單，而是聚焦於商業領導力與數據科學的融閤點。它不是一本關於如何編寫復雜算法的書，而是一本關於如何構建一個能持續産齣戰略性商業價值的組織機器的指南。無論您是身處傳統行業的變革領導者，還是新興科技公司的增長引擎，本書都將為您提供一套清晰、可落地、且經受市場檢驗的戰略執行藍圖。 讓數據為您描繪清晰的商業未來，而非淹沒在信息的迷霧中。

評分☆☆☆☆☆

翻開《大數據決策》，我並沒有看到那些艱深的技術術語，反而被書中描繪的“商業智慧”所吸引。它沒有把自己定位成一本純粹的技術手冊，而是更像一本企業管理者的“決策指南”。我能感受到作者在努力地將大數據分析的復雜性“翻譯”成易於理解的商業語言。書中關於“數據可視化儀錶盤”的設計理念，以及如何通過“關鍵績效指標（KPIs）”來驅動決策，都給我留下瞭深刻的印象。它讓我明白，好的大數據決策，不僅僅是找到數據中的規律，更在於如何有效地將這些規律轉化為能夠指導企業行動的策略。書中對“實時決策”和“情境感知”的探討，讓我意識到在大數據時代，決策的速度和精度同樣重要。例如，在電商領域，如何根據用戶的實時瀏覽行為，立即調整商品推薦或提供個性化優惠，直接影響著轉化率。這本書還提到瞭“數據驅動的創新”，這讓我對未來的商業發展有瞭新的想象，如何利用大數據來預測新興的市場需求，開發顛覆性的産品和服務。總的來說，這本書的價值在於它提供瞭一個完整的“大數據決策生態係統”的視角，從數據的收集到最終的策略落地，每一個環節都充滿瞭智慧和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我耳目一新。我一直覺得，數據本身並不能直接帶來價值，關鍵在於如何利用這些數據做齣正確的判斷。而《大數據決策》恰恰深入淺齣瞭地闡釋瞭這一點。它沒有上來就講復雜的算法或者模型，而是從一個非常宏觀的視角，探討瞭數據在現代企業戰略中的地位。書裏提到的“數據資産化”和“數據驅動型組織”的概念，讓我深刻意識到，大數據不僅僅是技術問題，更是管理和文化問題。作者通過大量的篇幅，分析瞭不同行業在應用大數據進行決策時遇到的挑戰和機遇，比如在零售業如何通過分析消費者行為來優化庫存和推薦；在金融業如何利用數據模型來評估信貸風險和識彆欺詐。我尤其喜歡書中關於“數據倫理”和“數據隱私”的討論，這在當今社會尤為重要，如何在充分利用數據價值的同時，保障用戶的閤法權益，這本書提供瞭一些非常有啓發性的思考。它讓我明白，優秀的大數據決策，絕不僅僅是技術人員的事情，而是需要跨部門的協作，需要決策者具備數據素養，能夠理解數據帶來的可能性，並勇於采納基於數據的建議。總而言之，這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我看到瞭大數據在企業發展中更深層次的潛力。

評分☆☆☆☆☆

初次拿到《大數據決策》這本書，純粹是被書名所吸引。在這個信息爆炸的時代，感覺“大數據”這個詞齣現的頻率高到有些泛濫，但“決策”二字卻直擊要害。我一直對如何將海量的數據轉化為切實可行的商業洞察充滿好奇，尤其是那些能夠驅動企業做齣更明智、更具前瞻性戰略的決策。這本書似乎承諾瞭這一點，它不像一些純技術書籍那樣枯燥乏味，也不是那種泛泛而談的理論著作，而是試圖連接技術與實踐，探討數據如何在現代商業環境中扮演關鍵的“決策引擎”角色。我猜想，這本書或許會深入剖析一些真實的案例，通過分析這些案例，展示大數據分析工具和技術是如何被應用到具體的業務場景中的，比如市場營銷、産品研發、風險管理甚至是人力資源優化。我期待它能提供一套清晰的框架，幫助讀者理解大數據分析的流程，從數據的采集、清洗、處理，到建模、預測，再到最終的決策支持。更重要的是，我希望能從中學習到如何避免數據分析中的常見誤區，如何識彆有價值的數據信號，以及如何構建一種數據驅動的文化，讓決策過程不再依賴直覺和經驗，而是基於事實和洞察。這本書的名字本身就帶著一種“賦能”的意味，讓我期待它能為我在信息洪流中導航，提供一把犀利的“數據之劍”。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一個好的決策，背後必然有紮實的數據支撐。《大數據決策》這本書，正是為我提供瞭這種“底氣”。它不僅僅是關於技術，更關乎一種思維方式的轉變。書裏反復強調“從數據中發現洞察，從洞察中提煉策略”，這句簡單的總結，卻貫穿瞭整本書的脈絡。我看到作者是如何引導讀者理解，數據不僅僅是數字的堆砌，更是潛在的商業信號。書中對“數據質量”的重視，讓我意識到“垃圾進，垃圾齣”的道理，任何決策的有效性都建立在可靠的數據基礎之上。此外，關於“因果關係”與“相關關係”的辨析，也是非常關鍵的一點，很多時候，我們容易將事物之間的相關性誤認為是因果關係，從而做齣錯誤的判斷。這本書通過具體的例子，幫助我厘清瞭其中的界限，避免掉入“關聯謬誤”的陷阱。我特彆喜歡它關於“反饋循環”的討論，即決策的執行會産生新的數據，這些數據又會反過來指導下一次的決策，形成一個持續優化的閉環。這讓我看到，大數據決策是一個動態、迭代的過程，而非一次性的靜態分析。這本書讓我明白，要真正實現大數據驅動的決策，需要持續的投入、學習和實踐。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《大數據決策》的過程，更像是一次企業決策的“實戰演練”。我特彆欣賞它那種“從問題齣發”的敘事方式。它並沒有羅列一堆技術概念，而是將大數據分析置於具體的商業決策場景中。比如，當企業麵臨市場份額下滑的危機時，應該如何利用大數據來診斷問題根源？是産品競爭力不足，還是營銷策略失效？或者消費者需求發生瞭變化？書中詳細地描繪瞭利用用戶畫像、競品分析、輿情監測等多種大數據手段，來層層剝繭，找齣問題的關鍵所在。而且，它還強調瞭“可視化”的重要性，如何將復雜的數據分析結果，用直觀易懂的圖錶呈現給非技術背景的決策者，讓他們能夠迅速理解並做齣判斷。我印象深刻的是書中關於“ A/B測試”和“預測性分析”的章節，這些都是能夠直接指導行動的技術。通過A/B測試，企業可以科學地評估不同營銷方案或産品設計的效果，避免盲目投入；而預測性分析則能幫助企業預判未來的趨勢，提前布局，抓住市場先機。這本書讓我感覺，大數據決策並非遙不可及，而是一套可以學習和實踐的方法論，能夠幫助企業在不確定的市場環境中，做齣更具戰略意義和風險可控的決策。