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智能数据pdf电子书免费试读完整版

  • 授权方式:免费软件
  • 软件类型:国产软件
  • 软件来源:暂无
  • 更新时间:2021-02-08
  • 官方网址:暂无
  • 软件大小:8.3M
  • 推荐星级:
  • 运行环境:WinAll

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软件标签: 智能数据 前沿趋势预测系列 被算法操控的生活

面对巨量数据,还能找到宝石和金子吗? 如果谷歌即将踏足你的市场,该怎么办? 成本高昂的IT工具真的能够解决问题吗? 罗兰贝格专家带你突破大数据的价值瓶颈!

智能数据pdf电子书免费试读

编辑推荐

面对巨量数据,还能找到宝石和金子吗?

如果谷歌即将踏足你的市场,该怎么办?

成本高昂的IT工具真的能够解决问题吗?

罗兰贝格专家带你突破大数据的价值瓶颈!

内容简介

如今,很多企业被淹没在数据洪流之中,数据并没有给它们带来太多好处。企业数字化竞争力的提升也并没有像在公司战略会议上渲染“大数据”这一概念时所描述的那样快。其实,在大多数应用领域,数据量的多寡并不是衡量数据价值创造力的决定性标准。本书描绘了一条走出“大数据带来的失望”的更智慧的路线,适用于那些已经意识到“起决定作用的不是数据量,而是正确地整合数据,物尽其用”的企业。这一路线被称为“智能数据”。

智能数据的出发点是:“在不增加技术、人员和资金投入的情况下,我们如何高效地利用客户数据信息?”其本身就是一种切实可行的方法论。从这个方法论出发,我们可以得出一套不断迭代更新的、在逐步摸索中的、基于假设的行为方式。智能数据的理念是,在你所在的行业内成为数字智能化非常高的企业,在面对直接的数字化竞争时,借助数据分析,能够一步步地打造自身的竞争优势。

一般来说,导致数字变革宣告破产的,并非是技术力量的匮乏,而是源于企业内部的对抗、过于刻板的组织构架和失误的变革期管理。本书介绍了企业如何通过改革自身的管理、企业文化以及组织构架以成为智能数据时代的佼佼者。在大数据时代,少即是多——只要是对的,那么更少的数据将更有成效。今天的企业需要提高“数字素养”。

作者简介

比约恩·布劳卿(Bj?rn Bloching),罗兰贝格管理咨询公司的高级合伙人、数字化部门全球主管,罗兰贝格数字中枢创建者,经验丰富的营销专家,领导着该咨询公司的国际市场与销售技术中心。    拉斯·拉克(Lars Luck),麦德龙集团首席组合战略专家,此前曾任罗兰贝格管理咨询公司合伙人,领导“销售和有针对性营销”实践小组。   托马斯·拉姆什(Thomas Ramge),德国著名财经杂志《brand eins》记者,报道领域涵盖技术、IT及营销领域。《经济学人》特约编辑。著作颇丰,曾获得德国《金融时报》颁发的卓著商业图书奖。

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部分目录

引 言 以少博多的智能数据使用者

规模并不重要 // 001

成为行业“智者” // 004

智能数据理念梗概 // 005

新“数据合同” // 007

第一部分 从大数据向智能数据转变

第1 章 深陷数据过载的愁云惨雾

流感预测器也闹“流感” // 013

技术成熟度曲线(Hype-Cycling) // 019

没有“大爆炸”的大数据 // 022

以守为攻战术 // 027

第2 章 数字化海啸—完全不关注数据也行不通

沿价值链产生分化 // 033

机智,联合,进攻 // 036

到处都土崩瓦解! // 041

投资者眼光 // 057

第3 章 智能数据冠军—选择正确的数据是成功的基础

没有“大爆炸”的大数据

去年,我们从大企业和较大的中小企业的数据项目中获得了一些 经验,在整合这些经验时,我们发现,在对大数据的认识和态度方 面,存在如下自相矛盾的现象:

决策层越高,就越会涉及大数据这一概念,同时对大数据的期望 值也越高。如果此时,首席执行官、董事或者战略决策部门还没有深 入了解在他们的业务领域面临的最重要的数字化挑战是什么,他们对 大数据的期望值还会更高。简而言之就是: 越是没有大数据应用经验,对大数据应用于企业管理的期望值就 会越高,越会希望通过大数据的应用获得“多快好省”的收益。 这些期望主要是集中在能够借助大数据发掘出企业尚未涉足过 的、全新的商业模式上。这种期望会在各种媒体报道的影响下越发强 烈。比如媒体会报道: 1.早在客户意识到他们自己是多么迫切需要某样商品前,亚马逊 就已经开始出售这些日常商品了。 2. 由 于 有 一 定 的 大 数 据 意 识 , 在 线 影 片 租 赁 提 供 商 网 飞 (Netflix)对那些观看连续剧成瘾的用户的欣赏偏好非常了解,网飞 自己制作电视剧并且进行恰当的销售,例如凯文·史派西主演的《纸 牌屋》。3.未来汽车保险公司借助于全球定位系统数据,在“按里程付费 模型”框架内核算出了保费收费标准,从而可以提供极具市场竞争力 的优惠保险产品。 具体的表象往往还没有形成,例如这些基础性的经济领域技术创 新在个别企业内是如何呈现的,等等。但是对大数据的基本态度已有 定论,即数据为我们指明了方向。这不仅仅是效率的问题,还有实 惠,因为现在信息技术的使用成本极低。这一点在去年与大数据相关 的演讲中可以看出来。 另一方面,我们认识到,决策层级越低,大数据带来的失望情绪 就越大,但是这种情绪多多少少都有所隐藏。这种情绪上的对立有多 种原因。一方面,IT部门往往已经制定了工作方案,使企业可以更加 有效地使用数据,但是方案在企业内部并未得到响应和贯彻。另一方 面,如果公司将信息技术问题作为基础性工作来抓,那么原本相安无 事的技术部门将陡然变为众矢之的,对于这一点,公司信息技术操作 层面的负责人原则上是十分清楚的。随着信息技术的进步,IT部门意 外地发现自己变成了影响公司决策的强有力的“刹车器”。在这方

面,IT部门常用的话术是:“我们的系统不支持这个功能。”从IT部 门的角度看,他们(这样说了以后)往往会是幸运的,不用再去为了 公司的数字化快速发展做更多辛苦的努力,因为上层决策者往往会关 注大数据应用所需的短期的、实际的、可预期的投入,有时对投入关 注得越多,继续投入资源的热情便会有所减弱。当上层决策者们慢慢 意识到,在他们的企业内必须进行哪些深入的改变,才可以借助数字 化长效地发掘公司真正的市场潜力时,决策者们才会慢慢改变内心的 抵触情绪,逐渐厘清认识。这里指的当然是,发掘自己公司的市场潜 力,而不是别人的。 在一些大数据概念相对模糊的公司,常出现如下问题:决策层认 识到了大数据分析是发掘新商业模式的一种可尝试的途径,同时他们 对此寄予厚望。在项目中,他们很快意识到,数据确实是一种资源, 可以在短期内,沿着企业本身的价值链——从组织生产、供应商管 理、后勤保障、销售运营直到客户售后服务——去优化企业的核心业 务。而后,人们不可避免地会将大数据的应用潜力与商业模式的持续 优化联系起来。在排除其他并行的商业模式优化因素的情况下,人们 尝试着去预估数据带来纯增量的潜力,结果是,在节省资源和增加销 售额或者利润方面,大数据带来的纯贡献值是低于预期的。故而人们 对没有带来惊喜的大数据就不再有兴趣了。

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