大数据时代下半场
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作者(德)罗纳德·巴赫曼(Ronald Bachmann),(德)吉多·肯珀(Guido Kemper),(德)托马斯·格尔策(Thomas Gerzer) 著;刘志则,刘源 译
出版社京华出版社
ISBN9787559609038
出版时间2017-09
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数292页
字数212千字
定价68元
货号SC:9787559609038
上书时间2024-05-09
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商品详情
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作者简介:
罗纳德·巴赫曼（Ronald Bachmann），曾在欧洲优选的信息通信技术服务运营公司任职多年，数据分析领域项目经理。现为proMetis咨询有限公司大数据、商业智能和Enterprise2.0领域的企业顾问。
吉多·肯珀（Dr. Guido Kemper），proMetis咨询有限公司的创始人之一、股东和管理顾问的业务负责人，主要负责在建设项目的收费系统中引入数据分析系统。
托马斯·格尔策（Thomas Gerzer），加入proMetis咨询有限公司之前曾就职于欧洲电信巨头之一，负责产品管理和企业发展事务。如今他在proMetis负责产品引入和商业智能类客户项目。
精彩内容:
前？言
大数据是除“云计算”“移动”“内存”和“社会媒体”之外决定当前IT行业趋势的一个关键词。我们可以确定的是，大数据与商业智能不同，不仅在企业经济中，而且在总体社会环境中都具有重要意义，对于这一点我们可以从大数据成功登上政治刊物《明镜》周刊头版和其在德国电视脱口秀节目《贝克曼》（Beckmann）中成为讨论主题的事实中得见。该主题在全社会的重要性，特别是它们的产生在大数据环境中会对企业及其行为模式产生影响。商业智能与大数据的联系，我们将在后面深入探讨。
大数据时代上半场的主要任务是收集数据，但是在下半场时，企业的主要任务由收集数据逐渐地向数据治理、数据驱动及数据变现等方向转换。
在企业中，随着可用信息不断增加，不难猜想，市场营销和销售都在追求更好地了解客户并提供个性化服务的目标，然而没有大数据，这个目标便是天方夜谭。
企业内部基本赞成追求该目标，通过实时处理大量数据，几年前不能实现的应用也能够成为现实。在涉及应用实例及描述其经济潜力时，这种幻想似乎没有任何。大数据这个词就像“21世纪的石油”，广泛流传。
但是大数据真的会给我们带来“美好的新世界”吗？我们的期望能够在多大程度上得到实现？机遇背后存在着哪些挑战？技术可行性会一直都有意义吗？哪些技术投资是必不可少的？人们可以预期的投资回报率（ROI）有多少？事实上，我们需要付出代价来换取大数据提供给我们的机遇——这种代价不仅仅是货币形式。
此外，大数据的重要意义也随着我们每个人的角色不同而不同。我们一直参与其中，尽管大数据和我们知道与否、愿意与否并不相关，但是作为公民、客户、企业员工及互联网、智能手机、导航设备的用户，大数据对于我们具有何种意义？在这个网络化的世界里，我们既是大数据的创造者，同时也是使用者，我们自己如何参与“大数据现象”，这会产生何种结果？面对“大数据老大哥”的
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内容简介:
人人都在谈论“大数据”，人们对这桶“21世纪的石油”充满着期待，可是大数据真的会给我们带来“一个美好的新世界”吗？这种期望在多大程度上是可以实现的？我们将会为大数据时代所带来的文明的契机付出哪些代价？哪些金钱以外的的代价？那么问题来了：大数据究竟是灾难还是幸运呢？罗纳德·巴赫曼、吉多·肯珀、托马斯·格尔策三位作者借助一套完整的、基于科技与经济角度的研究体系，对这一问题展开了探讨。很快这一问题就变得清晰了，大数据是一个关乎全社会的主题，任何对这一主题有着敏锐嗅觉的人，都会从《大数据时代下半场（数据治理驱动与变现）》这本书中受益。
目录:
第一章 大数据时代的企业战略目标
1.1 知识、价值创造和商务模式
1.2 分析型市场竞争者
1.3 制信息权和解释权
第二章 社会生活中的大数据
2.1 大数据是社会变革的镜像
2.2 信息自决权
2.3 互联网时代的个体责任
2.4 数据意识的等级
2.5 大数据和“群体”
2.6 群体智能
2.7 大数据和“开放运动”
2.8 社会商业和社会企业
2.9 “互联网和数字社会”的议会任命调查委员会
2.10 德国政府的“大数据保护基金会”
第三章 企业中的数据治理
3.1 大数据和企业文化
3.2 社交软件与企业
3.3 大数据和客户关系的转变
3.4 大数据――战略和管理
3.5 处于变革中心的企业
3.6 大数据和商业世界
第四章 大数据不仅仅是商业智能
4.1 大数据时代商业智能复杂性提升
4.2 大数据时代的数据质量
4.3 商业智能分析和大数据分析
4.4 范例变化
第五章 大数据与内存――可行性的新维度
5.1 什么是“内存”
5.2 大数据和内存应用实例
5.3 技术可行性是否永远有意义
第六章 大数据对企业的意义
6.1 我们必须深入研究大数据吗
6.2 大数据
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