《大数据产业革命》

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作者: （美）托马斯 / （美）马博兰
出版社: 中国人民大学出版社
副标题: 重构DT时代的企业数据解决方案
原作名: BIG DATA REVOLUTION：WHAT FARMERS，DOCTORS AND INSURANCE AGENTS TEACH US ABOUT DISCOVERING BIG DATA PATTERNS
出版年: 2015-5-1
页数: 314
定价: 75.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787300211909

内容简介  · · · · · ·

《大数据产业革命》从九大行业的应用场景出发，介绍了大数据在各个行业的实际运用。作者对支撑各应用场景的54个数据模型和30相关数据要素进行了梳理。书中作者指出了制定大数据战略的关键步骤，如何认识数据资产，如何实施业务流程再造，如何搭建大数据的体系架构等问题，旨……

作者简介  · · · · · ·

罗伯特·托马斯

IBM软件集团副总裁，IBM大数据和信息管理产品线负责人。他在商业运营战略、高科技、收购与资产剥离、制造运营以及产品的设计开发领域有着丰富的经验。在担任IBM软件业务拓展副总裁时期，托马斯先生领导收购了Netezza和Vivisimo两家大数据时代的领导企业。

帕特里克·马博兰

史密斯企业与环境学院资深研究员、牛津大学计量金融所教员、卡耐基梅隆大学电气与计算机工程系客座教授、英国皇家统计学会会员以及电气和电子工程师协会（IEEE）高级成员。他运用多学科方法在数据科学、决策制定以及风险管理中不断研发定量技术。他的研究领域涉及大数据、预言预测、预测分析、机器学习以及人类行为分析。

译者

张瀚文

在富士通、IBM等全球知名企业有十余年的工作经验，做过市场、营销、产品、技术与渠道等多种工作。同时，他作为关键意见领袖（KOL）会定期在各大IT期...

罗伯特·托马斯

IBM软件集团副总裁，IBM大数据和信息管理产品线负责人。他在商业运营战略、高科技、收购与资产剥离、制造运营以及产品的设计开发领域有着丰富的经验。在担任IBM软件业务拓展副总裁时期，托马斯先生领导收购了Netezza和Vivisimo两家大数据时代的领导企业。

帕特里克·马博兰

史密斯企业与环境学院资深研究员、牛津大学计量金融所教员、卡耐基梅隆大学电气与计算机工程系客座教授、英国皇家统计学会会员以及电气和电子工程师协会（IEEE）高级成员。他运用多学科方法在数据科学、决策制定以及风险管理中不断研发定量技术。他的研究领域涉及大数据、预言预测、预测分析、机器学习以及人类行为分析。

译者

张瀚文

在富士通、IBM等全球知名企业有十余年的工作经验，做过市场、营销、产品、技术与渠道等多种工作。同时，他作为关键意见领袖（KOL）会定期在各大IT期刊、社区发表对前沿趋势的见解与观点。译著有《忠诚度革命》《敏捷性思维》等。

目录  · · · · · ·

本书赞誉 Ⅰ
推荐序一 Ⅲ
推荐序二 Ⅴ
中文版序 Ⅶ
前言 Ⅸ
引言 001
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本书赞誉 Ⅰ
推荐序一 Ⅲ
推荐序二 Ⅴ
中文版序 Ⅶ
前言 Ⅸ
引言 001
大数据无疑开启了一次时代的重大转型。大数据产业革命的到来将意味着使用数据来完成那些令人难以置信的壮举。
20 世纪的加州大学伯克利分校
找到隐藏模型的洞察力
致力于百分之一
大数据产业革命的到来
第一部分 九大行业的数据转型
第1章 数据改变农业 013
数据正在成为农林渔牧行业中的核心，它不仅将改变农民的种植过程，还将对这一最古老的传统行业未来生态系统的构建起到至关重要的作用。
气候真的能够左右农作物的收成吗
农业的历史进程
农业的数据时代
农业大数据的先行者：迪尔公司与孟山都公司
农业生态系统的核心：大数据
未来的农业
数据胜过天气
第2章 被颠覆的医疗 030
大数据将促进从直觉判断到数据推导的转变，颠覆传统的医疗手段，开启医生结合数学与概率统计进行诊疗的未来医疗数据时代的模式。
凭借经验问诊的医生们
医疗教育的历史进程
医学界所面临的问题
医学的数据时代
未来的医学院
美国未来的医疗
第3章 保险精算师为什么会成为数据科学家 048
未来保险精算师所面临的挑战是如何找到全新的方法来驾驭数据。全新商业模式的出现将彻底取代传统保险行业赖以生存的取胜技能与工具。
基业长青的保险业
财产与意外保险承销的历史进程
精算对保险业的重要性
现代保险业
保险的数据时代
精算师未来的挑战：驾驭大数据
第4章 个性化的零售与时尚行业 067
改变零售行业，不仅仅是利用数据来更加精准地找到客户，更重要的是通过数据转变零售商的态度，以个性化的方式看待每一位客户。
设计师卡罗利娜的诉求
零售行业简史
零售行业的数据时代
在大数据时代，卡罗利娜将走得更远
第5章 被彻底改写的传统客户服务 080
数据将彻底改变客户服务，数据中所包含的个人位置与喜好等信息能帮助企业改善服务，实现个性化的用户体验，从而增强与客户之间的黏合度。
丹的房贷之路
客户服务的发展史
客户关系的数据时代
数据打开房贷的快捷之路

第6章 智能机器能在不远的未来完胜人类吗 092
站在大数据时代最前沿的智能机器将通过物联网和数据走进我们的生活，并改变我们的世界。
与特斯拉一样聪明的风力涡轮机
智能机器
机器的数据时代
数据网络正在重塑许多行业
风力涡轮机的新时代
第7章 政府与社会之间游戏规则的变革 105
数据将成为政府加强与民众联系的驱动力，通过公私合作的方式在改善民生方面挖掘和运用大数据，从而带来社会经济福祉。
社交媒体的力量
数据将成为政府制定政策的依据
情报工作的数据时代
保障大数据时代的个人信息安全
大数据时代决策制定者面临的挑战
跨行业的社会化合作
实现社会公益的投资：影响债券
用数据构建民主知识型社会

第8章 大数据时代企业的可持续发展 127
大数据时代，为确保可持续发展的社会责任，许多企业正努力通过互联网和社交媒体成为行业中的榜样，试图抢占先机。大数据将助力企业对未来场景中可能出现的风险进行评估，布置可持续发展战略。
伦敦金融城：可持续发展的最佳典范
全球化的超级影响力
面临环境风险的公司
早期的预警系统
构建数据时代的适应性与弹性
用什么衡量企业的可持续性
放眼未来的决策制定
让投资者恐慌的搁浅资产
数据在衡量风险过程中的重要性

第9章 天气对能源的决定性影响 142
天气预报一直以来都是并且今后也仍将是人类所面临的一项挑战。天气与能源之间的紧密关系，为大数据应用于电力能源系统提供了平台，以确保能源的持续供应。
印度大停电
大数据与天气预报
可再生能源：太阳能、水能和风能
大数据改变能源的消耗方式
天气对管理可再生能源的重要性
第二部分 为即将到来的大数据产业变革做好准备
第10章 模型识别的意义 157
辨识大数据模型，并对这些模型的轻重缓急进行排列的能力在数据时代至关重要。
模型识别中成功元素的共通性
模型识别：是馅饼还是陷阱
从鱼市中可以学到的模型识别
模型识别的方法
认识模型与谬误之间的区别

第11章 迎来崭新的数据时代 167
数据在企业内的重要性将随着时间的推移而不断地演变。从对某种商业模式的支撑、使用数据改善现有产品或服务，到以数据为产品的商业模式与企业的出现，我们正迎来一个崭新的数据时代。
纽约城的“硅巷”：肉库区
数据时代的商业模式
数据的竞争优势
用于改进现有产品或服务的数据
数据产品将成为主流

第12章 大数据的关键模型 181
大数据模型在不同行业中的出现，有力地证实了这场革命的巨大潜力，大数据模型将助力于那些在数据时代已经做好准备的企业。
数据要素
54 项大数据模型
第三部分 成为大数据产业革命的领导者
第13章 数据带来的商机 207
数据本身就是一种商机，而数据的精炼如同石油的提炼过程，需要经历发掘、提炼与附加价值的过程，才能创造出未来的价值。
数据和石油一样吗
企业与组织运用数据的三个阶段
把握数据所带来的机遇
第14章 从未停止创新的保时捷 212
追求完美是成功的动力，在确保满足不同客户需求的同时，还针对性能、品质与价格进行优化，这无疑是数据时代企业领导人达成目标的最佳方式。
来自罗马皮带店的量身定制
费迪南德·保时捷
保时捷的诞生
保时捷的华丽转身：保时捷跑车
保时捷的创新永无止境
罗马店主的执着与专注

第15章 彪马与阿迪的恩怨大战 218
努力是任何成功企业的特质之一。作为一位伟大的商业领袖，彪马公司CEO蔡茨运用大数据分析创造出的一种环境盈亏核算系统正是这种企业家精神的完美诠释。
彪马与阿迪的宿怨
难分伯仲的广告大战
彪马的蔡茨时代
彪马的杀手锏：环境损益
握手言和
第16章 制定基于大数据的企业决策 224
部署大数据模型的七大步骤为企业向数据时代迈进提供了一个前所未有的路径图：摒弃根据传统经验与直觉判断，转向一切基于事实、事实为主的数据决策。
运用大数据模型的关键步骤
步骤 1：理解数据资产
步骤 2：探索数据
步骤 3：设计未来
步骤 4：设计一种由数据推动的商业模式
步骤 5：改变业务流程，适应数据时代
步骤 6：设计管理与安全策略
步骤 7：分配指标与激励策略
第17章 大数据体系架构 248
大数据体系架构是全力以赴迈向大数据执行的第一步，只有迈出这一步，才能领略大数据参考体系架构的全貌。
未来的体系架构
从斯图加特市所能学到的
利用架构中的各项投资
大数据的参考体系架构
第18章 参考体系架构中的业务视图 260
数据时代体系架构中的业务视图将让企业领导者能够理解在数据时代取得成功所必要的各项组件。
特伦克公司的大数据构架之业务视图
参考体系架构中的业务视图
第19章 参考体系架构中的逻辑视图 270
数据时代体系架构中的逻辑视图在数据时代将更细化地描述如何具体执行数据解决方案，以确保大数据的落地实施。
特伦克公司的大数据构架之逻辑视图
参考体系架构中的逻辑视图
数据摄取
数据分析
信息洞悉
操作型数据
数据管理
特伦克公司所面临的升级挑战
第20章 面向未来的体系架构 283
要想成为数据时代的先驱者，就要采取一系列面向未来的创新之举，实现商业与体系架构的转变，以便在未来立于不败之地。
特伦克公司的创新之举
特伦克公司的大数据实践
特伦克公司构架业务视图的升级改造
特伦克公司构架逻辑视图的升级改造
特伦克公司做好了转型的充分准备
结语 303
大数据正在进一步渗透到我们生活的各个方面，也在催化着这场变革，我们每个人都要做好投身于大数据产业革命洪流中去的准备……
是时候抓住大数据产业革命的机遇了
投身到大数据产业革命的洪流中
大数据是重塑互联网商业模式的核心所在
未来的世界
译者后记 309
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